- vừa được xem lúc

Chatbot và cách xây dựng chatbot

0 0 9

Người đăng: Dương Nguyễn Thị Thùy

Theo Viblo Asia

Chatbot đã không còn quá xa lạ với chúng ta và nó trở thành công cụ không thể thiếu trong mỗi doanh nghiệp. Tùy theo đặc thù của từng lĩnh vực, chatbot có những ứng dụng riêng biệt. Ở bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu về các loại chatbot phổ biến và cách xây dựng chatbot cơ bản.

1. Chatbot là gì

Chatbot là một chương trình trí tuệ nhân tạo được thiết kế nhằm mô phỏng lại các cuộc trò chuyện với người dùng thông qua nền tảng internet. Chatbot dùng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ (NLP) để hiểu các câu hỏi và tự động trả lời các câu hỏi do người dùng truyền vào.

Chatbot tương tác với người dùng như hệ thống trả lời tin nhắn tự động, nhưng thông minh hơn rất nhiều. Bằng cách xây dựng các kịch bản hội thoại sử dụng phương pháp Học Máy (Machine Learning), AI Chatbot có thể tự học, tự hiểu các câu hỏi, nhu cầu, mong muốn của người dùng và đưa ra các câu trả lời phù hợp.

2. Lợi ích và nhiệm vụ của chatbot

Chatbot được tạo ra để hỗ trợ con người trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng ở mức độ sơ cấp với những tác vụ được lặp đi lặp lại nhàm chán. Do đó, các doanh nghiệp sẽ loại bỏ được những áp lực về mặt nhân sự, đội ngũ tư vấn viên có thể tập trung giải quyết các công việc ở mức độ chuyên sâu và cấp thiết hơn.

Với mỗi loại hình doanh nghiệp, chatbot lại được ứng dụng theo các cách khác nhau. Một số nhiệm vụ chính của chatbot đang được nhiều doanh nghiệp áp dụng như:

  • Tư vấn, trả lời các câu hỏi thường gặp, 24/7 cho khách hàng
  • Hỗ trợ các chiến dịch marketing (gửi thông tin về chương trình khuyến mãi, giảm giá, ra mắt sản phẩm mới…)
  • Gợi ý, tìm kiếm, báo giá các sản phẩm, dịch vụ theo yêu cầu của khách hàng
  • Đặt lịch hẹn, đặt bàn, đặt phòng, đặt vé máy bay…
  • Tiếp nhận các thông tin khai báo, mở tài khoản, mở thẻ…
  • Thanh toán hóa đơn đặt hàng.

3. Các loại chatbot phổ biến

Clicking Bot là một loại Chatbot mà người dùng có thể giao tiếp bằng cách nhấn vào các nút được thiết kế sẵn trong Bot để dẫn dắt đến vấn đề cần hỏi. Sau khi người dùng chọn một nút nhất định, Bot sẽ cung cấp thông tin phản hồi tương ứng. Clicking Bot dễ dàng sử dụng và dễ dàng xử lý các câu hỏi phổ biến mà không cần người dùng phải tương tác phức tạp. Tuy nhiên, đối với các kịch bản phức tạp, người dùng phải click nhiều lần để có được thông tin cần tiếp nhận. Ngoài ra, Clicking Bot sẽ không thể hiểu được nội dung tin nhắn mà khách hàng gửi đến, đây sẽ là giới hạn của loại chatbot này.

NLP Bot là Chatbot sử dụng công nghệ Học Máy và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP). Với NLP Bot, người dùng có thể tự gõ các câu hỏi bất kỳ và bot có thể hiểu được dựa trên dữ liệu đã được đào tạo từ trước. NLP Bot có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau của doanh nghiệp từ hỗ trợ khách hàng, bán hàng, marketing, tới các dịch vụ tư vấn tự động, cung cấp thông tin cần thiết nhanh chóng và chính xác, giảm thiểu thời gian và công sức cho cả doanh nghiệp lẫn khách hàng. Mặc dù vậy, NLP Bot hiện tại vẫn gặp một số hạn chế, đặc biệt là trong việc cung cấp thông tin chi tiết hoặc xử lý các câu hỏi phức tạp mà có nhiều cách diễn đạt tương tự. Chatbot dựa trên NLP thường gặp khó khăn trong việc phân biệt và trả lời chính xác nếu có nhiều câu hỏi được diễn đạt khác nhau nhưng mang cùng một ý nghĩa.

