Người thực hiện: BinhDQT – LinhTK
1. Bài toán vận hành campaign và yêu cầu về một giải pháp tự động hóa
Trong quá trình triển khai quảng cáo và vận hành campaign, để đảm bảo campaign hoạt động ổn định và duy trì chỉ số CIR trong ngưỡng tối ưu, việc theo dõi và đánh giá hiệu quả của ads, content angle và từng SKU cần được thực hiện liên tục theo ngày. Trên thực tế, để có cái nhìn đầy đủ về hiệu quả campaign, team phải tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như chi phí quảng cáo, GMV/NMV, hiệu suất video và content angle. Quá trình thu thập, cập nhật dữ liệu thủ công này nếu lặp lại hằng ngày sẽ tiêu tốn rất nhiều thời gian và nguồn lực.
Bên cạnh đó, sau khi có dữ liệu thô, team còn phải thực hiện các bước xử lý và tính toán thủ công để tạo ra các chỉ số cần thiết phục vụ cho việc đánh giá hiệu quả và ra quyết định tối ưu. Điều này không chỉ làm giảm hiệu suất làm việc mà còn tiềm ẩn rủi ro sai sót trong quá trình xử lý dữ liệu.
Vì vậy, việc xây dựng một công cụ có khả năng tiếp nhận yêu cầu và tự động hóa toàn bộ quy trình tổng hợp, xử lý và phân tích dữ liệu trong thời gian ngắn là cần thiết. Công cụ này giúp tối ưu hóa thời gian vận hành, nâng cao hiệu quả làm việc của team và hỗ trợ quá trình ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn.
2. Khả năng hoạt động của luồng tự động hoá.
Với những data hiện có, chỉ sau vài giây hệ thống automation có thể trả về 3 loại kết quả chính: Video, Angle, Campaign (hình Demo). Với mỗi kết quả đều có những chỉ số phù hợp để người sử dụng có thể ra quyết định tiếp theo ngay lập tức.
Demo các loại data automation có thể check
Nhờ có những chức năng đó, hệ thống có thể ứng dụng để team content có thể tự check được từng video test angle có hiệu quả hay không, angle hiện tại có còn work so với tháng trước không. AM có thể tự check nhanh ad cost month to date, NMV, % ads cost. Team ads có thể nhanh chóng ra quyết scale cho video, angle campaign hay không?
3. Cách thức hoạt động
Cấu trúc luồng automation
Luồng hoạt động chính: Telegram nhận yêu cầu => AI Agent phân tích yêu cầu => Automation điều phối luồng phù hợp và trích xuất data cần thiết => AI Agent tổng hợp, tính toán, phân tích data => Telegram trả kết quả
Thứ nhất, Telegram đóng vai trò là giao diện tương tác trung tâm của hệ thống.
Telegram được sử dụng như một cổng tiếp nhận yêu cầu trực tiếp từ người dùng thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì phải truy cập nhiều nền tảng khác nhau để kiểm tra dữ liệu campaign, các team có thể gửi yêu cầu ngay trên Telegram để truy vấn thông tin về ads, GMV, content angle hoặc hiệu suất theo từng mốc thời gian. Việc sử dụng Telegram giúp giảm đáng kể chi phí giao tiếp adhoc, đồng thời chuẩn hóa cách các team tiếp cận dữ liệu.
Thứ hai, AI Agent đảm nhiệm vai trò phân tích và điều phối luồng xử lý.
AI Agent có nhiệm vụ hiểu nội dung yêu cầu của người dùng, nhận diện đúng intent (kiểm tra campaign, video hay content angle), trích xuất các thông tin quan trọng như brand, camp type, khoảng thời gian và phạm vi dữ liệu cần truy vấn. Dựa trên kết quả phân tích này, AI Agent tự động điều hướng yêu cầu đến đúng luồng xử lý dữ liệu tương ứng, giúp loại bỏ hoàn toàn bước phân loại và xử lý thủ công.
Thứ ba, hệ thống automation chịu trách nhiệm tổng hợp và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn.
Thông qua các luồng automation, hệ thống tự động truy xuất dữ liệu từ Google Sheets – nơi lưu trữ raw data về ads cost, GMV, impressions, clicks và các chỉ số liên quan. Dữ liệu sau khi được lấy về sẽ tiếp tục được lọc, tổng hợp và tính toán các chỉ số cần thiết, đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác trong quá trình đánh giá hiệu quả campaign.
Thứ tư, AI hỗ trợ diễn giải và trả kết quả theo ngữ cảnh kinh doanh.
Sau khi dữ liệu được xử lý, AI tiếp tục tham gia vào bước tổng hợp và diễn giải kết quả, chuyển đổi các con số kỹ thuật thành thông tin dễ hiểu và phù hợp với nhu cầu của người dùng. Kết quả cuối cùng được trả trực tiếp về Telegram, giúp các team nhanh chóng nắm bắt tình hình campaign và đưa ra quyết định tối ưu kịp thời.
4. Kết luận
Hệ thống automation kết hợp AI Agent được xây dựng nhằm giải quyết trực tiếp bài toán vận hành campaign trong môi trường làm việc có cường độ cao và yêu cầu ra quyết định nhanh. Thông qua việc tích hợp Telegram làm giao diện tương tác, AI Agent làm trung tâm phân tích và các luồng automation xử lý dữ liệu, hệ thống đã thay đổi cách các team tiếp cận và sử dụng dữ liệu campaign trong công việc hằng ngày.
Giải pháp này không chỉ giúp tự động hóa các thao tác thu thập, xử lý và tính toán dữ liệu vốn tốn nhiều thời gian, mà còn giảm đáng kể các yêu cầu adhoc giữa các team. Nhờ đó, team content, ads và AM có thể chủ động kiểm tra hiệu quả video, angle và campaign theo thời gian thực, từ đó đưa ra quyết định tối ưu nhanh chóng và chính xác hơn.
Quan trọng hơn, việc ứng dụng AI trong hệ thống không dừng lại ở mức hỗ trợ kỹ thuật, mà đóng vai trò như một trợ lý phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh kinh doanh. Điều này giúp chuẩn hóa quy trình đánh giá hiệu quả campaign, nâng cao hiệu suất làm việc và tạo tiền đề cho việc mở rộng các ứng dụng AI sâu hơn trong vận hành và quản lý marketing trong tương lai.
