AI – Transformers Team
Mỗi campaign mới bắt đầu bằng một chuỗi thủ công, bắt đầu từ việc BD gửi email → AM đọc, đoán ý → gõ tay vào Excel → SA phát hiện thiếu field → quay lại hỏi từ đầu. Một vòng lặp mất 2–3 ngày cho thứ lẽ ra phải clear trong 30 phút.
Bài viết này mô tả cách team đã dùng Gemini (GEM) + Google Apps Script + Google Sheets để tự động hóa toàn bộ bước kick-off campaign, từ lúc BD bấm gửi email đến lúc dữ liệu xuất hiện chuẩn chỉnh trong Master Report của AM mà không cần gõ tay một field nào.
Bởi vì không phải “AI thay con người” mà là mỗi bên làm đúng việc mình giỏi nhất
AI – Transformers Team
1. Bối Cảnh: Pipeline BD – AM – SA Đang Trông Như Thế Nào?
Trên lý thuyết đây là một dây chuyền rõ ràng. Trên thực tế mỗi mắt xích đang tự “phiên dịch” thông tin từ mắt xích trước và phần lớn gánh nặng đó đổ vào AM.
2. Vấn Đề: 4 Điểm Nghẽn Lặp Đi Lặp Lại
❌ Input từ BD không chuẩn hóa. Không có template, không có field bắt buộc. Mỗi BD viết email theo phong cách riêng: người ghi đủ timeline, người chỉ ghi “chạy gấp tuần này”; Contract Value: người ghi số, người ghi chữ, người… quên mất.
❌ AM làm data entry thủ công 100%. Mỗi campaign mới: mở email → đọc, đoán ý → mở Excel → gõ tay từng field. 15–30 phút/campaign chỉ để nhập liệu. Với 20–30 campaign/tháng = 8–15 giờ lãng phí mỗi tháng.
❌ Thiếu field chỉ phát hiện ở downstream. AM nhập xong → File đến SA → SA thấy thiếu mã tracking → SA hỏi AM → AM hỏi BD → BD hỏi client. Một vòng lặp 2–3 ngày cho thứ lẽ ra phải clear từ đầu.
❌ Không có Single Source of Truth. Mỗi AM một file Excel riêng, tên riêng, format riêng. Leader muốn tổng quan phải đi gom file — và data thường lệch nhau.
Tóm lại: AM đang làm hai việc cùng lúc – data entry clerk và account manager. Việc đầu tiên hoàn toàn có thể được tối ưu nhờ AI Agent
3. Tại Sao Cần AI Agent — Không Phải Chỉ Automation Script Thông Thường?
Rule-based script hoạt động khi format email cố định 100%. Nhưng thực tế BD viết rất đa dạng: “Nestle” vs “Nestlé Health Science”, “70 triệu” vs “70,000,000 VND” vs “70M”, “01/05–30/06” vs “May–June 2026”.
AI Agent (GEM của Gemini) đọc hiểu ngữ nghĩa, chuẩn hóa output dù input không đồng nhất. Đây là lợi thế mà script thuần túy không thể có. Ngoài ra hệ thống cần chủ động phản hồi khi thiếu dữ liệu 0 không chỉ reject, mà chỉ rõ thiếu gì và yêu cầu BD bổ sung. Đây là hành vi agentic thực sự.
4. Kiến Trúc Giải Pháp: 3 Lớp trong Google Workspace
Toàn bộ chạy trong Google Workspace – không cần server riêng, không cần tool thứ ba, PIC nào cũng có thể dễ dàng thực hiện
5. Workflow Chi Tiết
Bước 1 — Chuẩn Hóa Input: BD Dùng GEM Tạo Email Chuẩn
BD dùng GEM (AI Agent đã được cấu hình sẵn) để generate email kick-off đúng chuẩn từ thông tin thô.
Prompt mẫu cho BD:
“Tạo email kick-off campaign với framework dưới đây: [Dán thông tin campaign]”
Output — Email chuẩn:
Subject: [KICK-OFF] [Nestle – Nutren Junior] – [DB-UGC] – [May.2026]
1. THÔNG TIN CỐT LÕI (CORE DATA)
– Client/Brand: Nestle / Nutren Junior
– Service Type: DB – UGC
– Timeline: 01/05/2026 – 30/06/2026
– Contract Value: 70,000,000 VND
– Legal Entity: MDA
– Campaign Name (System): [Nestle – Nutren Junior] – [DB-UGC] – [05.26]
2. CHI TIẾT TRIỂN KHAI (OPS DETAILS)
– KPIs: 200 Video UGC / Unit Cost: 350,000 VND/video
– Shopcode: VNLCE3W46J
3. NHÂN SỰ PHỤ TRÁCH
– BD PIC: [Tên BD] | AM PIC: [Tên AM]
4. TÀI LIỆU ĐÍNH KÈM
– Brief & Content Direction: [Link]
– Master File theo dõi: [Link]
Quan trọng: Email phải dùng format Tên trường: Giá trị. Apps Script dùng regex parse theo dấu : – sai format sẽ không bóc tách được.
