Artifact bán kèm cho offer Private AI Assistant Setup. Mục tiêu: giúp consultant B2B biến trợ lý AI cá nhân thành một "client memory system" riêng tư, có cấu trúc, dùng được trong tư vấn, chuẩn bị cuộc họp, theo dõi cam kết và tạo insight tái sử dụng.
Dùng cho ai
Template này phù hợp với:
- consultant độc lập làm chiến lược, vận hành, marketing, growth, tài chính, nhân sự hoặc chuyển đổi số;
- fractional executive / advisor làm việc với 3-10 khách hàng cùng lúc;
- agency founder muốn nhớ bối cảnh từng account mà không cần CRM nặng;
- coach/mentor B2B cần theo dõi mục tiêu, trở ngại, quyết định và cam kết qua nhiều phiên;
- chuyên gia triển khai muốn tạo case study, proposal và follow-up nhanh hơn sau mỗi cuộc gặp.
Không nên dùng template này như CRM đầy đủ. Nó là lớp trí nhớ cá nhân cho chuyên gia, không thay thế hệ thống bán hàng, kế toán, hợp đồng hoặc quản trị dự án.
Nguyên tắc thiết kế Memory Tree
Memory Tree cho consultant B2B phải giữ 5 nguyên tắc:
- Client-first: mọi thông tin chính đi theo từng khách hàng, không đi theo công cụ.
- Decision-aware: lưu quyết định, lý do và trade-off, không chỉ lưu meeting notes.
- Action-linked: mỗi insight phải nối được với next action, owner hoặc follow-up.
- Reusable: tách pattern, objection, playbook và câu hỏi hay để dùng lại cho khách khác.
- Privacy-bounded: chỉ lưu dữ liệu cần cho tư vấn; đánh dấu rõ dữ liệu nhạy cảm, dữ liệu không đưa vào AI và nơi backup.
Cấu trúc Memory Tree
Copy cấu trúc này vào OpenHuman, AnythingLLM workspace, note app hoặc bất kỳ hệ thống local-first nào đang dùng trong gói Private AI.
“`text
Consultant B2B Memory Tree
1. Consultant Operating System
1.1 Positioning
- Niche:
- Offer:
- Ideal client profile:
- Anti-ICP:
- Pricing model:
- Proof points:
1.2 Advisory Principles
- What I believe:
- What I do not do:
- Decision rules:
- Risk boundaries:
1.3 Reusable Assets
- Discovery questions:
- Diagnosis frameworks:
- Proposal templates:
- Workshop agendas:
- Reporting templates:
- Objection handling:
2. Client Portfolio
2.1 Active Clients
- Client name:
- Industry:
- Stage:
- Contract type:
- Start date:
- Current engagement goal:
- Main stakeholder:
- Decision maker:
- Communication channel:
- Sensitivity level:
2.2 Prospects
- Prospect name:
- Source:
- Pain:
- Budget signal:
- Urgency:
- Next step:
2.3 Past Clients
- Outcome:
- Lessons:
- Reusable case study:
- Follow-up opportunity:
3. Client Workspace Template
3.1 Client Snapshot
- What they sell:
- Who they sell to:
- Business model:
- Team structure:
- Current metrics:
- Constraints:
- Strategic priority:
3.2 Stakeholder Map
- Buyer:
- Champion:
- Blocker:
- Operator:
- Finance/procurement:
- External partners:
3.3 Current Diagnosis
- Main problem:
- Symptoms:
- Root causes:
- What they already tried:
- What is working:
- What is not working:
- Open assumptions:
3.4 Engagement Plan
- Desired outcome:
- Scope:
- Milestones:
- Deliverables:
- Success metrics:
- Out-of-scope:
- Risks:
3.5 Meeting Memory
- Date:
- Attendees:
- Context:
- Decisions:
- Objections:
- New information:
- Commitments:
- Next actions:
- Follow-up date:
3.6 Decision Log
- Decision:
- Date:
- Options considered:
- Chosen option:
- Reason:
- Trade-off:
- Revisit trigger:
3.7 Deliverable Library
- Proposal:
- Audit:
- Workshop deck:
- SOP:
- Dashboard:
- Report:
- Follow-up email:
3.8 Results and Proof
- Baseline:
- Intervention:
- Result:
- Evidence:
