AIMODE.md - Chế độ hoạt động AI Mode#
Tổng quan#
AI Mode là tính năng cho phép AI Assistant tự động trả lời tin nhắn mà không cần nhân viên phê duyệt. Tính năng này có thể bật/tắt cho từng platform.
2 Chế độ hoạt động#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2 CHẾ ĐỘ HOẠT ĐỘNG │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ AI MODE = TẮT │ │ AI MODE = BẬT │ │
│ │ (Có người tham gia) │ │ (Hoàn toàn tự động) │ │
│ ├─────────────────────────────────┤ ├─────────────────────────────────┤ │
│ │ │ │ │ │
│ │ Khách hàng gửi tin nhắn │ │ Khách hàng gửi tin nhắn │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │ ▼ │ │
│ │ AI tạo 3 gợi ý │ │ AI tạo phản hồi tốt nhất │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │ ▼ │ │
│ │ ┌───────────────────────┐ │ │ ┌───────────────────────┐ │ │
│ │ │ 👤 Nhân viên │ │ │ │ 🤖 Tự động gửi │ │ │
│ │ │ chọn: Chấp nhận/Sửa/ │ │ │ │ (không cần phê duyệt)│ │ │
│ │ │ Từ chối │ │ │ └───────────────────────┘ │ │
│ │ └───────────────────────┘ │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ▼ │ │
│ │ ▼ │ │ Khách hàng nhận phản hồi │ │
│ │ Gửi phản hồi đã chọn │ │ │ │ │
│ │ │ │ │ ▼ │ │
│ │ ▼ │ │ AI học từ phản ứng │ │
│ │ AI học từ hành động của người │ │ của khách hàng │ │
│ │ │ │ │ │
│ ├─────────────────────────────────┤ ├─────────────────────────────────┤ │
│ │ Loại phản hồi: RÕ RÀNG │ │ Loại phản hồi: NGẦM │ │
│ │ Tốc độ học: Nhanh │ │ Tốc độ học: Chậm hơn │ │
│ │ Độ chính xác: Cao │ │ Độ chính xác: Phụ thuộc lượng │ │
│ │ Công sức người: Cao │ │ Công sức người: Thấp │ │
│ └─────────────────────────────────┘ └─────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Chế độ 1: AI Mode TẮT (Có người tham gia)#
Luồng chi tiết#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI MODE TẮT - CẦN PHÊ DUYỆT CỦA NGƯỜI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Khách hàng: "Áo này có size L không?" │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI tạo 3 gợi ý (xếp hạng theo độ tin cậy) │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Lựa chọn 1 (khuyến nghị - 92% độ tin cậy): │ │ │
│ │ │ "Dạ có size L ạ! Chị cao bao nhiêu để em tư vấn size │ │ │
│ │ │ chuẩn nhất nhé? 😊" │ │ │
│ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │
│ │ │ Lựa chọn 2 (85% độ tin cậy): │ │ │
│ │ │ "Size L còn hàng ạ. Em gửi chị bảng size tham khảo nhé" │ │ │
│ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │
│ │ │ Lựa chọn 3 (78% độ tin cậy): │ │ │
│ │ │ "Dạ có ạ! Size L phù hợp 60-65kg. Chị cần tư vấn thêm?" │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 👤 NHÂN VIÊN DASHBOARD │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Khách hàng: "Áo này có size L không?" │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ Gợi ý AI: │ │ │
│ │ │ ○ Lựa chọn 1: "Dạ có size L ạ!..." [✓ Chấp nhận] │ │ │
│ │ │ ○ Lựa chọn 2: "Size L còn hàng ạ..." [✓ Chấp nhận] │ │ │
│ │ │ ○ Lựa chọn 3: "Dạ có ạ!..." [✓ Chấp nhận] │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ [✎ Sửa đã chọn] [✗ Từ chối tất cả] [⌨ Gõ thủ công] │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Người click [✓ Chấp nhận] vào Lựa chọn 1 │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ PHẢN HỒI ĐÃ GHI NHẬN │ │
│ │ │ │
│ │ INSERT INTO ai_phản hồi: │ │
│ │ action = 'accepted' │ │
│ │ suggestion_id = xxx │ │
│ │ selected_index = 0 │ │
│ │ user_id = agent_uuid │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Phản hồi đã gửi đến khách hàng │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tín hiệu phản hồi rõ ràng#
| Hành động của người | Độ mạnh tín hiệu | AI học |
|---|
| Chấp nhận | +1.0 (Tích cực) | “Phản hồi này tốt, mẫu này hiệu quả” |
| Sửa → Gửi | +0.5 (Một phần) | “Hướng đúng, học từ bản đã sửa” |
| Từ chối | -1.0 (Tiêu cực) | “Phản hồi này không tốt, tránh mẫu” |
| Bỏ qua (tự gõ) | -0.1 (Tiêu cực yếu) | “Có thể không liên quan” |
Ưu điểm & Nhược điểm#
| Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|
| AI học nhanh từ tín hiệu rõ ràng | Tốn thời gian của nhân viên |
| Phản hồi chính xác, rõ ràng | Không mở rộng được khi lượng cao |
| Kiểm soát chất lượng 100% | Chậm trễ trong thời gian phản hồi |
| An toàn cho giai đoạn đầu | Người có thể mệt mỏi, click sai |
Chế độ 2: AI Mode BẬT (Hoàn toàn tự động)#
Luồng chi tiết#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI MODE BẬT - HOÀN TOÀN TỰ ĐỘNG │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Khách hàng: "Áo này có size L không?" │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI tạo phản hồi (chọn lựa chọn có độ tin cậy cao nhất) │ │
│ │ │ │
│ │ Đã chọn: "Dạ có size L ạ! Chị cao bao nhiêu để em tư vấn │ │
│ │ size chuẩn nhất nhé? 😊" (92% độ tin cậy) │ │
│ │ │ │
│ │ Kiểm tra độ tin cậy: │ │
│ │ ✓ 92% >= ngưỡng (80%) → TỰ ĐỘNG GỬI │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ (Không cần người phê duyệt) │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ TỰ ĐỘNG GỬI PHẢN HỒI │ │
