Cho AI nhận ảnh mẫu và gửi đúng ảnh sản phẩm

Khách gửi một ảnh áo và hỏi “shop có kiểu này không?”. AI cần nhận ra chi tiết nhìn thấy, đối chiếu danh mục rồi gửi ảnh sản phẩm để khách so sánh. Khi khách đổi màu, ảnh phản hồi cũng phải đổi theo. Bài này hướng dẫn một cuộc tư vấn bằng hình ảnh với Mây Store.

Ví dụ dùng Mây Store, cửa hàng hư cấu. Dữ liệu và chính sách phục vụ thực hành; khi làm cho shop của bạn, thay bằng danh mục và chính sách đang áp dụng.

Xem cuộc tư vấn bằng hình ảnh

Số 1: ảnh khách đưa vào cùng yêu cầu tìm mẫu tương tự. Số 2: AI mô tả sơ mi tay dài màu xanh nhạt và gửi ảnh xanh của Mây Store. Nhấn ảnh để xem lớn.

Lượt này đã chạy trong Test run: câu hỏi không ghi sẵn màu, AI mô tả đúng chi tiết nhìn thấy và trả ảnh từ nguồn shop. Ảnh đầu vào dùng chính bộ demo để dễ đối chiếu; kết quả này chưa chứng minh khả năng tìm mọi mẫu áo từ ảnh bất kỳ. Các lượt trước từng bị hết thời gian và một lượt không đọc rõ ảnh; cần thử dữ liệu thực tế của shop trước khi giao trực.

Số 1: khách đổi màu và nói chưa mua. Số 2: AI gửi ảnh trắng thay cho ảnh xanh. Nhấn ảnh để xem lớn.

Lượt tiếp theo đã gửi đúng ảnh trắng, không xác nhận đặt mua. Hai ảnh trên là giao tiếp thực tế trong Test run; chưa phải bằng chứng trên Messenger hoặc Zalo.

Bắt đầu bằng ảnh của khách

Dùng ảnh sơ mi xanh nhạt của bộ demo để thực hành. Đây là ảnh AI minh họa, không phải hàng thật. Trong Test run, chọn Attach or paste a photo (Ctrl+V), tải ảnh lên và đợi ảnh thu nhỏ xuất hiện trước khi gửi câu hỏi:

Mình muốn tìm áo giống kiểu trong ảnh này. Bạn nhìn giúp màu và kiểu áo, rồi gửi ảnh mẫu tương tự ở Mây Store kèm giá nhé. Mình chỉ xem trước, chưa đặt mua.

Không ghi sẵn tên màu trong câu hỏi đầu: như vậy bạn mới kiểm tra được việc AI đọc ảnh. Trong prompt, bổ sung:

Khi khách gửi ảnh mẫu, mô tả ngắn kiểu dáng và màu nhìn thấy.
Không kết luận chất liệu, thương hiệu, size hoặc mã hàng chỉ từ ảnh.
Đối chiếu danh mục để gợi ý sản phẩm tương tự; giải thích điểm tương đồng.
Khi khách muốn xem, gửi ảnh của đúng sản phẩm/màu trong nguồn.
Khách đổi màu thì dùng yêu cầu mới nhất, không lặp lại ảnh cũ.

Ảnh giúp hiểu ý khách; danh mục mới cung cấp giá, chất liệu và biến thể. Khi áp dụng cho mỹ phẩm, có thể đọc thông tin nhãn nhìn rõ rồi đối chiếu sản phẩm; không suy thành phần hoặc hiệu quả từ màu vỏ hộp.

Chuẩn bị dữ liệu theo câu khách sẽ hỏi

Ba sản phẩm demo gồm hai áo sơ mi cotton/linen và một quần suông. Hai áo gần giống tên nhưng khác mã, chất liệu và giá. Mỗi mẫu có danh sách màu/size riêng.

Chia dữ liệu thành ba nơi:

Dữ liệu	Chuẩn bị ở đâu?	Vì sao?
Mã, tên, giá, biến thể và ảnh	Danh mục sản phẩm	AI cần tra đúng mặt hàng tại thời điểm khách hỏi
Bảng số đo và chính sách	Knowledge của AI	Giúp giải thích điều kiện áp dụng và cách chọn size
Khi nào tra, hỏi thêm, gửi ảnh hoặc chuyển người	Prompt	Quy định cách dùng dữ liệu trong từng tình huống

Không điền giá vào nhiều đoạn prompt. Khi giá thay đổi, các bản sao dễ khác nhau. Giữ cách tra cứu trong prompt và cập nhật giá tại nguồn sản phẩm.

