BỘ CHÂN DUNG NGƯỜI DÙNG – END USER

Mã tài liệu:	EZD-PJT-PER	Phiên bản:	1.0
Ngày hiệu lực:	05/09/2025	Người soạn:	Stephen
Người phê duyệt:	Stephen	Trang:	1/3

1.0 MỤC ĐÍCH

Tài liệu này mô tả chi tiết chân dung của người dùng cuối mục tiêu cho sản phẩm EZD AI Booth trong giai đoạn MVP. Chân dung này là nền tảng cho mọi quyết định về thiết kế trải nghiệm, tính năng và kịch bản tương tác, đảm bảo sản phẩm giải quyết đúng vấn đề cốt lõi của người dùng.

2.0 PHẠM VI

Persona chính: “Chị An” – đại diện nhóm người dùng cuối tại TTTM.
Persona thứ cấp (Placeholder): “Anh Phong” – đại diện nhóm khách hàng doanh nghiệp (Tenant), cụ thể là Giám đốc Marketing/Quản lý TTTM.

Ghi chú Chiến lược: Tại sao chỉ tập trung vào một Persona cho MVP?

Việc chỉ tập trung vào một chân dung người dùng duy nhất ("Chị An") là một quyết định có chủ đích nhằm tối đa hóa cơ hội thành công cho MVP. Lý do bao gồm:

Tập trung vào Giả định Cốt lõi: Mục tiêu chính là kiểm chứng "Giả định về Giá trị cho Người dùng". "Chị An" đại diện cho phân khúc có khả năng thành công cao nhất. Nếu không chinh phục được chị, chúng ta khó có thể chinh phục được các nhóm phức tạp hơn.
Phù hợp với Phạm vi Hẹp: Trải nghiệm được thiết kế riêng cho "Chị An" sẽ giải quyết tốt nhất bài toán cốt lõi trong phạm vi chức năng giới hạn của MVP.
Tối ưu Hóa Quy trình: Đảm bảo Giai đoạn 1 (Khám phá & Định hình) hoàn thành đúng thời hạn 1 tuần như quy trình EZD-QMS-P01 đã đề ra.

MVP tập trung kiểm chứng giả định giá trị người dùng (Chị An). Persona thứ cấp (Anh Phong) hỗ trợ kiểm chứng giả định giá trị kinh doanh, liên quan trực tiếp tới Dashboard adoption & LOI.

3.0 CHI TIẾT CHÂN DUNG NGƯỜI DÙNG

3.1 Persona: "Chị An - Người Mua Sắm Thông Minh"

"TTTM rộng quá, nhiều khi chỉ muốn tìm một cửa hàng thôi mà đi lòng vòng mất cả thời gian."

Thông tin Chung	Chi tiết
Tuổi	30
Nghề nghiệp	Nhân viên văn phòng
Trình độ công nghệ	Thành thạo, sử dụng smartphone hàng ngày cho mọi việc từ giao tiếp, giải trí đến tìm kiếm thông tin.
Thói quen	Ghé TTTM định kỳ để mua sắm, giải trí và ăn uống.
Chỉ số Hành vi (Định lượng)	Ghé TTTM 2–3 lần/tháng, mỗi lần có nhu cầu tìm kiếm ít nhất 2–3 thông tin (đường đi, khuyến mãi, sản phẩm mới).

Bối cảnh & Kịch bản sử dụng điển hình:

Chị An đang ở Tầng 1 của TTTM Saigon Centre vào chiều thứ Bảy. Sau khi ăn trưa, chị muốn tìm cửa hàng Uniqlo để mua một chiếc áo mới. Chị không chắc Uniqlo ở tầng nào và ở phía nào của TTTM. Xung quanh khá đông đúc, và chị không thấy nhân viên an ninh hay quầy thông tin ở gần đó. Chị có thể mở điện thoại ra tìm, nhưng cảm thấy hơi bất tiện vì phải gõ chữ và tìm kiếm giữa nhiều thông tin.

