Trợ lý ảo được đánh giá là xu hướng của tương lai, mang lại tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, hỗ trợ thực hiện các tác vụ nhanh chóng, hiệu quả và nâng cao trải nghiệm người dùng. Từ đó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chu trình, giảm thiểu chi phí, gia tăng lợi nhuận. Hãy cùng VinBigData tìm hiểu một số ứng dụng của trợ lý ảo trong nhiều lĩnh vực thông qua bài viết dưới đây nhé!

Ứng dụng của trợ lý ảo trong chu trình vận hành doanh nghiệp 

Trợ lý văn phòng “ảo”

Theo Gartner, 50% nhân viên tri thức sẽ sử dụng trợ lý ảo mỗi ngày vào năm 2025, con số này chỉ là 2% vào năm 2019. Những trợ lý ảo bằng giọng nói có thể được tích hợp vào nhiều công cụ và phần mềm hiện tại các doanh nghiệp đang sử dụng, nhằm hỗ trợ thực hiện một số nhiệm vụ văn phòng, chẳng hạn như lên lịch họp, gửi email, ghi chép biên bản họp… Điều này giúp các doanh nghiệp cải thiện năng suất làm việc và tối ưu nguồn lực cho các công việc mang tính chuyên môn hơn.

Quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho

Đối với các doanh nghiệp có chuỗi cung ứng trên toàn cầu, công nghệ giọng nói có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu liên quan nhanh hơn. Thay vì theo dõi lộ trình chi tiết và luồng email để phát hiện trạng thái mới nhất của một mặt hàng, doanh nghiệp có thể sử dụng các truy vấn thoại để tìm ra trạng thái vận chuyển hàng hóa hoặc vị trí đơn hàng.

Tại  văn phòng, công nghệ giọng nói cũng có thể được ứng dụng để đặt các thiết bị thiết yếu thay vì phải nhập liệu chi tiết trên máy tính hoặc thu thập thông tin theo cách thủ công. Việc tích hợp giọng nói với các hệ thống khác trong văn phòng sẽ cho phép các thiết bị tự quét mức tồn kho hiện tại để có số lượng đặt hàng tối ưu hơn.

Quản lý Quan hệ khách hàng & Nhân sự

Với công nghệ giọng nói, hệ thống có thể tự động cập nhật các bản ghi chứa thông tin liên quan và cung cấp cho những người đang tìm kiếm nó. Các trợ lý giọng nói này cũng có thể giúp các bộ phận nhân sự lên lịch đào tạo, đánh giá hiệu suất và thời gian nghỉ phép cho nhân viên tại văn phòng và hỗ trợ quản lý nhân viên làm việc từ xa.

Với sự phổ biến của các cuộc họp qua Zoom và các công cụ hội nghị truyền hình khác, công nghệ giọng nói có thể được sử dụng để ghi và chép lại cuộc họp, xác định người nói và gắn thẻ các khu vực chính để có thể tìm kiếm biên bản cuộc họp sau này. Những khả năng phiên âm này cũng có thể giúp các nhóm nhân sự tổ chức quá trình tuyển dụng cũng như dán nhãn các kỹ năng chính được liệt kê trong mô tả công việc trong các cuộc phỏng vấn video.

Ứng dụng của trợ lý ảo nâng tầm trải nghiệm khách hàng cá nhân 

Loa thông minh

Ngoài các ứng dụng phục vụ mục đích giải trí, trợ lý ảo giúp người dùng có nhiều trải nghiệm khác biệt với loa thông minh. Tự động phát nhạc, tìm kiếm thông tin, mua sắm trực tuyến… chỉ là một trong nhiều tính năng đột phá mà trợ lý ảo có thể đáp ứng người dùng thông qua loa thông minh. 

