Chatbot là hình thức tự động thực hiện hội thoại được nhiều fanpage ưa chuộng hiện nay, bởi tốc độ hồi đáp nhanh và lượng thông tin chính xác cung cấp cho người dùng. Tuy nhiên, do sự đa dạng trong ngôn ngữ nên chatbot nhiều khi vẫn mang đến những câu trả lời chưa phù hợp hoặc thậm chí không thể đưa ra câu trả lời. Cùng với sự phát triển của kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống và chatbot cũng không ngoại lệ. AI chatbot được đánh giá là đang cải tiến những khó khăn của chatbot thế hệ cũ. Hãy cùng tìm hiểu AI chatbot là gì và những ưu việt của AI chatbot so với các loại chatbot thông thường thông qua bài viết dưới đây.

Chatbot là gì và những công dụng của chatbot 

Chatbot là gì 

Khi truy cập vào một fanpage trên Facebook, bạn gửi tin nhắn tìm hiểu thông tin và nhận được lời hồi đáp ngay sau đó. Những tin nhắn như vậy có thể không đến từ người quản lý fanpage mà đến từ chatbot. Chatbot, hay còn được gọi là talkbot, chatterbot, bot, bot IM, hay thực thể trò chuyện tự động, là một chương trình máy tính thực hiện một cuộc trò chuyện thông qua việc tiếp nhận thông tin bằng văn bản. Chatbot được thiết kế để tiếp nhận và xử lý yêu cầu của người dùng, sau đó đưa ra câu trả lời trong thời gian thực. 

Công dụng của chatbot 

Chatbot là một hình thức trò chuyện được các fanpage ưa chuộng sử dụng bởi tốc độ hồi đáp nhanh, với những thông tin chính xác được cài đặt sẵn. Điều này mang đến trải nghiệm tuyệt vời hơn cho người truy cập fanpage khi không phải chờ đợi quá lâu để nhận được câu trả lời mong muốn. Chatbot cũng giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí cho dịch vụ chăm sóc khách hàng. Doanh nghiệp không cần quá nhiều nhân lực để hồi đáp thắc mắc của lượng lớn khách hàng. Thay vào đó, đội ngũ nhân sự có thể tập trung vào những công việc mang tính chuyên môn cao hơn.

Chatbot được sử dụng trong các hệ thống hội thoại của các fanpage cho nhiều mục đích cụ thể, phổ biến nhất là dịch vụ khách hàng và thu thập thông tin. 

>> Đọc thêm: Chatbot là gì? Tất cả những điều cần biết về chatbot

AI chatbot là gì 

Chatbot là thuật ngữ quen thuộc nhưng AI chatbot còn khá mới lạ với các doanh nghiệp. Vậy AI chatbot là gì? AI chatbot được hiểu là chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Dựa trên các công nghệ và mô hình nền tảng, AI chatbot có thể phân tích và dự đoán dựa trên đoạn hội thoại của người dùng, sau đó trò chuyện với người dùng theo ngôn ngữ hội thoại tự nhiên. Nó có khả năng tiếp nhận cả những câu nói thông thường của người dùng để phân tích và sàng lọc yêu cầu, cùng những từ khóa liên quan. Với AI chatbot, người dùng không cần phải thực hiện theo quy trình, nhập những câu hỏi theo kịch bản của chatbot.

AI chatbot có điểm gì đột phá so với chatbot thông thường 

Điểm yếu của chatbot thông thường 

Chatbot lần đầu được sử dụng gần 10 năm trước. Tuy nhiên, khi đó hầu hết sử dụng loại chatbot dựa trên quy tắc (Rule-Based Chatbot). Với loại chatbot này, quy tắc là đi theo các đường dẫn được định sẵn trong cuộc trò chuyện. Người dùng chọn các tùy chọn sẵn mà bot đưa ra để thực hiện yêu cầu với bot theo từng bước. Hoặc người dùng phải đưa ra những câu hỏi hoàn toàn trùng khớp với kịch bản có sẵn thì mới nhận được hồi đáp từ chatbot. 

Việc quá phụ thuộc vào kịch bản theo mẫu khiến giao tiếp giữa chatbot và người dùng trở nên rập khuôn. Vì vậy, hầu hết người dùng không hoàn toàn hài lòng với những hội thoại kiểu này. Bởi lẽ, phong cách hội thoại và khả năng sử dụng ngôn ngữ của con người rất phong phú đa dạng. Họ muốn đưa ra câu hỏi theo cách của mình và mỗi người sẽ có mong muốn và ý hiểu khác nhau cho từng vấn đề. 

