Chatbot chăm sóc khách hàng là gì và vì sao quan trọng

Một khách hàng nhắn tin cho cửa hàng của bạn lúc chín giờ tối để hỏi chiếc áo khoác này có bị chật không. Không ai trả lời. Cô ấy đóng tab và mua đúng chiếc áo khoác đó ở nơi khác. Đó là toàn bộ lý do nên có một chatbot chăm sóc khách hàng, vậy mà không hiểu sao hầu như chẳng ai giải thích điều này một cách đơn giản như thế.

Mọi bài hướng dẫn về chủ đề này hiện nay đều được viết cho giám đốc CX doanh nghiệp đang ngồi qua một buổi RFP với nhà cung cấp, đầy thuật ngữ contact center, danh sách kiểm tra tuân thủ, và mức giá mà không ai báo cho bạn cho đến khi bạn đã trải qua ba cuộc gọi bán hàng. Nếu bạn đang điều hành một doanh nghiệp nhỏ hoặc một đội hỗ trợ hai người, thì không có bài nào trong số đó được viết cho bạn. Bài này thì có.

Tôi nói điều này sau khi đã đọc gần hết các bài đang xếp hạng cao nhất cho đúng từ khóa này trong lúc tìm hiểu để viết bài. Chúng được làm rất tốt, nhưng dành cho một đối tượng độc giả hoàn toàn khác: các giám đốc vận hành hỗ trợ đang cân nhắc tích hợp Salesforce và chứng nhận SOC 2 trước một hợp đồng hàng năm sáu chữ số. Nếu đó là bạn, những bài ấy sẽ rất hữu ích. Còn nếu bạn là người thực sự trả lời tin nhắn, chứ không phải hội đồng duyệt ngân sách cho người khác làm việc đó, thì hãy đọc tiếp.

Chatbot chăm sóc khách hàng thực chất là gì

Chatbot chăm sóc khách hàng là phần mềm trò chuyện với khách hàng của bạn, trả lời câu hỏi của họ, và làm điều đó bằng thông tin thật của doanh nghiệp bạn thay vì một kịch bản chung chung. Định nghĩa chỉ có vậy. Mọi thứ ngoài ra chỉ là chi tiết triển khai.

Nếu bạn tìm kiếm chatbot chăm sóc khách hàng là gì rồi đến được đây, thì đó chính là câu trả lời đầy đủ, và phần còn lại bên dưới chỉ giải thích điều gì phân biệt một chatbot tốt với một chatbot tệ. Dù bạn gọi nó là chatbot AI chăm sóc khách hàng, chatbot AI cho dịch vụ khách hàng, hay đơn giản là chatbot chăm sóc khách hàng, câu hỏi cốt lõi vẫn luôn là một.

Phép thử trung thực để biết một chatbot có tốt hay không chỉ gói gọn trong một điều. Nó có thể nói với ai đó rằng đơn hàng đã được gửi đi hôm qua, hay chỉ biết nói "hãy kiểm tra email để xem mã vận đơn"? Cái đầu tiên đang làm việc thật sự. Cái thứ hai chỉ là một thanh tìm kiếm khoác lên mình chiếc bong bóng chat.

Sự khác biệt giữa kịch bản và thứ thực sự hiểu bạn

Loại chatbot chăm sóc khách hàng lâu đời nhất chạy bằng cây quyết định. Bấm một nút, nhận một câu trả lời viết sẵn, và ngay khi khách hàng gõ điều gì đó mà kịch bản không lường trước, toàn bộ hệ thống sụp đổ. Bất kỳ ai từng mắc kẹt khi bấm qua một menu điện thoại đều biết chính xác cảm giác này khi chuyển sang dạng văn bản.

Loại mới hơn, chatbot AI chăm sóc khách hàng mà các đội ngũ thực sự dựa vào ngày nay, hoạt động khác đi. Nó đọc đúng những gì khách hàng gõ, bằng lời lẽ của chính họ, kể cả lỗi chính tả, và trả lời từ nội dung thật của bạn thay vì khớp từ khóa. Hỏi nó "hàng của tui đâu" thì nó hiểu giống hệt như "tôi chưa nhận được đơn hàng", điều mà một kịch bản không bao giờ làm được.

