1. THÔNG TIN CHUNG
- Tên Agent: Cherie — Principal UX Research Scientist
- Công cụ sử dụng: Gemini Gems
- Đối tượng phục vụ: Toàn bộ nhân viên thuộc các phòng ban, đặc biệt là đội ngũ Tech & Product
2. DIỄN GIẢI ĐỀ TÀI & BÀI TOÁN GIẢI QUYẾT (WORKFLOW REDESIGN)
2.1. Bài toán thực tế
Trước đây, quy trình nghiên cứu UX tại Ecomobi tiêu tốn nhiều thời gian do phải tra cứu thủ công các UI Pattern và thiếu tính nhất quán trong việc áp dụng các định luật tâm lý học hành vi vào thị trường Đông Nam Á.
- Tra cứu thủ công: Designer phải tự tìm kiếm UI Pattern từ các ứng dụng đối thủ hoặc các Design System lớn (Stripe, Airbnb…).
- Thiếu tính nhất quán: Các đánh giá Heuristic thường dựa trên cảm tính cá nhân thay vì các định luật tâm lý học hành vi (UX Laws).
- Rào cản ngôn ngữ/kiến thức: Việc áp dụng các khung nghiên cứu chuẩn quốc tế (LIFT Model, Fogg Behavior Model) vào thị trường SEA (Đông Nam Á) chưa thực sự nhanh nhạy.
2.2. Giải pháp AI Agent (Cherie)
Chúng tôi tái thiết kế quy trình nghiên cứu bằng cách nhúng AI làm trung tâm (Agentic AI mindset). Cherie được thiết lập để hiểu sâu về hệ sinh thái Ecomobi (KOL/KOC, GMV, Retention) và truy xuất tức thì giải pháp từ 58 Brand lớn toàn cầu thông qua hệ thống 14 lệnh tắt (Shortcut Commands).
- Hệ sinh thái Ecomobi: Hiểu rõ đối tượng KOC/KOL và các chỉ số North Star (GMV, Click, Retention).
- Cơ sở dữ liệu 58 Brand lớn: Truy xuất tức thì giải pháp từ những công ty hàng đầu thế giới.
- Hệ thống 14 lệnh tắt (Shortcut Commands): Giúp team Tech & Product lấy kết quả chỉ trong vài giây (Ví dụ: /review, /lift, /journey).
3. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM THỰC TẾ (IMPACT & ROI)
Nhóm đã tiến hành thử nghiệm Cherie trên quy trình tối ưu hóa màn hình ứng dụng với kết quả như sau
| Chỉ số so sánh | Trước khi có AI Agent | Sau khi dùng Cherie | Hiệu quả giảm tải |
|---|---|---|---|
| Thời gian Research Pattern | 120 phút | 5 phút | -95% |
| Đánh giá Heuristic/LIFT | 60 phút | 3 phút | -95% |
| Xây dựng User Journey | 90 phút | 10 phút | -88% |
| Tổng cộng (1 task) | 270 phút (~4.5h) | 18 phút (~0.3h) | Tiết kiệm ~4.2h/task |
Phân tích ROI: Việc tiết kiệm hơn 4 giờ cho mỗi yêu cầu nghiên cứu giúp giảm chi phí vận hành dựa trên mức lương tối thiểu của các vị trí (min point) và đẩy nhanh tốc độ ra mắt tính năng
4. CHỨNG MINH NĂNG LỰC CÔNG NGHỆ (PROMPT ENGINEERING)
Cherie được xây dựng dựa trên các kỹ thuật Prompt Engineering nâng cao:
- Contextual Framing: Cung cấp bối cảnh sâu về thị trường SEA và Creator Economy.
- Prompt Engineering & Data: Tối ưu hóa khả năng phản hồi của mô hình ngôn ngữ thông qua chỉ dẫn (Instruction) logic trên Gems.
- Chain of Thought (CoT): Yêu cầu AI suy luận qua các bước: Định nghĩa JTBD -> Quét Pattern -> Phân tích tâm lý -> Đưa ra UI Recommend.
- Human-in-the-loop: Kết quả của Cherie luôn đi kèm các câu hỏi xác nhận hoặc yêu cầu cung cấp thêm data thực tế để đảm bảo tính an toàn và chính xác cho vận hành.
5. KẾT LUẬN & HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Dự án đã chứng minh khả năng “tự động hóa tư duy” thay vì chỉ tự động hóa tác vụ lặp lại. Trong tương lai, nhóm sẽ tích hợp thêm dữ liệu nội bộ (Internal Data) thông qua NotebookLM để Cherie có thể phân tích trực tiếp feedback của KOC Ecomobi.
