Vì sao các doanh nghiệp cần theo dõi Sales Pipeline và thu thập Behavioral Data cho AI agent

 Ba câu hỏi quan trọng cho mọi doanh nghiệp thời AI :

1. Vì sao cần tracking sale pipeline ?
2. Vì sao LEO CDP (một open source CDP) đo lường được full sale pipeline của doanh nghiệp ? (hint: vì có  tính năng  Behavioral Metrics )
3. Vì sao Behavioral Data là quan trọng cho AI ?

Bây giờ ta hãy đi sâu vào từng câu hỏi

1. Vì sao cần tracking sales pipeline (theo dõi quy trình bán hàng)?

Theo dõi quy trình bán hàng (sales pipeline hay phễu bán hàng) là một hoạt động thiết yếu đối với mọi doanh nghiệp vì những lý do sau:

• Hiểu rõ hành trình của khách hàng: Quy trình bán hàng cho phép doanh nghiệp biết rõ khách hàng đang ở giai đoạn nào trong hành trình ra quyết định mua hàng. Điều này giúp xác định chính xác các bước cần làm tiếp theo để thúc đẩy họ tiến đến giai đoạn mua hàng và tránh bỏ lỡ các khách hàng tiềm năng.
• Tối ưu hóa hiệu suất và tăng doanh thu: Bằng cách theo dõi từng giai đoạn, doanh nghiệp có thể xác định được những điểm yếu hoặc "nút thắt cổ chai" trong quy trình, từ đó tập trung cải thiện để tăng tỷ lệ chuyển đổi và thúc đẩy doanh thu.
• Đánh giá và dự báo kinh doanh: Việc theo dõi các chỉ số trong phễu bán hàng giúp ban lãnh đạo dễ dàng kiểm soát và đánh giá hiệu quả làm việc của đội ngũ bán hàng. Dựa trên dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể đưa ra những dự báo chính xác hơn về doanh thu trong tương lai.
• Tạo sự nhất quán và chuyên nghiệp: Một quy trình bán hàng chuẩn giúp nhân viên bán hàng có một lộ trình rõ ràng, làm việc một cách hệ thống và nhất quán. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả làm việc mà còn xây dựng hình ảnh chuyên nghiệp cho thương hiệu trong mắt khách hàng.

2. Vì sao LEO CDP đo lường được full sale pipeline của doanh nghiệp?

LEO CDP có thể đo lường được toàn bộ quy trình bán hàng (full sales pipeline) của doanh nghiệp vì nó kết hợp được cả hai chức năng của CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng) và CRM (Quản lý quan hệ khách hàng), được hỗ trợ bởi tính năng cốt lõi là Behavioral Metrics (Đo lường dữ liệu hành vi).

Như trong hình ảnh minh họa:

• Giai đoạn đầu phễu (CDP): Một hệ thống CRM truyền thống thường chỉ bắt đầu theo dõi khi đã có thông tin của khách hàng tiềm năng (Lead). Ngược lại, LEO CDP có thể theo dõi từ những giai đoạn rất sớm, ngay cả khi người dùng còn ẩn danh như "New Visitor" (Khách truy cập mới) hay "Returning Visitor" (Khách truy cập quay lại).
• Sức mạnh của Behavioral Metrics: Tính năng này cho phép LEO CDP thu thập và phân tích dữ liệu hành vi của người dùng trên các kênh như website, mạng xã hội (lượt xem trang, sản phẩm đã xem, thời gian trên trang, các lần nhấp chuột). Chính nhờ việc ghi nhận các hành vi này, LEO CDP có thể xây dựng một hồ sơ khách hàng hoàn chỉnh ngay từ những tương tác đầu tiên, trước cả khi họ trở thành "Lead".
• Kết nối toàn bộ hành trình: LEO CDP hợp nhất dữ liệu hành vi ẩn danh từ giai đoạn đầu với dữ liệu định danh ở các giai đoạn sau (Lead, Prospect, New Customer...). Bằng cách này, nó tạo ra một cái nhìn xuyên suốt và toàn diện về toàn bộ hành trình của khách hàng, từ lúc họ chỉ là một người truy cập cho đến khi trở thành khách hàng trung thành và thậm chí là người ủng hộ thương hiệu (Customer Advocate).

Nói cách khác, trong khi các công cụ CRM thường chỉ tập trung vào nửa sau của phễu bán hàng, LEO CDP với khả năng thu thập dữ liệu hành vi đã mở rộng việc đo lường ra toàn bộ quy trình, cung cấp một bức tranh đầy đủ và chi tiết hơn.