│ │ │ │
│ │ → Phản hồi đã gửi đến khách hàng │ │
│ │ → ai_phản hồi.action = 'auto_sent' │ │
│ │ → ai_phản hồi.ai_độ tin cậy = 0.92 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ THEO DÕI PHẢN ỨNG KHÁCH HÀNG (Phản hồi ngầm) │ │
│ │ │ │
│ │ Đang chờ phản hồi từ khách hàng... │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ├───────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │ │
│ ▼ TRƯỜNG HỢP A: Khách hàng tiếp tục bình thường │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Khách hàng: "Mình cao 165cm" │ │
│ │ │ │
│ │ → Tín hiệu: TÍCH CỰC │ │
│ │ → AI học: "Phản hồi này liên quan, khách hàng tương tác" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ TRƯỜNG HỢP B: Khách hàng hỏi lại câu hỏi │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Khách hàng: "Có size L không? Còn hàng không?" │ │
│ │ │ │
│ │ → Tín hiệu: TIÊU CỰC (hỏi lại = chưa hiểu/chưa hài lòng) │ │
│ │ → AI học: "Phản hồi chưa đủ rõ, cần cải thiện" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ TRƯỜNG HỢP C: Khách hàng tỏ ra khó chịu │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Khách hàng: "Tôi hỏi có size không, sao hỏi lại chiều cao?" │ │
│ │ │ │
│ │ → Tín hiệu: TIÊU CỰC MẠNH (phân tích cảm xúc) │ │
│ │ → Hành động: CHUYỂN cho nhân viên │ │
│ │ → AI học: "Mẫu này gây khó chịu trong ngữ cảnh này" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ TRƯỜNG HỢP D: Khách hàng đặt đơn hàng │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Khách hàng: "OK cho mình đặt 1 cái size L nhé" │ │
│ │ │ │
│ │ → Đơn hàng được tạo: 350,000 VND │ │
│ │ → Tín hiệu: TÍCH CỰC MẠNH (kết quả = doanh thu) │ │
│ │ → AI học: "Phản hồi này dẫn đến đơn hàng!" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tín hiệu phản hồi ngầm#
| Phản ứng của khách | Tín hiệu | AI học |
|---|
| Tiếp tục hội thoại | Tích cực | “Phản hồi liên quan, khách tương tác” |
| Hỏi thêm câu hỏi | Tích cực | “Phản hồi hữu ích, khách muốn biết thêm” |
| Hỏi lại cùng câu hỏi | Tiêu cực | “Chưa trả lời đúng ý khách” |
| Tỏ ra khó chịu | Tiêu cực mạnh | “Phản hồi gây khó chịu” |
| Ngừng trả lời | Không chắc chắn | “Không rõ, cần thêm ngữ cảnh” |
| Đặt đơn hàng | Tích cực mạnh | “Phản hồi dẫn đến chuyển đổi!” |
| Đưa phản hồi tích cực | Tích cực mạnh | “Khách hài lòng” |
Quy tắc chuyển tiếp#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TỰ ĐỘNG CHUYỂN CHO NGƯỜI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ AI Mode BẬT sẽ TỰ ĐỘNG chuyển cho người khi: │
│ │
│ 1. ĐỘ TIN CẬY THẤP │
│ ─────────────── │
│ độ tin cậy < ngưỡng (mặc định 80%) │
│ → "AI không chắc chắn, cần người xem xét" │
│ │
│ 2. CẢM XÚC TIÊU CỰC │
│ ────────────────── │
│ điểm cảm xúc < -0.5 │
│ → "Khách đang không vui, cần người xử lý" │
│ │
│ 3. TỪ KHÓA CHUYỂN TIẾP │
│ ──────────────────── │
│ Tin nhắn chứa: "gặp người", "nhân viên", "quản lý", "khiếu nại" │
│ → "Khách yêu cầu nói chuyện với người thật" │
│ │
│ 4. Ý ĐỊNH PHỨC TẠP │
│ ────────────── │
│ Ý định = 'khiếu nại', 'hoàn tiền', 'pháp lý', 'yêu cầu VIP' │
│ → "Trường hợp phức tạp, cần đánh giá của người" │
│ │
│ 5. THẤT BẠI LẶP LẠI │
│ ───────────────── │
│ Khách hàng hỏi cùng câu hỏi 2+ lần │
│ → "AI đang không hiểu ý khách" │
│ │
│ 6. KHÁCH HÀNG VIP │
│ ──────────── │
│ contact.customer_profile.vip = true │
│ → "Khách VIP, ưu tiên dịch vụ của người" │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Ưu điểm & Nhược điểm#
| Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|
| Thời gian phản hồi < 2 giây | Tín hiệu ngầm ít chính xác hơn |
| Mở rộng vô hạn | Cần lượng lớn để học tốt |
| Nhân viên tập trung vào case phức tạp | Rủi ro phản hồi sai ban đầu |
| Khả dụng 24/7 | Khó gỡ lỗi tại sao AI chọn phản hồi X |
Theo dõi kết quả (Tự động - Cả 2 chế độ)#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ THEO DÕI KẾT QUẢ (TỰ ĐỘNG) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Bất kể AI Mode BẬT hay TẮT, hệ thống TỰ ĐỘNG theo dõi kết quả: │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ HỘI THOẠI → LIÊN KẾT KẾT QUẢ │ │
│ │ │ │
│ │ Hội thoại │ │
│ │ │ │ │
│ │ │ (AI hoặc Người gửi phản hồi) │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ════════════════════════════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ LOẠI KẾT QUẢ │ TỰ ĐỘNG KÍCH HOẠT │ GIÁ TRỊ │ │
│ │ ═══════════════════════│═══════════════════════════│════════════ │ │
│ │ order_created │ Đơn hàng được đặt │ Giá trị đơn │ │
│ │ order_completed │ Đơn hàng đã giao │ Giá trị đơn │ │
│ │ order_cancelled │ Đơn hàng bị hủy │ -Giá trị đơn │ │
│ │ lead_created │ Form lead đã gửi │ Giá trị ước │ │
│ │ lead_converted │ Lead → Khách hàng │ Đơn hàng đầu │ │
│ │ issue_resolved │ Ticket đóng (tích cực) │ Điểm CSAT │ │
│ │ issue_escalated │ Ticket chuyển tiếp │ Tiêu cực │ │
