Data Collection - Thu thập và phân tích dữ liệu chat Zalo với n8n

Tổng quan

Zalo chứa một kho dữ liệu khổng lồ về khách hàng: nhu cầu, thắc mắc, phản hồi, và hành vi mua hàng. Tuy nhiên, dữ liệu này thường bị bỏ quên hoặc nằm rải rác trong các đoạn chat.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xây dựng hệ thống Data Collection & Analytics để biến dữ liệu chat thô thành insights giá trị cho doanh nghiệp.

Mục tiêu

• 📥 Backup: Lưu trữ lịch sử chat an toàn bên ngoài Zalo.
• 🔍 Tracking: Theo dõi hiệu suất phản hồi của nhân viên.
• 🧠 Insights: Phân tích từ khóa, nhu cầu khách hàng (Sentiment Analysis).
• 📈 Reporting: Tạo báo cáo tự động hàng tuần.

---

Workflow Architecture

Quy trình xử lý dữ liệu:

1. Collect: Lấy dữ liệu chat (Real-time hoặc Batch).
2. Process: Làm sạch, trích xuất thông tin quan trọng.
3. Store: Lưu vào Database (PostgreSQL, MySQL) hoặc Google Sheets.
4. Analyze: Visualize dữ liệu bằng Looker Studio / Metabase.

---

Phương pháp 1: Real-time Logging (Trigger)

Lưu tin nhắn ngay khi nó xuất hiện. Phù hợp để tracking real-time.

Workflow:

1. Trigger: ZaloMessageTrigger (Incoming Message).
2. Transform: Chuẩn hóa dữ liệu (Timestamp, User Info).
3. Store: Insert row vào Google Sheets / Database.

Cấu trúc dữ liệu (Google Sheets Columns):

Timestamp	Sender ID	Sender Name	Message Content	Type	Group ID
2024-01-15 10:00	user_123	Nguyen Van A	Giá bao nhiêu?	text	-

Ưu điểm & Nhược điểm:

• ✅ Dữ liệu cập nhật tức thì.
• ❌ Nếu workflow lỗi hoặc server down, có thể mất tin nhắn.

---

Phương pháp 2: Batch Export (Scheduled)

Định kỳ quét lại lịch sử chat để đảm bảo không sót tin nhắn. Đây là phương pháp an toàn hơn cho Analytics.

Workflow:

1. Trigger: Schedule (Mỗi đêm lúc 2:00 AM).
2. Get Conversations: Lấy danh sách các cuộc hội thoại active trong ngày.
3. Get History: Dùng node ZaloChatHistory để lấy tin nhắn.
4. Filter: Lọc bỏ tin nhắn rác / system message.
5. Deduplication: Kiểm tra trùng lặp (nếu đã lưu trước đó).
6. Store: Lưu vào Database.

Kỹ thuật Incremental Load

Để tránh lấy lại toàn bộ lịch sử mỗi lần chạy, hãy lưu lại last_message_id hoặc last_sync_time của từng cuộc hội thoại.

// Function node logic
const lastSync = await db.getLastSync(conversationId);
return {
  conversationId: conversationId,
  fromDate: lastSync // Chỉ lấy tin nhắn mới hơn lần sync trước
};

---

Phân tích dữ liệu (Analytics Ideas)

Sau khi có dữ liệu thô, bạn có thể làm gì?

1. Response Time Tracking (Hiệu suất nhân viên)

Đo lường tốc độ phản hồi của nhân viên CSKH.

• Metric: Thời gian từ lúc khách hỏi -> nhân viên trả lời.
• Cách tính: Tìm cặp tin nhắn Khách -> Nhân viên gần nhất và tính diff(timestamp).
• Insight: Nhân viên nào phản hồi nhanh nhất? Khung giờ nào phản hồi chậm nhất?

2. Keyword Analysis (Nhu cầu khách hàng)

Khách hàng đang quan tâm điều gì nhất?

• Process: Tokenize nội dung tin nhắn, loại bỏ stop words (là, và, của...).
• Count: Đếm tần suất xuất hiện từ khóa.
• Insight:
  • "Giá", "Báo giá" -> Quan tâm giá cả.
  • "Bảo hành", "Lỗi" -> Vấn đề chất lượng.
  • "Địa chỉ", "Ship" -> Nhu cầu mua hàng cao.

3. Sentiment Analysis (Cảm xúc khách hàng)

Sử dụng AI để đánh giá thái độ khách hàng.

• Workflow: Gửi tin nhắn qua OpenAI node (Prompt: "Phân loại cảm xúc: Tích cực / Tiêu cực / Trung tính").
• Lưu trữ: Thêm cột Sentiment vào database.
• Insight: Phát hiện sớm khách hàng không hài lòng để xử lý (Alert cho Manager).

---

Advanced: Training AI Chatbot

Dữ liệu chat lịch sử chính là nguồn tài nguyên quý giá nhất để train AI Chatbot (như workflow ở bài 14).

Quy trình:

1. Export toàn bộ cặp câu hỏi - trả lời (Q&A) từ lịch sử chat.
2. Lọc bỏ các đoạn chat không liên quan (chào hỏi xã giao).
3. Format dữ liệu chuẩn JSONL cho OpenAI Fine-tuning.
4. Train model riêng hiểu rõ sản phẩm và giọng điệu của công ty bạn.

---

Lưu ý về Bảo mật & Riêng tư

---

Kết luận

Dữ liệu là tài sản mới. Với n8n và bộ Zalo nodes, bạn không chỉ tự động hóa thao tác mà còn nắm bắt được "nhịp đập" của doanh nghiệp thông qua dữ liệu giao tiếp.

Đây là bài cuối cùng trong series hướng dẫn sử dụng n8n-nodes-zalo-nnt. Hy vọng chuỗi bài viết này giúp bạn làm chủ việc tự động hóa Zalo và mang lại giá trị thực tế cho công việc kinh doanh.

Recap Series

1. Giới thiệu & Cài đặt↗
2. Xác thực & Đăng nhập↗
3. Gửi tin nhắn & Quản lý nhóm↗
4. Lắng nghe sự kiện (Trigger)↗
5. Tiện ích: Poll, Tag, Reminder↗
6. Use Cases: Marketing↗, Support↗, Monitoring↗, Analytics↗

Cảm ơn bạn đã theo dõi series này! 👋