Nhập mẫu cotton để AI có nguồn tra cứu

Mở Products → Add product, đặt tên [DEMO] Áo sơ mi Mây — cotton. Trong AI SALES ADVICE DATA:

• Material: 100% cotton.
• Fit / shape: dáng suông; hỏi khách thích vừa hay rộng và so với áo đang mặc vừa.
• Size guide: số đo thành phẩm, đơn vị cm. Size S: ngực 100/dài 66; M: 104/68; L: 108/70.
• Best for / recommendation notes: gợi ý dùng đi làm/đi học, hỏi màu/size và phân biệt cotton với linen; không thêm đặc tính hoặc ưu đãi chưa có nguồn.

(1) Chất liệu/phom; (2) bảng số đo; (3) ghi chú tư vấn. Nhấn ảnh để xem lớn.

Vì sao chuẩn bị riêng phần này? Prompt “tư vấn size phù hợp” chỉ nêu công việc. Bảng số đo và phom mới cung cấp căn cứ cho lời tư vấn. Nếu shop đổi sang áo ôm hoặc bảng đo cơ thể, cần sửa dữ liệu sản phẩm và Knowledge tương ứng; không giữ hướng dẫn so áo thành phẩm cho mọi bảng size.

Trong Product variants, dùng Add variant để tạo năm dòng. Mỗi dòng có SKU riêng, giá mẫu 320000:

SKU	Size	Color	Stock mẫu
MAY-SM01-W-S	S	Trắng	5
MAY-SM01-W-M	M	Trắng	8
MAY-SM01-W-L	L	Trắng	4
MAY-SM01-B-M	M	Xanh nhạt	6
MAY-SM01-B-L	L	Xanh nhạt	3

(1) Mỗi dòng là một tổ hợp có thật trong bộ mẫu; (2) tồn và giá riêng; (3) giá mẫu cha bằng VND.

Đặt giá mẫu cha Price 320000, Currency VND, SKU MAY-SM01, Unit chiếc. Bật Requires shipping và Stock tracking, nhập Stock quantity 26; kiểm tra Selling, chọn Save. Mở lại Edit để đối chiếu toàn bộ dữ liệu vừa nhập. Ảnh trên được chụp từ bản ghi đã mở lại.

Điều chỉnh cho shop của bạn: thay các dòng theo tổ hợp thực bán. Ví dụ có trắng S và xanh M không đồng nghĩa có xanh S. Mỗi giá/tồn phải khớp đúng SKU; tổng tồn trong ví dụ được nhập riêng, chưa có kiểm chứng trừ kho bằng đơn hàng.

Câu kiểm tra: “Cotton xanh nhạt size S còn không?” Trong lần thử, AI nói đúng bộ mẫu không có xanh S và gợi ý xanh M/L. Có thể hỏi tiếp “Đổi sang xanh M nhé” để đối chiếu tồn mẫu 6; kết quả câu trả lời đúng số chưa tự chứng minh Product Lookup đã được gọi, vì Steps của lượt kiểm tra chưa hiển thị bước lookup riêng.

Chuẩn bị ảnh để khách xem đúng màu

Bộ ảnh thực hành gồm cotton trắng, cotton xanh nhạt, linen be và quần đen. Đây là ảnh tạo bằng AI cho sản phẩm hư cấu của bài mẫu. Khi triển khai cho shop, dùng ảnh đúng hàng đang bán.

Gắn ảnh theo mẫu và màu: ba biến thể cotton trắng dùng ảnh trắng; hai biến thể cotton xanh dùng ảnh xanh. Size S/M/L có thể dùng chung ảnh khi chỉ minh họa kiểu dáng, nhưng bảng số đo vẫn phải có dữ liệu riêng. Không lấy ảnh để suy kích thước hay tồn hàng.

Vì sao cần quy tắc ảnh trong prompt? Khi khách đổi màu giữa cuộc trò chuyện, AI cần dùng lựa chọn mới. Chỉ dẫn “gửi ảnh sản phẩm” chưa nhắc rõ việc đối chiếu màu và nguồn ảnh.

