Xây dựng và triển khai Chatbot kinh doanh cho doanh nghiệp nhỏ và vừa
13/06/2022 163 lượt xem
Tóm tắt: Cách mạng công nghiệp 4.0 đang bùng nổ, với sự phát triển mạnh mẽ của các hệ thống thông minh dựa trên trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật, dữ liệu lớn. Có thể nói, đây là cơ hội, nhưng cũng là thách thức với các doanh nghiệp tại Việt Nam khi cần phải có những thay đổi nhằm thích nghi với điều kiện mới. Trong đó, việc khách hàng thay đổi thói quen tiêu dùng, tham gia nhiều hơn vào các nền tảng thương mại điện tử, các kênh bán hàng trực tuyến đang đặt ra một thách thức với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) trong việc chăm sóc khách hàng mọi nơi, mọi lúc. Để giải quyết vấn đề này, nhiều doanh nghiệp đã triển khai Chatbot nhằm đáp ứng nhu cầu tương tác với khách hàng thường xuyên hơn. Tuy nhiên, không nhiều Chatbot trong số này hoạt động thực sự hiệu quả mà thường chỉ dừng lại ở mức chào hỏi ban đầu với khách hàng. Trong bài viết này, chúng tôi tiến hành khảo sát các nền tảng xây dựng Chatbot để đưa ra những khuyến nghị hợp lý cho doanh nghiệp nhỏ và vừa trong việc lựa chọn nền tảng công nghệ. Chúng tôi cũng đề xuất một quy trình cơ bản xây dựng Chatbot dựa trên những dữ liệu thu thập thực tế, qua đó xây dựng thử nghiệm một Chatbot cho doanh nghiệp kinh doanh sản phẩm nhập khẩu từ Hàn Quốc. Những đánh giá ban đầu từ khách hàng thực tế cho thấy, Chatbot này mang lại trải nghiệm tốt và có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích kinh tế cho doanh nghiệp.
 
Từ khóa: Chatbot kinh doanh, Chatfuel, doanh nghiệp nhỏ và vừa.
 
A RESEARCH ON DEVELOPING CHATBOT FOR SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES 
 
Abstract: The fourth industrial revolution is exposing over the world with the rapid development of smart systems based on Artificial Intelligence, Internet of Things, Big Data. This not only is a great chance, but also a challenge for Vietnamese enterprises when they need to adapt to a new business environment. One of the major challenges comes from the changing of customer’s behavior. Nowadays, customers are involved more and more in E-commerce, rather than traditional face-to-face business. It requires enterprises to pay attention to the online customer caring services in order to  keep contact with their customers every time, everywhere, and Chatbots are becoming a promising solution. However, our observations show that most of the enterprise’s Chatbots are just capable of providing welcome responses to the customers without any further conversations. This motivates us to make a survey of various Chatbot platforms to give appropriate recommendations for small and medium enterprises. We also propose a basic process for building an enterprise’s Chatbot from scratch based on real conversational data, with a demonstration is a system of a Korean-imported jewelry store. The initial evaluation proves that our Chatbot provides a positive experience for the customers, thus bringing economic benefits for the enterprise.
 
Keywords: Enterprise Chatbot, Chatfuel, small and medium enterprises.
 
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).

Hình 2: Ví dụ về quy trình bán bảo hiểm 
theo phương thức Chatbot Closed-domain


 
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.
Các doanh nghiệp hoàn toàn có thể tối ưu hóa Chatbot theo định hướng phát triển của mình với nhiều nền tảng khác nhau. Nhưng với điều kiện của doanh nghiệp nhỏ và vừa thì lời khuyên của nhóm tác giả đó là Chatfuel -  sự lựa chọn hoàn hảo tạo lập Chatbot.
 
Tài liệu tham khảo:
 
1. https://www.aimesoft.com/
2. Intent Detection and Slots Prompt in a Closed-Domain Chatbot. Amber Nigam, Prashik Sahare, Kushagra Pandya, 2019. 
3. https://chatfuel.com/
4. https://cloud.google.com/dialogflow/docs/
5. https://fpt.ai/vi/3-uu-diem-cua-Chatbot-ban-hang
6. https://fpt.ai/
7. Building a Chatbot on a Closed Domain using RASA. Khang Lam, Nam Le, Jugal Kalita, 2020. pp. 144-148.
8. ChatterBots, TinyMuds, and the Turing Test: Entering the Loebner Prize Competition. Mauldin, Michael, 1994.. Washington, D.C, The AAAI Press.
9. https://rasa.com/
10. https://startup.vnexpress.net/tin-tuc/xu-huong/thi-truong-Chatbot-nhieu-trien-vong-trong-nam-2020-4014601.html