AI chatbot có khắc phục được những khó khăn đó hay không?

Thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy những bước tiến vượt bậc trong nghiên cứu và cung cấp các giải pháp phát triển sản phẩm. Với chatbot, trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để phân tích hội thoại tự nhiên nhất của con người và khắc phục những khó khăn của chatbot thế hệ cũ.

Dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI), cùng với công nghệ học máy (ML), chatbot có khả năng thấu hiểu, phân tích và tự học từ những cuộc hội thoại thông thường của con người. Khả năng sử dụng ngôn ngữ được tích lũy từ các cuộc trò chuyện thực tế khiến chatbot trở nên linh hoạt và gần gũi hơn. Người dùng có thể diễn tả ý định và câu hỏi theo ý của riêng mình. AI chatbot có năng lực tự nhận thức và phân tích từ khóa để đưa ra câu trả lời. Vì vậy người dùng không còn phải tuân thủ các quy tắc hay đưa ra những câu hỏi máy móc theo kịch bản mà vẫn nhận được những câu trả lời ưng ý. 

Ngoài ra, nhờ công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI chatbot có thể nhận thức ý định người dùng thông qua các câu nói. Do đó, phản hồi mang tính chính xác cao hơn. Người dùng có thể thoải mái diễn đạt mọi thứ theo cách của riêng mình. AI chatbot sẽ linh hoạt theo ngôn ngữ người dùng, thông minh trong việc chỉ ra mong muốn và đưa ra câu trả lời hợp lý. 

Ngoài ra, với xu thế phát triển trong các công nghệ và thuật toán, AI chatbot được bổ sung thêm nhiều tính năng: vừa đáp lời, giải đáp thắc mắc, vừa thu thập thông tin, tiến hành đặt lịch, hẹn giờ,v.v. AI chatbot sẽ trở thành công cụ tích hợp phát triển và hoàn thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng của doanh nghiệp. 

Tại sao doanh nghiệp nên sử dụng AI chatbot cho hệ sinh thái của mình?

Một trong những khâu quan trọng nhất trong vận hành doanh nghiệp là chăm sóc khách hàng. Bởi lẽ, dịch vụ chăm sóc khách hàng gắn liền với trải nghiệm và quyết định mua của người dùng cuối, những người mang đến nguồn doanh thu và lợi nhuận bền vững cho doanh nghiệp. Do đó, doanh nghiệp dù có quy mô như thế nào cũng cần coi trọng và không ngừng cải thiện dịch vụ này. 

Trang bị AI chatbot giúp giải đáp thắc mắc nhanh chóng, gia tăng trải nghiệm khách hàng. Đặc biệt, AI chatbot hoạt động mỗi ngày mỗi giờ, điều mà bất kỳ nhân viên nào cũng không làm được. Ngoài ra, AI chatbot cũng giảm thiểu sai sót thông tin, đặc biệt trong các trường hợp lượng lớn khách hàng có nhu cầu tư vấn. Sử dụng AI chatbot cũng giúp doanh nghiệp giảm thiểu tối đa chi phí nhân lực, thời gian cho khâu chăm sóc khách hàng. Đội ngũ nhân sự có thể tham gia vào các công đoạn công việc mang tính chuyên môn hóa hơn.

AI chatbot giúp doanh nghiêp gia tăng trải nghiệm khách hàng
AI chatbot với tốc độ hồi đáp nhanh mang lại hội thoại gần gũi, giải đáp chính xác và gia tăng trải nghiệm khách hàng 

Theo khảo sát của Harvard Business Review  tại khu vực điều hành truyền hình vệ tinh Dish Network của Hoa Kỳ, khách hàng đã đánh giá mức độ hài lòng của họ sau các cuộc trò chuyện với chatbot cao hơn với phản hồi từ nhân viên.

Các doanh nghiệp có thể dễ dàng tích hợp AI chatbot với các trang mạng xã hội, hoặc các kênh truyền thông của mình. Đây là cầu nối vững chắc giữ mối quan hệ tốt với khách hàng mục tiêu và biến họ trở thành các khách hàng trung thành. 

