1. Đặt vấn đề
 

Ngày nay, các hệ thống thông minh và mạng Internet ngày càng phổ biến, cùng với đó là mạng xã hội đã và đang trở thành một phần không thể thiếu của đời sống con người. Cùng với đó, đại dịch Covid-19 xuất hiện, thúc đẩy khả năng tiếp cận các dịch vụ điện tử của người tiêu dùng, làm thay đổi xu hướng tiêu dùng. Chính vì vậy, thương mại điện tử đang dần trở thành xu thế của thời đại, từ doanh nghiệp lớn đến doanh nghiệp nhỏ và vừa, hay thậm chí các cá nhân bán hàng riêng lẻ cũng có thể kinh doanh qua Internet. Một trong những vấn đề chính của kinh doanh online là việc phải duy trì tương tác, chăm sóc khách hàng thông qua rất nhiều nền tảng như mạng xã hội, sàn thương mại điện tử. Đối với số lượng khách hàng ít, doanh nghiệp có thể thuê nhân viên trực tiếp phản hồi. Nhưng nếu với lượng khách hàng lớn, nhân viên sẽ không thể phản hồi kịp thời. Hơn nữa cũng khó có thể yêu cầu nhân viên trực 24/24 để trả lời các câu hỏi của khách. Từ thực trạng trên, một công cụ hỗ trợ là Chatbot đã xuất hiện. 
 

Ở thời điểm hiện tại, Chatbot đã được áp dụng khá nhiều trong các doanh nghiệp trên thế giới. Theo báo cáo của Grand View Research, thị trường Chatbot trên toàn thế giới dự kiến ​​sẽ đạt 1,23 tỷ USD vào năm 2025, tốc độ tăng trưởng hằng năm là 24,3%. Tuy nhiên, tại Việt Nam, việc ứng dụng Chatbot vẫn chưa thực sự đem lại hiệu quả, đặc biệt ở các doanh nghiệp nhỏ và vừa. (Hình 1)
 

Có rất nhiều thách thức cho doanh nghiệp nhỏ và vừa trong việc xây dựng và triển khai Chatbot. Thách thức đầu tiên là sự phức tạp khi cài đặt cấu hình Chatbot. Nhiều doanh nghiệp vẫn e ngại việc này vì đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo. Thách thức thứ hai là sự chân thực và đa dạng trong những câu trả lời của Chatbot. Về cơ bản, Chatbot sẽ phản hồi lại khách hàng theo những kịch bản đã xây dựng. Nhiều doanh nghiệp tạo kịch bản Chatbot theo luồng suy nghĩ chủ quan mà không dựa trên sự phân tích tỉ mỉ về lịch sử tư vấn khách hàng trước đó. Điều này dẫn đến kịch bản của Chatbot tương đối cứng nhắc, khó ứng biến với những câu hỏi đa dạng của khách hàng thực tế. Thách thức thứ ba là việc lưu trữ thông tin khách hàng. Trong thực tế, khi vận hành một Chatbot sẽ cần phải lưu trữ thông tin cá nhân của khách hàng, dữ liệu đơn hàng để phục vụ cho những mục tiêu của doanh nghiệp. Lưu trữ và quản lý tại máy chủ điện toán đám mây của một nền tảng Chatbot nào đó (chẳng hạn Google, Amazon, FPT) hay chủ động lưu trữ ở máy chủ của doanh nghiệp vẫn là một câu hỏi cần giải đáp. Thách thức thứ tư là làm sao để nhận biết và phản hồi chính xác mong muốn của khách hàng. Trước đây, khách hàng thích trao đổi với người hơn là với Chatbot vì trò chuyện với Chatbot khô khan, không tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên và có thể không hiểu được con người muốn gì. Các thách thức kể trên chính là động lực để nhóm đặt ra đề tài nghiên cứu này, nhằm mục đích khái quát các vấn đề và đề xuất giải pháp phát triển Chatbot dành cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam. 
 

Những đóng góp chính của bài viết có thể được tóm tắt như sau:
 

- Khảo sát, đánh giá các nền tảng xây dựng Chatbot cho doanh nghiệp nhỏ và vừa;
 

- Đề xuất quy trình xây dựng một Chatbot cho doanh nghiệp nhỏ và vừa trên nền tảng Chatfuel;
 

- Xây dựng thử nghiệm một Chatbot cho fanpage kinh doanh hàng xách tay nghệ thuật Hàn Quốc Ajuma dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu hội thoại thực tế của cửa hàng.
 

