Prompt: Tổng hợp các điểm mạnh được khách hàng ghi nhận – Trải nghiệm Khách hàng và Cá nhân hóa bằng AI – AI Marketing

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này có cấu trúc rõ ràng và hiệu quả, được thiết kế để yêu cầu mô hình ngôn ngữ trích xuất thông tin cụ thể từ một tập hợp các phản hồi khách hàng. Cấu trúc bao gồm:

• Phần Yêu cầu Chính: “Từ các phản hồi khách hàng sau đây, hãy tổng hợp và liệt kê ít nhất 3 điểm mạnh hoặc khía cạnh dịch vụ được khách hàng đánh giá cao. Đối với mỗi điểm mạnh, hãy cung cấp một trích dẫn hoặc minh họa ngắn gọn từ phản hồi.” Phần này thiết lập mục tiêu, định dạng đầu ra mong muốn (tổng hợp, liệt kê ít nhất 3 điểm mạnh, kèm trích dẫn), và ngữ cảnh (phản hồi khách hàng).
• Nhãn Dữ liệu Đầu vào: [DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]. Đây là một biến giữ chỗ (placeholder) mà người dùng sẽ thay thế bằng dữ liệu thực tế. Nó chỉ ra vị trí mà mô hình cần xử lý dữ liệu đầu vào để thực hiện yêu cầu.
• Nhãn Dữ liệu Đầu ra (Cấu trúc mong muốn):
  • “Điểm mạnh được ghi nhận:” – Một tiêu đề rõ ràng cho phần kết quả.
  • [ĐIỂM_MẠNH_1]: "[TRÍCH_DẪN_1]"
  • [ĐIỂM_MẠNH_2]: "[TRÍCH_DẪN_2]"
  • [ĐIỂM_MẠNH_3]: "[TRÍCH_DẪN_3]"
    Đây là các biến giữ chỗ định dạng cho đầu ra. Chúng yêu cầu mô hình tạo ra tiêu đề cho từng điểm mạnh và một trích dẫn đi kèm. Mẫu này gợi ý một định dạng danh sách có số, với hai phần cho mỗi mục: tên điểm mạnh và trích dẫn minh họa.

Điểm mạnh của cấu trúc này nằm ở sự kết hợp giữa chỉ dẫn rõ ràng về nhiệm vụ và việc cung cấp một khung cấu trúc cho cả đầu vào và đầu ra, giúp mô hình hiểu rõ mong đợi.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động như một bài toán tóm tắt và trích xuất có hướng dẫn. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ thực hiện các bước sau:

1. Phân tích Yêu cầu: Mô hình đọc và hiểu chỉ dẫn: “tổng hợp”, “liệt kê ít nhất 3 điểm mạnh/khía cạnh dịch vụ được đánh giá cao”, và “cung cấp trích dẫn/minh họa ngắn gọn”.
2. Xử lý Dữ liệu Đầu vào: Mô hình sẽ đọc và phân tích nội dung được cung cấp trong phần [DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]. Nó sẽ quét qua các phản hồi để xác định các chủ đề, nhận xét tích cực, và những khía cạnh mà khách hàng bày tỏ sự hài lòng hoặc đánh giá cao.
3. Tổng hợp & Nhận diện Điểm mạnh: Mô hình sẽ nhóm các nhận xét tương tự lại với nhau và xác định các “điểm mạnh” nổi bật nhất, dựa trên tần suất xuất hiện hoặc mức độ quan trọng được ngụ ý trong các phản hồi. Yêu cầu “ít nhất 3” đảm bảo kết quả có đủ chi tiết.
4. Trích xuất Minh chứng: Sau khi xác định được từng điểm mạnh, mô hình sẽ tìm trong phản hồi ban đầu một câu, cụm từ hoặc đoạn văn ngắn gọn nhất minh chứng cho điểm mạnh đó. Đây chính là “trích dẫn hoặc minh họa ngắn gọn”.
5. Định dạng Đầu ra: Cuối cùng, mô hình sẽ trình bày kết quả theo đúng khuôn dạng đã được chỉ định: danh sách có số, mỗi mục bao gồm điểm mạnh và trích dẫn trong ngoặc kép.

Việc sử dụng các biến giữ chỗ ([...]) giúp người dùng dễ dàng áp dụng mẫu này cho nhiều tập dữ liệu khác nhau mà không cần phải viết lại toàn bộ prompt mỗi lần.

3. Ví dụ Minh họa

Hãy xem xét một ví dụ cụ thể:

Ví dụ 1: Sản phẩm công nghệ

Mẫu Prompt với Dữ liệu Thay thế:


Từ các phản hồi khách hàng sau đây, hãy tổng hợp và liệt kê ít nhất 3 điểm mạnh hoặc khía cạnh dịch vụ được khách hàng đánh giá cao. Đối với mỗi điểm mạnh, hãy cung cấp một trích dẫn hoặc minh họa ngắn gọn từ phản hồi.

Điểm mạnh được ghi nhận:
1. [ĐIỂM_MẠNH_1]: "[TRÍCH_DẪN_1]"
2. [ĐIỂM_MẠNH_2]: "[TRÍCH_DẪN_2]"
3. [ĐIỂM_MẠNH_3]: "[TRÍCH_DẪN_3]"


Kết quả mong đợi từ Mô hình:


Điểm mạnh được ghi nhận:
1. Hiệu năng và Thời lượng pin: "pin trâu thật sự!"
2. Chất lượng Camera: "Chất lượng hình ảnh của máy ảnh này quá tuyệt vời, chụp đêm cũng rõ nét."
3. Tốc độ Giao hàng: "Tôi rất hài lòng với tốc độ giao hàng, nhận được hàng chỉ sau 1 ngày."


Ví dụ 2: Dịch vụ nhà hàng

Mẫu Prompt với Dữ liệu Thay thế:


Từ các phản hồi khách hàng sau đây, hãy tổng hợp và liệt kê ít nhất 3 điểm mạnh hoặc khía cạnh dịch vụ được khách hàng đánh giá cao. Đối với mỗi điểm mạnh, hãy cung cấp một trích dẫn hoặc minh họa ngắn gọn từ phản hồi.

Điểm mạnh được ghi nhận:
1. [ĐIỂM_MẠNH_1]: "[TRÍCH_DẪN_1]"
2. [ĐIỂM_MẠNH_2]: "[TRÍCH_DẪN_2]"
3. [ĐIỂM_MẠNH_3]: "[TRÍCH_DẪN_3]"


Kết quả mong đợi từ Mô hình:


Điểm mạnh được ghi nhận:
1. Chất lượng món ăn: "Đồ ăn ở nhà hàng này ngon tuyệt cú mèo, món nào cũng đậm đà hương vị."
2. Dịch vụ và Thái độ nhân viên: "Nhân viên phục vụ rất ân cần, chu đáo, luôn tươi cười và hỗ trợ nhanh chóng."
3. Không gian và Bầu không khí: "Không gian quán cực kỳ ấm cúng và lãng mạn, rất thích hợp cho các cặp đôi."


👉 Tóm lại

Mẫu prompt này là một công cụ tuyệt vời để tự động hóa việc phân tích phản hồi khách hàng. Nó cung cấp một cấu trúc rõ ràng, dễ sử dụng, và hướng dẫn mô hình ngôn ngữ thực hiện chính xác những gì người dùng yêu cầu: xác định, tổng hợp và minh họa các điểm mạnh được khách hàng ghi nhận. Việc sử dụng các biến giữ chỗ giúp tăng tính tái sử