VinBot: Nền tảng tạo lập AI Chatbot được phát triển bởi VinBigdata

VinBot là giải pháp công nghệ với mục đích mang đến một nền tảng giúp doanh nghiệp xây dựng và đào tạo chatbot theo dịch vụ khách hàng, thấu hiểu và hoạt động đúng nghiệp vụ chăm sóc người dùng. VinBot được hỗ trợ có thể tích hợp trên hệ thống kênh truyền thông đa dạng: Website, mạng xã hội Facebook, Zalo,… phù hợp với xu hướng kinh doanh của doanh nghiệp. Sau thời gian triển khai cùng hệ sinh thái đa ngành tại Tập đoàn Vingroup, VinBot đã cho thấy nhiều ưu điểm nổi trội và là một sản phẩm đáng để doanh nghiệp đầu tư. 

Chăm sóc khách hàng thông minh, gia tăng trải nghiệm, giảm thiểu chi phí cùng VinBot : Tại đây 

Bài viết trên đã làm rõ AI chatbot là gì và những đặc tính vượt trội so với chatbot thông thường. AI chatbot được đánh giá là nhân tố mới, giúp tối ưu hoạt động vận hành của doanh nghiệp. Ngày càng thông minh linh hoạt nhờ các công nghệ lõi ưu việt, AI chatbot kỳ vọng trở thành một phần không thể thiếu, giúp doanh nghiệp chăm sóc khách hàng mọi lúc mọi nơi và giảm thiểu tối đa phần chi phí tốn kém của những khâu không cần thiết. Vậy nên, tại sao không trang bị AI chatbot ngay hôm nay cho doanh nghiệp của bạn?

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy tính khả năng hiểu ngôn ngữ viết và nói của con người. Dễ dàng kể đến một số ứng dụng của NLP trong kiểm tra chính tả, tự động điền, phát hiện thư rác, trợ lý ảo trên điện thoại và ô tô. Tuy nhiên, ít ai biết rằng máy móc hoạt động với các con số chứ không phải các chữ cái/từ/câu. Vì vậy, để làm việc với một lượng lớn dữ liệu văn bản có sẵn, tiền xử lý văn bản (text pre-processing) là quá trình cần thiết giúp làm sạch văn bản. Bản thân tiền xử lý văn bản bao gồm nhiều giai đoạn, và một trong số đó là tách từ (hay còn gọi là Tokenization).

Tokenization là gì?

Tokenization (tách từ) là một trong những bước quan trọng nhất trong quá trình tiền xử lý văn bản. Cho dù bạn đang làm việc với các kỹ thuật NLP truyền thống hay sử dụng các kỹ thuật học sâu nâng cao thì vẫn không thể bỏ qua bước này. Nói một cách đơn giản, tokenization là quá trình tách một cụm từ, câu, đoạn văn, một hoặc nhiều tài liệu văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn. Mỗi đơn vị nhỏ hơn này được gọi là Tokens. 

Có thể coi tokens là các khối xây dựng của NLP và tất cả các mô hình NLP đều xử lý văn bản thô ở cấp độ các Tokens. Chúng được sử dụng để tạo từ vựng trong một kho ngữ liệu (một tập dữ liệu trong NLP). Từ vựng này sau đó được chuyển thành số (ID) và giúp chúng ta lập mô hình. Tokens có thể là bất cứ thứ gì – một từ (word), một từ phụ (sub-word) hoặc thậm chí là một ký tự (character). Các thuật toán khác nhau tuân theo các quy trình khác nhau trong việc thực hiện mã hóa và sự khác biệt giữa ba loại tokens này sẽ được chỉ ra dưới đây.

Ví dụ: Câu gốc là “Let us learn tokenization.”

Phân loại các kỹ thuật tách từ dựa trên ví dụ cụ thể
Phân loại các kỹ thuật tách từ dựa trên ví dụ cụ thể

Thuật toán mã hóa dựa trên từ (word-based tokenization algorithm) sẽ chia câu thành các từ: [“Let”, “us”, “learn”, “tokenization.”]

Thuật toán mã hóa dựa trên từ phụ (subword-based tokenization algorithm) sẽ chia câu thành các từ khóa phụ: [“Let”, “us”, “learn”, “token”, “ization.”]

Thuật toán mã hóa dựa trên ký tự (character-based tokenization algorithm) sẽ chia câu thành các ký tự, ở đây là từng chữ cái một.

Ba kỹ thuật mã hóa này hoạt động khác nhau và có những ưu điểm và nhược điểm riêng sẽ được phân tích cụ thể bên dưới.