2. Tổng quan nghiên cứu
 

2.1. Chatbot và các khái niệm cần biết
 

Chatbot được định nghĩa là một ứng dụng phần mềm dùng để quản lý một hệ thống thảo luận trực tuyến bằng văn bản hoặc văn bản chuyển thành giọng nói, thay vì cung cấp các thảo luận trực tiếp với người dùng có thật (Hình 2).

Theo phạm vi nội dung cuộc trò chuyện, có hai loại Chatbot đó là Chatbot open-domain và closed-domain, có thể hiểu là chủ đề mở và chủ đề đóng. Chatbot open-domain được xây dựng để cho phép người dùng tham gia trò chuyện với bất kỳ chủ đề nào. Vì vậy, câu trả lời cần đáp ứng mọi loại câu hỏi của khách hàng. Có thể kể đến một vài ví dụ về Chatbot open-domain như: Kuki, Replica, Simsimi... Còn Chatbot closed-domain tập trung vào một nhóm chủ đề cụ thể và có phản hồi hạn chế, liên quan đến vấn chủ đề cụ thể đó. Ví dụ: Chatbot bán bảo hiểm của Bảo Việt chỉ cung cấp các thông tin liên quan đến bảo hiểm Bảo Việt như: Thông tin gói bảo hiểm, giá cả và ưu đãi, phạm vi sử dụng, đăng ký trực tuyến. Do đối tượng bài viết hướng đến là doanh nghiệp nhỏ và vừa nên chúng tôi chỉ tập trung nghiên cứu và xây dựng Chatbot closed-domain.
 

2.2. Một số nền tảng Chatbot đang được sử dụng trên thị trường hiện nay
 

Hiện nay có rất nhiều nhà cung cấp các dịch vụ Chatbot từ trả phí đến miễn phí nhằm đáp ứng được nhu cầu của nhiều đối tượng khách hàng như: Chatfuel, ManyChat, Rasa Chatbot, Ahachat, Hana.ai, DialogFlow, FPT.AI Conversation, AimeFluent… Dưới đây là những tìm hiểu tổng quan của nhóm nghiên cứu về một số nền tảng Chatbot đang được sử dụng rộng rãi.
 

2.2.1. Một số nền tảng trả phí
 

a) FPT.AI Conversation
 

FPT.AI là nền tảng trí tuệ nhân tạo được Bộ Thông tin và Truyền thông trao Giải thưởng Sản phẩm công nghệ số Made in Vietnam»năm 2020. FPT.AI Conversation cung cấp nền tảng tạo và quản lý Chatbot với giao diện người dùng. Được trang bị Machine Learning và NLP, Chatbot của FPT.AI có thể hiểu được ý định và yêu cầu của khách hàng. Người quản lý các ứng dụng phần mềm tự động hóa trên mạng (Bot) có thể theo dõi tất cả các cuộc trò chuyện trong lịch sử và nhanh chóng đào tạo Bot với thông tin mới để cung cấp cho khách hàng lời khuyên chính xác nhất. Phân hệ quản lý hội thoại cho phép Chatbot theo dõi nhiều chủ đề trò chuyện cùng lúc, theo dõi từng bước đi của khách hàng, từ đó có thể hiểu và tương tác với khách hàng một cách thân thiện, tự nhiên.
 

b) AimeFluent
 

AimeFluent là nền tảng tự động chăm sóc khách hàng, Chatbot, tự động sinh hội thoại trong hệ sinh thái phần mềm trí tuệ nhân tạo đa thể thức Aimenicorn. AimeFluent được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực: Tư vấn, tài chính - ngân hàng, giáo dục, du lịch, thương mại điện tử, pháp luật... AimeFluent sử dụng kết hợp nhiều công nghệ khác nhau để sinh ra câu trả lời hợp lý: Công nghệ dựa trên luật (rule-based), công nghệ tìm kiếm câu tương tự, phân tích ý định người nói. 
 

