Mày bảo đi, ứng dụng vào cái việc dating của mày ấy, ví dụ luôn một thằng X nó vừa được cấp tài khoản trên app của mày. Vậy nó dùng AI thế nào?
Giả sử thằng Minh vào App
Phase 1: Understanding Minh
Minh mở Society lần đầu. Thay vì form truyền thống, AI matchmaker bắt đầu trò chuyện: "Hãy kể cho tôi về người bạn đang tìm kiếm?" Minh gõ tự nhiên: "Muốn gặp ai đó thông minh, yêu sách và cà phê. Quan trọng là nói chuyện sâu, không small talk. Thích travel nhưng không flex. Chân thành."
AI hỏi tiếp: "Về career, bạn muốn người cùng ambitious hay complement với work-life balance hơn?" Minh trả lời: "Complement tốt hơn. Tôi đã intense với công việc, muốn cân bằng. Có thể creative type, designer chẳng hạn."
Qua 5-7 câu hỏi, AI extract được: Minh ưu tiên intellectual depth, lifestyle compatibility, creative types, authentic personality. Career match không phải top priority.
Phase 2: Finding Candidate Pool
AI quét database 10,000 users, filter theo cơ bản: nữ, 27-35 tuổi, Hà Nội, active gần đây, cũng prefer nam. Còn 500 candidates. Tiếp tục filter mutual interest: những người cũng tìm serious relationship, trong age range của Minh. Còn 200 candidates khả thi.
Phase 3: Deep AI Analysis
Giờ AI phải rank 200 người này. AI nhận instruction từ system: "Đây là profile Minh và 200 candidates. Rank theo compatibility, xem xét: value alignment, interest overlap, lifestyle fit, communication style, intellectual compatibility."
AI analyze từng người như matchmaker thật:
Mai (Designer, 28): Bio "Yêu coffee và deep talks" → match với Minh's "nói chuyện sâu". Designer → creative type Minh muốn. Coffee hobby → perfect overlap. Work-life balance tốt hơn consultant → complement. Score: 92/100.
Hương (Banker, 31): Wharton MBA → education peer. High earner → similar status. Nhưng banking cũng intense work → không complement. "Seeking intellectual equal" → screening mindset, có thể too competitive. Score: 85/100 nhưng higher risk.
AI rank 200 người, chọn top 20 best matches.
Phase 4: Strategic Presentation
System không show 20 người cùng lúc. Mỗi ngày chỉ 5 introductions. Người đầu tiên: Mai.
Screen hiện: Photo của Mai, basic info, và crucially - AI personal note: "Mai là designer yêu coffee như bạn. Bio 'deep talks about life' align với mong muốn về depth mà bạn nhắc. Career complement: creativity cân bằng với structure của consultant. Compatibility: 92%."
Phase 5: Minh's Decision & Learning
Minh đọc intro, cảm thấy resonant, tap "Quan tâm". Viết message: "Hi Mai! Thấy bạn có blog về coffee, mình cũng coffee lover..."
System ghi nhận: Minh interested in Mai (creative, coffee, depth). Sau 20 interactions, AI thấy pattern: Minh like 80% designers, 100% mention coffee, 90% mention books. Update model: Ưu tiên creative types hơn, tăng weight cho lifestyle match, giảm weight cho pure credentials.
Phase 6: Match Happens
Mai (đã thấy Minh profile 2 ngày trước) cũng interested. System notify: "It's a match!" Show AI note: "Mai thích cách bạn nói về chân thành." Conversation bắt đầu.
Mỗi tương tác, AI học thêm về Minh. Lần sau show matches, accuracy cao hơn. 60% → 70% → 85% → 90% qua các iterations. AI bọn tao biến trải nghiệm swipe thành personal matchmaker cho mỗi user.Đó là sự khác biệt đối với luxury
TML nói chuẩn này, ăn chia phải theo lộ trình và kpi, chứ nói thật, ngay từ đầu mày fix con số như vậy, người có kinh nghiệm sẽ không làm việc với mày.
Hơn nữa cái khó là ăn chia theo lộ trình và kpi, mày làm product mày nắm đằng chuôi, lương thì không có, vậy phải có cơ chế gì để đảm bảo mày không lật lọng? Tao gặp đầy thằng rủ làm cofounder với kiểu " anh em cứ làm đi, đến lúc lên thì mình ăn chia, không sợ thiệt đâu ... ". Rồi lúc phân bổ công việc nhìn thấy thực tế họ nắm đằng chuôi, lúc nào hất mình ra cũng đc. Khôn thế thì đâu chơi lại
dcu mày lộ hết mánh làm ăn haha