3. Vì sao Behavioral Data (Dữ liệu hành vi) là quan trọng cho AI?

Dữ liệu hành vi đóng vai trò như "nguồn nhiên liệu" thiết yếu cho Trí tuệ nhân tạo (AI), và tầm quan trọng của nó thể hiện ở các điểm sau:

• Nền tảng để AI học và dự đoán: AI cần dữ liệu để "học" và nhận dạng các mẫu. Dữ liệu hành vi (như lịch sử mua hàng, các trang đã xem, tương tác trên mạng xã hội) cung cấp cho AI những thông tin sâu sắc về sở thích, nhu cầu và ý định của khách hàng. Từ đó, AI có thể dự đoán chính xác hành vi trong tương lai, chẳng hạn như sản phẩm nào khách hàng có khả năng sẽ mua tiếp theo.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dựa trên phân tích dữ liệu hành vi, AI có thể giúp doanh nghiệp tạo ra những trải nghiệm được cá nhân hóa cao. Ví dụ, hệ thống có thể tự động đề xuất sản phẩm phù hợp, gửi các thông điệp marketing đúng với sở thích của từng cá nhân, qua đó làm tăng sự hài lòng và tỷ lệ chuyển đổi.
• Tối ưu hóa hoạt động Marketing và Kinh doanh: AI sử dụng dữ liệu hành vi để phân tích và xác định các xu hướng tiêu dùng mới hoặc những phân khúc khách hàng tiềm năng. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, điều chỉnh chiến lược sản phẩm và đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng, chính xác hơn dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính.
• Tăng cường hiệu quả cho mô hình AI: Chất lượng và số lượng của dữ liệu đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình AI. Dữ liệu hành vi rất phong phú và đa dạng, cung cấp một nguồn thông tin khổng lồ và liên tục cập nhật, giúp các mô hình AI ngày càng thông minh và chính xác hơn.

Tại Sao Tương Lai của AI Tạo Sinh Không Nằm Ở Prompt – Mà Ở Context Engineering?

Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, Prompt Engineering (kỹ thuật tạo câu lệnh) bỗng trở thành “hot trend”. Các chuyên gia mọc lên như nấm, khóa học hàng ngàn đô ra đời chỉ để dạy bạn cách “ra lệnh” cho AI sao cho hiệu quả.

Nhưng có một sự thật khó nuốt: nếu bạn vẫn đang loay hoay tinh chỉnh từng câu chữ trong prompt, rất có thể bạn đang giải quyết sai vấn đề.

Tương lai không nằm ở Prompt Engineering. Tương lai nằm ở Context Engineering – kỹ thuật xây dựng và cung cấp bối cảnh thông minh cho AI. Đây mới là sân chơi của doanh nghiệp, nơi AI trở thành năng lực cạnh tranh thực sự, chứ không chỉ là một chatbot “ngầu nhưng hời hợt”.

---

Prompt vs. Context: Khác biệt cốt lõi

Hãy tưởng tượng: bạn có một nhân viên cực kỳ giỏi, nhưng mắc chứng mất trí nhớ ngắn hạn.

• Prompt Engineering = bạn viết email giao việc siêu chi tiết, hy vọng anh ta đọc xong sẽ làm đúng.

• Context Engineering = bạn xây hẳn một hệ thống làm việc cho anh ta:

  • Có đầy đủ tài liệu

  • Lịch sử trao đổi trước đó,

  • Quyền truy cập công cụ,

  • Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực.

Nếu prompt là đặt câu hỏi đúng, thì context là đảm bảo AI có đủ kiến thức và môi trường để trả lời đúng.

Một prompt tinh xảo nhưng thiếu bối cảnh thì AI vẫn sẽ hallucinate hoặc trả lời sai bét. Và đó chính là lý do Context Engineering trở thành game-changer.

---

Vì Sao Bối Cảnh “Sống Còn” Với LLM?

Các LLM như GPT-4, Claude hay Gemini cực mạnh. Nhưng bản chất của chúng là stateless text predictors – chỉ đọc token trong context window.

Không có bối cảnh tốt → AI dễ:

• Bịa đặt thông tin

• Trả lời thiếu nhất quán,

• Không gắn với dữ liệu thực tế.

Vậy nên công việc số #1 của kỹ sư AI hệ thống không phải viết prompt đẹp, mà là cung cấp bối cảnh đúng và đủ.

---

4 Nguyên Tắc Vàng Của Context Engineering

1. Dynamic & Comprehensive Context

   • Không dùng prompt tĩnh.

   • Bối cảnh phải cập nhật theo thời gian thực, tự động lấy từ cơ sở tri thức, lịch sử tương tác, logs hành vi.

2. Holistic Knowledge Integration

   • Kết nối LLM với DB, API, docs nội bộ.

   • Ứng dụng phổ biến: RAG (Retrieval-Augmented Generation) → hệ thống tự tìm dữ liệu liên quan rồi “nhúng” vào context trước khi gửi vào AI.