2.2.2. Một số nền tảng miễn phí
 

a) Chatfuel 
 

Chatfuel là một trong những nền tảng được thành lập từ năm 2015 tại Mỹ dành cho ứng dụng Messenger của Facebook. Là một trong những nền tảng có giao diện “sạch sẽ” và trình tạo luồng trực quan để xây dựng và tùy chỉnh theo mong muốn và có một số chức năng cơ bản như: Trả lời inbox tự động theo kịch bản, chat trực tuyến với khách hàng, gửi inbox hàng loạt, tự động trả lời comment, quản lý và chăm sóc khách hàng. Giao diện của Chatfuel gồm trình tạo khối và trình tạo luồng trực quan. Tính đến tháng 6/2018 đã có hơn 200.000 Chatbot được tạo ra bằng cách sử dụng Chatfuel và phục vụ hơn 145 triệu người dùng trên toàn cầu.
 

b) DialogFlow 
 

DialogFlow là một dịch vụ của Google hoạt động trên nền tảng đám mây của Google. DialogFlow là một công cụ trực quan và thân thiện với người dùng, bao gồm một số sản phẩm của Google như Google Cloud Speech-to-Text và kiến thức chuyên môn về học máy của Google. Nó chủ yếu được sử dụng để xây dựng các hành động cho hầu hết các thiết bị có trợ lý Google. DialogFlow được định nghĩa là một nền tảng NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), được sử dụng để phát triển một ứng dụng liên quan đến các cuộc trò chuyện và trải nghiệm cho khách hàng của công ty bằng các ngôn ngữ khác nhau trên nhiều nền tảng. 
 

c) Rasa
 

Rasa là một framework học máy mở để tự động trả lời bằng văn bản hoặc giọng nói dựa trên cuộc hội thoại. Rasa  là một mã nguồn mở nên được hỗ trợ rất nhiều từ các thành viên trên thế giới thông qua diễn đàn của họ và luôn luôn cập nhật các phiên bản mới nhanh chóng. Rasa cung cấp trí tuệ nhân tạo đàm thoại linh hoạt để tạo văn bản và trợ lý dựa trên giọng nói; được sử dụng bởi các nhà phát triển, nhóm trò chuyện và doanh nghiệp.
 

2.3. Doanh nghiệp nhỏ và vừa nên lựa chọn nền tảng Chatbot như thế nào
 

Để lựa chọn một nền tảng Chatbot phù hợp với hình thức kinh doanh của mình chắc hẳn mỗi doanh nghiệp sẽ có những tiêu chí riêng như xem xét mức độ dễ dùng, chi phí sử dụng, mức độ bảo mật hoặc thậm chí là cả khả năng tùy chỉnh và bảo trì.
 

Hầu hết những nền tảng Chatbot trả phí thường được sử dụng rất nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại. Bằng cách xây dựng các kịch bản hội thoại bằng học máy, Chatbot có thể tự học, hiểu các câu hỏi, thắc mắc, nhu cầu và tự đưa ra câu trả lời phù hợp và “mềm dẻo” hơn so với những Chatbot được cung cấp miễn phí. Để sử dụng những nền tảng này, doanh nghiệp cần bỏ ra một số tiền khá lớn và cần sự am hiểu nhất định trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thì mới có thể dễ dàng quản lý, tùy chỉnh. Chính vì vậy, với phân khúc là những doanh nghiệp nhỏ và vừa khi dữ liệu còn chưa nhiều, chi phí cho hoạt động kinh doanh còn hạn chế; khả năng thích ứng công nghệ hiện đại cần phải có một đội ngũ chuyên môn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thì việc lựa chọn những nền tảng này chưa phải là lựa chọn tối ưu để giúp doanh nghiệp cắt giảm phần nào chi phí hoạt động kinh doanh của mình. Do đó, trong bài viết này, nhóm tác giả tập trung vào phân tích các nền tảng mã nguồn mở miễn phí.
 

Việc ứng dụng Chatbot vào hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp nhỏ và vừa đem lại rất nhiều lợi ích to lớn như cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, giảm thiểu được chi phí hay phản hồi khách hàng một cách nhanh chóng nhất, những nền tảng Chatbot miễn phí cũng là lựa chọn doanh nghiệp nên quan tâm. Chúng tôi đã tiến hành khảo sát và tổng kết các tiêu chí đánh giá từng nền tảng theo Bảng 1.
 