NLP & Dialog Management Bot là loại Chatbot toàn diện nhất, đa dạng cách xử lý (vừa có các nút như Clicking Bot, vừa hiểu được ý định của người dùng như NLP Bot). Và đặc biệt, NLP & Dialog Management Bot có khả năng ghi nhớ ngữ cảnh hội thoại của người dùng.

4. Cách xây dựng Chatbot cơ bản

Mỗi Chatbot khi xây dựng sẽ có các vấn đề khó khăn gặp phải khác nhau khiến các nhà phát triển phải liên tục tìm ra các giải pháp phù hợp để tối ưu hóa hiệu suất. Tuy vậy, các bước chung để xây dựng chatbot hiệu quả, có thể phục vụ cho công việc có thể tuân theo những bước sau:

Bước 1: Phân tích mục tiêu

Bước này sẽ là tiền đề cho tất cả các bước sau và sẽ định hướng ứng dụng chatbot vào công việc trong doanh nghiệp. Để xác định được mục tiêu áp dụng và triển khai chatbot, bạn cần chú ý tới các điều sau: Khách hàng/người dùng mục tiêu: Họ là ai, mối quan tâm chính của họ là gì, khi họ sử dụng chatbot họ mong muốn nhận được điều gì? Bản thân doanh nghiệp nên sử dụng chatbot để tiếp cận với họ ở giai đoạn nào/tình huống nào,… Mục tiêu doanh nghiệp: Doanh nghiệp muốn dùng chatbot để bán hàng, tư vấn, hay thu thập dữ liệu khách hàng,… Những mục tiêu này cũng cần phải gắn với KPI cụ thể để dễ dàng cho việc đánh giá hiệu quả sau khi xây dựng xong chatbot. Kênh giao tiếp mục tiêu: Các kênh triển khai chính được lựa chọn là nền tảng nào (Facebook, Zalo hay Website,…)? Những kênh này có giới hạn gì, có điểm mạnh gì không? Làm sao để tối ưu được ưu điểm và hạn chế được nhược điểm giúp cho chatbot hoạt động hiệu quả cao nhất?

Bước 2: Lựa chọn loại chatbot phù hợp để phát triển

Mỗi loại chatbot sẽ có ưu và nhược điểm nhất định. Hãy chọn một loại chatbot phù hợp với đối tượng sử dụng và đáp ứng được những mục tiêu của bạn đề ra.

Bước 3: Xây dựng kịch bản

Xây dựng kịch bản cho chatbot chi tiết theo nhu cầu và hành trình hành vi của khách hàng. Tùy theo mục tiêu khi xây dựng chatbot, bạn sẽ xây dựng kịch bản dựa trên hành vi của khách hàng phù hợp với từng thao tác trên nền tảng tích hợp của bạn. Chú ý rằng, hãy xây dựng kịch bản thao tác thuận tiện nhất cho khách hàng, và đảm bảo rằng không bị thiếu các bước/hành vi của khách hàng giúp cho họ có những trải nghiệm tốt nhất trên hệ thống.

Bước 4: Phát triển và tích hợp

Xây dựng Chatbot theo kịch bản đã xây dựng và tích hợp chatbot vào các nền tảng của bạn. Ví dụ như tích hợp vào website, các app chat như Facebook, Zalo, Telegram, Slack,... Một số doanh nghiệp thường chọn tích hợp chatbot song song trên các nền tảng để thuận tiện cho người dùng khi chat cho doanh nghiệp của bạn.