Khi khách muốn xem ảnh, dùng ảnh gắn với đúng mẫu và màu mới nhất khách chọn.
Nếu chưa có ảnh đúng màu, nói rõ chưa có ảnh để gửi và đề nghị nhân viên hỗ trợ.
Không gửi ảnh màu khác rồi giới thiệu đó là màu khách yêu cầu.
Không suy size, giá hoặc tồn kho từ hình ảnh.

Áp dụng: shop có nhiều dung tích, bộ sản phẩm hoặc phiên bản cần bổ sung thuộc tính phân biệt tương ứng. Chuẩn bị ảnh trong nguồn mà công cụ gửi media sử dụng; chỉ thêm đường dẫn tải ảnh vào bài hướng dẫn chưa làm AI truy cập được ảnh.

Câu kiểm tra: “Cho xem cotton xanh nhạt”, rồi “Đổi sang trắng nhé”. Cần đối chiếu hai ảnh thực nhận và câu mô tả đi kèm; AI nói “đã gửi” chưa chứng minh tin có ảnh. Hai lượt Test run ở đầu bài đã hiển thị ảnh xanh rồi ảnh trắng; khi thay dữ liệu cho shop, hãy thử lại sau khi upload và cấu hình công cụ.

Tải hai ảnh cotton vào sản phẩm

Mở Products, chọn Edit ở sản phẩm cotton. Trong Images, nhấn Drag images here or click to select, chọn hai tệp cotton trắng và xanh nhạt. Form cho phép tối đa 10 ảnh, mỗi ảnh không quá 5 MB.

Chờ ảnh thu nhỏ xuất hiện, kiểm tra đúng hai màu rồi chọn Save. Mở lại Edit để chắc chắn ảnh vẫn có sau khi lưu. Trong ví dụ, ảnh trắng có nhãn Main và xuất hiện ở danh sách sản phẩm.

(1) Hai ảnh đã lưu; (2) vùng chọn thêm ảnh; (3) nút lưu sản phẩm. Ảnh chụp từ form mở lại sau khi lưu.

Gắn ảnh cho từng màu trong bảng biến thể

1. Sau khi ảnh của sản phẩm đã lưu, mở lại Edit. Nhấn chuột phải vào ảnh trắng và chọn Copy image link trong menu trình duyệt Edge.
2. Cuộn tới Product variants, dán URL vào cột Image của ba dòng trắng: MAY-SM01-W-S, MAY-SM01-W-M, MAY-SM01-W-L.
3. Sao chép link của ảnh xanh, dán vào hai dòng MAY-SM01-B-M và MAY-SM01-B-L.
4. Chọn Save, mở lại Edit và đối chiếu: ba dòng trắng dùng cùng URL trắng, hai dòng xanh dùng URL xanh khác biệt.

Chọn Copy image link, không chọn Copy image: cột Image cần địa chỉ ảnh. Lấy link của ảnh đã tải lên; đường dẫn như D:\\... trên máy không phải địa chỉ để AI hoặc người nhận truy cập.

Vì sao gắn theo từng dòng? Bộ ảnh ở đầu form thuộc mẫu cha. Gắn URL cho biến thể thể hiện rõ ảnh nào đi với màu khách chọn, kể cả khi ảnh Main là một màu khác. Mẫu thực hành đã lưu và mở lại để kiểm tra đủ năm URL; bước kiểm tra cuối vẫn là ảnh khách thực nhận khi yêu cầu một màu cụ thể.

Tạo AI riêng và lưu cách tư vấn

Trong AI Agent, tạo trợ lý tên E2E03 - Tư vấn Mây Store. Mô tả công việc: tra đúng sản phẩm/biến thể, gửi ảnh theo nhu cầu, giải thích chính sách và bàn giao.

Mở Prompt → Edit để nhập hướng dẫn tiếng Việt. Giữ AI ở Draft trong lúc chuẩn bị; kiểm tra Saved, tải lại và đọc lại nội dung.

(1) Draft; (2) vai trò và cách tư vấn; (3) Saved. Trạng thái này xác nhận prompt đã lưu, chưa chứng minh AI tư vấn đúng.

Vì sao prompt được chia như vậy?

1. Tra đúng nguồn trước khi báo giá

Tra danh mục bằng công cụ Product Lookup đã được cấu hình khi trả lời
sản phẩm, giá, biến thể hoặc tình trạng hàng.
Giữ mã sản phẩm để phân biệt các mẫu gần giống tên.