Bảng 1: So sánh cơ bản 03 nền tảng: Chatbot Chatfuel, Dialogflow và Rasa


 

Từ bảng so sánh, chúng tôi nhận thấy nền tảng Rasa có ưu điểm là giúp doanh nghiệp chủ động được việc lưu trữ dữ liệu, có thể tùy biến tương đối mạnh mẽ. Tuy nhiên, Rasa là một nền tảng khá thuần kỹ thuật, dành cho các lập trình viên là chính, nên sẽ phù hợp với các doanh nghiệp lớn, nhiều dữ liệu và đầu tư bài bản vào Chatbot. DialogFlow là nền tảng tương đối mạnh mẽ của Google, có giao diện đồ họa không cần lập trình. Nếu có thể phân tích dữ liệu chat một cách tỉ mỉ để lọc ra bộ từ khóa đầy đủ thì sử dụng DialogFlow sẽ mang lại trải nghiệm rất tốt cho người dùng. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, nhóm tác giả đánh giá nền tảng này có giao diện tương đối phức tạp, nhiều thành phần cần cấu hình, mặc dù không cần lập trình nhưng cũng cần hiểu biết về kỹ thuật để có thể quản lý tốt được. Còn Chatfuel thì cân bằng khá đầy đủ các tiêu chí cho doanh nghiệp nhỏ và vừa: Giao diện trực quan dễ cấu hình, khả năng kết nối các mạng xã hội linh hoạt, có thể nhận biết được khá tốt ý định của khách hàng thông qua một số cụm từ đã huấn luyện. Do đó, trong phần tiếp theo của bài viết, chúng tôi sẽ đề xuất một quy trình từng bước xây dựng Chatbot dựa trên nền tảng này và cài đặt thử nghiệm cho một doanh nghiệp kinh doanh hàng xách tay nghệ thuật Hàn Quốc. 
 

3. Quy trình xây dựng Chatbot trên Chatfuel
 

3.1. Xác định các thông tin chung
 

Các thông tin chung bao gồm đối tượng khách hàng chính, nền tảng giao tiếp chính và nhiệm vụ chính của Chatbot. Chúng ta cần biết khách hàng thuộc nhóm người nào thể thực hiện xây dựng Chatbot phù hợp, hiệu quả. Nhóm khách hàng đó có thể là doanh nhân, người mua, sinh viên và học sinh hoặc có thể là khách hàng du lịch. Điều này rất quan trọng bởi tùy nhóm khách hàng mà nhu cầu của họ lại khác nhau. Sau khi xác định được đối tượng, chúng ta cũng phải quan tâm tới nền tảng giao tiếp nào mà số lượng khách dùng lớn cũng như nền tảng Chatbot hỗ trợ từ đó chọn lựa nền tảng nào là nền tảng chính, chẳng hạn Facebook, Instagram... Cuối cùng, cần xác định nhiệm vụ chính mà Chatbot sẽ làm, ví dụ như: Chào hỏi, tư vấn, chốt đơn...
 

3.2. Thu thập và phân tích dữ liệu
 

Nếu doanh nghiệp đã từng có các kênh tương tác với khách hàng như Fanpage Facebook, cửa hàng online trên các sàn thương mại điện tử, thì họ có thể thu thập lại những dữ liệu lịch sử tương tác với khách hàng. Việc này nhằm mục đích giúp cho người quản trị hình dung tổng thể cũng như chi tiết về các ý định mà khách hàng thường yêu cầu. Quá trình thu nhập, phân tích càng nhiều, càng chi tiết thì hiệu năng của Chatbot sẽ càng được tối ưu. Đây được coi là bước tối quan trọng trong tiến trình tạo lập Chatbot.
 

3.3. Xây dựng kịch bản
 

Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu, cần xây dựng kịch bản cho Chatbot. Từ những chủ đề, lịch sử trò chuyện được thống kê, người thiết kế cần chia nhỏ các chủ đề lớn và chuẩn bị bộ câu hỏi, câu trả lời liên quan đến từng chủ đề nhỏ. Kịch bản Chatbot thường được minh họa dưới dạng hình cây, thể hiện các chủ đề lớn và chủ đề nhỏ tương ứng.
 

3.4. Khởi tạo Chatbot và cấu hình các ý định
 

Đề cập đến Chatbot, không thể không nhắc đến các ý định. Ý định đại diện cho một hành động mà người dùng muốn thực hiện, chẳng hạn như đặt hàng, thanh toán. Ý định là dữ liệu quan trọng được trích xuất từ lời nói, là phần không thể thiếu khi xây dựng một Chatbot. Từ kịch bản đã xây dựng và dữ liệu thống kê, cần thiết lập ý định, các từ khóa đi kèm và phản hồi ra sao.
 