Ví dụ: Tích hợp chatbot trên website và facebook. Khách hàng thấy được quảng cáo trên Facebook, họ có thể tìm kiếm đến website của công ty bạn để tham khảo chi tiết hơn các sản phẩm được bày bán online. Lúc này, có thể khách hàng sẽ thắc mắc một số vấn đề và hỏi trực tiếp trên Chatbot website. Sau đó, họ tiếp tục cân nhắc và bất chợt được nhận một tin nhắn tiếp thị trên Facebook. Sau quá trình cân nhắc, khách hàng này có thể sẽ quay lại website và thực hiện thanh toán giỏ hàng.

Bước 5: Thử nghiệm và đánh giá

Sau khi phát triển và tích hợp vào hệ thống, nền tảng của bạn, hãy tiến hành thử nghiệm thực tế và đánh giá hiệu quả của chatbot mang lại. Thông thường các chỉ số này sẽ được set trong KPI, tuy nhiên bạn có thể tham khảo các chỉ số thường sử dụng sau:

  • Khối lượng công việc chatbot có thể đảm nhận
  • Tốc độ phản hồi
  • Tỉ lệ phản hồi chính xác đa ý định và cảm xúc của khách hàng
  • Tỉ lệ phản hồi của người dùng trên chatbot
  • Tỉ lệ sử dụng và quay lại sử dụng của khách hàng
  • Tỉ lệ hài lòng của người dùng khi sử dụng chatbot

Bước 6: Triển khai và tối ưu

Triển khai chatbot sau khi đã đánh giá phù hợp và đáp ứng cho các tác vụ ban đầu đề ra. Đồng thời tiếp tục đánh giá và nghiên cứu các giải pháp tối ưu cho chatbot hoạt động và phục vụ cho công việc tốt hơn.


Thông qua bài viết này, mong rằng bạn sẽ hiểu được các loại chatbot hiện nay, chúng có đặc điểm gì khác biệt và mang đến đặc trưng riêng gì khi triển khai cho doanh nghiệp. Chi tiết hơn về từng loại chatbot, trong những bài viết sau mình sẽ cập nhật thêm demo cách phát triển từng loại chatbot. Cùng comment và thảo luận nếu bạn có thắc mắc gì nhé! Cảm ơn đã đọc tới đây ~~

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Hướng dẫn làm bot Facebook messenger cho tài khoản cá nhân

Giới thiệu. Trong bài viết trước thì mình có hướng dẫn các bạn làm chatbot facebook messenger cho fanpage. Hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn tạo chatbot cho một tài khoản facebook cá nhân. Chuẩn bị.

0 0 231

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu cơ bản về LUIS trong Microsoft Cognitive Services

Trong bài trước mình đã có giới thiệu sơ lược về QnA Maker - một dịch vụ lưu trữ ngôn ngữ tự nhiên trên nền tảng đám mây. Tuy nhiên để có thể sử dụng chatbot linh hoạt và với xu hướng càng thân thiện với người dùng, thì hôm nay mình giới thiệu thêm về LUIS.

0 0 40

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 4

Hôm nay mình sẽ chia sẽ thêm về một số kiến thức liên quan về ChatterBot. Chắc đây sẽ là bài lý thuyết cuối, để từ đó mỗi bạn có thể tự build cho mình một con chatbot vui vui.

0 0 120

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 62

- vừa được xem lúc

Xác định ý định câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp

Mục tiêu bài viết. Phân tích câu hỏi là pha đầu tiên trong kiến trúc chung của một hệ thống hỏi đáp, có nhiệm vụ tìm ra các thông tin cần thiết làm đầu vào cho quá trình xử lý của các pha sau (trích c

0 0 94

- vừa được xem lúc

[RASA 3.0] Tuỳ chỉnh pipeline với BERT và RoBERTa

Giới thiệu về Rasa. Rasa là framework mã nguồn mở được phát triển bởi RASA Inc vào năm 2017, Rasa giúp cho việc phát triển các chatbot máy học một cách thuận tiện hơn, có thể giúp cho những người chưa

0 0 52