Yếu tố Tâm lý & Hành vi	Mô tả chi tiết
Mục tiêu (Goals)	* Hiệu quả: Tìm được thông tin (đường đi, khuyến mãi) một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể. * Trải nghiệm: Mong muốn một trải nghiệm mua sắm hiện đại, tiện lợi và không gặp trở ngại. * Giá trị: Không bỏ lỡ các chương trình giảm giá hoặc ưu đãi hấp dẫn tại các cửa hàng chị quan tâm.
Điểm khó khăn (Frustrations)	* Mất phương hướng: Cảm thấy lạc lõng và tốn thời gian khi tìm đường trong một không gian rộng lớn, phức tạp. * Thiếu hỗ trợ tức thì: Ngại hỏi nhân viên hoặc khó tìm thấy người hỗ trợ khi cần gấp. * Quá tải thông tin: Cảm thấy phiền phức khi phải sử dụng app điện thoại riêng của TTTM (nặng máy, ít dùng) hoặc tìm trên Google và phải lọc nhiều thông tin không liên quan.
Động lực (Motivations)	* Sự tiện lợi: Sẵn sàng thử các giải pháp công nghệ mới nếu nó giúp chị tiết kiệm thời gian và công sức. * Sự thú vị: Bị thu hút bởi các trải nghiệm mới mẻ, độc đáo, khác biệt so với các TTTM khác. * Sự thông thái: Muốn cảm thấy mình là một người tiêu dùng thông minh, luôn nắm bắt được các thông tin và ưu đãi tốt nhất.
Hành vi Kỹ thuật số & Bối cảnh Xã hội (Digital Behavior & Social Context)	* Cởi mở với công nghệ: Không ngần ngại tương tác với các máy bán hàng tự động, kiosk check-in... * Hơi e ngại ban đầu: Có thể cảm thấy hơi ngại ngùng khi là người đầu tiên nói chuyện với một nhân vật ảo ở nơi công cộng. Tuy nhiên, nếu thấy có người khác đang sử dụng, chị sẽ sẵn lòng thử ngay. * Ưu tiên sự riêng tư & ẩn danh: Sẽ không sẵn lòng cung cấp các thông tin cá nhân nhạy cảm. Hành vi này hoàn toàn phù hợp với chính sách bảo mật hiển thị tại booth (chỉ thu thập văn bản hội thoại ẩn danh, không thu video/giọng nói gốc).

3.2 Nhu cầu Đặc biệt & Môi trường Sử dụng (Accessibility & Usage Context)

EZD AI Booth được đặt trong môi trường trung tâm thương mại đông đúc, với nhiều tiếng ồn, ánh sáng phức tạp và người dùng đa dạng. Vì vậy, cần đảm bảo các tiêu chuẩn cơ bản về Khả năng Tiếp cận (Accessibility - Ally):

Thị giác:
Cỡ chữ tối thiểu trên màn hình hiển thị ≥ 18pt.
Độ tương phản màu chữ/nền tuân thủ WCAG 2.1 (tối thiểu 4.5:1).
Sử dụng icon/trực quan thay cho chỉ chữ trong các hướng dẫn quan trọng.
Thính giác & Âm thanh:
Âm lượng mặc định của Avatar AI đạt ~65–70 dBA ở khoảng cách 1m, nhưng không vượt quá 80 dBA.
Cung cấp tùy chọn “Chạm để nghe lại” để lặp lại nội dung thoại trong môi trường ồn.
Tốc độ nói của AI ~140–160 từ/phút, rõ ràng, tránh đọc nhanh.
Môi trường đông đúc:
Kích hoạt chế độ phụ đề tự động (caption) trên màn hình khi mức ồn nền vượt ngưỡng 75 dBA.
Avatar sử dụng cử chỉ và biểu cảm thị giác (vẫy tay, chỉ đường trên màn hình) để bổ trợ cho lời nói.

3.3 Persona Thứ cấp (Placeholder): "Anh Phong – Giám đốc Marketing TTTM"

“Tôi cần chứng minh với ban giám đốc rằng TTTM thực sự hiểu khách hàng và đang có dữ liệu để tối ưu trải nghiệm & doanh thu.”

Thông tin Chung	Chi tiết
Tuổi	38
Nghề nghiệp	Giám đốc Marketing / Quản lý Vận hành TTTM
Trình độ công nghệ	Thành thạo công cụ số, quen dùng dashboard, báo cáo dữ liệu.
Thói quen công việc	Báo cáo hàng tuần cho Ban Giám đốc, giám sát các chiến dịch marketing, tìm insight khách hàng.

