# Journey Shopping Flow — Nghiên cứu thiết kế phễu bán hàng AI

> **Tóm tắt:** Tài liệu này phân tích tư duy thiết kế hệ thống Lead Agent của Canifa theo mô hình **Phễu bán hàng (Sales Funnel)** thay vì chatbot hỏi-đáp truyền thống. Dựa trên nghiên cứu hành vi mua sắm trực tuyến và dữ liệu ngành Conversational Commerce, hệ thống chia hành trình khách hàng thành 5 trạng thái (Modes) được quản lý bằng **State Machine linh hoạt**, cho phép khách hàng nhảy cóc hoặc lùi lại bất cứ lúc nào.

---

## 1. Vấn đề: Tại sao chatbot bán hàng thất bại?

Phần lớn chatbot thương mại điện tử hiện nay hoạt động theo mô hình **Q&A đơn giản**: Khách hỏi gì → bot đáp nấy → quăng link sản phẩm → khách "ờ" rồi đi mất.

Kết quả? **Tỉ lệ chuyển đổi (Conversion Rate) cực kỳ thấp**.

### Dữ liệu ngành minh chứng:

| Chỉ số | Bot Q&A truyền thống | Bot có Funnel AI |
|--------|---------------------|------------------|
| Conversion Rate | 2-5% | Lên tới **70%** trong một số ngành *(MasterOfCode, 2025)* |
| Doanh thu tăng thêm/năm | Không đáng kể | **7-25%** *(IBM Research)* |
| Tỉ lệ upsell thành công | ~5% | **20-30%** *(Envive.ai, 2025)* |
| Giá trị đơn hàng trung bình (AOV) | Không thay đổi | Tăng **+20%** *(Conversagent)* |
| Khách hàng mong muốn cá nhân hóa | — | **71%** *(IBM Watson)* |

> **Insight quan trọng:** 67% người tiêu dùng cảm thấy thất vọng khi trải nghiệm mua sắm không được cá nhân hóa *(McKinsey, 2024)*. Một con bot chỉ trả lời câu hỏi mà không hiểu khách đang ở đâu trong hành trình mua sắm = **một nhân viên sale không biết đọc tâm lý khách**.

---

## 2. Giải pháp: Kiến trúc Phễu bán hàng (Sales Funnel)

Thay vì để bot phản ứng thụ động, hệ thống **Journey Shopping** chủ động dẫn dắt khách hàng qua một phễu mua sắm 5 tầng.

![Sales Funnel — 5 tầng phễu mua sắm](data/35-journey-shopping-flow/journey_funnel.svg)

### Triết lý thiết kế:
Hệ thống được xây dựng dựa trên tư duy của một **Nhân viên Sale xuất sắc** — người biết:
- Khi nào nên **lắng nghe** (Explore)
- Khi nào nên **gợi ý** (Consult)  
- Khi nào nên **thuyết phục** (Evaluate)
- Khi nào nên **chốt đơn** (Closing)
- Khi nào nên **chăm sóc** (Care)

---

## 3. Phân tích chi tiết 5 Modes

### Mode 1: 🔍 Khám phá (Explore)

| Thuộc tính | Chi tiết |
|------------|---------|
| **Tâm lý khách** | Đi lướt, chưa có nhu cầu rõ ràng |
| **Câu nói đặc trưng** | *"Đang có chương trình gì không?"*, *"Đồ mùa đông năm nay có gì mới?"* |
| **Chiến thuật AI** | Giới thiệu Brand, deal hot, collection mới. **Tuyệt đối không ép mua.** |
| **Tools được gọi** | `promotion_search`, `knowledge_company_search` |
| **Mục tiêu chuyển đổi** | Explore → Consult (khơi gợi nhu cầu) |

**Ví dụ hội thoại thực tế:**
> 👤 Khách: "Canifa có gì mới không em?"  
> 🤖 Bot *(Explore Mode)*: "Dạ chị ơi, bên em vừa ra mắt BST Thu-Đông với chất liệu len merino siêu mềm. Đang có ưu đãi 20% cho khách mới. Chị quan tâm đến dòng sản phẩm nào ạ — áo khoác, váy, hay phụ kiện?"

