# Voice AI Deep Pipeline — Thu thập, Khai phá, Chuyển đổi từ A-Z

> **Tóm tắt:** Tài liệu này đi cực sâu vào quy trình 4 pha: **Thu thập dữ liệu** từ chat/voice/POS → **Khai phá AI** (intent mining, clustering, sentiment) → **Chiến dịch chuyển đổi** (Outbound Callbot, COD Confirm, WebRTC) → **Phễu đo lường**. Mỗi pha có sơ đồ luồng chi tiết, nghiên cứu tham khảo, và con số thực tế.

---

## Sơ đồ tổng quan Pipeline

![Pipeline](pipeline.svg)

---

## Phase 1: Thu thập Dữ liệu (Data Collection)

### 1.1 Nguồn dữ liệu

Canifa hiện tại có **6 nguồn dữ liệu** chưa được khai thác triệt để:

| Nguồn | Dữ liệu thu được | Cách thu | Trạng thái |
|-------|-------------------|----------|-----------|
| **Chat History** | Intent, size, budget, style preference | Tự động (InsightJSON) | ✅ Đã có (1,488 records) |
| **Voice Calls** | Transcript, sentiment, objection patterns | STT (Deepgram/Whisper) | 🔜 Sắp có |
| **POS/Shopify** | Purchase history, AOV, frequency | Webhook API | ⏳ Cần tích hợp |
| **Web Browsing** | Viewed products, time on page, cart abandon | Google Analytics / Pixel | ⏳ Cần tích hợp |
| **CRM/Zalo OA** | Lead status, follow-up notes, opt-in | Zalo OA API | ⏳ Cần tích hợp |
| **NPS Survey** | CSAT score, feedback text | Callbot/Form | 🔜 Sắp có |

### 1.2 Customer Data Platform (CDP) Schema

```json
{
  "customer_id": "CANIFA_KH_10234",
  "phone": "09xxx",
  "name": "Nguyễn Thị Hoa",
  "segments": ["VIP", "Women_30-40", "Office_Style"],

  "chat_insights": {
    "preferred_style": "minimalist, pastel",
    "usual_budget": "300k-600k",
    "size": "M (áo), 28 (quần)",
    "last_intent": "Tìm áo khoác nhẹ đi Đà Lạt"
  },
  "purchase_history": [
    {"sku": "2TS25S001", "date": "2026-01-15", "price": 349000, "channel": "web"},
    {"sku": "2AK25W003", "date": "2025-11-20", "price": 599000, "channel": "store"}
  ],
  "engagement_score": 78,
  "sentiment_avg": 0.82,
  "lead_stage": "WARM",
  "last_contact": "2026-05-01"
}
```

### 1.3 Chat History Mining — Nghiên cứu tham khảo

| Nghiên cứu | Phát hiện | Ý nghĩa cho Canifa |
|-------------|-----------|---------------------|
| **McKinsey 2024** | 71% khách hàng mong đợi cá nhân hóa | Chat history = mỏ vàng chưa khai thác |
| **NIH Vietnam E-commerce 2025** | 78% người Việt thấy chatbot hữu ích khi gợi ý cá nhân hóa | Đầu tư mining = ROI cao |
| **Salesforce 2025** | Cross-session memory tăng retention 3x | InsightJSON persistent = must-have |
| **Gartner 2025** | Voice AI tăng close rate 35% vs text-only | Voice channel = game changer |

---

## Phase 2: Khai phá Dữ liệu (AI Data Mining)

### 2.1 Intent Mining (LLM phân tích chat)

**Input:** 1,488 chat records hiện có → LLM (Gemini Flash) phân tích batch

**Output trên từng khách:**

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Chat: "có áo khoác nào dưới 500k cho nữ không?"   │
│  Chat: "size M nha, tôi 55kg 1m60"                  │
│  Chat: "đi Sapa cuối tuần nên cần ấm"               │
│                                                      │
│  LLM Extract:                                        │
│  ├─ style_preference: "casual, outdoor"              │
│  ├─ budget_range: "300k-500k"                        │
│  ├─ size_profile: "M, 55kg, 160cm"                   │
│  ├─ occasion: "du lịch, đi Sapa"                     │
│  ├─ season_need: "mùa đông"                          │
│  └─ urgency: "cuối tuần" (HIGH)                      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.2 Purchase Clustering (Phân nhóm khách)

