Prompt: Tóm tắt phản hồi theo phân khúc khách hàng – Trải nghiệm Khách hàng và Cá nhân hóa bằng AI – AI Marketing

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt mà bạn cung cấp, tuân thủ mọi yêu cầu về cấu trúc và định dạng:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu mô hình AI tóm tắt phản hồi khách hàng dựa trên việc phân loại thông tin theo các phân khúc được xác định trước. Cấu trúc của prompt có thể được chia thành các phần chính sau:

• Phần Yêu cầu Tóm tắt Tổng quát: Dòng đầu tiên là yêu cầu cốt lõi: “Hãy tóm tắt các phản hồi khách hàng dưới đây cho từng phân khúc được chỉ định: [PHÂN_KHÚC_1], [PHÂN_KHÚC_2], [PHÂN_KHÚC_3]…”. Phần này xác định rõ mục tiêu là tóm tắt và liệt kê các phân khúc cần xử lý.
• Phần Định dạng Thông tin Tóm tắt cho Từng Phân Khúc: Sau đó, prompt lặp lại cấu trúc cho từng phân khúc, ví dụ:
  Phân khúc [PHÂN_KHÚC_1]:
  • Các chủ đề chính: [CHỦ_ĐỀ_PK1]
  • Cảm xúc trung bình: [CẢM_XÚC_PK1]
  • Vấn đề nổi bật: [VẤN_ĐỀ_PK1]

  Phần này đưa ra các “placeholder” (đại diện) cho các loại thông tin cụ thể mà người dùng mong muốn mô hình AI trích xuất và tóm tắt cho mỗi phân khúc.

• Placeholder Biến đổi: Các phần tử đặt trong ngoặc vuông `[]` là các biến (placeholders) mà người dùng sẽ thay thế bằng dữ liệu thực tế hoặc mô tả cụ thể khi sử dụng prompt. Các biến này bao gồm:
  • [PHÂN_KHÚC_X]: Tên hoặc mô tả của từng phân khúc khách hàng (ví dụ: “Khách hàng mới”, “Người dùng cao cấp”, “Khách hàng cũ”).
  • [CHỦ_ĐỀ_PKX]: Các chủ đề hoặc khía cạnh chính mà phản hồi khách hàng thuộc phân khúc đó thường đề cập đến.
  • [CẢM_XÚC_PKX]: Mô tả về tâm trạng hoặc cảm xúc trung bình của khách hàng trong phân khúc đó (ví dụ: “Tích cực”, “Trung lập”, “Tiêu cực liên quan đến tính năng X”).
  • [VẤN_ĐỀ_PKX]: Các vấn đề hoặc điểm cần cải thiện nổi bật mà khách hàng trong phân khúc đó gặp phải.
• Tính Linh hoạt và Khả năng Mở rộng: Ghi chú “(Tiếp tục cho các phân khúc khác…)” cho thấy mẫu prompt này được thiết kế để có thể mở rộng linh hoạt cho nhiều phân khúc khách hàng khác nhau mà không cần thay đổi cấu trúc cơ bản.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc **truyền tải ngữ cảnh và định dạng mong muốn** cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