Bước 2 – Trigger: Label “AI AI AI”
Apps Script chỉ xử lý email được gắn label AI AI AI. Đây là cơ chế phân loại để hệ thống biết email nào cần xử lý, email nào bỏ qua.
Có hai cách gán label.
- Cách thủ công: Manager hoặc Leader chọn email rồi gán label trực tiếp – phù hợp khi cần kiểm soát từng email.
- Cách tự động: Cài Gmail Filter với điều kiện subject chứa “[KICK-OFF]” thì tự động gán label – phù hợp khi volume lớn và muốn tiết kiệm thời gian.
Khuyến nghị: kết hợp cả hai – filter tự động cho email đúng format chuẩn, thủ công cho các trường hợp ngoại lệ.
Bước 3 – AI Agent Xử Lý: Parse, Validate, Respond
Đây là trái tim của hệ thống. Apps Script gọi Gemini API để xử lý nội dung email qua 3 bước liên tiếp.
Bước 3.1. Deep Parsing: AI trích xuất 8 trường dữ liệu mục tiêu từ email free-text, bao gồm:
- Client/Brand
- Service Type
- Timeline
- Contract Value
- Legal Entity
- Campaign Name
- BD PIC
- AM PIC.
Bước 3.2. Validation: AI áp dụng 3 quy tắc kiểm tra bắt buộc.
- Quy tắc Service Match: Nếu Service Type trong email không nằm trong danh mục 9 loại dịch vụ thì đánh dấu lỗi.
- Quy tắc Logical Period: Nếu ngày kết thúc trước ngày bắt đầu thì đánh dấu lỗi.
- Quy tắc Value Integrity: Nếu không tìm thấy con số cụ thể cho Contract Value thì đánh dấu lỗi.
9 Service Types hệ thống nhận diện:
- DB-POB
- DB-UGC
- DB-Booking
- DB-CIR
- DB-Sub Account
- DB-Live Facility
- DB-Live Production
- DB-TSP
- DB-B2B.
Bước 3.2. Phản hồi tức thì
- Nếu PASS: AI tự động generate Campaign Name chuẩn theo format [Tập đoàn – Brand] + [Service] + [Month.Year], đẩy dữ liệu vào Master Sheet và gửi xác nhận cho AM.
- Nếu FAIL: AI gửi email phản hồi ngược lại cho BD, liệt kê rõ lỗi. Ví dụ: “Yêu cầu Kick-off bị từ chối do: Thiếu Contract Value / Sai Service Type / Thiếu Legal Entity.”
Bước 4 — Output vào Master Report Google Sheets
Dữ liệu đã được validate sẽ tự động được appendRow vào Google Sheets theo thứ tự cột
Client/Brand, Service Type, Timeline, Contract Value, Legal Entity, Campaign Name, BD PIC, AM PIC.
Phương thức này không chỉ giúp tổ chức dữ liệu khoa học mà còn đảm bảo tính nguyên bản tuyệt đối (Original Format) của thông tin, giữ trọn vẹn các chi tiết định dạng từ email gốc.
Khả năng tùy biến cao: Hệ thống cực kỳ linh hoạt, cho phép người dùng chủ động điều chỉnh hoặc thêm mới các trường thông tin cần thu thập (như Brand, Timeline, PIC…) để phù hợp với yêu cầu thay đổi liên tục của dự án.
Tối ưu hóa bằng AI Agent: Điểm đột phá nằm ở việc tích hợp AI Agent riêng để phục vụ việc tạo code Apps Script. Trợ lý ảo này có khả năng tự động soạn thảo mã Google Apps Script dựa trên yêu cầu thực tế, giúp rút ngắn thời gian thiết lập và xử lý các cấu trúc email phức tạp một cách chính xác và tốc độ.
6. Output: file Excel chuẩn hóa
File master tự động sẽ có các cột:
File này có thể export thẳng sang .xlsx hoặc giữ làm Google Sheets – bản chất là cùng một single source of truth cho cả BD, AM, SA.