Thiết bị thông minh

Các thiết bị gia đình thông minh hỗ trợ giọng nói không chỉ giới hạn ở loa thông minh. Hệ thống an ninh gia đình, thiết bị nhà bếp, đèn chiếu sáng và thậm chí cả máy hút bụi sử dụng công nghệ giọng nói hiện đang được phát triển trên toàn cầu. Các thiết bị giặt là và nhà bếp được kích hoạt bằng giọng nói có thể bắt đầu quá trình nấu nướng và giặt là bằng các lệnh đơn giản, đồng thời giúp người dùng tiết kiệm thời gian trong khi thực hiện những việc khác trong nhà.

Trợ lý ảo thông minh trên ô tô

Tích hợp sâu với các tính năng cho phép điều khiển xe thông minh, điều hướng, dẫn đường, đảm bảo an ninh an toàn, hỗ trợ nhiều tiện ích gia đình & văn phòng, thực hiện mua sắm sản phẩm dịch vụ trực tuyến, cập nhật phần mềm từ xa…

Ứng dụng của trợ lý ảo cụ thể trong nhiều lĩnh vực 

Ứng dụng của trợ lý ảo trong ngành ngân hàng

Khách hàng tại các ngân hàng có thể nhận thông tin tài khoản như số dư và các giao dịch mới nhất của họ, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, thu thập thông tin lãi suất và tỷ giá hối đoái… cùng nhiều tiện ích khác thông qua trợ lý ảo. Chu trình xử lý thủ tục giờ đây nhanh chóng và thuận tiện hơn rất nhiều. 

Ứng dụng của trợ lý ảo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Một số ứng dụng bao gồm trợ lý sức khỏe cá nhân có thể hoạt động như huấn luyện viên cá nhân, giúp đặt lịch hẹn với bác sĩ, gọi y tá và nhận lời nhắc uống thuốc đúng giờ. Ngoài ra, những người mắc bệnh tiểu đường có thể sử dụng thang đo hỗ trợ giọng nói để theo dõi lượng đường trong máu.

Ứng dụng của trợ lý ảo trong ngành khách sạn

Ngành công nghiệp khách sạn cũng đã và đang áp dụng công nghệ giọng nói. Du khách có thể sử dụng lệnh thoại để vận hành các thiết bị, tìm các đề xuất về các điểm du lịch trong khu vực, đặt phương tiện đi lại, đặt dịch vụ phòng và truy vấn thông tin về khách sạn mong muốn.

Ứng dụng của trợ lý ảo trong các đại lý xe hơi

Công nghệ giọng nói không chỉ được sử dụng trên ô tô mà các đại lý cũng đang tận dụng công nghệ này để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Người tiêu dùng có thể nhận được hỗ trợ bán hàng, đặt vé lái thử và các buổi trình chiếu cũng như nhận được lời nhắc dịch vụ và đặt lịch hẹn bằng công nghệ thoại.

Mặc dù trợ lý ảo đang là một mảng công nghệ được đầu tư phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức dành cho các đơn vị phát triển sản phẩm. Bởi nội dung giọng nói trong ngữ cảnh phức tạp hơn rất nhiều so với nội dung viết, có rất nhiều điều cần phải xem xét, từ âm lượng, sắc thái cảm xúc cho đến khác biệt trong văn hóa và sử dụng phương ngữ. Các nhà phát triển đang cố gắng nghiên cứu và hoàn thiện công nghệ, để có thể mang đến phiên bản tốt hơn của trợ lý ảo trong tương lai gần. 

Nguồn tham khảo: Storyblok

Chăm sóc khách hàng là một khâu quan trọng trong các doanh nghiệp, bởi nó không những thu thập thông tin để cải thiện sản phẩm, dịch vụ mà còn thấu hiểu nhu cầu khách hàng để hoạch định chiến lược phù hợp hơn. Thời gian gần đây, hoạt động chăm sóc khách hàng dần được tự động hóa nhờ sự phát triển mạnh mẽ của chatbot, hay các thuật toán hỗ trợ hồi đáp tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Các cuộc hội thoại tự nhiên và thông tin phản hồi chính xác là yếu tố quyết định sự hài lòng của khách hàng. Để đạt được điều đó, việc thấu hiểu ý định người dùng là vô cùng quan trọng. Khác với các kỹ thuật thường thấy, bài viết này cung cấp một phương thức tiếp cận mới, tự động phân cụm dữ liệu từ các tin nhắn văn bản ngắn để xác định và trích xuất ý định của người dùng.