- Quote/testimonial:
- Case study angle:
4. Cross-Client Intelligence
4.1 Repeated Problems
- Problem pattern:
- Industries affected:
- Common root cause:
- Recommended playbook:
4.2 Winning Offers
- Offer:
- ICP:
- Trigger event:
- Sales angle:
- Delivery risk:
4.3 Objections and Responses
- Objection:
- Context:
- Response:
- Proof needed:
4.4 Case Study Bank
- Situation:
- Action:
- Result:
- Reusable lesson:
5. Privacy and Governance
5.1 Data Rules
- Allowed in AI:
- Must anonymize:
- Never store:
- Delete after:
5.2 Backup Rules
- Local path:
- Backup frequency:
- Encryption:
- Recovery test:
5.3 Client Consent
- Consent needed:
- Consent obtained:
- Usage boundary:
5.4 Redaction Patterns
- Client names:
- Financial data:
- Employee data:
- Contract data:
- Credentials:
“`
Minimum viable version
Đừng triển khai toàn bộ cây ngay ngày đầu. Với pilot 7 ngày, chỉ cần 6 node:
- Consultant Operating System / Positioning
- Client Portfolio / Active Clients
- Client Workspace / Client Snapshot
- Client Workspace / Current Diagnosis
- Client Workspace / Meeting Memory
- Privacy and Governance / Data Rules
Sau khi khách dùng được 1-2 tuần mới thêm Decision Log, Deliverable Library và Cross-Client Intelligence.
Intake form cho mỗi client
Dùng form này trước khi import dữ liệu vào trợ lý:
“`text
Client Intake
Client:
Industry:
Website:
Main contact:
Decision maker:
Current goal:
Why now:
Business model:
Team size:
Current bottleneck:
What they already tried:
Top 3 metrics:
Top 3 risks:
Files allowed for AI:
Files not allowed for AI:
Preferred output:
Next meeting:
“`
Meeting note template
Dùng sau mỗi cuộc gọi hoặc workshop:
“`text
Meeting Memory
Client:
Date:
Meeting type:
Attendees:
1. Context
- Why this meeting happened:
- What changed since last time:
2. Key signals
- New facts:
- Hidden concerns:
- Budget/timeline signal:
- Stakeholder dynamics:
3. Decisions
- Decision made:
- Reason:
- Trade-off:
4. Commitments
- Consultant will:
- Client will:
- Owner:
- Deadline:
5. Follow-up
- Next action:
- Next meeting:
- Prep needed:
6. Memory update
- Add to Client Snapshot:
- Add to Current Diagnosis:
- Add to Decision Log:
- Add to Cross-Client Intelligence:
“`
Prompt pack
1. Chuẩn bị cuộc họp
“`text
Bạn là trợ lý riêng tư cho một consultant B2B.
Dựa trên Client Snapshot, Current Diagnosis, Decision Log và Meeting Memory gần nhất, hãy chuẩn bị brief cho cuộc họp tiếp theo.
Trả về:
1. Bối cảnh 5 dòng.
2. 5 câu hỏi nên hỏi.
3. 3 rủi ro cần làm rõ.
4. 3 điểm có thể tạo giá trị ngay.
5. Gợi ý agenda 30 phút.
Không bịa dữ liệu. Nếu thiếu thông tin, ghi rõ "chưa có trong memory".
“`
2. Tóm tắt sau cuộc họp
“`text
Hãy biến transcript/ghi chú dưới đây thành Meeting Memory theo template.
Yêu cầu:
- Tách fact, insight, decision và action.
- Ghi rõ owner/deadline nếu có.
- Đánh dấu phần nào nên cập nhật vào Client Snapshot, Current Diagnosis hoặc Decision Log.
- Không thêm thông tin không có trong ghi chú.
“`
3. Cập nhật chẩn đoán khách hàng
“`text
Dựa trên toàn bộ memory của client này, hãy cập nhật Current Diagnosis.
Trả về:
1. Main problem hiện tại.
2. Symptoms.
3. Root causes có bằng chứng.
4. Assumptions chưa kiểm chứng.
5. What is working.
6. What is not working.
7. Recommended next intervention.
Phân biệt rõ "fact", "inference" và "unknown".
“`
4. Tìm pattern giữa nhiều client
“`text
So sánh các client đang active và tìm pattern lặp lại.
Trả về:
1. 5 repeated problems.