7. Hướng Dẫn Deploy Từng Bước (AI không khó)
8. Kết Quả Kỳ Vọng
Về thời gian nhập liệu: trước đây mỗi campaign mất 15–30 phút để gõ tay, sau khi deploy hệ thống thì gần như bằng 0 vì toàn bộ được tự động hóa.
Về phát hiện thiếu field: trước đây SA mới thấy lỗi ở cuối pipeline, sau đó BD nhận phản hồi ngay lập tức và tỷ lệ lỗi gần bằng 0.
Về số file Excel: trước đây mỗi AM một file riêng, sau đó toàn team dùng chung một file duy nhất.
Về thời gian leader tổng hợp: trước đây mất 30–60 phút mỗi tuần để gom file, sau đó là real-time — mở sheet ra là thấy ngay.
Giá trị từng role cảm nhận được:
Dành cho BD: “Email của bạn thiếu Contract Value. Vui lòng bổ sung để AI tạo mã Campaign trên hệ thống.” Phản hồi tức thì, không cần đợi AM phát hiện.
Dành cho AM: “Campaign mới [Nestle – DB-TSP – May.26] đã được parse từ email BD, dữ liệu sẵn sàng trong Sheet.” Không gõ tay, không đọc email, chỉ cần vào execution.
Dành cho SA: “5 campaign đã sẵn sàng đối soát. Mapping chuẩn 100%, có thể xuất hóa đơn ngay.” Không phải hỏi lại AM field nào bị thiếu.
Dành cho Leader và OP: “12 campaigns on-going, 0 campaign thiếu field bắt buộc tuần này.” Visibility tự động, không cần gom file.
9. Lộ Trình Mở Rộng
Phase 1/ Viên gạch đầu tiên. Khi dữ liệu đầu vào đã chuẩn hóa, các phase tiếp theo có thể build nhanh hơn nhiều.
Phase 2/ The Watchdog (Giám sát và Cảnh báo): Theo dõi lifecycle campaign qua 4 giai đoạn On-going, Done, Liquidation, Cancelled. Tự động kích hoạt Risk Alert khi độ lệch giữa Contract Value và Liquidation Value vượt quá 5%. Nhắc PIC trực tiếp nếu task setup quá 24 giờ chưa hoàn thành.
Phase 3/ The Auditor (Kết xuất và Bàn giao): Vào ngày kết thúc campaign, AI tự động tổng hợp Performance và Revenue. Chuyển trạng thái sang “Handover to SA”, đính kèm Summary Report và tag PIC của SA để đối soát. Đẩy dữ liệu vào Data Lake phục vụ phân tích xu hướng và forecasting.
Phase 4/ SEA Scale: Sau khi validate thành công tại Việt Nam, replicate workflow sang toàn thị trường SEA nơi Ecomobi đang vận hành. Cùng template, cùng schema — chỉ thay đổi Legal Entity và locale formatting cho từng thị trường.
10. Điều Kiện Để Thành Công
- Standardization không phải vấn đề công nghệ. Gemini và Apps Script chỉ là phương tiện – phần khó vẫn nằm ở con người.
- Cần một system owner rõ ràng, thường là OP Lead hoặc Tech Lead. Không thể để cả 3 team cùng quản lý vì sẽ không ai chịu trách nhiệm khi có vấn đề.
- Cần chấp nhận “chi phí cơ hội” trong 2-4 tuần đầu khi BD và AM phải theo template thay vì tùy hứng như trước. Leader cần bảo vệ giai đoạn này, không compromise.
- Cần review schema mỗi quý – bỏ field thừa, làm rõ field gây nhầm lẫn, cập nhật theo yêu cầu business thực tế.
- Cần đo lường để chứng minh giá trị. Có số liệu trước/sau thì xin resource mở rộng Phase 2-4 mới dễ.
Mục tiêu không phải “AI thay con người” mà là mỗi bên làm đúng việc mình giỏi nhất, hệ thống lo data và quy trình, con người lo quan hệ và quyết định. Khi pipeline BD > AM > SA vận hành theo nguyên tắc đó, campaign operation chuyển từ chuỗi handoff thủ công dễ rơi vỡ thành một dây chuyền có nhịp, mọi mắt xích biết rõ nhận gì, làm gì, bàn giao gì.
Và khi model này được validate tại Việt Nam, nó sẵn sàng scale ra toàn thị trường SEA.
AI – Transformers
Thank you for your time.