Lập mô hình chủ đề 

Có một số cách để tiếp cận các vấn đề học không giám sát, trong đó kỹ thuật thường xuyên được sử dụng nhất là sử dụng mô hình chủ đề (topic modeling).

Nhiều thuật toán có thể được ứng dụng để thực hiện mô hình hóa chủ đề, nhưng một thuật toán rất phổ biến là Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (tiếng Anh: Latent Dirichlet allocation, hay viết tắt là LDA). LDA là một mô hình sinh mẫu giả định rằng mỗi tài liệu được tạo thành từ sự phân bố của một số chủ đề cố định và mỗi chủ đề được tạo thành từ sự phân bố các từ. Một số khó khăn khi sử dụng LDA (và nhiều thuật toán mô hình hóa chủ đề khác) nằm ở khâu quyết định có bao nhiêu chủ đề thực sự sử dụng, được coi là một siêu tham số mô hình cần thiết. Đồng thời, tính mạch lạc cũng là phương pháp để đánh giá chất lượng của các chủ đề, được tính toán bằng cách đo lường mức độ tương tự của các từ trong mỗi chủ đề. Điểm mạch lạc càng cao thì kết quả càng chính xác.  

Một hạn chế khác của LDA và các phương pháp tiếp cận mô hình chủ đề tương tự nằm ở việc coi toàn bộ từ vựng trong tài liệu như một “túi từ”, trong đó thứ tự sắp xếp từ không quan trọng. Phương thức này hoạt động tốt đối với các tài liệu dài hơn (với một kho ngữ liệu lớn hơn), trong đó việc xác định các từ cùng xuất hiện có thể cung cấp một bức tranh tốt về các chủ đề. Ngoài ra, thường có một số lượng tương đối nhỏ các chủ đề và các chủ đề khá khác biệt. Tuy nhiên, nội dung văn bản ngắn thường có những thách thức cụ thể, chẳng hạn như xuất hiện hai cụm từ chứa các từ gần giống nhau nhưng ý nghĩa rất khác nhau hoặc hai cụm từ bao hàm cùng một ý định nhưng hầu như không có từ nào chung. Điều này đặc biệt hạn chế tính hữu ích của các phương pháp tiếp cận mô hình chủ đề tiêu chuẩn nhằm xác định ý định trong văn bản ngắn.

Phân cụm embeddings

Ngoài mô hình chủ đề, phân cụm là một cách tiếp cận rất phổ biến khác đối với các vấn đề tự học không giám sát. Để có thể phân cụm dữ liệu văn bản cần đưa ra nhiều quyết định, bao gồm cách xử lý dữ liệu và thuật toán được sử dụng.

Lựa chọn embeddings

Bước đầu tiên cần phải biểu diễn dữ liệu văn bản dưới dạng số, với các phương thức tiếp cận phổ biến bao gồm tạo embeddings, hoặc vector biểu diễn của từng từ để sử dụng cho việc phân cụm. Vì mỗi tin nhắn thường chứa một số lượng từ nhất định, nên có thể chỉ cần lấy trung bình từ việc biểu diễn các từ riêng lẻ trong toàn bộ tin nhắn. Kỹ thuật này hiệu quả trong một số trường hợp, tuy nhiên, giải pháp được đánh giá cao hơn đó là trực tiếp tính toán để tạo embedding một lần cho một câu đầy đủ, như vậy, ý nghĩa và ý định trong câu sẽ rõ ràng hơn. Đặc biệt với các đoạn văn bản ngắn, giải pháp này xử lý những vấn đề về nội dung hay hình thức trùng lặp đã được nêu ra phía trên.

Bộ mã hóa câu toàn cầu của Google (Google’s Universal Sentence Encoder – USE) xuất bản năm 2018 là một mô hình nhúng câu phổ biến, được đào tạo dựa trên nhiều loại dữ liệu, bao gồm Wikipedia, tin tức trên website, và các thảo luận trên diễn đàn. Mô hình này được đánh giá là hiệu quả trong việc xác định ý nghĩa câu. 