Word-based tokenization

Đây là kĩ thuật tokenization được sử dụng phổ biến trong phân tích văn bản. Nó chia một đoạn văn bản thành các từ (ví dụ tiếng Anh) hoặc âm tiết (ví dụ tiếng Việt) dựa trên dấu phân cách. Dấu phân cách hay được dùng chính là dấu cách trắng. Tuy nhiên, cũng có thể tách văn bản không theo dấu phân cách. Ví dụ tách từ trong tiếng Việt vì một từ trong tiếng Việt có thể chứa 2 hoặc 3 âm tiết được nối với nhau bởi dấu cách trắng.

Tách từ có thể được thực hiện dễ dàng bằng cách sử dụng phương thức split () của RegEx hoặc Python. Ngoài ra, có rất nhiều thư viện Python – NLTK, spaCy, Keras, Gensim, có thể giúp bạn thực hiện việc này một cách thuận tiện.

Thực tế, các mô hình NLP sử dụng các phương pháp tách từ phù hợp theo từng ngôn ngữ. Tuỳ thuộc vào từng bài toán, mà cùng một văn bản có thể được xử lý dưới các loại tokens khác nhau. Mỗi token thường có tính duy nhất và được biểu diễn bằng một ID, các ID này là một cách mã hoá hay cách định danh token trên không gian số.

Hạn chế của kỹ thuật này là nó dẫn đến một kho ngữ liệu khổng lồ và một lượng từ vựng lớn, khiến mô hình cồng kềnh hơn và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Bên cạnh đó, một hạn chế nữa là liên quan đến các từ sai chính tả. Nếu kho ngữ liệu có từ “knowledge” viết sai chính tả thành “knowldge”, mô hình sẽ gán token OOV cho từ sau đó. Do đó, để giải quyết tất cả những vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã đưa ra kỹ thuật mã hóa dựa trên ký tự.

Character-based tokenization

Mã hóa dựa trên ký tự chia văn bản thô thành các ký tự riêng lẻ. Logic đằng sau mã hóa này là một ngôn ngữ có nhiều từ khác nhau nhưng có một số ký tự cố định. Điều này dẫn đến một lượng từ vựng rất nhỏ. Ví dụ  tiếng Anh có 256 ký tự khác nhau (chữ cái, số, ký tự đặc biệt) trong khi chứa gần 170.000 từ trong vốn từ vựng. Do đó, mã hóa dựa trên ký tự sẽ sử dụng ít token hơn so với mã hóa dựa trên từ.

Một trong những lợi thế chính của mã hóa dựa trên ký tự là sẽ không có hoặc rất ít từ không xác định hoặc OOV. Do đó, nó có thể biểu diễn các từ chưa biết (những từ không được nhìn thấy trong quá trình huấn luyện) bằng cách biểu diễn cho mỗi ký tự. Một ưu điểm khác là các từ sai chính tả có thể được viết đúng chính tả lại, thay vì có thể đánh dấu chúng là mã thông báo OOV và làm mất thông tin.

Loại mã hóa này khá đơn giản và có thể làm giảm độ phức tạp của bộ nhớ và thời gian. Vì vậy, liệu nó có phải thuật toán tốt nhất hay hoàn hảo để tách từ? Câu trả lời là không (ít nhất là đối với Ngôn ngữ tiếng Anh)! Một ký tự thường không mang bất kỳ ý nghĩa hoặc thông tin nào như một từ. Ngoài ra, tuy kỹ thuật này giúp giảm kích thước từ vựng nhưng lại làm tăng độ dài chuỗi trong mã hóa dựa trên ký tự. Mỗi từ được chia thành từng ký tự và do đó, chuỗi mã hóa dài hơn nhiều so với văn bản thô ban đầu. Vì vậy, có thể thấy, dù đã giải quyết được rất nhiều thách thức mà mã hóa dựa trên từ gặp phải, mã hóa dựa trên ký tự vẫn có một số vấn đề nhất định.

Subword-based tokenization

Một kỹ thuật phổ biến khác là mã hóa dựa trên từ khóa phụ. Đây là một giải pháp nằm giữa mã hóa dựa trên từ và ký tự. Ý tưởng chính là giải quyết đồng thời các vấn đề của mã hóa dựa trên từ (kích thước từ vựng rất lớn, có nhiều tokens OOV, sự khác biệt trong ý nghĩa của các từ rất giống nhau) và mã hóa dựa trên ký tự (chuỗi rất dài và token riêng lẻ ít ý nghĩa hơn).

