1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một AI phân tích Trải nghiệm Khách hàng (Customer Experience – CX) từ một tập hợp các phản hồi được cung cấp. Cấu trúc của nó bao gồm:
- Vai trò AI được chỉ định: “Là một AI chuyên phân tích Trải nghiệm Khách hàng” – Thiết lập ngữ cảnh và kỳ vọng về khả năng của AI.
- Nhiệm vụ chính: “hãy đọc các phản hồi sau đây và xác định ít nhất 3 chủ đề hoặc vấn đề chính mà khách hàng đang thảo luận.” – Định rõ hành động AI cần thực hiện.
- Yêu cầu bổ sung: “Đối với mỗi chủ đề, hãy cho biết tần suất xuất hiện hoặc mức độ quan trọng dựa trên các phản hồi.” – Yêu cầu AI cung cấp thêm thông tin chi tiết về mức độ ảnh hưởng của từng chủ đề.
- Biến đầu vào:
[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]– Đây là placeholder nơi người dùng sẽ chèn dữ liệu phản hồi thực tế của khách hàng. - Biến đầu ra (Định dạng kết quả mong muốn):
Chủ đề/Vấn đề X: [TÊN_CHỦ_ĐỀ_X]- Mô tả ngắn: [MÔ_TẢ_CHỦ_ĐỀ_X]- Tần suất/Mức độ quan trọng: [TẦN_SUẤT/MỨC_ĐỘ]- Khởi tạo (Initialization): AI được đặt vào vai trò của một chuyên gia phân tích CX. Điều này giúp AI sử dụng kiến thức và kỹ năng đã được huấn luyện liên quan đến việc hiểu và xử lý dữ liệu phản hồi của khách hàng.
- Thu thập đầu vào (Input Gathering): Phần
[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]là nơi cung cấp dữ liệu thô. AI sẽ “đọc” (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) các phản hồi này. - Phân tích và Nhận dạng (Analysis & Identification): AI sẽ áp dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tìm kiếm các mẫu, từ khóa, cụm từ lặp đi lặp lại hoặc các cảm xúc chung trong phản hồi. Quá trình này nhằm mục đích xác định các “chủ đề” hoặc “vấn đề” mà khách hàng thực sự quan tâm hoặc gặp phải. Việc yêu cầu “ít nhất 3 chủ đề” đảm bảo rằng AI sẽ cố gắng tổng hợp thông tin một cách bao quát.
- Định lượng (Quantification): Đối với mỗi chủ đề được xác định, AI cần đánh giá mức độ quan trọng hoặc tần suất. Điều này có thể được thực hiện bằng cách:
- Đếm số lần xuất hiện: Đếm số lượng phản hồi đề cập đến chủ đề đó.
- Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Xem xét mức độ tiêu cực hoặc tích cực liên quan đến chủ đề. Các vấn đề tiêu cực có thể có mức độ quan trọng cao hơn.
- Phân tích chủ đề/phân cấp (Topic Modeling/Hierarchy): Xác định chủ đề cốt lõi và các chủ đề con liên quan để đánh giá tầm ảnh hưởng tổng thể.
- Tạo đầu ra có cấu trúc (Structured Output Generation): Cuối cùng, AI được hướng dẫn cách trình bày kết quả theo một định dạng rõ ràng, dễ hiểu, bao gồm tên chủ đề, mô tả ngắn gọn và đánh giá về tần suất/mức độ quan trọng. Điều này giúp người dùng dễ dàng tiếp thu và hành động dựa trên kết quả phân tích.
Các biến đầu ra này định hướng AI cách trình bày thông tin đã phân tích, đảm bảo tính nhất quán và dễ đọc. Người dùng có thể điều chỉnh số lượng chủ đề nếu cần, nhưng template này mặc định yêu cầu ít nhất 3.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách:
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có danh sách phản hồi khách hàng sau:
Các phản hồi:
"Sản phẩm A rất tuyệt vời, tôi thích cách nó hoạt động trơn tru."
"Dịch vụ khách hàng hôm nay thật tệ, nhân viên không thân thiện và không giải quyết được vấn đề của tôi."
"Tôi đã phải chờ đợi rất lâu để được hỗ trợ qua điện thoại."
"Cập nhật phần mềm gần đây đã làm chậm đáng kể thiết bị của tôi."