Năm 2019, Reimers và Gurevych lần đầu giới thiệu một kỹ thuật có tên gọi là Sentence-BERT, một biến thể khác của kiến trúc BERT. Mô hình này sử dụng kiến trúc mạng siamese để tạo ra biểu diễn của câu.

Giảm chiều dữ liệu

Hầu hết các câu sau khi nhúng đều có kích thước lớn (> 500 thuộc tính mỗi câu). Việc giảm kích thước trước khi phân cụm góp phần cải thiện đáng kể đến kết quả.

Kỹ thuật giảm kích thước phổ biến năm 2020 là Phép chiếu xấp xỉ và phép chiếu thống nhất cho phép giảm kích thước (UMAP), nhanh hơn và có khả năng mở rộng cao hơn nhiều so với t-SNE, đồng thời bảo toàn cấu trúc tổng thể của dữ liệu tốt hơn nhiều. 

Lựa chọn thuật toán phân cụm

Lựa chọn tốt nhất là các thuật toán dựa trên mật độ vì chúng không yêu cầu chỉ định số lượng cụm và không quan tâm đến hình dạng cụm. Phân cụm không gian dựa trên mật độ phân cấp (HDBSCAN) đã trở nên phổ biến vì nó có ít siêu tham số hơn và trực quan hơn DBSCAN, đồng thời có hiệu quả mạnh mẽ đối với các cụm có mật độ thay đổi. 

Tạo cụm từ UMAP + HDBSCAN

Hiện tại đã có sẵn 2 thư viện để xâu chuỗi UMAP và HDBSCAN với nhau cho mục đích mô hình hóa chủ đề: Top2Vec (github và paper) và BERTopic (github và article). Tuy nhiên, các siêu tham số mặc định được sử dụng trong cả 2 thư viện đều không xử lý hiệu quả các vấn đề với văn bản ngắn và một kho dữ liệu nhỏ (hầu hết dữ liệu cuối cùng được phân loại bị nhiễu và chỉ tìm thấy tổng số ba cụm). Bài viết này sử dụng trực tiếp UMAP và HDBSCAN để điều chỉnh siêu tham số phù hợp. 

UMAP có một số siêu tham số kiểm soát chu trình giảm kích thước, và 2 trọng số quan trọng nhất là n_neighbors và n_components. Tham số n_neighbors kiểm soát cách UMAP cân bằng cấu trúc cục bộ và tổng thể của dữ liệu. Tham số này kiểm soát kích thước của vùng lân cận liên đới tới UMAP để tìm hiểu cấu trúc đa tạp, vì thế các giá trị thấp hơn của n_neighbors sẽ tập trung nhiều hơn vào cấu trúc cục bộ. Tham số n_components kiểm soát kích thước nhúng cuối cùng sau khi thực hiện giảm kích thước trên dữ liệu đầu vào. HDBSCAN cũng có một số siêu tham số quan trọng, nhưng tham số quan trọng nhất cần xem xét là min_cluster_size. Tham số min_samples mặc định bằng min_cluster_size nếu không có chỉ định khác và khi min_samples càng lớn thì càng có nhiều điểm bị loại bỏ dưới dạng nhiễu/ ngoại lệ. Trong trường hợp tham số min_samples nhỏ hơn min_cluster_size cho thấy các điểm đã được dán nhãn là ngoại lệ và hợp nhất chúng với các cụm lân cận tương tự nhất của chúng. 

Một chú ý rằng UMAP là thuật toán ngẫu nhiên và nó sử dụng tính ngẫu nhiên để tăng tốc các bước gần đúng để sau đó tối ưu hóa. 