Vì sao: tên gọi của khách có thể thiếu chất liệu hoặc mã mẫu. Nếu AI chọn ngay một giá, khách dễ hiểu đó là giá của mọi mẫu cùng tên.

Áp dụng cho shop của bạn: chọn thông tin giúp phân biệt hàng: mã, dòng sản phẩm, dung tích, chất liệu hoặc kích thước. Chuẩn bị Product Lookup và danh mục trước khi thử; chỉ viết tên công cụ trong prompt chưa bật công cụ.

Câu thử: “Áo sơ mi Mây giá bao nhiêu?” Kết quả cần phân biệt hai mẫu cotton/linen bằng dữ liệu tìm được, rồi hỏi khách quan tâm mẫu nào.

2. Giữ thông tin khách đã nói

Dùng lại màu, size, chất liệu, số lượng và ngân sách khách đã nói.
Khi khách đổi lựa chọn, cập nhật theo thông tin mới nhất.
Kiểm tra đúng biến thể; mẫu cha có trong danh mục chưa chứng minh
biến thể khách chọn còn hàng.

Vì sao: một cuộc mua hàng thường có nhiều lượt đổi ý. Chỉ dẫn này giúp tránh gửi đúng tên áo nhưng sai màu/size, hoặc hứa có hàng từ thông tin mẫu cha.

Áp dụng: đổi màu/size thành các thuộc tính shop sử dụng. Nếu dữ liệu chưa có tồn theo biến thể, hướng dẫn AI nhờ nhân viên xác nhận, không suy số lượng.

Câu thử: khách chọn xanh M rồi đổi sang trắng L. Kiểm tra lời tư vấn, ảnh và bản tóm tắt đều dùng lựa chọn mới.

3. Dùng bảng số đo của đúng mẫu

Phân biệt số đo thành phẩm và số đo cơ thể.
Dùng đúng bảng của từng mã mẫu; không suy size từ cân nặng
hoặc dùng bảng size của mẫu khác.

Vì sao: áo cotton và linen demo có số đo khác nhau dù cùng ghi M. Một bảng size chung lấy từ preset không thể thay dữ liệu từng mẫu.

Áp dụng: ghi rõ đơn vị và cách đo trong Knowledge. Nếu shop dùng bảng số đo cơ thể, thay cách diễn giải cho đúng và nêu điều kiện chọn form. Với dữ liệu thiếu, giữ bước nhờ nhân viên kiểm tra.

Câu thử: “Mình 55 kg mặc size gì?” AI cần làm rõ mẫu và hướng dẫn so số đo; chưa đủ căn cứ để bảo đảm một size vừa.

4. Gửi ảnh đúng khi khách cần

Khi khách muốn xem ảnh, chỉ dùng ảnh đã gắn với đúng sản phẩm/màu
trong nguồn và hành động gửi media đã cấu hình.
Không tạo URL hoặc tự tạo ảnh làm ảnh sản phẩm thật.

Vì sao: một ảnh không đúng màu có thể khiến khách chọn sai. Việc gửi ảnh cần kết quả riêng, không chỉ một câu “mình gửi bạn ảnh”.

Áp dụng: chuẩn bị ảnh có tên dễ tìm, gắn đúng mẫu và kiểm tra kênh nhận được loại nội dung đó. Khi thiếu ảnh, AI cần nói rõ thay vì thay bằng ảnh gần giống.

Câu thử: xin ảnh cotton xanh nhạt. Kiểm tra ảnh thực sự xuất hiện trong hội thoại và đối chiếu mẫu/màu.

5. Phân biệt yêu cầu đổi hàng với quyết định chấp nhận

Trả lời đổi size theo điều kiện trong Knowledge, phân biệt yêu cầu
gửi tới shop với việc được chấp nhận đổi.
Khi khách báo lỗi, sai hàng hoặc yêu cầu hoàn tiền, ghi nhận vấn đề,
xin mã đơn nếu chưa có rồi chuyển nhân viên.

Vì sao: điều kiện thời gian mới là một phần của việc đổi hàng. Nhân viên còn kiểm tra tình trạng và hàng thay thế.

Áp dụng: thay số ngày, tình trạng hàng và người quyết định bằng quy trình shop. Nếu chưa có chính sách phí đổi hoặc hoàn tiền, ghi phần cần xác minh.

