Chatbot AI hỗ trợ doanh nghiệp như thế nào?

Một trong những cách sử dụng dễ hình dung nhất là hỗ trợ trả lời các câu hỏi thường gặp. Chẳng hạn, với một đơn vị đào tạo, khách hàng có thể muốn biết trung tâm có những khóa học nào, đăng ký ở đâu hoặc cần chuẩn bị gì trước buổi học đầu tiên. Nếu những thông tin này đã được cung cấp đầy đủ và cập nhật, chatbot có thể giúp khách tìm được hướng dẫn mà chưa cần chờ nhân viên.

Tuy nhiên, không phải yêu cầu nào cũng dừng ở một câu hỏi đơn giản. Khi khách viết “Tôi không đăng nhập được”, nhân viên thường phải hỏi thêm trước khi biết nên kiểm tra từ đâu. Trong tình huống giả định này, chatbot có thể hỗ trợ tiếp nhận thông tin ban đầu, như thông báo lỗi khách nhìn thấy và thời điểm vấn đề xảy ra. Nhờ đó, người phụ trách có thêm cơ sở để xử lý khi tiếp nhận yêu cầu.

Việc hỏi thêm cần được thiết kế phù hợp với công việc. Nếu chatbot yêu cầu quá nhiều thông tin hoặc liên tục đặt những câu hỏi không liên quan, khách có thể mất kiên nhẫn trước khi nhận được hỗ trợ. Doanh nghiệp cũng cần tránh thu thập những thông tin không cần thiết, chẳng hạn yêu cầu khách cung cấp mật khẩu để giải thích lỗi đăng nhập.

Ngoài trả lời và tiếp nhận yêu cầu, chatbot còn có thể hỗ trợ thực hiện một tác vụ khi được kết nối với hệ thống phù hợp. Trong dự án chatbot đăng ký sự kiện được Fenix công khai, công cụ hỗ trợ nhân viên tạo thông tin sự kiện qua hội thoại, bao gồm thu thập, chuẩn hóa và xác nhận thông tin trước khi lưu. Đây là một cách ứng dụng chatbot vào công việc cụ thể, thay vì chỉ dùng để hỏi đáp.

Dù hỗ trợ ở mức nào, doanh nghiệp vẫn cần phân biệt rõ giữa việc chatbot cung cấp hướng dẫn, ghi nhận yêu cầu và thực sự hoàn tất một thao tác. Ví dụ, tiếp nhận mong muốn đổi lịch chưa có nghĩa lịch mới đã được xác nhận.

Để trả lời những câu hỏi riêng của doanh nghiệp, chatbot cần được cung cấp nguồn thông tin phù hợp. Đó có thể là nội dung website, tài liệu hướng dẫn, chính sách dịch vụ hoặc dữ liệu từ hệ thống được phép kết nối.

Chất lượng của những nguồn này ảnh hưởng đến câu trả lời mà người dùng nhận được. Ví dụ, nếu một chính sách đã thay đổi nhưng bản hướng dẫn cũ vẫn được sử dụng, chatbot có thể đưa ra thông tin không còn áp dụng. Vì vậy, khi triển khai, doanh nghiệp cần xác định ai chịu trách nhiệm cập nhật tài liệu và cách xử lý những nội dung đã hết hiệu lực.

Ngay cả khi có nguồn để tra cứu, chatbot vẫn có thể tìm thiếu thông tin hoặc tạo ra câu trả lời chưa chính xác. Việc kết nối tài liệu giúp câu trả lời có căn cứ hơn, nhưng không bảo đảm mọi tình huống đều được xử lý đúng.

Bên cạnh chất lượng tài liệu, cách người dùng đặt câu hỏi cũng ảnh hưởng đến việc trả lời. Với câu “Tôi có đổi lịch được không?”, chatbot có thể cần biết khách đang hỏi lịch nào, vào thời điểm nào và theo điều kiện nào. Nếu trả lời ngay bằng một quy định chung, khách có thể hiểu rằng quy định đó chắc chắn áp dụng cho trường hợp của mình.

Thay vì cố đưa ra câu trả lời trong mọi tình huống, chatbot cần có cách hỏi thêm hoặc thông báo khi chưa đủ thông tin. Đây cũng là cơ sở để xác định những trường hợp nên chuyển cho nhân viên.

Dữ liệu doanh nghiệp đã sẵn sàng cho AI chưa?