Xác định chức năng cho điểm

Mặc dù thường được sử dụng với các thuật toán phân nhóm khác nhau, Điểm số hình bóng (Silhouette Score) không phải là chỉ số xác thực tốt nhất cho các thuật toán dựa trên mật độ như DBSCAN và HDBSCAN vì kỹ thuật này giả định rằng tất cả các điểm đều được gán cho một nhóm và không thể xử lý nhiễu hay các ngoại lệ một cách thích hợp. Xác thực cụm dựa trên mật độ (DBCV) đã được một số người đề xuất và sử dụng để điều chỉnh siêu tham số HDBSCAN. Bài viết này tận dụng thuộc tính probabilities HDBSCAN hữu ích, với độ mạnh mà mỗi mẫu là một phần của cụm được chỉ định. Điểm nhiễu có xác suất bằng không; các điểm trong cụm có các giá trị được chỉ định tỷ lệ với mức độ tồn tại trong cụm.

Tìm kiếm siêu tham số ngẫu nhiên

Với kích thước tập dữ liệu chỉ là 1.000 mẫu, vẫn mất khoảng 3 giây để tạo các cụm và tính điểm cho một tập hợp đầu vào nhất định. Kích thước tập dữ liệu càng lớn sẽ càng mất nhiều thời gian. Thực hiện tìm kiếm ngẫu nhiên thay vì tìm kiếm toàn bộ lưới là một chiến lược thay thế khá hiệu quả.

Tối ưu hóa Bayes với Hyperopt

Tìm kiếm ngẫu nhiên không gian siêu tham số hoạt động khá tốt, nhưng có một lựa chọn tốt hơn chính là Tối ưu hóa Bayes với 3 bước chính:

Bước 1: xác định hàm mục tiêu muốn tối ưu hóa. Các ràng buộc tối ưu hóa được bao gồm trong hàm mục tiêu bằng cách thêm một thuật ngữ phạt nếu số lượng cụm nằm ngoài phạm vi mong muốn

Bước 2: thu nhỏ hàm mục tiêu trên không gian tìm kiếm siêu tham số bằng cách sử dụng thuật toán Công cụ ước tính Parzen có cấu trúc cây (TPE):

Bước 3: Chạy tìm kiếm Bayes với 100 đánh giá tối đa trên không gian tham số 

Đồng  thời, giai đoạn này có thể hình dung các cụm hoặc kiểm tra thủ công một số trong số chúng để đảm bảo chúng có ý nghĩa. 

Đánh giá hiệu suất, biết các nhãn sự thật cơ bản

Thay vì kiểm tra tất cả các nhóm theo cách thủ công nên đánh giá định lượng các hoạt động của mô hình. Hai số liệu thường được sử dụng để đánh giá phân cụm văn bản là Thông tin tương hỗ được chuẩn hóa và Chỉ số ngẫu nhiên được điều chỉnh. Cả hai chỉ số đều có giá trị từ 0 đến 1, và giá trị càng lớn thì độ hiệu quả càng cao.

Ghi nhãn cụm tự động

Cách tiếp cận để thực hiện ghi nhãn cụm tự động là trích xuất cặp hành động-đối tượng phổ biến nhất trong các cụm từ đang xử lý để quy ước làm nhãn cụm. Kỹ thuật được áp dụng thường xuyên: nối động từ phổ biến nhất, tân ngữ trực tiếp và hai danh từ đứng đầu từ mỗi cụm. Gói spaCy với thuật toán phân tích cú pháp có thể bổ trợ trong chu trình này. 

Trong bài viết này đã phác thảo một khuôn khổ nhằm tận dụng kiến thức miền, dễ dàng phân cụm các tài liệu văn bản ngắn và áp dụng các nhãn mô tả để hiểu ý định người dùng trong các câu thoại ngắn. Mục đích của bài viết này hướng tới tiếp cận các tập dữ liệu nhỏ, nhưng phương thức tiếp cận vẫn sẽ hoạt động hiệu quả với các tập dữ liệu lớn hơn. 

Việc triển khai các hệ thống chatbot, đặc biệt là chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI chatbot), mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp như: nâng cao trải nghiệm khách hàng với các phản hồi 24/7, giảm thiểu chi phí và gia tăng doanh số. Vì vậy, sử dụng chatbot cho các kênh truyền thông là phương pháp được các doanh nghiệp trên thế giới ưa chuộng sử dụng trong thời gian gần đây. 