Câu thử: “Nhận áo 3 ngày, còn tem, chưa mặc, muốn đổi size.” AI giải thích điều kiện rồi tiếp nhận, chưa tự xác nhận đổi thành công.

6. Bàn giao có tóm tắt và kết quả

Tóm tắt tiếng Việt: vấn đề/mong muốn; sản phẩm và biến thể;
thông tin khách đã cung cấp; điểm cần kiểm tra;
cách liên hệ khách đồng ý.
Chỉ nói đã chuyển khi công cụ trả kết quả thành công.

Vì sao: nhân viên cần tiếp tục từ thông tin sẵn có. Tóm tắt giúp họ tránh bắt khách kể lại từ đầu; kiểm tra kết quả giúp biết yêu cầu đã tới nơi hay chưa.

Áp dụng: cấu hình Human Handoff và nơi tiếp nhận. Với shop chia nhóm bán hàng/hậu mãi, xác định cách phân công phù hợp trước khi đưa vào vận hành.

Câu thử: “Tôi muốn gặp nhân viên vì gửi sai màu.” Xem cả lời trả lời và hàng chờ/nhân viên nhận, không đánh giá chỉ từ lời AI nói.

Thêm chính sách và bảng size vào Knowledge

Mở Knowledge → Create Article. Nhập tên nguồn có ngày phiên bản và nội dung chính sách/bảng số đo. Sau + Add, kiểm tra đúng nguồn xuất hiện với Ready.

(1) Tên nguồn và phiên bản; (2) Ready. Nếu bảng chưa cập nhật sau khi lưu, tải lại và tìm tên nguồn trước khi thêm lần nữa.

Trong demo, chính sách cho phép gửi yêu cầu đổi size trong 7 ngày, với hàng chưa sử dụng/chưa giặt/còn tem và bao bì; nhân viên xác nhận. Phí đổi và hoàn tiền chưa có quy tắc được xác nhận. Prompt vì thế hướng AI chuyển những phần này cho nhân viên.

Cấu hình Product Lookup để AI tra sản phẩm

Trong Tools → Technical Configuration, mở configuration của Product Lookup. Với Mây Store:

1. Đặt Max results per lookup là 5. Đây là số kết quả trả về cho một lần tìm, giúp AI có vài lựa chọn để đối chiếu. Prompt vẫn cần hướng dẫn chỉ giới thiệu các mẫu phù hợp với nhu cầu khách.
2. Giữ Show Price bật để AI nhận được giá từ công cụ.
3. Chọn Save configuration, quay lại thẻ Product Lookup và bật công cụ. Mở lại cấu hình để đối chiếu giá trị.

(1) Số kết quả mỗi lần tra; (2) quyền nhận giá; (3) lưu cấu hình. Công cụ trong ảnh đã bật và hiển thị Ready.

Vì sao bật Show Price? Khách hỏi giá cần câu trả lời từ danh mục. Khi công cụ không cung cấp giá, AI phải nói chưa tra được hoặc chuyển nhân viên; không dùng giá nhớ từ lần hỏi trước để đoán.

Form này hiện có giới hạn kết quả và Show Price. Quy tắc mã MAY- trong prompt giúp định hướng tư vấn đúng cửa hàng, nhưng không phải bộ lọc quyền truy cập danh mục. Nếu workspace có nhiều nhóm sản phẩm, kiểm tra kết quả thực tế có thuộc Mây Store trước khi cho AI trực khách.

Trong Testing (Sandbox), chọn Test run preflight now. Preflight passed mới xác nhận công cụ/cấu hình và dữ liệu cơ bản sẵn sàng. Sau khi nhập sản phẩm, vẫn phải hỏi “Áo sơ mi Mây giá bao nhiêu?” và đối chiếu tên, mã, giá của cả hai mẫu.

Sửa cách diễn đạt sau khi thử

Ở câu thử hỏi giá cotton xanh M, AI trả đúng giá và tồn nhưng đưa mã nguồn [KB-187] vào lời trả lời, đồng thời gọi ảnh minh họa là “ảnh thật”. Vì vậy, bổ sung vào prompt:

Không đưa mã Knowledge, tên công cụ hoặc nhật ký nội bộ vào câu trả lời.
Diễn đạt thông tin bằng tên sản phẩm, mã hàng và điều kiện dễ hiểu.
Gọi ảnh là “ảnh sản phẩm trong danh mục”. Riêng bộ thực hành Mây Store
dùng ảnh AI minh họa sản phẩm hư cấu; không gọi là ảnh chụp thật.
Nếu khách hỏi nguồn ảnh, nói rõ đây là ảnh minh họa của bộ demo.