Một số yêu cầu cần được tiếp nhận bởi người có chuyên môn hoặc thẩm quyền, dù chatbot đã thu thập được thông tin ban đầu. Chẳng hạn, chatbot có thể giải thích chính sách hoàn tiền đã công bố, nhưng đề nghị áp dụng ngoại lệ cho một trường hợp riêng có thể cần người phụ trách xem xét.

Doanh nghiệp nên xác định trước cách xử lý những tình huống như sau:

Các tình huống trên là gợi ý để xây dựng quy trình, không phải một danh sách áp dụng giống nhau cho mọi doanh nghiệp. Điểm chuyển tiếp cần dựa trên loại dịch vụ, mức ảnh hưởng nếu xử lý sai và khả năng hỗ trợ của đội ngũ.

Ngoài ra, chức năng chuyển tiếp phải được kết nối với nơi thực sự tiếp nhận công việc. Nếu chatbot thông báo “đang chuyển đến nhân viên” nhưng phía sau chưa có kênh xử lý, khách vẫn không biết cần chờ hay phải liên hệ lại. Tài liệu Microsoft cũng phân biệt việc chuyển hội thoại đến nhân viên với việc cung cấp hướng dẫn liên hệ hỗ trợ; hai cách này cần được cấu hình theo điều kiện triển khai.

Sau khi đã trao đổi với chatbot, khách hàng thường mong nhân viên hiểu được phần thông tin họ vừa cung cấp. Nếu phải trình bày lại toàn bộ vấn đề, trải nghiệm hỗ trợ có thể trở nên bất tiện hơn thay vì thuận tiện hơn.

Vì vậy, khi thiết kế bước chuyển tiếp, cần xem nhân viên sẽ nhận được những gì. Tùy công việc, đó có thể là nội dung khách cần giải quyết, thông tin đã cung cấp, các bước chatbot đã hướng dẫn và kết quả của những thao tác đã thực hiện.

Nếu sử dụng bản tóm tắt do AI tạo, nhân viên nên có cách xem lại cuộc trao đổi khi cần đối chiếu. Đồng thời, thông tin được chuyển phải phù hợp với trách nhiệm và quyền truy cập của người nhận.

Quy trình ngoài giờ làm việc cũng cần được tính đến. Khi chưa có nhân viên trực, chatbot có thể ghi nhận yêu cầu và thông báo cách doanh nghiệp sẽ liên hệ lại. Nội dung thông báo nên phản ánh đúng khả năng hỗ trợ, tránh hứa một thời gian phản hồi mà đội ngũ chưa thể đáp ứng.

Như vậy, một bước chuyển tiếp thuận tiện phụ thuộc vào cả cách chatbot giao tiếp lẫn cách công việc được phân công phía sau.

Từ quy trình thực tế đến phần mềm: Bắt đầu từ đâu?

Thay vì mở rộng ngay sang mọi câu hỏi, doanh nghiệp có thể bắt đầu với một nhóm nhu cầu rõ ràng, như hướng dẫn đăng ký hoặc tiếp nhận một loại yêu cầu hỗ trợ. Phạm vi này cần đủ cụ thể để đội ngũ biết chatbot được làm gì, sử dụng thông tin nào và chuyển cho ai khi không xử lý được.

Khi thử nghiệm, nên đưa vào cả những câu hỏi thường gặp lẫn trường hợp thiếu thông tin, ngoài phạm vi hoặc yêu cầu gặp nhân viên. Nếu chatbot có thao tác với hệ thống, cần kiểm tra thêm tình huống thao tác thất bại để biết người dùng sẽ nhận được thông báo gì.

Kết quả đánh giá cũng cần đi xa hơn số lượng hội thoại. Doanh nghiệp nên xem câu trả lời có đúng không, người dùng có hoàn thành việc cần làm không và nhân viên còn phải hỏi lại hoặc sửa thông tin ở bước nào. Những quan sát này sẽ giúp xác định phần nên giữ, phần cần điều chỉnh và phạm vi có thể mở rộng.

Làm sao biết phần mềm đang mang lại hiệu quả?

Với doanh nghiệp đang cân nhắc chatbot, một điểm khởi đầu hữu ích là tập hợp các câu hỏi thường gặp và những yêu cầu đang khiến nhân viên mất nhiều thời gian. Từ những công việc cụ thể đó, doanh nghiệp có thể cùng Fenix trao đổi về phạm vi hỗ trợ, nguồn thông tin và các hệ thống cần kết nối.

Trao đổi nhu cầu với Fenix