2. Ngành/loại khách thường gặp.
3. Root cause chung.
4. Playbook có thể tái sử dụng.
5. Offer hoặc template có thể đóng gói.
Ẩn tên client nếu output dùng cho marketing hoặc public content.
“`
5. Tạo follow-up email
“`text
Dựa trên Meeting Memory mới nhất, viết email follow-up ngắn.
Yêu cầu:
- Giọng chuyên nghiệp, rõ ràng, không sales quá đà.
- Nhắc lại 3 điểm đã thống nhất.
- Liệt kê action item theo owner.
- Kết thúc bằng bước tiếp theo và thời hạn.
“`
6. Tạo proposal skeleton
“`text
Dựa trên Client Snapshot và Current Diagnosis, tạo skeleton proposal.
Trả về:
1. Situation.
2. Problem.
3. Desired outcome.
4. Proposed scope.
5. Deliverables.
6. Timeline.
7. Success metrics.
8. Out-of-scope.
9. Risks and assumptions.
10. Next step.
“`
Workflow 7 ngày để triển khai cho khách
Ngày 1: audit dữ liệu, chọn 1 client demo, xác định dữ liệu được phép đưa vào AI.
Ngày 2: tạo Consultant Operating System và Client Snapshot cho client demo.
Ngày 3: import 3-5 meeting notes hoặc transcript đã ẩn danh, chuẩn hóa Meeting Memory.
Ngày 4: tạo Current Diagnosis và Decision Log từ dữ liệu đã có.
Ngày 5: chạy prompt chuẩn bị cuộc họp, follow-up email và proposal skeleton.
Ngày 6: tạo Cross-Client Intelligence từ 2-3 client hoặc case giả lập.
Ngày 7: training consultant, bàn giao privacy checklist, thống nhất quy trình cập nhật memory sau mỗi cuộc gặp.
Privacy checklist
Trước khi dùng template này với khách thật:
- đã xác định dữ liệu nào không được đưa vào AI;
- đã ẩn danh tên người, số tiền, hợp đồng hoặc thông tin nhân sự nếu chưa có consent;
- đã lưu file ở thư mục local rõ ràng;
- đã bật backup hoặc có lịch backup thủ công;
- đã kiểm tra không nhập API key, mật khẩu, token, tài khoản ngân hàng;
- đã thống nhất với consultant rằng AI chỉ hỗ trợ nhớ, chuẩn bị và soạn nháp, không quyết định thay chuyên gia;
- đã có quy tắc xóa memory khi kết thúc hợp đồng hoặc khi khách yêu cầu.
Demo 20 phút để bán template
1. Mở một client demo đã ẩn danh.
2. Cho thấy Client Snapshot và Meeting Memory.
3. Chạy prompt "Chuẩn bị cuộc họp" để tạo agenda.
4. Dán ghi chú cuộc họp giả lập và chạy prompt "Tóm tắt sau cuộc họp".
5. Cập nhật Decision Log.
6. Tạo follow-up email.
7. Kết thúc bằng câu: "Đây không phải CRM. Đây là trí nhớ riêng tư giúp consultant không đánh rơi bối cảnh giữa các client."
Gói bán kèm
Có thể bán template này theo 3 mức:
| Gói | Nội dung | Giá gợi ý |
|---|---|---|
| Template Pack | Memory Tree + prompt pack + privacy checklist | 500k-1.5 triệu VND |
| Setup Session | Template Pack + 90 phút setup trên 1 client demo | 3-7 triệu VND |
| Consultant OS Pilot | Setup 3 client, training, follow-up 7 ngày, tối ưu prompt | 10-20 triệu VND |
Internal links
Nếu đang đọc template này như một asset riêng, nên đi tiếp theo thứ tự:
1. Đọc offer Private AI Assistant Setup.
2. Xem chủ đề AI Agent để hiểu lớp memory/agent.
3. Xem chủ đề RAG để hiểu lớp tài liệu cá nhân.
4. Chọn stack tối giản: OpenHuman + AnythingLLM + template này.
Kết luận
Template này là tài sản bán kèm đầu tiên cho Private AI Assistant Setup. Nó giúp offer chuyển từ "setup công cụ riêng tư" sang "hệ thống trí nhớ nghề nghiệp" có hình dạng rõ, dễ demo, dễ tính phí và dễ mở rộng sang các template nghề khác như luật sư hợp đồng, coach khách hàng dài hạn hoặc analyst nghiên cứu thị trường.