Vì sao: khách cần nhận diện món hàng và hiểu chính xác ảnh thể hiện điều gì. Mã nguồn Knowledge không giúp khách chọn mua; ảnh minh họa không chứng minh diện mạo của hàng thực nhận.

Áp dụng cho shop của bạn: giữ mã SKU để khách xác định hàng, thay quy tắc nguồn ảnh theo bộ ảnh thật của shop. Nếu dùng cả ảnh chụp và ảnh phối cảnh, đánh dấu nguồn từng loại trước khi hướng dẫn AI diễn giải. Không áp câu “ảnh AI” cho mọi ảnh của doanh nghiệp.

Câu thử: hỏi lại giá rồi hỏi “Đây là ảnh chụp thật hay ảnh minh họa?”. Đối chiếu câu trả lời với nguồn ảnh đã chuẩn bị; không chỉ kiểm tra prompt có chứa câu cấm hay chưa.

Trong lần thử tiếp theo, khách đổi sang xanh nhạt size S và hỏi nguồn ảnh. AI xác định chưa có xanh S, nêu các lựa chọn xanh M/L có trong danh mục và trả lời đây là ảnh AI minh họa của bộ demo. Kết quả này kiểm tra được cách hiểu biến thể và giải thích nguồn ảnh; cần xin ảnh ở lượt tiếp theo để kiểm tra việc gửi ảnh thực tế.

Kiểm tra đổi màu và ảnh trả về

Tiếp tục hội thoại bằng câu: “Vậy đổi sang cotton trắng size L, một chiếc nhé. Cho mình xem ảnh đúng màu trắng và nhắc lại giá, còn hàng không. Mình chưa đặt mua.”

1. Đối chiếu lựa chọn mới là trắng L, không còn xanh M/S.
2. Kiểm tra giá 320.000đ/chiếc, tồn mẫu 4 chiếc và cách giải thích nguồn ảnh.
3. Mở ảnh trong phản hồi để nhìn rõ màu và kiểu áo, đối chiếu với ảnh trắng đã tải vào sản phẩm.

(1) Yêu cầu mới; (2) màu, size, giá và tồn tương ứng; (3) ảnh trắng mở được trong Test run. Nhấn ảnh để xem lớn.

Lần thử này ban đầu báo Error signal timed out. Sau khi tải lại Builder và mở Test run, lịch sử có phản hồi đúng và ảnh mở được. Vì vậy đã kiểm tra được nội dung lưu trong Test run; cần tiếp tục kiểm tra độ ổn định và cách ảnh xuất hiện trên kênh khách dùng trước khi giao trực. Không gửi lại ngay một yêu cầu có hành động khi chưa kiểm tra kết quả cũ.

Prompt đầy đủ để thực hành

Bản dưới đây dùng cho cửa hàng hư cấu Mây Store. Trước khi sao chép vào AI của bạn, thay tên, nguồn danh mục, chính sách và cách tiếp nhận theo các phần giải thích phía trên. Những chỉ dẫn gửi ảnh và bàn giao cần công cụ tương ứng; bản mẫu chưa được kiểm chứng trọn luồng trên chat.

VAI TRÒ
Bạn là trợ lý tư vấn của Mây Store, cửa hàng hư cấu dùng trong tài liệu thực hành.
Giúp khách tìm đúng sản phẩm, hiểu lựa chọn và chuyển nhu cầu rõ ràng cho nhân viên.
Trả lời tiếng Việt thân thiện, xưng “mình”, gọi khách là “bạn”. Trả lời câu hỏi chính trước; mỗi lượt chỉ hỏi tối đa hai thông tin còn thiếu có liên quan.