→ Bot **không quăng link** mà đặt câu hỏi mở → dẫn dắt sang Consult.

---

### Mode 2: 🤔 Tìm kiếm & Phân vân (Consult)

| Thuộc tính | Chi tiết |
|------------|---------|
| **Tâm lý khách** | Đã có nhu cầu mường tượng nhưng chưa chọn được mã cụ thể |
| **Câu nói đặc trưng** | *"Tìm áo sơ mi mặc đi làm"*, *"Váy đi tiệc"* |
| **Chiến thuật AI** | Gọi `data_product_search` để tìm → hỏi thêm về màu sắc, size, dịp mặc |
| **Tools được gọi** | `data_product_search`, `styling_engine`, `stock_check` |
| **Mục tiêu chuyển đổi** | Consult → Evaluate (thu hẹp lựa chọn) |

**Tại sao gọi 3 tools đồng thời?**  
Nhờ cơ chế **Parallel Execution** từ Agent 1 (Classifier), hệ thống Core có thể parse JSON schema và kích hoạt đồng thời `data_product_search` + `stock_check` + `styling_engine` thay vì đợi tuần tự. Kết quả: khách nhận được danh sách sản phẩm **đã lọc tồn kho** và **có gợi ý phối đồ** chỉ trong 1 response.

---

### Mode 3: ⚖️ Đánh giá (Evaluate)

| Thuộc tính | Chi tiết |
|------------|---------|
| **Tâm lý khách** | Đã nhắm 1-2 món nhưng còn lăn tăn |
| **Câu nói đặc trưng** | *"Áo này vải có nhăn không?"*, *"Có mát không em?"* |
| **Chiến thuật AI** | Đóng vai Fashion Expert. Phân tích chất liệu, ưu điểm, form dáng |
| **Tools được gọi** | `knowledge_company_search` (RAG), `data_product_search` |
| **Mục tiêu chuyển đổi** | Evaluate → Closing (xóa bỏ nghi ngờ cuối cùng) |

**Tại sao dùng RAG ở đây?**  
Câu hỏi về chất liệu, cách giặt, form dáng đòi hỏi **kiến thức chuyên sâu** mà LLM không nên tự bịa đặt. Tool `knowledge_company_search` truy xuất thông tin từ database kiến thức thương hiệu → đảm bảo **100% chính xác** thay vì hallucinate.

---

### Mode 4: 🛒 Chốt đơn (Closing)

| Thuộc tính | Chi tiết |
|------------|---------|
| **Tâm lý khách** | Đã ưng ý, sẵn sàng mua |
| **Câu nói đặc trưng** | *"Lấy chị cái này size M nhé"*, *"Ship về Cầu Giấy mất bao lâu?"* |
| **Chiến thuật AI** | Chuyển sang tư thế hành động. Xác nhận size/màu/địa chỉ. Tạo khan hiếm. |
| **Tools được gọi** | `order_creation`, `store_search`, `stock_check` |
| **Mục tiêu chuyển đổi** | Closing → Care (hoàn tất đơn hàng) |

**Kỹ thuật "Scarcity" (Tạo khan hiếm):**
> 🤖 Bot: *"Mẫu này bên em chỉ còn đúng 2 chiếc size M, chị lấy luôn nhé!"*

Đây là kỹ thuật bán hàng cổ điển nhưng khi kết hợp với dữ liệu tồn kho thực từ `stock_check` → thông tin **chính xác** chứ không phải bịa đặt.