TS. Vũ Trọng Sinh, Bùi Thu Hà, Nguyễn Thị Minh Nguyệt, Hà Hữu Lương, Lê Hoàng Vũ
Học viện Ngân hàng
Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được kiểm duyệt trước khi đăng. Vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
Đóng lại ok
Bình luận của bạn chờ kiểm duyệt từ Ban biên tập
Mô hình phát hiện cảm xúc khuôn mặt nhằm đánh giá mức độ hài lòng của sinh viên Học viện Ngân hàng khi tham gia học trực tuyến
Mô hình phát hiện cảm xúc khuôn mặt nhằm đánh giá mức độ "hài lòng" của sinh viên Học viện Ngân hàng khi tham gia học trực tuyến
17/06/2022 92 lượt xem
Trong hoạt động giảng dạy nói chung và tại Học viện Ngân hàng nói riêng, nhận biết cảm xúc và mức độ tập trung của người học là yếu tố quan trọng để dẫn dắt nhịp độ lớp học, thu được kết quả tốt trong hoạt động dạy và học. Với mô hình học tập trực tuyến thì việc nắm bắt cảm xúc người học thông qua khuôn mặt được coi là phương pháp hữu hiệu nhằm xác định được mức độ yêu thích bài học hay mức độ tập trung của người học.
Xây dựng nền tảng tín dụng ngân hàng khu vực dựa trên Microservices
Xây dựng nền tảng tín dụng ngân hàng khu vực dựa trên Microservices
17/06/2022 80 lượt xem
Khái niệm Microservices do Martin Fowler đề xuất vào năm 2014, dùng để chỉ một nhóm nhỏ, được quản lý tập trung trong một hệ thống ứng dụng duy nhất, mỗi dịch vụ chỉ thực hiện một bộ chức năng gắn kết và các mạng hoạt động cùng nhau, chúng được triển khai và được bảo trì riêng biệt.
Bàn về xác định số ngày quá hạn bằng phương pháp định lượng theo pháp luật hiện hành
Bàn về xác định số ngày quá hạn bằng phương pháp định lượng theo pháp luật hiện hành
16/06/2022 144 lượt xem
Việc phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro là một trong những nghiệp vụ quản lý rủi ro cần thiết và quan trọng trong hoạt động của tổ chức tín dụng (TCTD), chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
Phát triển nguồn nhân lực kiểm toán nội bộ đáp ứng chuyển đổi số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam - Thực trạng và một số khuyến nghị
Phát triển nguồn nhân lực kiểm toán nội bộ đáp ứng chuyển đổi số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam - Thực trạng và một số khuyến nghị
09/06/2022 229 lượt xem
Xu hướng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trong lĩnh vực ngân hàng. 95% số tổ chức tín dụng (TCTD) đang hoạt động ở Việt Nam đã, đang có kế hoạch xây dựng chiến lược chuyển đổi số. Trong bối cảnh đó, kế toán, kiểm toán là ngành bị tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) (C. Hoffman, 2017).
Xây dựng các kịch bản kinh tế biển xanh để phát triển kinh tế đại dương bền vững
Xây dựng các kịch bản kinh tế biển xanh để phát triển kinh tế đại dương bền vững
02/06/2022 429 lượt xem
Đại dương bao phủ hơn 3/4 diện tích hành tinh và hấp thụ đến 30% lượng khí CO2 do con người tạo ra. Kinh tế đại dương toàn cầu hiện đóng góp khoảng 3 nghìn tỷ USD mỗi năm, tức 5% GDP của thế giới bao gồm các ngành chính là dầu khí, vận tải biển, cảng, năng lượng tái tạo, thủy sản, hệ sinh thái biển và du lịch biển.
Cơ hội, thách thức đối với tăng trưởng xanh trong bối cảnh hậu Covid-19 tại  Việt Nam và định hướng hoàn thiện
Cơ hội, thách thức đối với tăng trưởng xanh trong bối cảnh hậu Covid-19 tại Việt Nam và định hướng hoàn thiện
19/05/2022 834 lượt xem
Ở nước ta, trong những năm gần đây, tình hình ô nhiễm môi trường đang diễn biến hết sức phức tạp và khó kiểm soát. Nhận thức được điều đó, Nhà nước đã có những chính sách, kế hoạch phát triển đất nước với mục tiêu bảo vệ sức khỏe Nhân dân, đặt vấn đề bảo vệ môi trường song song với phục hồi nền kinh tế.
Tác động của các gói hỗ trợ chống suy thoái do đại dịch Covid-19 và một số vấn đề đặt ra đối với Việt Nam
Tác động của các gói hỗ trợ chống suy thoái do đại dịch Covid-19 và một số vấn đề đặt ra đối với Việt Nam
16/05/2022 1.146 lượt xem
Xuất hiện lần đầu vào cuối năm 2019, dịch bệnh Covid-19 đã lan nhanh trên toàn thế giới và hiện được xem là đại dịch nguy hiểm nhất kể từ sau Thế chiến thứ 2. Dịch bệnh và các biện pháp phòng, chống dịch đã khiến nền kinh tế toàn cầu bị suy thoái nghiêm trọng.
Phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp theo hướng bền vững - kênh huy động vốn quan trọng cho các doanh nghiệp
Phát triển thị trường trái phiếu doanh nghiệp theo hướng bền vững - kênh huy động vốn quan trọng cho các doanh nghiệp
09/05/2022 1.350 lượt xem
Thời gian qua, thị trường vốn của Việt Nam, trong đó có thị trường trái phiếu doanh nghiệp (TPDN) phát triển nhanh về quy mô, sản phẩm; thanh khoản nhanh, góp phần huy động được nguồn lực tài chính rất quan trọng cho nền kinh tế, hỗ trợ và bổ sung cho kênh cung ứng vốn truyền thống là tín dụng ngân hàng.
Bổ sung vốn giúp doanh nghiệp phục hồi
Bổ sung vốn giúp doanh nghiệp phục hồi
29/04/2022 740 lượt xem
Theo đánh giá của các chuyên gia, nền kinh tế đang dần trở lại quỹ đạo tăng trưởng, cộng đồng doanh nghiệp từng bước phục hồi, phát triển sản xuất, kinh doanh. Cùng với chính sách hỗ trợ từ phía Chính phủ và các bộ, ngành, chức năng, điều doanh nghiệp mong mỏi lúc này là hệ thống tổ chức tín dụng xem xét, tiếp tục giảm lãi suất cho vay 2-3%/năm đối với tất cả các khoản đang phát sinh và các khoản vay mới.
Kinh tế Việt Nam với ảnh hưởng xung đột Nga - Ukraine
Kinh tế Việt Nam với ảnh hưởng xung đột Nga - Ukraine
29/04/2022 3.570 lượt xem
Trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế thế giới đang chịu nhiều tác động tiêu cực của đại dịch Covid-19 thì xung đột Nga - Ukraine đã giáng thêm một đòn cho kinh tế toàn cầu. Là nước có độ mở kinh tế cao (hơn 200%) và đang hội nhập sâu vào kinh tế thế giới, Việt Nam khó tránh khỏi những ảnh hưởng từ cuộc xung đột Nga - Ukraine. Mặc dù tác động trực tiếp không lớn, song ảnh hưởng rủi ro gián tiếp rất đáng quan tâm.
Sức sống và triển vọng kinh tế Việt Nam 2022
Sức sống và triển vọng kinh tế Việt Nam 2022
27/04/2022 1.156 lượt xem
Theo Nghị quyết số 54/NQ-CP ngày 12/4/2022 của Chính phủ ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết của Quốc hội về Kế hoạch cơ cấu lại nền kinh tế giai đoạn 2021 - 2025, Việt Nam phấn đấu đến năm 2025 đạt mục tiêu...
Tài chính toàn diện và đói nghèo: Trường hợp ở Việt Nam
Tài chính toàn diện và đói nghèo: Trường hợp ở Việt Nam
26/04/2022 678 lượt xem
Sau khi tiến hành đánh giá mức độ tài chính toàn diện thông qua các khía cạnh khác nhau và mức độ đói nghèo ở Việt Nam, nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson để tìm ra mối quan hệ giữa tài chính toàn diện và sự đói nghèo. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tại Việt Nam, tài chính toàn diện trên từng khía cạnh đều có tương quan nghịch chiều mạnh mẽ với tỷ lệ đói nghèo ở các chuẩn nghèo.
Giải pháp phát triển kinh tế số ở  Việt Nam trong bối cảnh Covid-19
Giải pháp phát triển kinh tế số ở Việt Nam trong bối cảnh Covid-19
20/04/2022 2.109 lượt xem
Là một trong những quốc gia có nền kinh tế phát triển với tốc độ nhanh nhờ vào định hướng phát triển nền kinh tế số, Việt Nam đứng thứ 22/60 về tốc độ số hóa và thứ 48/60 quốc gia có tốc độ chuyển đổi kinh tế số nhanh trên thế giới (2020). Sự dịch chuyển và thay đổi theo hướng số hóa nhanh giúp Việt Nam phát triển kinh tế số ngày càng mạnh.
Xây dựng mô hình định giá bất động sản tự động hỗ trợ quá trình thẩm định giá trị tài sản bảo đảm
Xây dựng mô hình định giá bất động sản tự động hỗ trợ quá trình thẩm định giá trị tài sản bảo đảm
18/04/2022 762 lượt xem
Một bất động sản hay một ngôi nhà không chỉ có ý nghĩa tinh thần to lớn đối với một cá nhân vì đó không chỉ là nơi trú ngụ mà còn là một tài sản có giá trị lớn. Đó cũng là lý do đây chính là loại tài sản bảo đảm phổ biến đối với những hợp đồng tín dụng.
Xanh hóa Công nghiệp Dệt may - Xu hướng và giải pháp cần có ở Việt Nam
"Xanh hóa" Công nghiệp Dệt may - Xu hướng và giải pháp cần có ở Việt Nam
14/04/2022 959 lượt xem
Tình trạng ô nhiễm môi trường, biến đổi khí hậu và những tiến bộ vượt bậc của khoa học, công nghệ đang và sẽ tạo áp lực và động lực phát triển kinh tế xanh nói chung, công nghiệp xanh nói riêng, trong đó có ngành dệt may, hướng tới sự phát triển bền vững ở cả cấp quốc gia và toàn cầu.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