3.3.1 Mục tiêu (Goals)

Tăng khách và giữ chân khách hàng (traffic, dwell time, return rate).
Hiểu hành vi người dùng tại TTTM: tìm gì nhiều nhất, khuyến mãi nào hiệu quả.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu: phân bổ ngân sách, tối ưu layout cửa hàng, chiến dịch marketing.
Nâng tầm hình ảnh TTTM với truyền thông: “điểm nhấn công nghệ mới lạ”.

3.3.2 Nỗi đau (Pain Points)

Thiếu dữ liệu hành vi chi tiết: chỉ biết doanh thu tổng, không biết khách “muốn gì, hỏi gì”.
Khó chứng minh hiệu quả chiến dịch marketing (ROI mơ hồ).
Các quyết định chiến lược còn cảm tính, thiếu bằng chứng định lượng.
Bỏ lỡ cơ hội (“white space”) vì không phát hiện kịp nhu cầu khách.

3.3.3 Điều cần thấy trên Dashboard để “Wow”

Top 10 câu hỏi phổ biến nhất (ví dụ: “Uniqlo ở đâu?”, “Có khuyến mãi gì?”).
Heatmap theo ngày/giờ: cho thấy giờ cao điểm và chủ đề khách quan tâm.
Xu hướng nổi bật (Trending): highlight nhu cầu tăng bất thường (ví dụ: “hỏi về khu vui chơi trẻ em tăng 200% cuối tuần”).
Tỷ lệ hài lòng (👍/👎): chỉ số trải nghiệm khách hàng.
So sánh trước/sau sự kiện: minh chứng tác động của các chiến dịch marketing.

Dashboard phải trực quan, đơn giản, tạo ra giá trị “dữ liệu chưa từng có trước đây”.

4.0 HÀNH TRÌNH VI MÔ (MICRO-JOURNEY)

Với “Anh Phong”, micro-journey sẽ được phát triển trong tài liệu EZD-PJT-JNY (Journey Map) và EZD-PJT-FLW (User Flow) ở bước tiếp theo.

4.1 Micro-Journey: Chị An (Người dùng cuối)

4.1.1 Kịch bản Thành công (Happy Path)

graph TD
    A(ONB-01: Bị thu hút bởi Avatar) --> B(OBS-01: Tiến lại gần);
    B --> C(ASK-01: Hỏi 'Uniqlo ở đâu?');
    C --> D(ANS-01: AI trả lời & chỉ đường);
    D --> E(SUG-01: AI gợi ý khuyến mãi);
    E --> F(EXIT-01: Hài lòng & rời đi);

4.1.2 Kịch bản Thất bại (Fail Path) & Trạng thái Cảm xúc

graph TD
    A(OBS-01: Tiến lại gần) --> B(ASK-00: Hỏi câu ngoài phạm vi);
    B --> C(RES-00: AI xử lý & không tìm thấy thông tin);
    C --> D(ERR-01: AI trả lời trung thực);
    D --> E(SCOPE-REMIND: AI định hướng lại);
    E --> F(RETRY-01: Người dùng hiểu và hỏi lại);

Mục tiêu Kiểm thử (Test Objective):
- Định nghĩa Telemetry: Cần log 2 events: fail_out_of_scope (khi AI trả lời theo kịch bản ERR-01) và retry_in_scope_within_60s (khi người dùng hỏi lại câu hợp lệ trong 60 giây tiếp theo).
- Mỗi event phải kèm: session_id, scope_tag (vd: floor:T1, topic:promo)
- Metric: retry_rate = COUNT(retry_in_scope_within_60s WHERE same session_id) / COUNT(fail_out_of_scope)
- Guardrails:
  - session_timeout = 90s không hoạt động → kết thúc phiên
  - window_retry = 60s kể từ ERR-01
- Tiêu chí Chấp nhận: retry_rate trung bình ngày phải ≥70% trong 3 ngày liên tiếp tại địa điểm thử nghiệm.