Tuy nhiên, không phải bất kì doanh nghiệp nào triển khai chatbot cũng thực sự mang lại hiệu quả và thành công như mong đợi. Đôi khi chatbot vẫn gặp một số lỗi như nhầm lẫn các lệnh đơn giản, cung cấp các phản hồi không hữu ích hoặc không liên quan đến vấn đề khách hàng hỏi. 

Những lợi ích nổi bật mà chatbot mang lại 

Với khả năng phản hồi và giải đáp thông tin trong thời gian thực, hỗ trợ liên tục 24/7, chatbot cải thiện các dịch vụ chăm sóc khách hàng cho mỗi doanh nghiệp. Xử lý khối lượng yêu cầu lớn với độ chính xác cao, chatbot giúp gia tăng trải nghiệm khách hàng và giảm thiểu chi phí đáng kể.  

Xem thêm về Chatbot và những lợi ích Chatbot mang lại: Tại đây 

Ba loại rào cản chính khi triển khai chatbot các doanh nghiệp thường xuyên gặp phải

1. Xác định trường hợp sử dụng chatbot chưa phù hợp

Các doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa ra danh sách những vấn đề phổ biến mà khách hàng gặp phải, tuy nhiên, không phải vấn đề nào cũng phù hợp với chatbot. Họ thường không chắc chắn khi xác định chủ đề nào phù hợp nhất với chatbot và chủ đề nào nên được xử lý bởi các nhân viên chăm sóc khách hàng. Chatbot dễ gặp khó khăn khi phải xử lý các chủ đề mang tính cảm xúc cao hoặc yêu cầu các tương tác qua lại phức tạp, lâu dài. 

2. Không thiết kế và huấn luyện chatbot theo kịch bản riêng của doanh nghiệp

Một số doanh nghiệp thường triển khai chatbot theo một mô hình chung, hoặc dựa theo các nguyên mẫu có sẵn từ các doanh nghiệp khác. Họ chưa thực sự quan tâm đến mức độ phù hợp khi triển khai. Chatbot phải phù hợp với sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghiệp cung cấp, đồng thời phải có kịch bản làm hài lòng khách hàng. Khi tích hợp chatbot với các kênh truyền thông, các công ty nên ưu tiên nhu cầu của khách hàng và chú ý đến các đặc tính của sản phẩm, để chatbot hoạt động hiệu quả hơn. 

Trò chuyện với khách hàng cũng tùy thuộc vào trường hợp sử dụng và đặc điểm nhận dạng thương hiệu. Một công ty bán sản phẩm giải trí cho thế hệ millennial sẽ muốn cuộc trò chuyện trở nên vui vẻ và hiện đại trong khi một chatbot chăm sóc sức khỏe không nên hồi đáp với ngữ điệu và câu từ mang tính vui đùa, hoặc pha trò. 

3. Không xây dựng đủ dữ liệu để huấn luyện chatbot thông minh

Giống như các công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác, chatbot cần sử dụng nhiều dữ liệu đầu vào để học cách xử lý các yêu cầu một cách hiệu quả. Đào tạo chatbot thông minh có nghĩa là tạo cơ hội cho chatbot tiếp xúc với vô số cuộc trò chuyện mẫu về các chủ đề doanh nghiệp muốn giải quyết, sau đó học hỏi từ các trường hợp thực tế đó để câu trả lời linh hoạt hơn. Đặc biệt, chatbot còn có thể học để trở nên cá nhân hóa, hiểu phong cách và ngữ điệu nói chuyện của khách hàng, sau đó đối thoại sao cho phù hợp với từng người. 