NGUỒN SẢN PHẨM VÀ CHÍNH SÁCH
Tra danh mục bằng công cụ Product Lookup đã được cấu hình khi trả lời sản phẩm, giá, biến thể hoặc tình trạng hàng. Giữ mã sản phẩm để phân biệt các mẫu gần giống tên.
Chỉ tư vấn sản phẩm thuộc Mây Store có mã bắt đầu MAY-; nếu nguồn không có hoặc công cụ lỗi, nói rõ chưa tra được, không thay bằng sản phẩm của cửa hàng khác.
Dùng Knowledge của Mây Store cho chính sách và bảng số đo. Khi có dữ liệu mâu thuẫn, nói rõ phần cần nhân viên kiểm tra; không tự chọn thông tin có lợi nhất để chốt khách.
Giá tính theo đơn vị trong nguồn. Không tự thêm giảm giá, miễn ship, quà tặng, trả góp, ngày giao hoặc cam kết còn hàng. Khách yêu cầu một ưu đãi không có nghĩa shop đã chấp nhận.


TÌM ĐÚNG MẪU VÀ BIẾN THỂ
Nếu có nhiều sản phẩm cùng tên, giới thiệu ngắn điểm khác nhau từ nguồn và hỏi khách muốn mẫu nào trước khi chốt lựa chọn.
Dùng lại màu, size, chất liệu, số lượng và ngân sách khách đã nói. Khi khách đổi lựa chọn, cập nhật theo thông tin mới nhất, nhắc lại phần đổi nếu cần.
Kiểm tra đúng biến thể. Mẫu cha có trong danh mục chưa chứng minh biến thể khách chọn còn hàng.
Nếu không có size/màu cần tìm, nói rõ chưa thấy trong dữ liệu. Chỉ đưa lựa chọn thay thế đã tra được và hỏi khách có muốn xem; không tự nhận đặt trước.
Không bắt buộc số điện thoại, email hoặc địa chỉ để trả lời giá, chất liệu hay xem mẫu.


TƯ VẤN SIZE VÀ GỬI ẢNH
Phân biệt số đo thành phẩm và số đo cơ thể. Dùng đúng bảng của từng mã mẫu; không suy size từ cân nặng hoặc dùng bảng size của mẫu khác.
Gợi ý khách so số đo với chiếc áo đang mặc vừa; không bảo đảm vừa tuyệt đối. Khi thiếu bảng số đo, nhờ nhân viên kiểm tra.
Khi khách muốn xem ảnh, chỉ dùng ảnh đã gắn với đúng sản phẩm/màu trong nguồn và hành động gửi media đã cấu hình. Không tạo URL hoặc tự tạo ảnh làm ảnh sản phẩm thật.
Nếu thiếu ảnh đúng màu hoặc gửi lỗi, nói rõ chưa gửi được ảnh phù hợp. Không thông báo đã gửi khi chưa có kết quả thành công.


CHÍNH SÁCH VÀ TIẾP NHẬN NHU CẦU
Trả lời đổi size theo điều kiện trong Knowledge, phân biệt yêu cầu gửi tới shop với việc được chấp nhận đổi.
Khi khách báo lỗi, sai hàng hoặc yêu cầu hoàn tiền, ghi nhận vấn đề, xin mã đơn nếu chưa có rồi chuyển nhân viên. Không tranh cãi, quy lỗi hoặc hứa hoàn tiền khi chưa xác nhận.
Khi khách muốn mua, tóm tắt đúng mã, tên, màu, size, số lượng và phần còn cần xác nhận. Chỉ xin cách liên hệ khi cần tiếp nhận và khách đồng ý; có thể tiếp tục trong chat.
Demo này không tự tạo đơn hàng, booking, QR thanh toán, giao dịch hay vận đơn. Không nói đã giữ hàng, đã thu tiền hoặc đã tạo đơn. Nhân viên xử lý bước tiếp theo.


BÀN GIAO
Khi khách muốn gặp người thật, có khiếu nại hoặc thiếu dữ liệu để đáp ứng nhu cầu, dùng hành động bàn giao đã cấu hình.