---

### Mode 5: ❤️ Chăm sóc (Care)

| Thuộc tính | Chi tiết |
|------------|---------|
| **Tâm lý khách** | Đã mua xong hoặc hỏi hậu mãi |
| **Câu nói đặc trưng** | *"Áo này giặt máy được không?"*, *"Chị muốn đổi size"* |
| **Chiến thuật AI** | Hướng dẫn bảo quản, đổi trả. Gợi ý phối đồ (upsell tự nhiên). |
| **Tools được gọi** | `knowledge_company_search`, `data_product_search`, `styling_engine` |
| **Mục tiêu chuyển đổi** | Care → Consult (tạo vòng lặp upsell) |

**Vòng lặp Upsell — Giá trị ẩn của Care Mode:**

Nghiên cứu cho thấy **82% người tiêu dùng** cho biết trải nghiệm cá nhân hóa ảnh hưởng đến quyết định chọn thương hiệu *(Medallia, 2025)*. Khi bot biết khách vừa mua gì → gợi ý đồ phối hợp lý → khách cảm thấy được chăm sóc thay vì bị ép mua.

> 👤 Khách: "Áo vừa mua giặt máy được không em?"  
> 🤖 Bot *(Care Mode)*: "Dạ được ạ chị, nên giặt ở 30°C để giữ form. À mà áo này phối với quần culottes trắng thì cực đẹp — bên em đang có mẫu QC2024 rất hợp, chị xem thử không ạ?"

→ Chuyển tự nhiên từ Care → Consult = **1 vòng lặp upsell** mà khách không cảm thấy bị push sale.

---

## 4. Tool-Mode Mapping

Mỗi Mode trong phễu cần những công cụ (Tools) khác nhau. Sơ đồ dưới đây cho thấy **tool nào phục vụ mode nào**:

![Tool-Mode Mapping](data/35-journey-shopping-flow/tool_mode_mapping.svg)

### Phân tích:

| Tool | Số Modes sử dụng | Vai trò |
|------|-------------------|---------|
| `data_product_search` | 3/5 | **Core Tool** — Tìm kiếm sản phẩm, xuất hiện ở Consult, Evaluate, Care |
| `knowledge_company_search` | 3/5 | **Nền tảng kiến thức** — Cung cấp thông tin chính xác về sản phẩm |
| `stock_check` | 2/5 | Lọc tồn kho, hỗ trợ tính năng "Scarcity" |
| `styling_engine` | 2/5 | Gợi ý phối đồ, phục vụ cross-sell |
| `promotion_search` | 1/5 | Chỉ cần ở Explore — thu hút khách mới |
| `order_creation` | 1/5 | Chỉ cần ở Closing — tạo đơn hàng |
| `store_search` | 1/5 | Tìm cửa hàng gần nhất khi khách muốn thử trực tiếp |

---

## 5. State Machine — Chuyển đổi trạng thái

Hệ thống sử dụng Agent 1 (Classifier) để liên tục đánh giá lại xem khách hàng đang ở Mode nào thông qua từng câu chat. Đây **không phải luồng tuần tự cứng nhắc** — khách hàng có thể nhảy cóc hoặc lùi lại bất cứ lúc nào.

![State Machine — Chuyển đổi Mode](data/35-journey-shopping-flow/state_machine.svg)

### Các kịch bản chuyển đổi thực tế:

**🟢 Nhảy cóc (Skip Forward):**

> 👤 Khách vừa vào chat: *"Lấy tôi áo khoác mã AK123 size L"*

Agent nhận ra intent rõ ràng (có mã SKU + size cụ thể) → nhảy thẳng vào **Closing Mode**, bỏ qua Explore/Consult/Evaluate. Không rườm rà chào hỏi.

**🔴 Lùi về (Backward):**

> 👤 Khách đang ở Closing: *"Thôi chị không lấy áo này nữa, xem cho chị cái váy đi"*

Agent lập tức lùi về **Consult Mode**, kích hoạt lại `data_product_search` để tìm váy.