3.5. Cấu hình biểu mẫu đặt hàng
 

Một trong những công việc Chatbot cần phải làm đó là hỗ trợ doanh nghiệp bán hàng và lưu trữ thông tin. Việc thu thập thông tin khách hàng, thiết lập đơn hàng và chốt đơn hàng được Chatbot cập nhật tự động thông qua giao diện biểu mẫu bao gồm các nhóm thông tin cơ bản như: Thông tin khách hàng, thông tin mặt hàng, số lượng, đơn giá và tổng tiền.
 

3.6. Triển khai và đánh giá hiệu quả
 

Sau khi cài đặt các ý định, thực thể và biểu mẫu xong, về cơ bản Chatbot đã có thể hoạt động. Tuy nhiên, những cài đặt ban đầu này có thể chưa thật tối ưu, chưa đáp ứng đầy đủ các câu hỏi của khách hàng. Vì vậy, quản trị viên cần theo dõi, đánh giá hiệu quả và cải thiện kịch bản thường xuyên.
 

4. Xây dựng thử nghiệm Chatbot trên nền tảng Chatfuel 
 

Để minh họa cho quy trình đề xuất trên, nhóm nghiên cứu đã cài đặt thử nghiệm Chatbot cho một doanh nghiệp nhỏ kinh doanh hàng xách tay Hàn Quốc có tên Ajuma trên địa bàn Thành phố Hà Nội. Quy trình được mô tả chi tiết như sau:
 

4.1. Xác định các thông tin chung
 

Đối với Fanpage kinh doanh hàng xách tay nghệ thuật Hàn Quốc, khách hàng mục tiêu là những bạn trẻ từ 15 - 25 tuổi và có niềm đam mê nghệ thuật KPOP với các nhóm nhạc Hàn Quốc như: EXO, BTS, Blackpink... và có nhu cầu mua album, phụ kiện KPOP. Kênh tương tác chính của khách hàng mục tiêu là Facebook. Đối với đặc điểm của khách hàng mục tiêu như vậy Chatbot với các nhiệm vụ như: Giới thiệu trang Fanpage, tư vấn mua sản phẩm, cung cấp thông tin liên hệ với admin, giới thiệu các doanh mục sản phẩm mà Shop đang kinh doanh... Đặc biệt, Chatbot được xây dựng với chức năng chốt đơn hàng theo từng cá nhân khách hàng và có thể lưu thông tin đơn hàng trong file excel tổng hợp nhằm giúp Shop tiết kiệm thời gian thiết lập xây dựng doanh sách đơn hàng được đặt mua và dễ dàng quản lý những đơn hàng đó để không bị bỏ sót tất cả các đơn hàng mà khách hàng đặt mua.
 

4.2. Thu thập và phân tích dữ liệu
 

Chúng tôi đã tiến hành thực hiện dựa trên lịch sử tư vấn khách hàng từ một trang bán ấn phẩm xách tay. Dữ liệu tin nhắn từ tháng 7/2019 cho đến tháng 10/2021 của hơn 14 nghìn khách hàng được chúng tôi thống kê chi tiết. Nhờ thống kê này, chúng tôi lần lượt đưa ra các từ theo số lượng chữ được sử dụng phổ biến nhiều nhất. Qua đó, chúng ta có thể xác định được các sản phẩm, thông tin (hay còn gọi là thực thể - entities) mà người dùng cần, cùng với đó là mục đích mà người dùng muốn làm. Ví dụ, trong hạng 9 của bảng con Top 20 từ có 07 chữ hoặc hơn, ta có thể thấy sản phẩm Synara - nhóm nhạc Hàn Quốc được nhắc tới 1.270 lần, tức là khách hàng có nhu cầu mua các sản phẩm của nhóm nhạc này rất lớn. Hay hạng 4 của bảng con Top 20 từ có 05 chữ hoặc hơn, từ check được nhắc tới 15.939 lần, như vậy, ta có thể xác định được ý định của khách hàng là kiểm tra tài khoản của Shop đã nhận được chưa và đưa từ này vào để huấn luyện Chatbot vì đây là một từ được sử dụng rất nhiều lần.
 