Bảng ánh xạ mã bước ↔ sự kiện log (Trace Mapping Table)

Step Code	Tên sự kiện log (Event Name)	Trường dữ liệu bắt buộc
ONB-01	avatar_wake_impression	session_id, tenant_id, booth_id
OBS-01	approach_detected	session_id, booth_id, sensor_type
ASK-01	ask_in_scope	session_id, scope_tag, utterance_text
ASK-00	ask_out_of_scope (fail_out_of_scope)	session_id, scope_tag, utterance_text
RES-00	kb_miss_resolved=false	session_id
ERR-01	oos_response_shown	session_id, response_template_id
SCOPE-REMIND	scope_reminder_shown	session_id, scope_tag
RETRY-01	retry_in_scope_within_60s	session_id, scope_tag, utterance_text

4.1.3 Ràng buộc Nội dung Thoại (Voice & Tone Constraints)

Ví dụ nhanh - ✅ Tốt (≤14 từ): "Em xin lỗi ạ, thông tin này em chưa có." - ✅ Tốt + phạm vi: "Hiện em chỉ có thông tin vị trí và khuyến mãi ở Tầng 1." - ✅ Tốt + mời gọi: "Anh/chị muốn em chỉ đường đến cửa hàng nào ở Tầng 1 không ạ?"

❌ Tránh: "Do database chưa được cập nhật nên hệ thống không thể truy vấn." (thuật ngữ)
❌ Tránh: Câu xin lỗi dài, vòng vo >14 từ.

[!] QUAN TRỌNG: Nội dung thoại cho kịch bản thất bại (Fail Path) phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc sau để đảm bảo retry_rate ≥70%:

Câu xin lỗi (ERR-01): Phải dưới 14 từ, giọng điệu trung thực, không dùng thuật ngữ kỹ thuật (VD: "cơ sở dữ liệu", "thuật toán").

Câu định hướng lại (SCOPE-REMIND): Phải nêu rõ 2 yếu tố trong phạm vi kiến thức: chủ đề ("vị trí", "khuyến mãi") và không gian ("tại Tầng 1").

Câu mời gọi (Call to Action): Phải kết thúc bằng một câu hỏi mời gọi trực tiếp để khuyến khích người dùng thử lại. (VD: "Anh/chị có muốn em chỉ đường đến cửa hàng nào tại Tầng 1 không ạ?").

4.2 Micro-Journey: Anh Phong (Tenant Dashboard)

Micro-journey cho Anh Phong sẽ được phát triển trong tài liệu EZD-PJT-JNY và EZD-PJT-FLW.

5.0 LIÊN KẾT ĐỊNH LƯỢNG VỚI CHỈ SỐ THÀNH CÔNG MVP (Quantitative Link to MVP Success Metrics)

Chị An: Liên kết trực tiếp với KPI >50 tương tác/ngày.
Anh Phong: Liên kết với KPI “Dashboard adoption” → cơ sở cho LOI.

Persona	KPI Link	Chỉ số đo lường
Chị An	Tương tác người dùng	>50 lượt/ngày
Anh Phong	Dashboard adoption	≥80% active tenants, ≥1 báo cáo/tuần

Phần này trực quan hóa mối liên hệ giữa hành vi của một người dùng đơn lẻ và mục tiêu kinh doanh tổng thể của MVP, giúp các bên liên quan thấy rõ con đường đi đến thành công.

Chỉ số Tương tác Người dùng Cần đạt: > 50 lượt tương tác/ngày (Tham chiếu: EZD-MVP-SPEC, mục 8.1.2).

Bảng tính toán từ Persona đến KPI

Diễn giải	Số liệu từ Persona	Phép tính	Kết quả Dự phóng
1. Tương tác / người / tháng	~2.5 lần ghé TTTM/tháng ~2.5 câu hỏi/lần	`2.5 * 2.5`	~6.25 tương tác/tháng
2. Số người dùng cần / tháng	1500 tương tác/tháng (KPI)	`1500 / 6.25`	~240 người
3. Số người dùng cần / ngày	240 người/tháng	`240 / 30 ngày`	~8 người/ngày

Kết luận: Để đạt được mục tiêu >50 tương tác/ngày, chúng ta cần thu hút và khiến ít nhất 8 người dùng có hồ sơ tương tự Chị An tương tác thành công với booth mỗi ngày. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của vị trí đặt booth và kịch bản onboarding.

Đối với “Anh Phong”, KPI link sẽ xuất hiện trong Dashboard adoption & Partner validation (LOI).