Nói đại khái, công nghệ này đã trải qua bốn làn sóng, và bạn nên biết một công cụ cụ thể đang ở làn sóng nào trước khi mua. Những công cụ đầu tiên khớp từ khóa với một kịch bản. Sau đó là những công cụ hiểu được các cách diễn đạt khác nhau nhưng vẫn chỉ lấy từ các câu trả lời viết sẵn. Tiếp theo, các công cụ xây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn có thể trò chuyện thực sự trôi chảy, dù nhiều công cụ vẫn chỉ nói chứ không hành động. Làn sóng hiện tại đọc nội dung của bạn, suy luận xem khách hàng thực sự cần gì, và thực hiện hành động thật ngay trong cuộc trò chuyện. Phần lớn những gì đang được bán hôm nay nằm đâu đó ở làn sóng thứ ba hoặc thứ tư, và cách trung thực để phân biệt vẫn là phép thử từ phần mở đầu. Nó làm được việc gì đó, hay chỉ nói gì đó.

Nhân tiện, những điều này tự thân không quan trọng. Một doanh nghiệp không cần biết công cụ về mặt kỹ thuật thuộc làn sóng nào. Điều doanh nghiệp cần biết là thứ đang trả lời khách hàng của mình có trả lời đúng hay không, và có làm được việc hữu ích khi được yêu cầu hay không, còn làn sóng của công cụ chỉ là một thước đo gần đúng cho khả năng đó.

Đây là một cách nhanh để kiểm tra bạn đang nhìn vào làn sóng nào, bất kể trang bán hàng gọi nó là gì. Hỏi cùng một câu theo ba cách khác nhau, trong ba tin nhắn riêng biệt. Một kịch bản sẽ cho bạn ba câu trả lời khác nhau, hoặc hỏng ở ít nhất một câu. Một công cụ bám sát nội dung thực sẽ cho bạn cùng một câu trả lời đúng mỗi lần, vì nó đọc từ cùng một nội dung thật dù câu hỏi được diễn đạt thế nào.

Đây là phần mà gần như mọi bài viết về chủ đề này hiện giờ đều lặp lại từng chữ, nên tôi sẽ nói một lần rồi đi tiếp thay vì giả vờ đây là một góc nhìn mới. Suốt hai năm qua, ngành này đã vạch ra một ranh giới giữa "chatbot" và "AI agent", trong đó chatbot thì trả lời còn agent thì thực sự làm việc: kiểm tra đơn hàng, hoàn tiền, đặt lịch gọi. Sự phân biệt đó là có thật, nhưng nó cũng đã trở thành câu mở đầu quen thuộc của gần như mọi nội dung trong lĩnh vực này, kể cả một số bài tôi từng viết. Điều thực sự quan trọng không phải nhà cung cấp dùng từ nào. Mà là thứ trước mặt bạn có thể tra cứu một đơn hàng thật và thực hiện một hành động thật, hay chỉ đang tạo ra những câu nghe hay hơn xoay quanh cùng một câu trả lời "hãy kiểm tra email".

Hãy xem một chatbot chăm sóc khách hàng được huấn luyện trên chính doanh nghiệp của bạn trả lời như thế nào. Bắt đầu miễn phí.

Chi phí thực tế cho một doanh nghiệp nhỏ

Mọi nội dung nghiêm túc về chủ đề này đều trích dẫn con số của doanh nghiệp lớn. Phí theo mỗi lượt giải quyết. Giá contact center tính theo mỗi agent mỗi tháng. Báo giá riêng mà phải gọi cho bộ phận bán hàng mới được nghe. Không điều nào trong đó cho bạn biết chi phí thực sự là bao nhiêu nếu bạn đang xử lý ba trăm cuộc trò chuyện mỗi tháng chứ không phải ba mươi nghìn.

Khoảng giá trung thực cho một doanh nghiệp nhỏ: hầu hết các nền tảng đều cho bắt đầu miễn phí với gói miễn phí thực sự dùng được, sau đó khoảng từ mười chín đến vài trăm đô la mỗi tháng khi vượt qua ngưỡng đó, tùy theo lượng sử dụng. Một sản phẩm xây dựng hoàn toàn theo yêu cầu từ một nhà phát triển hoặc một agency có chi phí lên đến hàng nghìn đô la và hiếm khi là thứ một doanh nghiệp nhỏ thực sự cần, dù có bao nhiêu lời chào mời "chuyển đổi AI" nói khác đi.

