🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hoá quy trình thu thập và xử lý dữ liệu đánh giá, đặc biệt là các đánh giá tiêu cực liên quan đến một sản phẩm hoặc dịch vụ. Qua đó, nó giúp các nhà tiếp thị có được thông tin cần thiết để cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

⚙️ Cách Thức Hoạt Động

1. Snapshot Progress (httpRequest): Gửi yêu cầu HTTP để quét trạng thái hiện tại của một quá trình.
2. On form submission – Discover Jobs (formTrigger): Kích hoạt quy trình khi có một biểu mẫu được gửi lên.
3. HTTP Request – Post API call to Bright Data (httpRequest): Gửi yêu cầu đến Bright Data để lấy thông tin.
4. Wait – Polling Bright Data (wait): Đợi một khoảng thời gian để nhận phản hồi từ Bright Data.
5. If – Checking status of Snapshot (if): Kiểm tra xem liệu dữ liệu đã sẵn sàng hay chưa.
6. HTTP Request – Getting data from Bright Data (httpRequest): Nếu có, gửi yêu cầu nữa để nhận dữ liệu từ Bright Data.
7. Basic LLM Chain (chainLlm): Kết nối chuỗi dữ liệu để xử lý đầu vào.
8. OpenAI Chat Model (lmChatOpenAi): Sử dụng mô hình trò chuyện OpenAI để tạo phản hồi từ dữ liệu.
9. Send Summary To Marketers (gmail): Gửi tóm tắt thông tin qua email đến các nhà tiếp thị.
10. Filtering only bad reviews (filter): Lọc chỉ những đánh giá tiêu cực từ dữ liệu thu thập được.
11. Aggregating all filtered reviews (aggregate): Tập hợp tất cả các đánh giá tiêu cực đã lọc.
12. Google Sheets – Adding All Reviews (googleSheets): Thêm tất cả các đánh giá vào Google Sheets để quản lý dễ dàng hơn.

🔗 Các Tích Hợp Chính

• httpRequest: Gửi và nhận dữ liệu từ các API bên ngoài.
• formTrigger: Kích hoạt quy trình dựa trên hoạt động của người dùng.
• wait: Giúp quy trình tạm dừng trong một khoảng thời gian để chờ phản hồi.
• if: Kiểm tra điều kiện để quyết định bước tiếp theo.
• chainLlm và lmChatOpenAi: Xử lý và phân tích dữ liệu bằng AI để tạo ra thông tin ý nghĩa từ đánh giá.
• gmail: Cung cấp khả năng gửi thông tin tóm tắt qua email.
• filter, aggregate, googleSheets: Xử lý và lưu trữ dữ liệu một cách hệ thống.

💼 Giá Trị Kinh Doanh

Workflow này giải quyết vấn đề tìm kiếm và phân tích đánh giá tiêu cực, giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về mức độ hài lòng của khách hàng. Từ đó, họ có thể điều chỉnh chiến lược tiếp thị và cải thiện dịch vụ hoặc sản phẩm. Việc tự động hóa cũng giảm thiểu mức lao động thủ công và tăng hiệu quả xử lý dữ liệu.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

• Độ phức tạp: Trung bình do nhiều bước liên kết với nhau.
• Khả năng bảo trì: Có thể bảo trì dễ dàng, tuy nhiên cần theo dõi các API bên ngoài.
• Gợi ý tối ưu hóa: Có thể xem xét giảm số lượng HTTP request bằng cách sử dụng cache hoặc thu thập dữ liệu theo lô.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa
• Phân tích dữ liệu
• Tiếp thị
• Đánh giá khách hàng
• AI và Machine Learning