│ │ appointment_booked │ Sự kiện lịch được tạo │ Phí dịch vụ │ │
│ │ subscription_started │ Đăng ký được kích hoạt │ Giá trị MRR │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LOGIC LIÊN KẾT │ │
│ │ │ │
│ │ Khi đơn hàng được tạo: │ │
│ │ │ │
│ │ 1. Tìm hội thoại gần nhất của liên hệ │ │
│ │ SELECT conversation_id FROM conversations │ │
│ │ WHERE contact_id = $contact_id │ │
│ │ AND updated_at > NOW() - INTERVAL '24 hours' │ │
│ │ ORDER BY updated_at DESC LIMIT 1; │ │
│ │ │ │
│ │ 2. Cập nhật tất cả phản hồi AI trong hội thoại đó │ │
│ │ UPDATE ai_phản hồi │ │
│ │ SET outcome_type = 'order_created', │ │
│ │ outcome_id = $order_id, │ │
│ │ outcome_value = $order_value, │ │
│ │ outcome_at = NOW() │ │
│ │ WHERE conversation_id = $conv_id │ │
│ │ AND outcome_type IS NULL; │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ → KHÔNG CẦN người click │
│ → Tích hợp liên module (Chat → Sale → Ship) │
│ → Cửa sổ phân bổ: 24 giờ (có thể cấu hình) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
So sánh 2 chế độ#
| Tiêu chí | AI Mode TẮT | AI Mode BẬT |
|---|
| Thời gian phản hồi | 30s - 5 phút (chờ người) | < 2 giây |
| Khả năng mở rộng | Giới hạn bởi sức người | Không giới hạn |
| Tốc độ học | Nhanh (tín hiệu rõ ràng) | Chậm hơn (tín hiệu ngầm) |
| Độ chính xác | Cao (người xác minh) | Phụ thuộc training |
| Công sức người | Cao (review mọi tin nhắn) | Thấp (chỉ xử lý chuyển tiếp) |
| Rủi ro | Thấp | Trung bình (có thể sai) |
| Chi phí | Cao (lao động người) | Thấp (chỉ chi phí API) |
| Khả dụng | Giờ làm việc | 24/7 |
| Phù hợp cho | Giai đoạn training, case phức tạp | Lượng lớn, case đơn giản |
Cấu hình AI Mode#
-- Trong bảng platforms
ai_mode_enabled BOOLEAN DEFAULT FALSE,
ai_mode_config JSONB DEFAULT '{
"auto_reply": true,
"độ tin cậy_threshold": 0.8,
"auto_assign": false,
"escalate_on_negative_sentiment": true,
"escalate_threshold": -0.5,
"escalation_keywords": ["gặp người", "nhân viên", "khiếu nại"],
"max_auto_replies_per_conversation": 10,
"working_hours_only": false,
"vip_always_human": true
}'
Tùy chọn cấu hình#
| Tùy chọn | Kiểu | Mặc định | Mô tả |
|---|
auto_reply | boolean | true | Tự động gửi phản hồi |
confidence_threshold | float | 0.8 | Ngưỡng độ tin cậy để tự động gửi |
escalate_on_negative_sentiment | boolean | true | Chuyển cho người khi cảm xúc tiêu cực |
escalate_threshold | float | -0.5 | Ngưỡng cảm xúc để chuyển tiếp |
escalation_keywords | array | […] | Từ khóa kích hoạt chuyển tiếp |
max_auto_replies_per_conversation | int | 10 | Giới hạn phản hồi tự động liên tiếp |
working_hours_only | boolean | false | Chỉ tự động ngoài giờ làm |
vip_always_human | boolean | true | VIP luôn được người xử lý |
Quy trình áp dụng khuyến nghị#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUY TRÌNH ÁP DỤNG KHUYẾN NGHỊ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ PHASE 1: TRAINING (Tuần 1-4) │
│ ═══════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI Mode: OFF cho TẤT CẢ platforms │ │
│ │ │ │
│ │ Human agent: │ │
│ │ • Review 100% suggestions │ │
│ │ • Click Accept/Reject/Edit để train AI │ │
│ │ • Upload documents vào Knowledge Base │ │
│ │ │ │
│ │ Target metrics: │ │
│ │ • 500+ phản hồi records │ │
│ │ • 50+ mẫus extracted │ │
│ │ • Accept rate tracking │ │
│ │ │ │
│ │ Khi nào chuyển Phase 2? │ │
│ │ • Accept rate > 60% │ │
│ │ • Reject rate < 15% │ │
│ │ • Có ít nhất 20 high-độ tin cậy mẫus │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ PHASE 2: HYBRID (Tháng 2-3) │
│ ═══════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI Mode: ON cho SIMPLE cases │ │
│ │ │ │
│ │ Platforms với AI Mode ON: │ │
│ │ • FAQ, greeting, store hours → Auto-reply │ │
│ │ • độ tin cậy_threshold = 0.85 (cao) │ │
│ │ │ │
│ │ Platforms với AI Mode OFF: │ │
│ │ • Sales inquiries │ │
│ │ • Complaints │ │
│ │ • Complex questions │ │
│ │ │ │
│ │ Human agent: │ │
│ │ • Vẫn review complex cases │ │
│ │ • Monitor AI Mode performance │ │
│ │ • Intervene khi cần │ │
│ │ │ │
│ │ Target metrics: │ │
│ │ • AI auto-reply: 30-40% messages │ │
│ │ • Escalation rate < 15% │ │
│ │ • Khách hàng satisfaction maintained │ │
│ │ │ │
│ │ Khi nào chuyển Phase 3? │ │
│ │ • AI auto-reply success > 90% │ │
│ │ • Escalation rate < 10% │ │
│ │ • Revenue không giảm │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ PHASE 3: AUTONOMOUS (Tháng 4+) │
│ ══════════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ AI Mode: ON cho MOST cases │ │
│ │ │ │
│ │ AI handles: │ │
│ │ • 70-80% of all messages │ │
│ │ • Sales conversations (with upsale) │ │
│ │ • Standard support │ │
│ │ • Order status inquiries │ │
│ │ │ │
│ │ Human handles: │ │
│ │ • Escalated cases │ │
│ │ • VIP khách hàngs │ │
│ │ • Complaints & refunds │ │
│ │ • Edge cases │ │
│ │ │ │
│ │ Ongoing: │ │
│ │ • Weekly performance review │ │
│ │ • Mẫu refinement │ │