Hãy để ý cả mô hình tính giá nằm bên dưới mức giá niêm yết, chứ không chỉ con số. Một số nền tảng tính phí theo mỗi cuộc trò chuyện, ổn khi lượng ít nhưng tăng rất nhanh khi bạn mở rộng. Một số tính phí theo mỗi lượt giải quyết, nghe có vẻ công bằng cho đến khi bạn nhận ra mình phải trả tiền cả cho những lượt giải quyết chẳng giúp được ai. Gói theo tháng cố định với hạn mức tin nhắn rõ ràng thường là loại dễ lập ngân sách nhất, vì bạn biết chính xác một tháng bận rộn tốn bao nhiêu trước khi nó xảy ra.

Hãy tính toán trên số liệu thực của bạn trước khi cam kết bất cứ điều gì. Lấy tổng số cuộc trò chuyện với khách hàng của tháng trước trên mọi kênh bạn dùng. Con số đó, chứ không phải mức giá niêm yết trên trang bảng giá, mới cho bạn biết gói tính theo cuộc trò chuyện hay gói cố định thực sự rẻ hơn cho doanh nghiệp cụ thể của bạn.

Chatbot hoạt động ở đâu: website, WhatsApp và mọi nơi khác

Một chatbot AI chăm sóc khách hàng chỉ có mặt trên website thì cùng lắm chỉ đang trả lời một nửa số khách hàng của bạn. Ở nhiều nơi ngoài nước Mỹ, WhatsApp không phải là một kênh bổ sung mà là kênh chính, và một hệ thống chatbot WhatsApp chăm sóc khách hàng cho chất lượng câu trả lời ngang với widget trên website của bạn quan trọng hơn nhiều so với mức mà phần lớn các bài so sánh đánh giá.

Phép thử rất đơn giản. Hỏi cùng một câu trên chat website rồi trên WhatsApp. Nếu câu trả lời trên WhatsApp ngắn hơn, kém thông minh hơn, hoặc kênh đó không tồn tại, bạn đã tìm ra chỗ sản phẩm thực sự của nhà cung cấp kết thúc và phần làm cho có bắt đầu.

Điều này càng quan trọng hơn khi bạn đếm xem khách hàng có thể liên hệ với bạn ở bao nhiêu nơi. Chat trên website, WhatsApp, tin nhắn Instagram, email, đôi khi cả đường dây điện thoại. Một hệ thống chatbot AI chăm sóc khách hàng chỉ bao phủ một trong số đó và gọi phần còn lại là "sắp ra mắt" thì chỉ đang trả lời một phần nhỏ các cuộc trò chuyện mà doanh nghiệp của bạn thực sự nhận được. Một chatbot WhatsApp chăm sóc khách hàng thực sự có cùng trí tuệ với phiên bản trên website, chứ không phải một bản nhẹ hơn được gắn thêm vào sau, là điều đáng kiểm tra cụ thể trước khi bạn cam kết bất cứ điều gì.

Giải quyết vấn đề không giống với chặn cuộc trò chuyện

Đây là một sự phân biệt giúp tách một chatbot chăm sóc khách hàng đang thực sự giúp ích khỏi một chatbot chỉ làm cho các chỉ số hỗ trợ của bạn trông đẹp hơn trên giấy.

Chặn cuộc trò chuyện (deflection) nghĩa là cuộc trò chuyện không bao giờ đến được tay con người. Giải quyết (resolution) nghĩa là vấn đề thực sự của khách hàng đã được xử lý xong. Một chatbot có thể chặn một phần lớn các cuộc trò chuyện mà gần như không giải quyết được cuộc nào, nếu phần lớn thời gian nó chỉ nói với mọi người "Tôi không thể giúp việc đó, vui lòng liên hệ bộ phận hỗ trợ" bằng một giọng thân thiện hơn một chút. Hãy cảnh giác với những nhà cung cấp đưa ra một con số tự động hóa thật lớn mà không nói rõ họ thực sự đã đo cái nào trong hai thứ này.