ĐỌC ẢNH KHÁCH VÀ GỬI MẪU
Khi khách gửi ảnh, mô tả kiểu dáng và màu nhìn thấy. Không suy chất liệu, size hoặc mã hàng chỉ từ ảnh. Nếu ảnh tương tự sơ mi dài tay xanh nhạt của bộ demo, có thể giới thiệu MAY-SM01 là lựa chọn tương tự; không khẳng định cùng sản phẩm chỉ từ hình.
Khi khách chỉ hỏi hình ảnh, dùng trực tiếp các nguồn dưới đây, không bắt buộc tra giá/tồn nếu họ không hỏi. Giá và tồn vẫn theo nguồn danh mục khi khách cần.
Ảnh MAY-SM01 xanh nhạt (AI minh họa demo), dùng khi khách muốn xem xanh hoặc mẫu tương tự sơ mi xanh:
[ACTION:SEND_IMAGE url="https://cdn.trolypage.com/product-images/1/8Nb9H82AixedRop5GcIFxBixgp842gD4QHmHffuc.png" caption="may-sm01-blue-front.png"]
Ảnh MAY-SM01 trắng (AI minh họa demo), dùng khi khách đổi sang trắng:
[ACTION:SEND_IMAGE url="https://cdn.trolypage.com/product-images/1/N8nF9My7HNoOc738lSGPZCafzvMbGKS7u9cBROev.png" caption="may-sm01-white-front.png"]
Chỉ gửi ảnh đúng màu khách yêu cầu mới nhất, nói rõ là ảnh AI minh họa demo. Không tạo đơn vì khách xin ảnh.

Điều chỉnh quy trình cho shop của bạn

Ví dụ: shop nhận đặt trước khi hết size

Mây Store trong ví dụ chỉ tư vấn các biến thể tra được. Nếu shop của bạn nhận đặt trước, trước tiên cần xác định mẫu nào được nhận, thời gian dự kiến lấy từ đâu và ai xác nhận. Một câu “cứ nhận đặt trước” sẽ bỏ qua những điều kiện này.

Thay đoạn xử lý thiếu biến thể bằng chỉ dẫn phù hợp với quy trình đã có:

Khi chưa có biến thể khách cần, nói rõ kết quả vừa tra được.
Chỉ giới thiệu nhận yêu cầu đặt trước khi nguồn của shop xác nhận
mẫu đó được nhận đặt trước. Hỏi khách có muốn nhân viên kiểm tra không.
Nếu khách đồng ý, tóm tắt mã mẫu, màu, size và số lượng mong muốn
để chuyển nhân viên. Giữ nguyên các thông tin khách đã cung cấp.
Chưa xác nhận còn hàng, đã giữ hàng hoặc ngày giao trước khi có
kết quả xác nhận tương ứng. Không yêu cầu khách thanh toán ở bước này.

Vì sao đổi như vậy? Khách có thêm một lựa chọn khi thiếu size; nhân viên nhận được yêu cầu đủ thông tin để kiểm tra. Việc khách đồng ý chờ chưa có nghĩa shop đã nhận được hàng hoặc giữ hàng cho khách.

Cần sửa cùng prompt: bổ sung chính sách đặt trước trong Knowledge, chỉ rõ những mẫu áp dụng và nơi nhân viên tiếp nhận. Nếu danh mục chỉ có tồn hiện tại, không diễn giải số tồn bằng 0 thành “sắp về hàng”. Cấu hình hành động bàn giao trước khi thử nhánh chuyển người.

Kiểm tra bằng ba lượt:

Khách nói	Kết quả cần thấy
“Cotton xanh size S có không?”	Tra đúng biến thể; không lấy tồn xanh M để trả lời xanh S
“Nếu chưa có thì đặt trước giúp mình hai chiếc”	Đối chiếu chính sách của mẫu; hỏi hoặc tiếp nhận theo điều kiện, chưa báo đã đặt thành công
“Thôi đổi sang trắng L, một chiếc”	Bản tóm tắt cuối dùng trắng L, số lượng 1; không giữ yêu cầu xanh S, số lượng 2

Nếu shop không nhận đặt trước, giữ quy tắc hiện tại và chỉ đề nghị mẫu thay thế đã tra được. Không thêm nhánh này vào prompt chỉ vì ví dụ có sẵn.

Khi shop thay đổi	Sửa dữ liệu/cấu hình	Sửa chỉ dẫn và hỏi thử
Thêm màu hoặc size	Danh mục và ảnh của biến thể	Hỏi đúng biến thể mới, đối chiếu ảnh/giá/tồn
Có bảng số đo mới	Knowledge đúng mã và phiên bản	Hỏi cùng số đo ở hai mẫu, kiểm tra AI phân biệt được
Đổi chính sách đổi hàng	Điều kiện, thời hạn và nơi tiếp nhận	Thử trường hợp trong/ngoài thời hạn và hàng không đủ điều kiện
Muốn tiếp nhận nhu cầu mua chi tiết hơn	Trường cần lưu và công cụ tiếp nhận	Hỏi từng phần thiếu; thử khách đổi lựa chọn ở lượt cuối