│ │ • Knowledge Base updates │ │
│ │ • A/B testing response styles │ │
│ │ │ │
│ │ Target metrics: │ │
│ │ • AI auto-reply: 70-80% │ │
│ │ • Conversion rate maintained/improved │ │
│ │ • Response time < 5s average │ │
│ │ • CSAT > 4.5/5 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tóm tắt: Khi nào cần click, khi nào tự động?#
| Loại tín hiệu | AI Mode TẮT | AI Mode BẬT |
|---|
| Phản hồi gợi ý | ✋ Cần click Chấp nhận/Từ chối/Sửa | 🤖 Tự động (ngầm) |
| Nhúng tin nhắn | 🤖 Tự động | 🤖 Tự động |
| Phân tích cảm xúc | 🤖 Tự động | 🤖 Tự động |
| Tóm tắt hội thoại | 🤖 Tự động | 🤖 Tự động |
| Liên kết đơn hàng/kết quả | 🤖 Tự động | 🤖 Tự động |
| Trích xuất mẫu | 🤖 Tự động (nền) | 🤖 Tự động (nền) |
| Chuyển tiếp | ✋ Chỉ định thủ công | 🤖 Tự động chuyển tiếp |
Hệ thống học 3 tầng#
Vấn đề: Không thể bắt khách hàng mới phải tự training#
Nếu mỗi khách hàng mới phải tự train AI từ đầu → Tốn thời gian, trải nghiệm kém.
Giải pháp: Hệ thống học từ TẤT CẢ khách hàng thành công, áp dụng ngay cho khách hàng mới.
Kiến trúc hệ thống học 3 tầng#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HỆ THỐNG HỌC 3 TẦNG │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ TẦNG 1: MẪU TOÀN CẦU (Toàn nền tảng) [Ưu tiên: 3] │ │
│ │ ══════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ • Học từ TẤT CẢ assistants thành công trên platform │ │
│ │ • Anonymized (không lộ data của tenant khác) │ │
│ │ • Áp dụng NGAY cho khách hàng mới │ │
│ │ │ │
│ │ Ví dụ mẫus: │ │
│ │ • "Hỏi lại chiều cao khi khách hỏi size" (85% success) │ │
│ │ • "Gửi emoji cuối câu tăng engagement" (70% success) │ │
│ │ • "Xác nhận lại trước khi close" (90% success) │ │
│ │ │ │
│ │ Yêu cầu để trở thành Global Mẫu: │ │
│ │ • Confidence > 70% │ │
│ │ • Success rate > 50% │ │
│ │ • Sample count >= 20 │ │
│ │ • Có ít nhất 5 shops khác nhau sử dụng thành công │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▲ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ TẦNG 2: MẪU THEO NGÀNH (Theo lĩnh vực) [Ưu tiên: 2] │ │
│ │ ══════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ • Templates sẵn theo ngành nghề │ │
│ │ • Curated bởi ScapBot team │ │
│ │ • Áp dụng khi khách chọn industry │ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Industry │ Specific Mẫus │ │ │
│ │ ├─────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ │
│ │ │ Fashion │ Size inquiry, color matching, returns │ │ │
│ │ │ F&B │ Menu inquiry, delivery time, allergies │ │ │
│ │ │ Beauty │ Appointment booking, skin type, products │ │ │
│ │ │ Tech │ Specs comparison, warranty, compatibility │ │ │
│ │ │ Services │ Pricing, availability, qualifications │ │ │
│ │ │ Education │ Course details, schedule, prerequisites │ │ │
│ │ │ Health │ Symptoms, booking, insurance │ │ │
│ │ │ Real Estate │ Location, pricing, viewing schedule │ │ │
│ │ │ Travel │ Dates, destinations, packages │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ▲ │
│ │ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ TẦNG 3: MẪU RIÊNG CỦA ASSISTANT (Riêng tư) [Ưu tiên: 1] │ │
│ │ ════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ • Học riêng từ data của từng assistant │ │
│ │ • Tích lũy theo thời gian │ │
│ │ • OVERRIDE Global/Industry nếu có mẫu tốt hơn │ │
│ │ • Private - chỉ shop đó được sử dụng │ │
│ │ │ │
│ │ Ví dụ: │ │
│ │ • "Khách của shop này thích nghe về chất liệu trước" │ │
│ │ • "Free ship > 500K hiệu quả hơn discount 10%" │ │
│ │ • "Khách hay hỏi size theo cân nặng, không phải chiều cao" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════ │
│ │
│ ƯU TIÊN MẪU: Assistant (1) > Ngành (2) > Toàn cầu (3) │
│ → Mẫus riêng của shop được ưu tiên cao nhất │
│ → Global mẫus là fallback khi chưa có data riêng │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Luồng cho khách hàng mới#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LUỒNG ONBOARDING KHÁCH HÀNG MỚI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ STEP 1: Đăng ký & Chọn Industry │
│ ═══════════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 📝 Đăng ký tài khoản │ │
│ │ │ │
│ │ Tên shop: [ABC Fashion Store ] │ │
│ │ Email: [abc@example.com ] │ │
│ │ │ │
│ │ Ngành nghề: [▼ Chọn ngành ] │ │
│ │ ┌─────────────────────┐ │ │
│ │ │ ○ Thời trang │ ← User chọn │ │
│ │ │ ○ F&B │ │ │
│ │ │ ○ Làm đẹp │ │ │
│ │ │ ○ Công nghệ │ │ │
│ │ │ ○ ... │ │ │
│ │ └─────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ [Đăng ký] │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ STEP 2: Auto-apply Mẫus (Ngay lập tức) │
│ ══════════════════════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🤖 AI Assistant được tạo với: │ │
│ │ │ │
│ │ ✅ 50+ Global Mẫus (platform-wide best practices) │ │
│ │ • Greeting & closing mẫus │ │
│ │ • Objection handling │ │
│ │ • Upsale techniques │ │
│ │ • Sentiment-based responses │ │
│ │ │ │
│ │ ✅ 30+ Fashion Industry Templates │ │
│ │ • Size inquiry → Ask height/weight │ │
│ │ • Color matching suggestions │ │
│ │ • Return policy communication │ │
│ │ • Bundle/combo offers │ │
│ │ │ │
│ │ → AI đã "thông minh" từ ngày đầu tiên! │ │
│ │ → Không cần training phase! │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ STEP 3: Upload Knowledge Base │
│ ═════════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 📚 Upload tài liệu của shop: │ │
│ │ │ │
│ │ • Product catalog (PDF/Excel) │ │
│ │ • FAQ │ │
│ │ • Chính sách đổi trả │ │
│ │ • Bảng giá │ │
│ │ │ │
│ │ → AI biết thông tin cụ thể của shop │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ STEP 4: Ready to serve! (Day 1) │
│ ═══════════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Khách hàng: "Áo này có size L không?" │ │
│ │ │ │
│ │ AI (using Global + Industry + Knowledge Base): │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ "Dạ có size L ạ! 😊 │ │ │
│ │ │ Chị cao bao nhiêu để em tư vấn size chuẩn nhất nhé? │ │ │
│ │ │ Size L của shop em phù hợp với 160-168cm ạ." │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu used: Industry "size_inquiry_with_height" (85% success) │ │
│ │ Knowledge used: Size chart from uploaded catalog │ │
│ │ │ │
│ │ → Không cần training, AI đã biết best practice! │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ STEP 5: Continuous Personalization │
│ ═══════════════════════════════════ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Theo thời gian, AI học mẫus riêng của shop: │ │
│ │ │ │
│ │ Week 1-2: Collect phản hồi → Extract mẫus │ │
│ │ Month 1: 20+ Assistant mẫus (override some Global) │ │
│ │ Month 3: 100+ mẫus, fully personalized │ │
│ │ │ │
│ │ Ví dụ Assistant Mẫus: │ │
│ │ • "Khách của shop hay hỏi theo cân nặng, không phải chiều cao" │ │
│ │ → Override Industry mẫu │ │
│ │ • "Offer free ship > 500K hiệu quả hơn discount" │ │
│ │ → New mẫu specific to this shop │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Ưu tiên chọn mẫu khi tạo phản hồi#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ƯU TIÊN CHỌN MẪU │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Khi AI cần chọn mẫu để generate response: │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ STEP 1: Check Assistant Mẫus (Highest Priority) │ │
│ │ ──────────────────────────────────────────────── │ │
│ │ SELECT * FROM ai_học_mẫus │ │
│ │ WHERE assistant_id = $assistant_id │ │
│ │ AND source = 'assistant' │ │
│ │ AND độ tin cậy > 0.7 │ │
│ │ ORDER BY success_rate DESC; │ │
│ │ │ │
│ │ Found? → USE IT (shop-specific mẫu) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Not found │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ STEP 2: Check Industry Templates (Medium Priority) │ │
│ │ ─────────────────────────────────────────────────── │ │
│ │ SELECT * FROM industry_templates │ │
│ │ WHERE industry_id = $assistant_industry │ │
│ │ AND is_active = TRUE │ │
│ │ ORDER BY success_rate DESC; │ │
│ │ │ │
│ │ Found? → USE IT (industry-specific mẫu) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Not found │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ STEP 3: Check Global Mẫus (Fallback) │ │
│ │ ──────────────────────────────────────── │ │
│ │ SELECT * FROM global_mẫus │ │
│ │ WHERE is_active = TRUE AND is_verified = TRUE │ │
│ │ AND (industries IS NULL │ │
│ │ OR $assistant_industry = ANY(industries)) │ │
│ │ ORDER BY độ tin cậy DESC; │ │
│ │ │ │
│ │ Found? → USE IT (platform-wide mẫu) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Not found │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ STEP 4: Generate without mẫu (Base LLM) │ │
│ │ ─────────────────────────────────────────── │ │
│ │ Use only: System prompt + Knowledge Base + Conversation history │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Tổng hợp mẫu toàn cầu#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TỔNG HỢP MẪU TOÀN CẦU │
│ (Công việc nền hàng tuần) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Quy trình tạo Global Mẫus từ dữ liệu của các shops: │
│ │
│ STEP 1: Collect successful mẫus │
│ ═══════════════════════════════════ │
│ • Lấy mẫus có độ tin cậy > 70% │
│ • Success rate > 50% │
│ • Sample count >= 20 │
│ • Từ ít nhất 5 shops khác nhau │
│ │
│ STEP 2: Anonymize data │
│ ═════════════════════ │
│ • Xóa tên shop, sản phẩm cụ thể │
│ • Giữ lại strategy và template │
│ • Aggregate statistics │
│ │
│ Before: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ { │ │
│ │ "response": "Shop ABC có size L, chị cao bao nhiêu...", │ │
│ │ "shop": "ABC Fashion" │ │
│ │ } │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ After (anonymized): │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ { │ │
│ │ "strategy": "ask_height_before_size_recommendation", │ │
│ │ "template": "Dạ có size [X] ạ! Chị cao bao nhiêu để em tư vấn...",│ │
│ │ "success_rate": 0.85, │ │
│ │ "contributor_count": 15 │ │
│ │ } │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ STEP 3: Upsert to global_mẫus │
│ ═════════════════════════════════ │
│ • Insert new mẫus │
│ • Update existing mẫus với new stats │
│ │
│ STEP 4: Optional manual review │
│ ══════════════════════════════ │
│ • High-impact mẫus được review trước khi verify │
│ • Set is_verified = TRUE sau khi review │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
So sánh: Có vs Không có hệ thống học 3 tầng#
| Tiêu chí | Không có hệ thống 3 tầng | Có hệ thống học 3 tầng |
|---|
| Trí thông minh ngày 1 | Ngây thơ (chỉ có KB) | Thông minh (có 80+ mẫu) |
| Thời gian training | 2-4 tuần | Không cần |
| Công sức người | Cao (phải click phản hồi) | Thấp (tùy chọn) |
| Chất lượng phản hồi đầu | Thấp | Cao (thực hành tốt nhất theo ngành) |
| Thời gian để bật AI Mode | 1-2 tháng | Có thể bật ngay |
| Nhất quán trên nền tảng | Không | Có (chia sẻ mẫu) |
Học chéo giữa các Module#
Tổng quan: 6 Module AI#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HỆ SINH THÁI MODULE AI SCAPBOT │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Mỗi module áp dụng hệ thống học 3 tầng riêng + HỌC CHÉO từ modules khác │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ AI-CHAT │ │ AI-SALE │ │AI-MARKETING │ │
│ │ ───────── │ │ ───────── │ │ ───────── │ │
│ │ Trả lời │ │ Bán hàng │ │ Tiếp thị │ │
│ │ tin nhắn │ │ upsale │ │ campaigns │ │
│ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │ │ │
│ └────────────────┼────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────┴─────┐ │
│ │ HỌC │ │
│ │ CHÉO │ │
│ │ MODULE │ │
│ └─────┬─────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────┼────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ │
│ │ AI-SHIP │ │ AI-TAX │ │ AI-CALL │ │
│ │ ───────── │ │ ───────── │ │ ───────── │ │
│ │ Vận chuyển │ │ Hóa đơn │ │ Gọi điện │ │
│ │ logistics │ │ thuế │ │ telesales │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Chi tiết từng module#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CHI TIẾT 6 MODULE AI │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MODULE 1: AI-CHAT (Cốt lõi - Đã thiết kế) │ │
│ │ ══════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Chức năng: Trả lời tin nhắn khách hàng │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu toàn cầu: │ │
│ │ • Mẫu chào hỏi & kết thúc │ │
│ │ • Xử lý phản đối │ │
│ │ • Phản hồi theo cảm xúc │ │
│ │ • Làm rõ câu hỏi │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu theo ngành: │ │
│ │ • Thời trang: Hỏi size, ghép màu, đổi trả │ │
│ │ • F&B: FAQ menu, thời gian giao, dị ứng │ │
│ │ • Làm đẹp: Đặt lịch, loại da, gợi ý sản phẩm │ │
│ │ │ │
│ │ Kết quả theo dõi: Phản hồi được chấp nhận → Hội thoại tiếp tục │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MODULE 2: AI-SALE │ │
│ │ ═════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Chức năng: Tối ưu hóa bán hàng, upsale, cross-sale │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu toàn cầu: │ │
│ │ • Thời điểm upsale (khi nào gợi ý sản phẩm thêm) │ │
│ │ • Chiến lược giảm giá (giảm bao nhiêu hiệu quả nhất) │ │
│ │ • Kỹ thuật chốt đơn │ │
│ │ • Phục hồi giỏ hàng bỏ rơi │ │
│ │ • Xử lý phản đối về giá │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu theo ngành: │ │
│ │ • Thời trang: Combo outfit, set theo mùa │ │
│ │ • F&B: Combo bữa ăn, upsale đồ uống │ │
│ │ • Công nghệ: Upsale bảo hành, combo phụ kiện │ │
│ │ │ │
│ │ Kết quả theo dõi: Tạo đơn hàng, Giá trị đơn, Thành công upsale │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MODULE 3: AI-MARKETING │ │
│ │ ══════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Chức năng: Tự động marketing, chiến dịch, remarketing │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu toàn cầu: │ │
│ │ • Thời gian gửi tốt nhất (giờ nào gửi tin hiệu quả nhất) │ │
│ │ • Cụm từ CTA (nút bấm nào được click nhiều nhất) │ │
│ │ • Mẫu tiêu đề email (tiêu đề được mở nhiều nhất) │ │
│ │ • Kích hoạt remarketing (khi nào nhắc lại khách) │ │
│ │ • Quy tắc phân đoạn │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu theo ngành: │ │
│ │ • Thời trang: Mùa sale, thông báo hàng mới │ │
│ │ • F&B: Khuyến mãi trưa/tối, đặc biệt cuối tuần │ │
│ │ • Làm đẹp: Ưu đãi sinh nhật, thưởng khách thân thiết │ │
│ │ │ │
│ │ Kết quả theo dõi: Tỷ lệ mở, Tỷ lệ click, Chuyển đổi từ chiến dịch│ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MODULE 4: AI-SHIP │ │
│ │ ═════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Chức năng: Tối ưu vận chuyển, theo dõi, logistics │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu toàn cầu: │ │
│ │ • Chọn hãng vận chuyển (hãng nào tốt nhất cho loại hàng nào) │ │
│ │ • Ước tính thời gian giao (dự đoán thời gian chính xác) │ │
│ │ • Xử lý COD (cách xử lý thanh toán khi nhận) │ │
│ │ • Phục hồi giao hàng thất bại │ │
│ │ • Đề xuất đóng gói │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu theo ngành: │ │
│ │ • Thời trang: Giao tiêu chuẩn, thử trước mua │ │
│ │ • F&B: Giao nhanh/tươi, kiểm soát nhiệt độ │ │
│ │ • Công nghệ: Xử lý hàng dễ vỡ, bảo hiểm │ │
│ │ │ │
│ │ Kết quả theo dõi: Tỷ lệ giao thành công, Thời gian giao, Tỷ lệ trả│ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MODULE 5: AI-TAX │ │
│ │ ════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Chức năng: Quản lý hóa đơn, thuế, tuân thủ pháp lý │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu toàn cầu: │ │
│ │ • Thời điểm xuất hóa đơn (khi nào xuất hóa đơn tối ưu) │ │
│ │ • Tối ưu thuế (cách tính thuế hợp lý) │ │
│ │ • Cảnh báo tuân thủ (nhắc nhở nghĩa vụ thuế) │ │
│ │ • Phân loại chi phí │ │
│ │ • Thời điểm tạo báo cáo │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu theo ngành: │ │
│ │ • Công nghệ: Thuế nhập khẩu, hạch toán bảo hành │ │
│ │ • F&B: Chứng nhận an toàn thực phẩm, hạch toán kho │ │
│ │ • Dịch vụ: Xử lý VAT, xuất hóa đơn hợp đồng │ │
│ │ │ │
│ │ Kết quả theo dõi: Tiết kiệm thuế, Tỷ lệ tuân thủ, Vấn đề kiểm toán│ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MODULE 6: AI-CALL │ │
│ │ ═════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Chức năng: Gọi điện tự động, telesales, xác nhận đơn │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu toàn cầu: │ │
│ │ • Kịch bản gọi (kịch bản gọi hiệu quả) │ │
│ │ • Thời gian gọi tốt nhất (giờ nào gọi được bắt máy) │ │
│ │ • Xử lý hộp thư thoại (để lại tin nhắn thế nào) │ │
│ │ • Lên lịch gọi lại │ │
│ │ • Xử lý phản đối (giọng nói) │ │
│ │ │ │
│ │ Mẫu theo ngành: │ │
│ │ • Làm đẹp: Xác nhận lịch hẹn, gọi nhắc nhở │ │
│ │ • Tất cả: Xác minh đơn hàng, thông báo giao hàng │ │
│ │ • Dịch vụ: Đặt lịch tư vấn, theo dõi sau │ │
│ │ │ │
│ │ Kết quả theo dõi: Tỷ lệ trả lời, Thời lượng gọi, Chuyển đổi từ gọi│ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Trí tuệ liên module (Siêu năng lực!)#
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LUỒNG HỌC CHÉO GIỮA CÁC MODULE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Không chỉ học trong module, mà còn HỌC CHÉO giữa các module! │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LUỒNG 1: CHAT → SALE (Upsale theo ý định) │ │
│ │ ══════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ AI-CHAT phát hiện: │ │
│ │ Khách hàng: "Áo này có màu khác không?" │ │
│ │ → Intent: product_interest (high purchase intent) │ │
│ │ │ │
│ │ Signal gửi sang AI-SALE: │ │
│ │ { │ │
│ │ "contact_id": "xxx", │ │
│ │ "intent": "product_interest", │ │
│ │ "product_id": "ao-123", │ │
│ │ "độ tin cậy": 0.85 │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ │ AI-SALE quyết định: │ │
│ │ → Suggest bundle: "Áo này + quần đang giảm 15%" │ │
│ │ → Mẫu used: "bundle_on_color_inquiry" (72% success) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LUỒNG 2: SALE → SHIP (Logistics theo đơn hàng) │ │
│ │ ════════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ AI-SALE chốt đơn: │ │
│ │ Order: 2x Áo + 1x Quần = 850,000 VND │ │
│ │ Khách hàng location: Quận 7, HCM │ │
│ │ Payment: COD │ │
│ │ │ │
│ │ Signal gửi sang AI-SHIP: │ │
│ │ { │ │
│ │ "order_id": "xxx", │ │
│ │ "items": ["clothing", "clothing"], │ │
│ │ "value": 850000, │ │
│ │ "payment": "cod", │ │
│ │ "district": "quan_7" │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ │ AI-SHIP quyết định: │ │
│ │ → Carrier: GHN (best for Quận 7, COD success 95%) │ │
│ │ → Delivery: Same-day available │ │
│ │ → Mẫu used: "ghn_for_hcm_cod" (95% success) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LUỒNG 3: SHIP → MARKETING (Remarketing sau giao hàng) │ │
│ │ ═════════════════════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ AI-SHIP báo: │ │
│ │ Order delivered successfully │ │
│ │ Delivery time: 2 days │ │
│ │ Khách hàng phản hồi: Positive │ │
│ │ │ │
│ │ Signal gửi sang AI-MARKETING: │ │
│ │ { │ │
│ │ "contact_id": "xxx", │ │
│ │ "event": "order_delivered", │ │
│ │ "satisfaction": "positive", │ │
│ │ "purchased_categories": ["clothing"] │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ │ AI-MARKETING quyết định: │ │
│ │ → Schedule: Review request sau 3 ngày │ │
│ │ → Schedule: Cross-sell accessories sau 7 ngày │ │
│ │ → Mẫu used: "post_delivery_sequence" (45% repeat rate) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LUỒNG 4: SALE → TAX (Xuất hóa đơn theo doanh thu) │ │
│ │ ════════════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ AI-SALE báo: │ │
│ │ Daily revenue: 15,000,000 VND │ │
│ │ Orders: 25 │ │
│ │ Invoice requests: 5 │ │
│ │ │ │
│ │ Signal gửi sang AI-TAX: │ │
│ │ { │ │
│ │ "date": "2026-01-22", │ │
│ │ "revenue": 15000000, │ │
│ │ "invoice_pending": 5, │ │
│ │ "vat_applicable": true │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ │ AI-TAX quyết định: │ │