3. Continuous Memory & Context Window Management

   • LLM có “trí nhớ” giới hạn → cần chiến lược quản lý:

     • Tóm tắt hội thoại cũ,

     • Ưu tiên thông tin quan trọng,

     • Lưu dữ liệu dài hạn (sở thích khách hàng, lịch sử mua hàng) vào DB ngoài.

4. Quality & Security

   • Garbage in → Garbage out.

   • Không phải nhồi càng nhiều càng tốt, mà phải lọc nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu, bảo mật.

   • Đảm bảo AI không vô tình leak dữ liệu nội bộ.

---

LEO CDP: Mỏ Vàng Bối Cảnh Cho AI Doanh Nghiệp

Lý thuyết thì hay. Nhưng doanh nghiệp lấy đâu ra bối cảnh động, tin cậy, chất lượng cao?

👉 Câu trả lời: LEO CDP (Customer Data Platform).

LEO CDP không chỉ là kho dữ liệu khách hàng. Nó chính là cỗ máy Context Engineering được build sẵn cho AI doanh nghiệp.

LEO CDP cung cấp gì?

1. Bối cảnh Cá nhân hóa 360°

   • Dữ liệu từ mọi điểm chạm (web, app, email, cửa hàng, call center).

   • Ví dụ: AI hỗ trợ khách hàng sẽ biết ngay:

     • Tên, lịch sử mua hàng, sản phẩm yêu thích.

     • Vấn đề support trước đây.

     • Sản phẩm họ vừa xem 5 phút trước.

     • Họ là VIP hay khách hàng mới.

2. Bối cảnh Thời gian thực

   • Thu thập hành vi real-time.

   • Ví dụ: khách vừa bỏ sản phẩm vào giỏ nhưng chưa thanh toán → AI sales ngay lập tức push offer.

3. Bối cảnh Tri thức Doanh nghiệp

   • Tích hợp CRM, ERP, knowledge base.

   • AI cần trả lời về chính sách bảo hành → LEO CDP + RAG sẽ lấy đúng doc chính thức và đưa vào context.

---

Ví dụ:

• Chatbot không có context:

  “Xin chào, tôi có thể giúp gì cho bạn?”

• Chatbot có LEO CDP context:

  “Chào anh An, em thấy đơn hàng #12345 của anh vừa được giao sáng nay. Anh có cần hỗ trợ gì về chiếc máy lọc không khí mới này không ạ?”

👉 Sự khác biệt: một bên là bot, một bên là assistant thực sự thấu hiểu.

---

Kết Luận: Đừng Chỉ Prompt. Hãy Context Engineering.

Cách mạng AI không chỉ là model mạnh hơn, mà là hệ thống thông minh hơn.

• Prompt Engineering → chỉ là giải pháp tình thế.

• Context Engineering → chính là lợi thế cạnh tranh bền vững.

Với LEO CDP, doanh nghiệp không cần build mọi thứ từ zero. Bạn đã có sẵn một “context engine” – mỏ vàng dữ liệu để biến AI từ công cụ “hay ho” thành năng lực lõi.

---

🔥 Nếu 2023 là năm của Prompt Engineering, thì 2025 trở đi sẽ là kỷ nguyên của Context Engineering. Và ai nắm context tốt hơn, người đó sẽ thắng trong cuộc đua AI.

Predicting Campaign Success with Deep Learning: A Practical Guide

 

By Thomas — Full-stack Engineer, Big Data & AI for Marketing & Sales

---

🔥 Why Predict Campaign Success?

Marketers spend millions on ad campaigns across Facebook, Google, Zalo OA, TikTok and more. But:

• Some campaigns convert like crazy.
• Others burn budget with little return.

What if we could predict campaign success before launch? This post shows you how to build a deep neural network (DNN) for campaign success prediction, using realistic schema design + synthetic training data.

---

🧩 Step 1: Designing the Campaign Data Schema

A good schema balances:

• What platforms provide (impressions, clicks, spend, ROI).
• What models need (normalized features, labels).

Here’s the schema I use:

Column	Type	Description
campaign_id	STRING	Unique campaign ID
platform	STRING	Platform (Facebook, Google, Zalo, etc.)
start_date	DATE	Campaign start date
end_date	DATE	Campaign end date
digital_media_consumption	FLOAT	Engagement index [0–1]
timing	FLOAT	Seasonality/time factor [0–1]
size	INT	Campaign size (#ads delivered or budgeted audience)
age_group_distribution	FLOAT	Share of target age group [0–1]
frequency	INT	Avg. times a user saw the ad
online_population	INT	Target region’s online population
reachable_number	INT	Estimated audience from targeting
impressions	INT	Total impressions
clicks	INT	Total clicks
ctr	FLOAT	Click-through rate
conversions	INT	Conversions (purchases/sign-ups)
conversion_rate	FLOAT	Conversions / clicks
spend	FLOAT	Campaign spend in USD
cpc	FLOAT	Cost per click
roi	FLOAT	Return on investment
label	INT	Success flag (1=success, 0=fail)

👉 Label definition: You decide success.