68.650

69.570

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

68.650

69.500

Vàng SJC 5c

68.650

69.570

Vàng nhẫn 9999

53.900

54.850

Vàng nữ trang 9999

53.650

54.450


Ngoại tệXem chi tiết
TỶ GIÁ - XEM THEO NGÀY 
Ngân Hàng USD EUR GBP JPY
Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra
Vietcombank 23.025 23.335 26.488 27.866 31.023 32.318 204.16 214.87
BIDV 23.050 23.330 26.575 27.683 31.139 32.402 203.99 213.29
VietinBank 23.032 23.332 26.607 27.727 31.399 32.409 204.47 213.47
Agribank 23.040 23.330 26.787 27.493 31.334 32.117 205.87 211.70
Eximbank 23.070 23.280 26.871 27.398 31.480 32.096 206.75 210.81
ACB 23.080 23.290 26.814 27.429 31.401 31.993 206.11 211.05
Sacombank 23.042 23.560 26.953 27.513 31.568 32.084 206.29 212.66
Techcombank 23.046 23.332 26.643 27.863 31.118 32.281 205.24 214.28
LienVietPostBank 23.070 23.310 26.875 27.928 31.504 31.988 207.19 213.97
DongA Bank 23.100 23.290 26.930 27.410 31.560 32.110 203.80 210.30
(Cập nhật trong ngày)
Lãi SuấtXem chi tiết
(Cập nhật trong ngày)
Ngân hàng
KKH
1 tuần
2 tuần
3 tuần
1 tháng
2 tháng
3 tháng
6 tháng
9 tháng
12 tháng
24 tháng
Vietcombank
0,10
0,20
0,20
-
3,00
3,00
3,30
4,00
4,00
5,50
5,30
BIDV
0,10
-
-
-
3,10
3,10
3,40
4,00
4,00
5,60
5,60
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
3,10
3,10
3,40
4,00
4,00
5,60
5,60
Eximbank
0,10
0,20
0,20
0,20
3,40
3,50
3,70
5,20
5,40
5,70
6,00
ACB
-
0,20
0,20
0,20
3,10
3,20
3,40
4,50
4,60
5,10
5,80
Sacombank
0,03
-
-
-
3,30
3,50
3,70
4,70
4,70
5,80
6,20
Techcombank
0,03
-
-
-
2,75
2,75
3,25
4,55
4,55
5,45
5,55
LienVietPostBank
0,10
0,10
0,10
0,10
3,10
3,10
3,40
4,00
4,00
5,50
5,50
DongA Bank
0,20
0,20
0,20
0,20
3,70
3,70
3,70
5,60
5,70
6,20
6,50
Agribank
0,10
-
-
-
3,10
3,10
3,40
4,00
4,00
5,50
5,50

Liên kết website
Bình chọn trực tuyến
Nội dung website có hữu ích với bạn không?