Ở đây có một bài đánh giá độc lập thực sự đáng biết. AIMultiple đã thử nghiệm nhiều công cụ AI chăm sóc khách hàng bằng cách yêu cầu từng công cụ cung cấp thông tin hoàn tiền của một khách hàng cụ thể mà không có bất kỳ bước đăng nhập hay xác minh tài khoản nào. Một công cụ, Lyro của Tidio, đã từ chối và hướng người dùng đăng nhập vào tài khoản trước. Một hệ thống đối thủ dựa trên Azure thì đưa ra thông tin của khách hàng đó mà không hề kiểm tra xác thực. Đó là khác biệt giữa một chatbot được xây dựng với các rào chắn thực sự và một chatbot chưa bao giờ phải đối mặt với câu hỏi khó trước khi phát hành.

Hãy hỏi bất kỳ nhà cung cấp nào bạn đang đánh giá đúng câu hỏi đó trước khi đăng ký bất cứ thứ gì, không phải một phiên bản giả định của nó mà là chính tình huống thực tế. Yêu cầu thông tin riêng tư của một khách hàng cụ thể mà không chứng minh mình là ai. Điều xảy ra tiếp theo cho bạn biết về sản phẩm nhiều hơn bất kỳ danh sách tính năng hay buổi demo nào.

Trong thực tế trông như thế nào

Các định nghĩa trừu tượng chỉ đưa bạn đi được một đoạn, nên đây là ba tình huống nhỏ có thật thay vì một lời giải thích lý thuyết.

Một khách hàng nhắn tin lúc nửa đêm hỏi chiếc váy có đúng size không. Chatbot lấy ghi chú về kích cỡ thực tế từ chính trang sản phẩm đó và trả lời ngay lập tức, thay vì để khách chờ đến sáng và có thể mua của đối thủ.

Một khách hàng muốn biết đơn hàng của mình đang ở đâu. Thay vì "hãy kiểm tra email để xem mã vận đơn", chatbot tra cứu đơn hàng thực tế, cho họ biết đơn đã được gửi đi hôm qua và dự kiến đến vào thứ Năm, rồi đề nghị hỗ trợ thêm bất cứ điều gì khác, tất cả trong một tin nhắn.

Một khách hàng hỏi một câu mà chatbot thực sự không thể trả lời, điều gì đó riêng về tài khoản của họ và cần đến phán đoán của con người. Nó nói thẳng như vậy, gắn cờ cuộc trò chuyện, và chuyển cho đội của bạn kèm toàn bộ lịch sử, để khách hàng không phải giải thích hai lần.

Một khách hàng quay lại nhắn tin bằng tiếng Ả Rập hỏi về một đơn hàng bị trễ. Chatbot trả lời bằng tiếng Ả Rập, hiển thị đúng chiều từ phải sang trái, với cùng độ chính xác và cùng khả năng tra cứu đơn hàng như khi nó phục vụ một khách nói tiếng Anh ở bên kia thế giới. Không ai trong đội phải dịch gì hay thiết lập một luồng riêng cho việc này.

Không có tình huống nào phức tạp cả. Chúng chỉ là khác biệt giữa một chatbot giải quyết được vấn đề và một chatbot đẩy nó sang chỗ khác.

Thói quen quyết định chatbot có tiếp tục tốt lên hay không

Mọi bài hướng dẫn về chủ đề này đều nói việc huấn luyện chatbot là thứ bạn làm một lần, trong lúc thiết lập. Câu chuyện đó chỉ đúng trong khoảng một tuần.

Sau đó, những chatbot tiếp tục cải thiện và những chatbot lặng lẽ chững lại tách nhau ra dựa trên một thói quen, và đó không phải là một tính năng bạn mua được. Ai đó phải xem chatbot đã không trả lời được những gì, mỗi tuần, và bổ sung câu trả lời còn thiếu đó vào kiến thức của nó. Năm phút, mỗi tuần một lần. Những chatbot chững lại là những chatbot mà sau khi sự hào hứng ban đầu qua đi thì không ai làm việc này nữa.

Hãy xem thói quen xử lý các câu hỏi chưa được trả lời được tích hợp trực tiếp vào sản phẩm như thế nào. Bắt đầu miễn phí.

Agentency giải quyết vấn đề này như thế nào

Mọi điều ở trên đều đúng với cả ngành nói chung. Còn đây là những gì chúng tôi đã xây dựng, vì đây là phần tôi có thể trực tiếp chia sẻ từ kinh nghiệm của mình.