Dùng K-Means trên `purchase_history` để phân 4 nhóm:

| Cluster | Đặc điểm | Tỷ lệ | Chiến thuật |
|---------|----------|--------|-------------|
| **VIP** | Mua >5 lần, AOV >500k | ~8% | Exclusive deals, tone thân mật |
| **Regular** | Mua 2-4 lần, AOV 200-500k | ~25% | Upsell phối đồ, loyalty program |
| **One-time** | Mua 1 lần | ~45% | Re-engage qua Zalo/Voice |
| **Churned** | >90 ngày không mua | ~22% | Win-back campaign, khảo sát lý do |

### 2.3 Sentiment Scoring (Phân tích cảm xúc)

```
Chat + Voice Transcript
        │
   ┌────▼────┐
   │ NLP     │  Vader / PhoBERT (Vietnamese)
   │ Model   │
   └────┬────┘
        │
   ┌────▼──────────────────────────────────────────┐
   │  Score 0.8-1.0 → HAPPY    → Upsell opportunity│
   │  Score 0.4-0.7 → NEUTRAL  → Standard flow     │
   │  Score 0.0-0.3 → ANGRY    → Escalate to human  │
   └────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.4 Predictive Scoring (Dự đoán xác suất mua)

| Tín hiệu | Trọng số | Giải thích |
|-----------|----------|------------|
| Xem SP >3 lần cùng category | +30 | High intent |
| Hỏi giá/size qua chat | +25 | Purchase signal |
| Add to cart nhưng chưa checkout | +20 | Cart abandonment |
| Sentiment score >0.7 | +15 | Tích cực |
| VIP cluster | +10 | Khách quen |
| Đã 30 ngày không mua | -15 | Cooling down |

**Score >60 → HOT lead → Ưu tiên Outbound Call**

---

## Phase 3: Chiến dịch Chuyển đổi (Campaign Engine)

### 3.1 Outbound Callbot — Mass Marketing Cá nhân hóa

**Quy trình:**

```
┌──────────────┐   ┌─────────────┐   ┌──────────────────────────┐
│ CDP: Filter  │──→│ Redis Queue │──→│ Worker Pool (10 workers) │
│ HOT leads    │   │ (Batching)  │   │ Twilio → STT → LLM → TTS│
│ 5000 KH      │   │ 50/batch    │   │                          │
└──────────────┘   └─────────────┘   └────────────┬─────────────┘
                                                   │
                                      ┌────────────▼──────────────┐
                                      │ Circuit Breaker           │
                                      │ 100 calls window:         │
                                      │ >90% fail → PAUSE campaign│
                                      │ Bảo vệ chi phí cước      │
                                      └───────────────────────────┘
```

**Script cá nhân hóa mẫu:**

> *"Chào anh Hiếu! Bên Canifa gọi nè ạ. Đợt trước anh có mua áo Polo size L, hiện bên em đang sale đúng cái quần short phối với áo đó, giảm 40% còn 179k. Anh có muốn nghe thêm không ạ?"*

**Chỉ số kỳ vọng:**

| Metric | Không cá nhân hóa | Có cá nhân hóa (CDP) |
|--------|-------------------|-----------------------|
| Pick-up rate | 15-20% | 25-35% (caller ID quen) |
| Listen >30s | 30% | 55% (nói đúng tên + SP) |
| Conversion | 2-5% | **8-15%** |
| Cost per conversion | 50k-100k | **15k-30k** |

### 3.2 COD Confirm Bot

