Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp, được trình bày theo yêu cầu định dạng HTML và ngôn ngữ tiếng Việt:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được xây dựng với mục đích phân tích dữ liệu chiến dịch quảng cáo và đưa ra các đề xuất tối ưu hóa chiến lược. Nó bao gồm các thành phần chính sau:
- Mục tiêu chính: “Phân tích dữ liệu về các nhóm đối tượng … đã tương tác với chiến dịch …” – Đây là hành động cốt lõi mà người dùng mong muốn AI thực hiện.
- Biến số (Variables):
[DANH_SÁCH_ĐỐI_TƯỢNG]: Đại diện cho tập hợp hoặc mô tả các nhóm đối tượng cụ thể mà chiến dịch đã nhắm mục tiêu hoặc đang được xem xét phân tích.[TÊN_CHIẾN_DỊCH]: Tên định danh của chiến dịch quảng cáo đang được phân tích.[NGÂN_SÁCH_CHIẾN_DỊCH]: Ngân sách đã được phân bổ cho chiến dịch, là một ràng buộc quan trọng khi đưa ra đề xuất điều chỉnh.
- Yêu cầu phân tích chi tiết: “Xác định các phân khúc có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất hoặc giá trị đơn hàng trung bình cao nhất.” – Chỉ rõ các chỉ số hiệu suất (KPI) quan trọng cần tập trung vào để đánh giá.
- Yêu cầu hành động cụ thể: “Đề xuất cách điều chỉnh giá thầu cho từng phân khúc này để tối đa hóa lợi tức đầu tư, tập trung vào ngân sách …” – Yêu cầu một giải pháp thực thi, có tính đến yếu tố ROI và ràng buộc ngân sách.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các bước sau:
- Thu thập và xử lý dữ liệu liên quan: LLM sẽ tiếp nhận thông tin về `[DANH_SÁCH_ĐỐI_TƯỢNG]` và `[TÊN_CHIẾN_DỊCH]`. Tùy thuộc vào cách thức triển khai, LLM có thể được tích hợp với các công cụ truy vấn dữ liệu (ví dụ: SQL, API của nền tảng quảng cáo) hoặc được cung cấp trực tiếp dữ liệu dưới dạng văn bản/bảng.
- Phân tích hiệu suất theo phân khúc đối tượng: Mô hình sẽ tính toán hoặc nhận các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi (Conversion Rate – CR) và giá trị đơn hàng trung bình (Average Order Value – AOV) cho từng đối tượng hoặc phân khúc được liệt kê trong `[DANH_SÁCH_ĐỐI_TƯỢNG]`.
- Xác định phân khúc mục tiêu: Dựa trên kết quả phân tích, LLM sẽ xác định những phân khúc nào có CR hoặc AOV cao nhất. Đây là những phân khúc sinh lời hoặc có tiềm năng sinh lời cao.
- Đề xuất chiến lược điều chỉnh giá thầu: Với thông tin về các phân khúc hiệu suất cao và `[NGÂN_SÁCH_CHIẾN_DỊCH]`, LLM sẽ đưa ra các khuyến nghị về việc tăng hoặc giảm giá thầu (bid adjustment) cho từng phân khúc. Mục tiêu là phân bổ ngân sách một cách thông minh để tối ưu hóa lợi tức đầu tư (ROI). Yếu tố “tập trung vào ngân sách” ngụ ý rằng các đề xuất cần phải khả thi trong phạm vi tài chính cho phép.
