- vừa được xem lúc

[Hướng dẫn] Tích hợp AI Chatbot vào Phần mềm CRM để Tự động Hóa Chăm Sóc Khách Hàng

0 0 1

Người đăng: Nguyễn Hữu Dũng

Theo Viblo Asia

AI Chatbot ngày nay không chỉ trả lời các câu hỏi cơ bản mà còn có thể đồng bộ hóa dữ liệu trực tiếp vào phần mềm CRM, giúp doanh nghiệp quản lý và chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn. Chủ đề này mình hướng dẫn cách tích hợp chatbot AI vào CRM để tự động ghi nhận thông tin khách hàng, xử lý yêu cầu, và theo dõi hành trình khách hàng một cách triệt để.

2. Mục tiêu

  • Xây dựng một chatbot AI tích hợp với CRM.
  • Ghi nhận và đồng bộ dữ liệu từ chatbot vào hệ thống CRM.
  • Tự động hóa quy trình trả lời câu hỏi và hỗ trợ khách hàng.

Ứng dụng thực tế

  • Chatbot AI: Giao tiếp với khách hàng qua các kênh (Zalo, Facebook Messenger, hoặc website).
  • CRM: Lưu trữ thông tin khách hàng như tên, email, số điện thoại, và lịch sử tương tác.
  • Kết hợp: Sau mỗi cuộc trò chuyện, thông tin khách hàng được ghi nhận tự động vào CRM để đội ngũ bán hàng hoặc chăm sóc khách hàng tiếp tục xử lý.

Công nghệ sử dụng

  • Frontend: ReactJS hoặc Next.js để xây dựng giao diện chatbot.
  • AI Chatbot: Sử dụng OpenAI API (hoặc Dialogflow của Google).
  • Backend: Spring Boot hoặc Node.js để kết nối chatbot với CRM.
  • Database: MySQL hoặc MongoDB để lưu trữ dữ liệu khách hàng.
  • API: RESTful API để truyền tải dữ liệu giữa chatbot và CRM.

Hướng dẫn cơ bản

Bước 1: Thiết lập AI Chatbot

  • Đăng ký tài khoản tại OpenAI API hoặc Dialogflow.
  • Tạo mô hình chatbot trả lời câu hỏi cơ bản. Ví dụ:
const openai = require("openai"); const chatbotResponse = async (userInput) => { const response = await openai.createCompletion({ model: "text-davinci-003", prompt: userInput, max_tokens: 150, }); return response.data.choices[0].text.trim();
}; 

Bước 2: Xây dựng API kết nối với CRM

  • Tạo API để gửi thông tin khách hàng từ chatbot sang CRM. Ví dụ (Node.js):
const express = require("express");
const app = express();
const bodyParser = require("body-parser"); app.use(bodyParser.json()); app.post("/syncToCRM", (req, res) => { const customerData = req.body; // Logic lưu thông tin vào CRM (MySQL, MongoDB, etc.) console.log("Syncing data to CRM:", customerData); res.status(200).send("Data synced to CRM!");
}); app.listen(3000, () => console.log("Server running on port 3000")); 

Bước 3: Gửi dữ liệu từ Chatbot đến CRM

  • Sau khi chatbot hoàn thành cuộc trò chuyện, gửi thông tin khách hàng qua API. Ví dụ (ReactJS):
const syncToCRM = async (customerData) => { await fetch("http://localhost:3000/syncToCRM", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify(customerData), });
}; // Khi chatbot thu thập thông tin:
syncToCRM({ name: "John Doe", email: "john.doe@example.com", message: "I want more information about your product.",
}); 

Bước 4: Hiển thị thông tin trong CRM

  • Tạo giao diện trong CRM để hiển thị thông tin khách hàng vừa đồng bộ.

Ưu điểm của giải pháp

  • Tự động hóa: Giảm thời gian nhập liệu thủ công cho nhân viên.
  • Cá nhân hóa: Dựa vào dữ liệu lịch sử, chatbot có thể đưa ra gợi ý cá nhân hóa khi khách hàng tương tác lại.
  • Hiệu quả: Ghi nhận thông tin nhanh chóng và giảm sai sót.

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