Case Study: Doanh nghiệp thương mại điện tử tiết kiệm 120 giờ/tháng nhờ AI Agent chống thất thoát đơn hàng

Case Study: How an E-commerce Business Saved 120 Hours per Month with an AI Agent Preventing Order Leakage

1. Chẩn đoán rủi ro cụ thể: Đơn hàng không mất vì thiếu khách, mà mất vì bỏ sót thông tin Một chủ shop thương mại điện tử từng nói...

1. Specific Risk Diagnosis: Orders Are Not Lost Because Demand Is Low, They Are Lost Because Critical Signals Are Missed An e-commerce business owner once told the HimiTek team something...

import re
from datetime import datetime

RISK_KEYWORDS = {
    "cancel": ["hủy", "không nhận", "khỏi giao", "cancel"],
    "refund": ["hoàn tiền", "refund", "trả tiền"],
    "delivery_issue": ["chưa tới", "giao lâu", "shipper", "không gọi", "giao thất bại"],
    "change_address": ["đổi địa chỉ", "sai địa chỉ", "giao qua địa chỉ"]
}

def score_order_risk(message, hours_waiting):
    text = message.lower()
    score = 0
    tags = []

    for tag, keywords in RISK_KEYWORDS.items():
        if any(k in text for k in keywords):
            score += 30
            tags.append(tag)

    if hours_waiting >= 2:
        score += 20
    if hours_waiting >= 6:
        score += 30

    if re.search(r"\b(đơn|order)\s*#?\d+", text):
        score += 10

    priority = "low"
    if score >= 70:
        priority = "urgent"
    elif score >= 40:
        priority = "medium"

    return {
        "risk_score": min(score, 100),
        "priority": priority,
        "tags": tags,
        "checked_at": datetime.now().isoformat()
    }

sample = "Đơn #23891 giao lâu quá, shipper không gọi, nếu hôm nay chưa tới thì tôi hủy"
print(score_order_risk(sample, hours_waiting=3))

import re
from datetime import datetime

RISK_KEYWORDS = {
    "cancel": ["hủy", "không nhận", "khỏi giao", "cancel"],
    "refund": ["hoàn tiền", "refund", "trả tiền"],
    "delivery_issue": ["chưa tới", "giao lâu", "shipper", "không gọi", "giao thất bại"],
    "change_address": ["đổi địa chỉ", "sai địa chỉ", "giao qua địa chỉ"]
}

def score_order_risk(message, hours_waiting):
    text = message.lower()
    score = 0
    tags = []

    for tag, keywords in RISK_KEYWORDS.items():
        if any(k in text for k in keywords):
            score += 30
            tags.append(tag)

    if hours_waiting >= 2:
        score += 20
    if hours_waiting >= 6:
        score += 30

    if re.search(r"\b(đơn|order)\s*#?\d+", text):
        score += 10

    priority = "low"
    if score >= 70:
        priority = "urgent"
    elif score >= 40:
        priority = "medium"

    return {
        "risk_score": min(score, 100),
        "priority": priority,
        "tags": tags,
        "checked_at": datetime.now().isoformat()
    }

sample = "Đơn #23891 giao lâu quá, shipper không gọi, nếu hôm nay chưa tới thì tôi hủy"
print(score_order_risk(sample, hours_waiting=3))