Prompt này là một ví dụ điển hình của việc sử dụng prompt engineering để yêu cầu một phân tích dữ liệu có chiều sâu và đề xuất hành động chiến lược từ một chatbot hoặc AI.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có các bản điền sau cho các biến số:
[DANH_SÁCH_ĐỐI_TƯỢNG]: “Khách hàng cũ mua trên 3 lần, Khách hàng mới tương tác lần đầu, Khách hàng đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán”[TÊN_CHIẾN_DỊCH]: “Back-to-School 2023”[NGÂN_SÁCH_CHIẾN_DỊCH]: “50.000.000 VNĐ”
Ví dụ 1: Được tạo ra từ prompt template
Prompt thực tế:
Phân tích dữ liệu về các nhóm đối tượng Khách hàng cũ mua trên 3 lần, Khách hàng mới tương tác lần đầu, Khách hàng đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán đã tương tác với chiến dịch Back-to-School 2023. Xác định các phân khúc có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất hoặc giá trị đơn hàng trung bình cao nhất. Đề xuất cách điều chỉnh giá thầu cho từng phân khúc này để tối đa hóa lợi tức đầu tư, tập trung vào ngân sách 50.000.000 VNĐ.
Kết quả mong đợi từ AI:
Dựa trên dữ liệu phân tích cho chiến dịch "Back-to-School 2023" liên quan đến các nhóm đối tượng: Khách hàng cũ mua trên 3 lần, Khách hàng mới tương tác lần đầu, và Khách hàng đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán, tôi nhận thấy:
1. Phân tích hiệu suất:
- Khách hàng cũ mua trên 3 lần: Có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất (ví dụ: 8.5%) và AOV cao nhất (ví dụ: 1.200.000 VNĐ). Đây là phân khúc khách hàng trung thành và có giá trị nhất.
- Khách hàng đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán: Có tỷ lệ chuyển đổi tương đối tốt (ví dụ: 4.2%) và AOV trung bình (ví dụ: 800.000 VNĐ). Phân khúc này có tiềm năng lấy lại đơn hàng cao.
- Khách hàng mới tương tác lần đầu: Có tỷ lệ chuyển đổi thấp nhất (ví dụ: 1.5%) nhưng có thể có AOV biến động (ví dụ: 600.000 VNĐ). Đây là phân khúc cần đầu tư để khai thác.
2. Đề xuất điều chỉnh giá thầu để tối đa hóa ROI (Ngân sách: 50.000.000 VNĐ):
- Phân khúc Khách hàng cũ mua trên 3 lần:
- Đề xuất: Tăng giá thầu lên 20-30%.
- Lý do: Tận dụng tối đa tệp khách hàng hiện có, đảm bảo tiếp cận họ với tần suất cao hơn để thúc đẩy các đơn hàng lặp lại hoặc giá trị cao. Đây là phân khúc mang lại ROI cao nhất.
- Phân khúc Khách hàng đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán:
- Đề xuất: Giữ nguyên giá thầu hoặc tăng nhẹ 5-10%.
- Lý do: Tập trung vào các chiến dịch remarketing hiệu quả cho nhóm này. Mức tăng giá thầu nhẹ có thể giúp bỏ chặn các nhấp chuột tiềm năng mà họ có thể đã bỏ lỡ.
- Phân khúc Khách hàng mới tương tác lần đầu:
- Đề xuất: Giảm giá thầu xuống 10-15% cho các từ khóa/đối tượng ít hiệu quả, đồng thời giữ hoặc tăng nhẹ (5%) cho các kênh/đối tượng mới có tiềm năng cao.
- Lý do: Phân khúc này có chi phí chuyển đổi ban đầu cao. Thay vì cắt giảm hoàn toàn, chúng ta nên tối ưu hóa việc chi tiêu, tập trung vào các điểm chạm hiệu quả nhất để thu hút khách hàng mới, đồng thời xem xét ngân sách cho việc thử nghiệm các kênh mới có chi phí ban đầu thấp hơn.
Lưu ý: Các tỷ lệ phần trăm tăng/giảm giá thầu là ước tính và cần được theo dõi liên tục để điều chỉnh cho phù hợp với hiệu suất thực tế trong phạm vi ngân sách 50.000.000 VNĐ.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để tự động hóa quy trình phân tích sâu sắc dữ liệu chiến dịch tiếp thị. Bằng cách định rõ các nhóm đối tượng, tên chiến dịch và ngân sách, người dùng yêu cầu