4.3. Xây dựng kịch bản
 

Từ những thông tin thu được khi phân tích dữ liệu, có thể thấy những chủ đề được đề cập nhiều nhất: Mua hàng, danh mục sản phẩm và bảng giá, thông tin cửa hàng, đổi trả, ưu đãi. Dựa vào đó có thể xây dựng kịch bản dưới dạng sơ đồ cây. (Hình 3)

Hình 3: Sơ đồ cây kịch bản

4.4. Cấu hình các ý định
 

Sau khi hoàn thành việc xây dựng kịch bản, tiến hành xây dựng cấu hình các ý định, phản hồi dựa trên kịch bản và dữ liệu đã phân tích. (Bảng 2)
 

Bảng 2. Cấu hình các ý định của khách hàng

4.5. Cấu hình biểu mẫu đặt hàng
 

Khi khách hàng xác nhận mặt hàng muốn đặt mua, Bot sẽ hiện lên form thông tin để khách nhập vào gồm có: Họ tên, địa chỉ, số điện thoại, sản phẩm đặt mua, số lượng, phương thức thanh toán. Các thông tin khách hàng nhập sẽ được điều hướng đến email của admin và có một bản trang tính Google để tổng hợp thông tin từ các khách hàng. Việc tổng hợp thông tin sẽ làm tiền đề để admin thống kê về doanh số, về khách hàng tiềm năng để tối ưu hóa hơn con Bot, phục vụ cho trải nghiệm khách hàng sau này. (Hình 4)
 

Hình 4: Đoạn tin nhắn đặt hàng và kiểm tra phương thức thanh toán

4.6. Đánh giá
 

Chúng tôi tiến hành thử nghiệm việc xây dựng Chatbot cho cửa hàng order album KPOP - Ajuma dựa trên dữ liệu thu thập được, kịch bản xây dựng cùng với cấu hình như trên. Sau một thời gian ngắn (cụ thể là một tuần) đưa vào vận hành, chúng tôi đã nhận được tương tác từ 48 khách hàng thực tế. Chúng tôi gửi cho những khách hàng này một bảng khảo sát để nắm bắt cảm nhận của họ về Chatbot này. Bảng 3 là kết quả tổng hợp của cuộc khảo sát. 
 

Có thể thấy, đa số khách hàng đánh giá tốt về trải nghiệm với Chatbot đã xây dựng. Tuy nhiên, do kịch bản còn sơ sài, cũng như hạn chế về nền tảng (chưa tích hợp nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo) nên Chatbot còn đôi lúc hiểu sai ý định của khách hàng. Ví dụ khi khách hàng viết sai chính tả thì mặc định là Chatbot không hiểu. Hay trong câu hỏi có nhiều luồng thông tin gây nhiễu thì Chatbot cũng rất dễ điều hướng sai.
 

5. Kết luận
 

Một doanh nghiệp được cho là có lợi thế cạnh tranh khi thực hiện một chiến lược tạo ra giá trị mà không đối thủ hiện tại hay tiềm năng nào có thể thực hiện được. Vì vậy, với các doanh nghiệp nhằm tới mục tiêu tăng trưởng nhanh và việc tìm kiếm nền tảng Chatbot phù hợp có thể là chìa khóa để nâng cao lợi thế cạnh tranh. Nhóm tác giả đã thống kê, tổng hợp, phân tích định tính, định lượng các nền tảng Chatbot và có demo một sản phẩm từ nền tảng Chatfuel để giúp doanh nghiệp nói chung và doanh nghiệp nhỏ và vừa nói riêng có cái nhìn trực quan hơn về một giải pháp giúp nâng cao hiệu quả bán hàng. 
 

Đánh giá về sản phẩm Chatbot của nhóm tác giả, chúng tôi nhìn nhận được những điểm mạnh cũng như mặt hạn chế sản phẩm của mình trên nền tảng Chatfuel. Xét về điểm mạnh, Chatbot đáp ứng đủ tốt về vấn đề giao tiếp với khách hàng, giới thiệu cung cấp menu sản phẩm, tự động chốt đơn, tạo bảng trang tính thống kê sau này. Về mặt hạn chế, tất nhiên vẫn sẽ còn những tin nhắn của khách hàng mà Bot sẽ không hiểu được, và kịch bản để nhóm tác giả sử dụng demo cũng sẽ không thể bao quát hết các trường hợp, việc thu nhập dữ liệu để xử lý còn gặp nhiều khó khăn.
 

Về hướng phát triển để sản phẩm có thể hoàn thiện hơn nữa, chúng tôi sẽ kết hợp Chatbot Chatfuel với một số nền tảng bên ngoài trong quá trình cấu hình Chatbot: Glitch - website để hoàn thiện dự án, botanalytics, dashbot.io - nền tảng thống kê trải nghiệm khách hàng, thậm chí là có thể kết hợp các nền tảng tạo Chatbot khác như đã đề cập ở trên: Dialogflow, Rasa Chatbot.