6.0 BẢNG THUẬT NGỮ (GLOSSARY)

Thuật ngữ	Định nghĩa
Tương tác (Interaction)	Một phiên hội thoại hoàn chỉnh của một người dùng, bắt đầu từ lúc người dùng hỏi câu đầu tiên cho đến khi kết thúc (rời đi hoặc không hỏi nữa sau một khoảng thời gian chờ). Một tương tác có thể bao gồm nhiều lượt hỏi.
Lượt hỏi (Query/Utterance)	Một câu hỏi hoặc một yêu cầu đơn lẻ mà người dùng nói với AI Booth.
Fail Path (Ngoài phạm vi)	Kịch bản xảy ra khi người dùng hỏi một câu mà AI hiểu được, nhưng không có thông tin trả lời trong cơ sở kiến thức (Knowledge Base) đã được nạp sẵn. Đây là một tình huống dự kiến, không phải là lỗi kỹ thuật.
Retry Rate	Tỷ lệ người dùng quay lại hỏi một câu hợp lệ trong vòng 60 giây sau khi gặp tình huống ngoài phạm vi (Fail Path). Được tính bằng công thức: `COUNT(retry_in_scope_within_60s WHERE same session_id) / COUNT(fail_out_of_scope)`. Chỉ số này dùng để đánh giá hiệu quả xử lý kịch bản thất bại.
Session	Chuỗi tương tác của một người dùng trong ~90s.
Telemetry Event	Dữ liệu log sinh ra từ hành vi người dùng/tenant.
Happy Path	Luồng tương tác thành công, không gián đoạn.
Tenant adoption	Tỷ lệ tenant sử dụng dashboard tích cực (≥80%).
Dashboard adoption	≥80% active tenants, ≥1 báo cáo/tuần.
LOI (Letter of Intent)	Văn bản đối tác tiên phong ký xác nhận giá trị kinh doanh.

7.0 BIỂU MẪU KIỂM TRA & PHÊ DUYỆT (THEO ISO 9001)

Mã biểu mẫu:	EZD-CHK-PER-V1	Phiên bản:	1.0
Dành cho sản phẩm:	EZD-PJT-PER	Người kiểm tra:	Stephen

STT	Tiêu chí Kiểm tra	Tiêu chí Chấp nhận (Acceptance Criteria)	Nguồn tham chiếu	Kết quả
1	Tính đầy đủ Nhân khẩu học	Chân dung có đủ các thông tin: Tuổi, Nghề nghiệp, Trình độ công nghệ, Thói quen và ít nhất 1 chỉ số định lượng.	EZD-QMS-P01, 5.1	[ ] ✔ / [ ] ✘
2	Liên kết Chính sách Bảo mật	Mục "Hành vi Xã hội" phải có dòng đối chiếu với chính sách bảo mật hiển thị tại booth.	EZD-MVP-SPEC, 6.1	[ ] ✔ / [ ] ✘
3	Tính toàn diện của Journey	Sơ đồ journey phải được mã hóa các bước (để trace log) và có mục tiêu kiểm thử (metric) cho cả luồng thành công và thất bại.	EZD-MVP-SPEC, 4.2	[ ] ✔ / [ ] ✘
4	Ràng buộc Voice & Tone	Phải có một box định nghĩa rõ các quy tắc về nội dung thoại cho kịch bản thất bại.	UX Best Practices	[ ] ✔ / [ ] ✘
5	Tính đo lường được (KPI Link)	Phải có mục phân tích và bảng tính toán trực quan, kết nối hành vi của persona với KPI của MVP.	EZD-MVP-SPEC, 8.1.2	[ ] ✔ / [ ] ✘
6	Tính rõ ràng của Thuật ngữ	Phải có mục Glossary định nghĩa các thuật ngữ chính (Tương tác, Lượt hỏi, Fail Path) để tránh hiểu sai khi audit.	EZD-QMS-P01, 3.0	[ ] ✔ / [ ] ✘
7	Accessibility (Ally) cơ bản	Quy định tối thiểu về cỡ chữ, tương phản, âm lượng TTS và tốc độ nói phù hợp không gian ồn.	UX Guidelines	[ ] ✔ / [ ] ✘
Kết luận				Phê duyệt / Yêu cầu chỉnh sửa