• Ngữ cảnh (Context): Yêu cầu “Hãy tóm tắt các phản hồi khách hàng dưới đây” cung cấp ngữ cảnh chính. Mô hình hiểu rằng nhiệm vụ của nó là xử lý một tập hợp các văn bản (phản hồi khách hàng) và rút ra thông tin cô đọng.
• Chỉ định Phân khúc (Segmentation): Việc liệt kê rõ ràng các phân khúc ([PHÂN_KHÚC_1], [PHÂN_KHÚC_2], ...) giúp mô hình biết rằng nó cần nhóm và phân tích phản hồi theo từng nhóm riêng biệt.
• Định dạng Đầu ra (Output Formatting): Phần quan trọng nhất là việc quy định cấu trúc cho thông tin tóm tắt của mỗi phân khúc (Chủ đề chính, Cảm xúc trung bình, Vấn đề nổi bật). Điều này hướng dẫn mô hình cách tổ chức kết quả đầu ra. Khi mô hình xử lý các phản hồi khách hàng, nó sẽ cố gắng xác định các thông tin phù hợp với từng mục tiêu được chỉ định (chủ đề, cảm xúc, vấn đề) trong mỗi phân khúc đã cho.
• Các biến (Variables): Các biến [CHỦ_ĐỀ_PKX], [CẢM_XÚC_PKX], [VẤN_ĐỀ_PKX] không chỉ là placeholder mà còn là **cực kỳ quan trọng** trong việc định hình kết quả. Chúng chỉ ra cho mô hình biết loại thông tin cụ thể nào cần được trích xuất hoặc phân tích. Nếu người dùng chỉ điền `[PHÂN_KHÚC_1]`, mô hình có thể chỉ tóm tắt chung chung. Nhưng khi các placeholder chi tiết được điền vào (ví dụ: `[CHỦ_ĐỀ_PK1]` có thể được điền bởi “Chất lượng sản phẩm, Dịch vụ khách hàng”), nó sẽ tập trung trích xuất thông tin liên quan đến hai khía cạnh đó.
• Quy trình xử lý của Mô hình (Hypothetical):
  1. Nhận mẫu prompt và dữ liệu phản hồi khách hàng.
  2. Xác định các phân khúc được yêu cầu.
  3. Với mỗi phân khúc, mô hình sẽ lọc hoặc phân nhóm các phản hồi thuộc về phân khúc đó (nếu dữ liệu được cấu trúc sẵn). Nếu không, nó có thể phải dựa vào mô tả của phân khúc để phân loại.
  4. Đối với từng nhóm phản hồi, mô hình thực hiện phân tích:
     • Tìm kiếm các từ khóa và cụm từ liên quan đến các “chủ đề” đã được chỉ định.
     • Phân tích các từ ngữ, sắc thái để xác định “cảm xúc trung bình”.
     • Nhận diện các điểm “vấn đề” được khách hàng nêu lên một cách rõ ràng hoặc ngụ ý.
  5. Tổng hợp các phát hiện này thành các câu tóm tắt ngắn gọn, tuân thủ cấu trúc đã định dạng trong prompt.
  6. Trả về kết quả theo định dạng mong muốn.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử chúng ta có dữ liệu phản hồi khách hàng và muốn sử dụng mẫu prompt này.

Ví dụ 1: Tóm tắt cho 2 phân khúc

Dữ liệu Phản hồi (Giả định):

Khách hàng A (Người dùng thường xuyên): “Tôi rất thích giao diện mới, rất dễ sử dụng. Tuy nhiên, thời gian phản hồi của bộ phận hỗ trợ khách hàng hơi lâu so với trước.”

Khách hàng B (Người dùng mới): “Ứng dụng bị lỗi khi tôi cố gắng đăng nhập lần đầu. Tôi không thể truy cập vào tài khoản của mình.”

Khách hàng C (Người dùng cao cấp): “Hỗ trợ qua điện thoại rất nhanh và hiệu quả. Giao diện cũng được cải thiện đáng kể.”

Khách hàng D (Người dùng thường xuyên): “Bộ phận hỗ trợ đã xử lý yêu cầu của tôi rất chuyên nghiệp, nhưng tôi mong đợi tính năng A sẽ được cập nhật sớm hơn.”

Mẫu Prompt đã điền đầy đủ:


Hãy tóm tắt các phản hồi khách hàng dưới đây cho từng phân khúc được chỉ định: Người dùng thường xuyên, Người dùng mới.

Phân khúc Người dùng mới:
- Các chủ đề chính: Trải nghiệm đăng nhập, Lỗi ứng dụng
- Cảm xúc trung bình: Tiêu cực (do gặp vấn đề về kỹ thuật)
- Vấn đề nổi bật: Lỗi đăng nhập ban đầu, Không thể truy cập.


Kết quả mong đợi từ Mô hình AI (sau khi xử lý dữ liệu ban đầu):


Tóm tắt phản hồi khách hàng: