
2025-05-10
Bạn có hàng trăm hoặc hàng ngàn review khách hàng nhưng không có thời gian để đọc từng cái?
Bạn muốn biết khách hàng đang khen gì, chê gì, và tại sao họ không mua?
Với sự kết hợp giữa n8n và AI (LLM), bạn có thể tự động:
Bạn có các review từ Google, Shopee, hoặc survey nội bộ:
[
"Giá tốt nhưng giao hàng hơi chậm",
"Chất lượng sản phẩm tuyệt vời, mình sẽ mua tiếp",
"Dịch vụ chăm sóc khách hàng chưa phản hồi kịp",
"Sản phẩm đẹp nhưng không giống hình 100%"
]
Bạn cần hiểu chủ đề nào đang được nhắc nhiều nhất và xu hướng cảm xúc ra sao.
[Thu thập Review]
↓
[Phân nhóm theo chủ đề bằng AI]
↓
[Tóm tắt và phân tích cảm xúc từng nhóm]
↓
[Tạo báo cáo Insight]
↓
[Gửi cho đội Sales qua Email, Slack, Notion...]
Prompt ví dụ:
Bạn là chuyên gia phân tích phản hồi khách hàng.
Từ danh sách sau, hãy gom nhóm theo chủ đề và tóm tắt nội dung mỗi nhóm:
{{ $json["reviews"] }}
Output AI (OpenAI / Claude):
[
{
"topic": "Giá cả",
"summary": "Khách đánh giá giá tốt, hợp lý.",
"sentiment": "tích cực"
},
{
"topic": "Giao hàng",
"summary": "Một số khách phàn nàn giao hàng chậm.",
"sentiment": "tiêu cực"
},
{
"topic": "Chất lượng",
"summary": "Phần lớn hài lòng với chất lượng.",
"sentiment": "tích cực"
}
]
Với mỗi nhóm:
Mức độ hài lòng
Số lượt nhắc tới
Lời khuyên từ AI:
### 📌 Tổng Quan Insight Tuần Này
- **Chất lượng sản phẩm (🔥 42%)**
> Phản hồi tích cực, khách hàng đánh giá tốt và có ý định quay lại.
- **Giao hàng (❗ 31%)**
> Nhiều ý kiến về giao hàng chậm, đặc biệt ở TP.HCM.
- **CSKH (⚠️ 18%)**
> Một số khách chưa được phản hồi kịp thời trên fanpage.
📣 **Đề xuất:**
- Cải thiện quy trình xử lý đơn nội thành
- Đào tạo thêm cho đội chăm sóc khách hàng
- Tận dụng feedback tích cực làm content social proof
Phân tích review không còn là việc thủ công. Với n8n và LLM, bạn có thể biến hàng trăm lời nhận xét rời rạc thành một báo cáo thông minh giúp Sales ra quyết định nhanh, và Marketing tối ưu thông điệp.
💡 Dữ liệu khách hàng là vàng – hãy khai thác đúng cách!