Các thuật toán mã hóa dựa trên từ khóa phụ sử dụng các nguyên tắc sau.

Hầu hết các mô hình tiếng Anh đều sử dụng các dạng thuật toán của mã hóa từ phụ, trong đó, phổ biến là WordPeces được sử dụng bởi BERT và DistilBERT, Unigram của XLNet và ALBERT, và Bye-Pair Encoding của GPT-2 và RoBERTa.

Mã hóa dựa trên từ khóa phụ cho phép mô hình có kích thước từ vựng phù hợp và cũng có thể học các biểu diễn độc lập theo ngữ cảnh có ý nghĩa. Mô hình thậm chí có thể xử lý một từ mà nó chưa từng thấy trước đây vì sự phân tách có thể dẫn đến các từ phụ đã biết. 

Như vậy, trên đây là cách các phương pháp mã hóa phát triển theo thời gian để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của NLP và đưa ra các giải pháp tốt hơn cho các vấn đề.

Các kỹ thuật kể trên cũng đang được VinBigdata ứng dụng trực tiếp trong quá trình nghiên cứu, phân tích dữ liệu tiếng nói và chữ viết, từ đó, giải quyết các bài toán về nhận dạng/tổng hợp tiếng nói, dịch máy, hỏi đáp tự động,…. Đây là cơ sở để phát triển nhiều giải pháp mang tính ứng dụng cao như chatbot, voicebot, trợ lý ảo đa năng,…, phục vụ mục tiêu gia tăng trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, kinh doanh.

(Nguồn tham khảo: Towards Data Science)

Phát triển từ công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, VinBot có khả năng xử lý cùng lúc hơn 10.000 yêu cầu, với tốc độ phản hồi 0,1 giây, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và đột phá dịch vụ khách hàng của doanh nghiệp.

Theo Salesforce, 69% khách hàng ưa chuộng chatbot bởi nó đem lại tốc độ nhanh chóng khi kết nối và tương tác với doanh nghiệp. Báo cáo của MIT technology review cũng cho thấy tốc độ xử lý khiếu nại của doanh nghiệp được đẩy nhanh đến 90% nhờ sử dụng chatbot. Thực tế, đối tượng hưởng lợi từ xu hướng ứng dụng AI vào hội thoại tự động không chỉ có khách hàng mà còn là chính các đơn vị kinh doanh. 57% là số lượng mà các công ty, tổ chức cho rằng chatbot đã mang lại lợi tức lớn hơn, từ nguồn vốn đầu tư tối thiểu (Accenture Digital).

Rõ ràng, ứng dụng chatbot vào dịch vụ khách hàng đã và đang tiếp tục là xu hướng của thị trường, nhất là những doanh nghiệp thuộc lĩnh vực tiêu dùng nhanh – FMCG, thương mại điện tử, du lịch nghỉ dưỡng,…. Tuy nhiên, không phải mọi chatbot đều có khả năng mang đến những đột phá kể trên. Chatbot đủ “thông minh” mới có thể làm hài lòng khách hàng và giúp cải thiện đáng kể hiệu quả kinh doanh. 

VinBot đem đến trải nghiệm thân thiện với người dùng cuối

VinBot là sản phẩm ứng dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata phát triển, nhằm cung cấp nền tảng tạo lập, cấu hình, huấn luyện chatbot theo kịch bản nghiệp vụ của khách hàng, phục vụ hệ sinh thái Vingroup nói riêng và cộng đồng nói chung trên bốn lĩnh vực: y tế, giáo dục, sản xuất và du lịch.

VinBot có khả năng tương tác cùng lúc với hơn 10.000 yêu cầu, tốc độ phản hồi chỉ 0,1 giây
VinBot có khả năng tương tác cùng lúc với hơn 10.000 yêu cầu, tốc độ phản hồi chỉ 0,1 giây

Với sự hỗ trợ của AI và hệ cơ sở dữ liệu quy mô lớn, được nghiên cứu và phát triển bởi đội ngũ chuyên gia hàng đầu trên thế giới, VinBot có khả năng tương tác cùng lúc với hơn 10.000 yêu cầu, tốc độ phản hồi chỉ 0,1 giây. Điều này giúp giảm thiểu đáng kể nguồn lực dành cho các công việc chăm sóc khách hàng, đồng thời, đảm bảo tính chính xác khi trả lời một lượng rất lớn các hỏi đáp từ phía người dùng cuối. Như vậy, doanh nghiệp sẽ không còn phải loay hoay với bài toán bỏ sót hay nhầm lẫn yêu cầu của nhiều khách hàng khác nhau.