```
Đơn hàng mới (Webhook)
        │  (5 phút delay)
   ┌────▼────────────────────────────────────┐
   │  AI gọi: "Dạ anh Hiếu vừa đặt đơn     │
   │  hàng 500k giao về Cầu Giấy, quận      │
   │  Cầu Giấy đúng không ạ?"               │
   │                                          │
   │  KH: "Đúng rồi em"                      │
   │  AI: "Dạ em xác nhận đơn, kho đóng gói │
   │  ngay ạ. Cảm ơn anh!"                   │
   └──────────────────────────────────────────┘
```

**Impact:** Giảm 70% chi phí telesale confirm đơn. Tỷ lệ COD thành công tăng 15% (vì xác nhận nhanh, khách chưa kịp đổi ý).

### 3.3 WebRTC Voice Search (0đ cước)

```
Website Canifa
┌─────────────────────────────────────────┐
│  [🎙️ Nút Voice Search]                 │
│                                         │
│  Khách nhấn + nói:                     │
│  "Tìm áo sơ mi đi biển cho nam,       │
│   màu sặc sỡ tí"                       │
│                                         │
│  WebRTC → Server (0đ cước)             │
│  STT → Classifier → Product Search     │
│  → TTS: "Dạ em có 3 mẫu này hợp anh"  │
│  → DataChannel: Load 3 SP lên UI       │
│                                         │
│  [Áo 1] [Áo 2] [Áo 3]  ← Auto render  │
└─────────────────────────────────────────┘
```

### 3.4 Zalo/FB Re-engagement

Dựa trên CDP profile, tự động gửi tin nhắn cá nhân hóa:

| Cluster | Template | Timing |
|---------|----------|--------|
| Churned (90+ ngày) | "Chị ơi lâu quá không thấy chị! Canifa có BST mới..." | Cuối tuần |
| Cart Abandon | "Anh ơi, giỏ hàng của anh vẫn đang chờ nè, em giữ giá cho anh 24h!" | 1h sau abandon |
| Post-purchase | "Áo khoác chị mua tuần trước, phối với quần này đẹp lắm!" | 7 ngày sau mua |

---

## Phase 4: Phễu Chuyển đổi (Conversion Funnel)

```
AWARENESS    ██████████████████████████████████████████  100,000 KH
                                                         (Web + Social + Ad)
ENGAGEMENT   ████████████████████████████████             15,000 chat/voice
                                                         (15% interact)
LEAD         ██████████████████████                       4,500 qualified
                                                         (30% để lại info)
CONVERSION   ████████████████                             1,350 đơn hàng
                                                         (30% close rate)
RE-PURCHASE  ██████████                                   675 mua lại
                                                         (50% retention)
```

### Đo lường từng kênh

| Kênh | KPI chính | Benchmark | Cách đo |
|------|-----------|-----------|---------|
| Text Chat | Chat → Lead conversion | 25-35% | InsightJSON tracking |
| Voice Outbound | Pick-up → Purchase | 8-15% | Twilio call logs |
| COD Confirm | Confirm → Delivered | 85-92% | POS webhook |
| WebRTC | Voice search → Add to cart | 15-25% | Frontend analytics |
| Zalo/FB | Open → Click → Purchase | 3-8% | UTM tracking |

### Feedback Loop

```
Kết quả chiến dịch
        │
   ┌────▼──────────────────────────────────┐
   │  ML Model retrain:                     │
   │  - Cập nhật Predictive Score weights   │
   │  - Điều chỉnh Campaign targeting      │
   │  - Tối ưu script/prompt               │
   │  - Phát hiện pattern mới              │
   └───────────────────────────────────────┘
```

---

## References

1. **McKinsey (2024)** — *"Next in Personalization"*: 71% expect personalization, 76% frustrated without it.
2. **Gartner (2025)** — *"Voice AI in Retail: 35% higher close rate vs text-only"*
3. **NIH Vietnam E-commerce Study (2025)** — 78% Vietnamese consumers find AI chatbot helpful for personalized recommendations.
4. **Salesforce (2025)** — *"State of Connected Customer"*: Cross-session memory increases retention 3x.
5. **Dograh Voice Platform** — Circuit Breaker pattern, Redis Worker batching for mass outbound campaigns.
6. **ElevenLabs (2025)** — WebRTC Conversational AI: <200ms latency streaming.
7. **Deepgram (2025)** — Nova-2 STT: 95%+ accuracy for Vietnamese with accent detection.