• Example: ROI > 1.5 = 1, else 0.

---

🛠 Step 2: Generate Synthetic Campaign Data

Let’s generate 1,000 fake campaigns for testing.

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
n_samples = 1000

platforms = ["Facebook", "Google", "Zalo", "TikTok"]

data = {
    "campaign_id": [f"CMP-{i:04d}" for i in range(n_samples)],
    "platform": np.random.choice(platforms, n_samples),
    "start_date": pd.date_range("2025-01-01", periods=n_samples, freq="D"),
    "end_date": pd.date_range("2025-01-02", periods=n_samples, freq="D"),
    "digital_media_consumption": np.random.rand(n_samples),
    "timing": np.random.rand(n_samples),
    "size": np.random.randint(1000, 10000, n_samples),
    "age_group_distribution": np.random.rand(n_samples),
    "frequency": np.random.randint(1, 15, n_samples),
    "online_population": np.random.randint(50000, 1000000, n_samples),
    "reachable_number": np.random.randint(1000, 50000, n_samples),
    "impressions": np.random.randint(10000, 500000, n_samples),
    "clicks": np.random.randint(100, 20000, n_samples),
    "conversions": np.random.randint(10, 2000, n_samples),
    "spend": np.random.uniform(100, 10000, n_samples),
}

# Derived metrics
data["ctr"] = data["clicks"] / data["impressions"]
data["conversion_rate"] = data["conversions"] / (data["clicks"] + 1)
data["cpc"] = data["spend"] / (data["clicks"] + 1)
data["roi"] = (data["conversions"] * 50) / (data["spend"] + 1)  # assume $50 per conversion
data["label"] = (data["roi"] > 1.5).astype(int)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("real_campaign_data.csv", index=False)
print(df.head())

This creates realistic-looking data with impressions, clicks, conversions, spend, and ROI.

---

🤖 Step 3: Build the Deep Neural Network (DNN)

We’ll use TensorFlow Keras in Google Colab.

!pip install tensorflow scikit-learn pandas

import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load dataset
df = pd.read_csv("real_campaign_data.csv")

# Features (drop IDs & dates & label)
X = df.drop(["campaign_id","platform","start_date","end_date","label"], axis=1).values
y = df["label"].values

# Scale features
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# Train/test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Build model (like schema diagram)
model = models.Sequential([
    layers.Input(shape=(X_train.shape[1],)),   # input layer
    layers.Dense(128, activation="relu"),
    layers.Dense(70, activation="relu"),
    layers.Dense(50, activation="relu"),
    layers.Dense(26, activation="relu"),
    layers.Dense(1, activation="sigmoid")      # output
])

model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()

# Train
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

---

📈 Step 4: Evaluate the Model

from sklearn.metrics import classification_report

y_pred = (model.predict(X_test) > 0.5).astype(int)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Example output:

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.82      0.84      0.83       98
           1       0.87      0.85      0.86      102

    accuracy                           0.85      200

Not bad for synthetic data 👌

---

🚀 Step 5: Predict New Campaigns

new_campaign = pd.DataFrame([{
    "digital_media_consumption": 0.65,
    "timing": 0.40,
    "size": 6000,
    "age_group_distribution": 0.55,
    "frequency": 8,
    "online_population": 300000,
    "reachable_number": 15000,
    "impressions": 120000,
    "clicks": 4000,
    "conversions": 300,
    "ctr": 0.033,
    "conversion_rate": 0.075,
    "spend": 2500.0,
    "cpc": 0.63,
    "roi": 1.8
}])

X_new = scaler.transform(new_campaign)
prediction = model.predict(X_new)

print("✅ Success probability:", float(prediction))

Output:

✅ Success probability: 0.73

---

🎯 Key Takeaways

1. A clear schema is critical for ML in marketing.
2. You can prototype with synthetic data before using real campaign logs.
3. A deep neural network can capture nonlinear interactions (budget × frequency × CTR).
4. With real data, this becomes a powerful campaign optimization engine.

---

👉 Next Steps:

• Replace synthetic data with real campaign logs (from FB Ads API, Google Ads API, or your CRM).
• Tune the model (hyperparameters, embeddings for categorical data).
• Deploy as an API service to score new campaigns before launch.

---

💡 Imagine a marketer running “What-if” scenarios: change budget, frequency, or targeting — and instantly get predicted ROI. That’s the future of AI-driven marketing.