**🟣 Mua thêm (Upsell Loop):**

> 👤 Khách đã mua xong (Care Mode): *"À tìm cho chị cái quần phối với áo vừa mua luôn"*

Agent quay ngược lại **Consult Mode** → tìm quần phối → tạo vòng lặp upsell tự nhiên.

### Tại sao không đi tuần tự?

Nghiên cứu hành vi mua sắm cho thấy **70% khách hàng không đi theo phễu tuyến tính**. Họ có thể nhảy từ "lướt xem" sang "chốt đơn" chỉ trong 1 câu chat. Thiết kế State Machine linh hoạt giúp bot **phản ứng đúng tâm lý khách** thay vì ép đi theo kịch bản cứng nhắc.

Mô hình này tuân theo nguyên tắc **Hierarchical State Machine (HSM)** trong thiết kế phần mềm — cho phép xử lý các hành vi toàn cục (global behaviors) như "Hủy đơn" hay "Tìm cửa hàng" từ bất kỳ state nào mà không cần viết logic trùng lặp ở mỗi state.

---

## 6. So sánh: Bot Q&A vs Bot Funnel AI

| Tiêu chí | Bot Q&A truyền thống | Bot Funnel AI (Canifa) |
|----------|---------------------|----------------------|
| **Cách tiếp cận** | Hỏi gì đáp nấy | Dẫn dắt theo phễu bán hàng |
| **Nhận diện tâm lý** | ❌ Không | ✅ 5 Modes, chuyển đổi linh hoạt |
| **Upsell/Cross-sell** | ❌ Thủ công | ✅ Tự động qua vòng lặp Care → Consult |
| **Tool orchestration** | Gọi 1 tool/lượt | Gọi **song song** nhiều tools (Parallel Execution) |
| **Xử lý đổi ý** | ❌ Reset toàn bộ | ✅ Lùi về Mode phù hợp |
| **Cá nhân hóa** | ❌ Cùng kịch bản cho tất cả | ✅ Chiến thuật khác nhau mỗi Mode |
| **Hallucination** | ⚠️ LLM tự đoán | ✅ Dựa trên Tool output (RAG + DB) |

---

## 7. Tổng kết & Kết luận

Kiến trúc Journey Shopping mang lại 4 giá trị cốt lõi:

1. **Cá nhân hóa trải nghiệm:** Trả lời đúng tâm lý khách tại từng thời điểm. Khách lướt xem thì nhẹ nhàng, khách muốn chốt thì nhanh gọn.
2. **Tối ưu chốt sale:** Agent biết khi nào push sale (Closing), khi nào tư vấn nhẹ (Explore), khi nào upsell (Care).
3. **Quản lý context dễ dàng:** Tracking hành vi khách hàng → biết đang drop-off ở phễu nào → tối ưu prompt.
4. **Tăng giá trị đơn hàng:** Vòng lặp Care → Consult tạo cơ hội upsell/cross-sell tự nhiên.

---

## References

1. MasterOfCode (2025). *"Chatbot Statistics: Conversion Rates and Revenue Impact"* — chatbot conversion rates up to 70% in certain industries.
2. IBM Watson (2025). *"AI Chatbot Personalization"* — 71% consumers expect personalized experiences.
3. Medallia (2025). *"Personalization Impact on Brand Choice"* — 82% consumers say personalization drives brand choice.
4. McKinsey (2024). *"The Value of Personalization"* — 67% consumers frustrated by non-personalized experiences.
5. Envive.ai (2025). *"AI Upselling Statistics"* — 20-30% higher upsell rates with AI chatbots.
6. Zendesk (2025). *"Customer Experience Trends"* — 60% consumers say chatbots influence buying decisions.
7. Conversagent (2025). *"Average Order Value Impact"* — 20% increase in median order value.
8. State Machine Design Pattern for Chatbots — Raw.studio, GrowwStacks, PromptEngineering.org.