"Giao hàng nhanh chóng, sản phẩm đóng gói cẩn thận."
"Nhân viên hỗ trợ qua chat rất nhiệt tình và giải đáp mọi thắc mắc."
"Tôi yêu thích tính năng mới này của sản phẩm A, nó thực sự hữu ích."
"Vấn đề về hiệu suất sau bản cập nhật thật sự khó chịu."
Khi áp dụng prompt template với dữ liệu này, AI có thể tạo ra kết quả như sau:
Chủ đề/Vấn đề 1: Hiệu suất sản phẩm
- Mô tả ngắn: Khách hàng đề cập đến tốc độ và khả năng hoạt động của sản phẩm, bao gồm cả các vấn đề hiệu suất sau cập nhật phần mềm.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Cao (2 phản hồi trực tiếp về hiệu suất/cập nhật, 1 phản hồi tích cực về "hoạt động trơn tru")
Chủ đề/Vấn đề 2: Dịch vụ khách hàng
- Mô tả ngắn: Phản hồi về chất lượng tương tác với đội ngũ hỗ trợ, bao gồm sự thân thiện, hiệu quả giải quyết vấn đề và thời gian chờ đợi.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Cao (2 phản hồi tiêu cực về dịch vụ kém, 1 phản hồi tích cực về hỗ trợ qua chat)
Chủ đề/Vấn đề 3: Chất lượng sản phẩm/Tính năng
- Mô tả ngắn: Đánh giá về các tính năng và chất lượng tổng thể của sản phẩm, bao gồm sự yêu thích và sự hữu ích của nó.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Trung bình (2 phản hồi tích cực về sản phẩm A và tính năng)
Một ví dụ khác với nhiều phản hồi hơn:
Các phản hồi:
"Rất hài lòng với tốc độ giao hàng, nhận hàng chỉ sau 2 ngày."
"Ứng dụng bị lỗi đăng nhập liên tục, không thể sử dụng được."
"Giá cả hợp lý so với chất lượng."
"Thời gian chờ đợi cuộc gọi hỗ trợ quá lâu, hơn 30 phút."
"Giao diện người dùng của ứng dụng rất trực quan và dễ sử dụng."
"Tôi gặp khó khăn khi tìm kiếm sản phẩm trên trang web."
"Nhân viên hỗ trợ qua email đã phản hồi rất nhanh và hữu ích."
"Lỗi đăng nhập này đã xảy ra nhiều lần trong tuần qua."
"Hy vọng sẽ có những cải tiến về hiệu suất tải trang."
"Chất lượng sản phẩm đúng như mong đợi."
Kết quả phân tích có thể là:
Chủ đề/Vấn đề 1: Lỗi kỹ thuật & Trải nghiệm ứng dụng
- Mô tả ngắn: Khách hàng báo cáo các vấn đề kỹ thuật nghiêm trọng với ứng dụng, đặc biệt là lỗi đăng nhập, ảnh hưởng đến khả năng sử dụng.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Cao (2 phản hồi về lỗi đăng nhập, 1 phản hồi về giao diện người dùng, 1 phản hồi về hiệu suất tải trang)
Chủ đề/Vấn đề 2: Dịch vụ khách hàng & Hỗ trợ
- Mô tả ngắn: Phản hồi về các kênh hỗ trợ khác nhau, bao gồm thời gian chờ đợi, tốc độ phản hồi và sự giúp đỡ từ nhân viên.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Cao (1 phản hồi tiêu cực về thời gian chờ cuộc gọi, 1 phản hồi tích cực về hỗ trợ qua email)
Chủ đề/Vấn đề 3: Giao hàng & Đóng gói
- Mô tả ngắn: Đánh giá về tốc độ vận chuyển và tình trạng sản phẩm khi nhận được.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Trung bình (1 phản hồi tích cực về giao hàng nhanh)
Chủ đề/Vấn đề 4: Giá cả & Chất lượng sản phẩm
- Mô tả ngắn: Nhận định của khách hàng về sự tương xứng giữa chi phí và giá trị mang lại của sản phẩm.
- Tần suất/Mức độ quan trọng: Trung bình (1 phản hồi về giá cả hợp lý, 1 phản hồi về chất lượng đúng mong đợi)
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và có cấu trúc để tự động hóa việc phân tích phản hồi của khách hàng. Bằng cách