So với nguồn nhân lực truyền thống, một lợi thế nữa của AI là làm việc ổn định, bất kể ngày đêm. Hoạt động 24/7, VinBot đem đến cho khách hàng sự hỗ trợ toàn diện, tương tác mọi lúc, mọi nơi. Hơn nữa, với VinBot, ngôn ngữ không còn là rào cản, khi hệ thống có khả năng phân tích và phản hồi cả tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Trung và tiếng Nhật. Giao tiếp tự nhiên, đa ngôn ngữ chính là bước đầu để VinBot giúp doanh nghiệp tiếp cận, mở rộng tệp khách hàng quốc tế, phát triển thị trường và mô hình kinh doanh.

VinBot nâng cao hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp

Đáp ứng toàn diện các nhu cầu của doanh nghiệp trong quá trình tương tác với khách hàng, VinBot sở hữu đa tính năng từ xây dựng, quản lí, chia sẻ chatbot đến báo cáo thống kê vận hành và tổng hợp, lưu trữ thông tin người dùng.

VinBot hỗ trợ xây dựng kịch bản chatbot. Hệ thống cho phép người tạo cung cấp dữ liệu đào tạo, huấn luyện và xây dựng kịch bản cho chatbot. Với tính năng này, doanh nghiệp có thể đa dạng hóa các tình huống hội thoại với khách hàng, đồng thời dẫn dắt, định hướng người dùng cuối theo mục tiêu bán hàng hay marketing sản phẩm, dịch vụ.

Bên cạnh đó, VinBot có khả năng kết nối đa kênh Zalo, Facebook, website…Chỉ vài thao tác đơn giản, sản phẩm đã có thể dễ dàng tích hợp trên các nền tảng hội thoại có sẵn của doanh nghiệp, nhờ vậy, cung cấp sự hỗ trợ linh hoạt, tiếp cận và chăm sóc khách hàng tận tình và chu đáo ở mọi kênh truyền thông. Không những thế, trong quá trình triển khai, nền tảng điện toán đám mây cũng cho phép hệ thống mở rộng quy mô không giới hạn.

VinBot quản trị, tổng hợp và lưu trữ các thông tin về khách hàng.
VinBot quản trị, tổng hợp và lưu trữ các thông tin về khách hàng.

Cùng với việc tương tác và phản hồi các yêu cầu từ phía khách hàng, một tác vụ khác mà doanh nghiệp phải thực hiện để ngày càng cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ chính là phân tích hành vi người dùng. Mỗi ngày, một lượng dữ liệu khổng lồ được sinh ra từ quá trình giao tiếp với khách hàng. Từ những báo cáo, thống kê lịch sử hoạt động của chatbot, VinBot giúp doanh nghiệp tận dụng bộ dữ liệu này để phân tích, nắm bắt thói quen, sở thích, xu hướng của người dùng, phục vụ cho việc đưa ra những quyết định quan trọng về sau, đặc biệt liên quan đến việc xây dựng chiến lược marketing hướng khách hàng.

Cuối cùng, những thông tin thu thập hàng ngày sẽ được VinBot tổng hợp, lưu trữ thành bộ dữ liệu toàn diện. Bằng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, VinBot hiểu và phân tích được ý định trong câu thoại của khách hàng. Đây là cơ sở để tiến tới cá nhân hóa những thông điệp mà thương hiệu sẽ gửi tới công chúng của mình thông qua chatbot. Giờ đây, với VinBot, doanh nghiệp có thể gửi tin nhắn hàng loạt, với nội dung tùy chỉnh phù hợp với từng đối tượng khách hàng khác nhau. Phương pháp này hiệu quả hơn đến 90% so với email marketing, bởi tỉ lệ người dùng mở tin nhắn chat là vượt trội so với mở email (theo nghiên cứu về Email Marketing của IBM). 

Với kinh nghiệm đa ngành có được từ quá trình triển khai phục vụ hệ sinh thái Vingroup, VinBot sẽ ngày một trở nên thông minh và sở hữu nhiều tính năng hơn nữa. Bên cạnh VinBot, ứng dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuộc dòng sản phẩm VinBase Language, VinBigdata cũng phát triển các giải pháp khác như VinTalk, VinAssistant,….