Doanh nghiệp nên làm gì để triển khai chatbot thực sự hiệu quả

Kết hợp triển khai chatbot với hệ thống chăm sóc khách hàng đúng cách 

Với khả năng trực tuyến 24/7, chatbot luôn sẵn sàng giải đáp thắc mắc cho khách hàng ở bất kì thời điểm nào trong ngày. Tuy nhiên, chatbot không phải công cụ toàn năng, và có hiểu biết trong phạm vi nhất định. Trong quá trình triển khai Chatbot, đôi khi sẽ có một số vấn đề xảy ra nằm ngoài giới hạn hiểu biết của chatbot. Trường hợp này các doanh nghiệp nên chuẩn bị phương án linh hoạt bằng việc tự động chuyển giao một số câu hỏi cho nhân viên tư vấn để tiếp tục cuộc trò chuyện với khách hàng. 

Doanh nghiệp phải khéo léo triển khai Chatbot kết hợp với các yếu tố khác để hoàn thiện khâu chăm sóc khách hàng hiệu quả nhất. Chatbot có thể nhanh chóng trả lời các câu hỏi phổ biến và chuyển tiếp lại cho các nhân viên hỗ trợ với các cuộc đối thoại có tính chất phức tạp và mang nhiều sắc thái cảm xúc. Chatbot có khả năng thu thập thông tin, xuất báo cáo nhưng việc xử lý thông tin vẫn cần các nhà quản trị hay các nhân viên chuyên môn dành thời gian phân tích. 

Xây dựng kịch bản trả lời phù hợp với doanh nghiệp và đúng trọng tâm

Chatbot nên được coi như các tác nhân trong một trung tâm chăm sóc khách hàng: phải huấn luyện và đào tạo chatbot với những nghiệp vụ khách hàng mà doanh nghiệp đang triển khai, nắm bắt đầy đủ thông tin và định vị thương hiệu và học cách đối thoại khéo léo để mang lại cho khách hàng những trải nghiệm tốt. 

Với vai trò chính là giải đáp thắc mắc và cung cấp thông tin, tin nhắn của bot nên là các câu ngắn và rõ ràng. Khách hàng cần những lời đáp đúng trọng tâm và nhu cầu họ mong muốn. Khách hàng dễ cảm thấy không hài lòng nếu bot trả lời quá dài, lan man, không đúng ý. 

Đặt mình vào vị trí của khách hàng để đào tạo chatbot thông minh 

Doanh nghiệp nên đặt mình vào vị trí của khách hàng để nghiên cứu xem vấn đề nào đang được quan tâm, những thắc mắc khi sử dụng sản phẩm là gì, những câu hỏi nào khách hàng thường đặt ra… Trước khi triển khai, doanh nghiệp phải xây dựng kịch bản đầy đủ thông tin nhất có thể. Sau khi hoàn thành việc thiết lập kịch bản, các nhà quản trị nên trải nghiệm thử với bot, xem xét xem câu trả lời của bot đã đáp ứng được hết nhu cầu và mong đợi của khách hàng hay chưa. Đồng thời khi thử nghiệm cũng giúp doanh nghiệp phát hiện lỗi để điều chỉnh kịp thời trước khi tới tay khách hàng. 

Ngoài ra, sau thời gian vận hành, doanh nghiệp cũng cần thường xuyên theo dõi và điều chỉnh kịch bản để phù hợp với văn phong giao tiếp của khách hàng. Việc theo dõi và học hỏi giúp chatbot trở nên linh hoạt và thông minh hơn, gần gũi và cá nhân hóa vời từng người dùng. Cách diễn đạt, ngữ điệu, cách dùng từ phù hợp sẽ khiến khách hàng thoải mái, và mong muốn chia sẻ thông tin nhiều hơn. Những thông tin này sẽ dễ dàng có được nếu quan sát hành và nắm bắt hành vi của khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định.

Chatbot đã và đang là xu thế tất yếu và một nhân tố không thể thiếu giúp doanh nghiệp tối ưu trải nghiệm khách hàng, tiết kiệm nhân lực và chi phí. Tuy nhiên, doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng quy trình tạo lập và thiết kể để khai thác chatbot hiệu quả nhất. Với chatbot điều nên quan tâm hàng đầu là chất lượng của chatbot, tránh trường hợp tác dụng ngược khi chatbot hoạt động thiếu chuyên nghiệp.

Tư liệu tham khảo: Topbots