│ │ → Auto-generate 5 invoices │ │
│ │ → Alert: "Approaching monthly VAT threshold" │ │
│ │ → Mẫu used: "daily_invoice_batch" (99% compliance) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LUỒNG 5: CHAT → CALL (Gọi điện khi chuyển tiếp) │ │
│ │ ═══════════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ AI-CHAT phát hiện: │ │
│ │ Khách hàng sentiment: Negative │ │
│ │ Intent: Complaint │ │
│ │ Value: VIP khách hàng (lifetime value > 10M) │ │
│ │ │ │
│ │ Signal gửi sang AI-CALL: │ │
│ │ { │ │
│ │ "contact_id": "xxx", │ │
│ │ "trigger": "vip_complaint", │ │
│ │ "priority": "high", │ │
│ │ "context": "Order delay complaint" │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ │ AI-CALL quyết định: │ │
│ │ → Schedule: Immediate callback │ │
│ │ → Script: "vip_complaint_resolution" │ │
│ │ → Mẫu used: "immediate_vip_callback" (85% resolution) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LUỒNG 6: TẤT CẢ → THÔNG TIN (Trí tuệ kinh doanh hợp nhất) │ │
│ │ ══════════════════════════════════════════════════════ │ │
│ │ │ │
│ │ Aggregated signals từ tất cả modules: │ │
│ │ │ │
│ │ AI-CHAT: "Nhiều khách hỏi về size XL" │ │
│ │ AI-SALE: "Bundle A+B có conversion cao nhất" │ │
│ │ AI-MARKETING: "Email chiều T6 có open rate cao nhất" │ │
│ │ AI-SHIP: "GHN có delivery rate tốt nhất Q7" │ │
│ │ AI-TAX: "Approaching VAT threshold" │ │
│ │ AI-CALL: "Morning calls có answer rate cao nhất" │ │
│ │ │ │
│ │ → Unified Insights Dashboard cho shop owner │ │
│ │ → Proactive suggestions: "Nên nhập thêm size XL" │ │
│ │ → Business optimization tự động │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Database Schema cho học chéo#
-- Bảng lưu tín hiệu giữa các module
CREATE TABLE module_signals (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
assistant_id UUID NOT NULL REFERENCES ai_assistants(id),
-- Module nguồn
source_module VARCHAR(20) NOT NULL, -- 'chat', 'sale', 'marketing', 'ship', 'tax', 'call'
source_event VARCHAR(100) NOT NULL, -- 'intent_detected', 'order_created', 'delivered'...
-- Module đích
target_module VARCHAR(20) NOT NULL,
-- Dữ liệu tín hiệu
signal_data JSONB NOT NULL,
priority VARCHAR(10) DEFAULT 'normal', -- 'low', 'normal', 'high', 'urgent'
-- Xử lý
status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending', -- 'pending', 'processed', 'failed'
processed_at TIMESTAMPTZ,
result JSONB,
-- Theo dõi
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
-- Index cho xử lý tín hiệu
CREATE INDEX idx_signals_target ON module_signals(target_module, status, created_at);
CREATE INDEX idx_signals_assistant ON module_signals(assistant_id, created_at DESC);
-- Bảng lưu mẫu học chéo giữa các module
CREATE TABLE cross_module_patterns (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
-- Định nghĩa mẫu
trigger_module VARCHAR(20) NOT NULL,
trigger_event VARCHAR(100) NOT NULL,
action_module VARCHAR(20) NOT NULL,
action_type VARCHAR(100) NOT NULL,
-- Điều kiện
conditions JSONB NOT NULL, -- Điều kiện để kích hoạt
action_config JSONB NOT NULL, -- Cấu hình cho hành động
-- Thống kê
trigger_count INTEGER DEFAULT 0,
success_count INTEGER DEFAULT 0,
success_rate DECIMAL(3,2) GENERATED ALWAYS AS
(CASE WHEN trigger_count > 0
THEN success_count::DECIMAL / trigger_count
ELSE 0 END) STORED,
-- Phạm vi
scope VARCHAR(20) DEFAULT 'global', -- 'global', 'industry', 'assistant'
industry_id VARCHAR(50) REFERENCES industries(id),
assistant_id UUID REFERENCES ai_assistants(id),
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
-- Index
CREATE INDEX idx_cross_patterns_trigger ON cross_module_patterns(trigger_module, trigger_event);
CREATE INDEX idx_cross_patterns_scope ON cross_module_patterns(scope, industry_id);
Ví dụ mẫu học chéo#
| Kích hoạt | Hành động | Điều kiện | Tỷ lệ thành công |
|---|
| CHAT: hỏi sản phẩm | SALE: gợi ý combo | độ tin cậy > 0.7 | 72% |
| SALE: tạo đơn hàng | SHIP: chọn hãng vận chuyển | giá trị > 500K | 95% |
| SHIP: đã giao | MARKETING: yêu cầu đánh giá | hài lòng = tích cực | 45% |
| CHAT: khiếu nại | CALL: lên lịch gọi lại | khách hàng = vip | 85% |
| SALE: bỏ giỏ hàng | MARKETING: gửi nhắc nhở | items > 0, thời gian > 1h | 25% |
| CALL: không trả lời | CHAT: gửi tin nhắn | số lần thử >= 2 | 60% |
Kết luận#
Hệ thống học 3 tầng#
- Toàn cầu → Ngành → Assistant (ưu tiên thấp → cao)
- Khách hàng mới được áp dụng mẫu ngay lập tức
- Không cần giai đoạn training, AI “thông minh” từ ngày đầu
Học chéo giữa các module#
- 6 module học chéo tạo trí tuệ hợp nhất
- Các module tự động kích hoạt nhau dựa trên sự kiện
- Tối ưu kinh doanh tự động, không cần can thiệp thủ công
Bảo mật & Riêng tư#
- Mẫu toàn cầu được ẩn danh hóa
- Tín hiệu liên module chỉ trong cùng assistant
- Không lộ dữ liệu của các shop khác
Cập nhật: 2026-01-22 (Bổ sung học chéo giữa các module)