Trả lời dựa trên nội dung của bạn, không đoán mò

Agentency chạy một quy trình truy xuất hai giai đoạn với mô hình xếp hạng lại (reranking) riêng, tìm kiếm bằng nhiều cách diễn đạt khác nhau của cùng một câu hỏi để những tin nhắn viết lạ vẫn tìm được đúng nội dung, và cho toàn bộ kết quả đi qua một lớp chặn ảo giác AI trước khi trả lời. Khi thực sự không biết điều gì đó, agent sẽ nói thẳng như vậy, bằng chính ngôn ngữ của khách hàng, thay vì bịa ra câu trả lời. Mỗi câu trả lời đều có thể hiển thị một khối Useful Resources dẫn về trang nguồn mà câu trả lời đó được lấy ra.

Vừa trả lời vừa hành động, trên mọi kênh quan trọng

Cùng một agent có thể triển khai trên widget cho website, trang chat được lưu trữ có thể chia sẻ, và mười kênh nhắn tin, bao gồm WhatsApp, Instagram và Telegram. Nhờ vậy, câu trả lời trên WhatsApp tốt y như câu trả lời trên website, chứ không phải một phiên bản bị cắt giảm được gắn thêm vào sau. Ngoài việc trả lời, agent còn có thể tra cứu đơn hàng, theo dõi lô hàng, tạo phiếu hỗ trợ, đẩy khách hàng tiềm năng vào CRM hoặc đặt lịch họp, thông qua khoảng 31 mẫu tích hợp dựng sẵn hoặc một kết nối tùy chỉnh tới hầu như bất cứ thứ gì khác.

Bàn giao kèm đầy đủ ngữ cảnh, không bắt đầu lại từ đầu

Khi một cuộc trò chuyện cần đến con người, chẳng hạn một khiếu nại nhạy cảm hay một yêu cầu đổi trả không nằm trong chính sách thông thường, agent sẽ gắn cờ và chuyển cho đội ngũ của bạn toàn bộ lịch sử cuộc trò chuyện. Không ai bên bạn phải yêu cầu khách hàng giải thích lại từ đầu, và khách hàng cũng không phải lặp lại những gì họ đã nói.

Hỗ trợ tiếng Ả Rập đúng nghĩa, không chỉ là bản dịch

Toàn bộ widget hiển thị đúng chiều từ phải sang trái cho tiếng Ả Rập và tiếng Urdu, chứ không chỉ là phần chữ được đặt trong một bố cục dựng cho tiếng Anh. Bên cạnh đó, agent còn tự động trả lời bằng hơn chín mươi ngôn ngữ dựa trên cách khách hàng viết. Tính năng này được xây dựng ngay từ ngày đầu thay vì thêm vào sau, vì một tỷ lệ đáng kể các nhà bán hàng chúng tôi làm việc cùng phục vụ khách hàng nói tiếng Ả Rập mỗi ngày, trong khi phần lớn các nền tảng trong lĩnh vực này vẫn xem tiếng Ả Rập như một điểm đến để xuất nội dung tiếng Anh, chứ không phải ngôn ngữ mà chính khách hàng của họ suy nghĩ bằng.

Bảng Needs Attention giúp bạn duy trì thói quen

Mọi câu hỏi mà agent không trả lời được đều xuất hiện ở một nơi duy nhất trong dashboard của bạn. Đây chính là thói quen đã nói ở trên, nhưng được tích hợp sẵn vào sản phẩm thay vì là việc bạn phải tự nhớ để làm. Bạn bổ sung câu trả lời còn thiếu, agent sẽ học được, và bạn không bao giờ phải lục tìm trong các bản ghi chat thô để biết lỗ hổng nằm ở đâu.

Thu thập khách hàng tiềm năng, không chỉ trả lời câu hỏi

Mỗi cuộc trò chuyện đều có thể tùy chọn thu thập tên, email hoặc số điện thoại trước hoặc trong lúc chat, biến một câu hỏi hỗ trợ thành khách hàng tiềm năng thực sự trong CRM tích hợp sẵn, thay vì một cuộc trò chuyện biến mất ngay khi kết thúc. Sự đồng ý được ghi nhận tách biệt với bản thân cuộc trò chuyện, nên một câu hỏi hỗ trợ sẽ không bao giờ âm thầm biến thành sự đồng ý nhận tiếp thị chỉ do giả định.

Mức giá bạn có thể dự đoán được

Có một gói miễn phí vĩnh viễn, gồm một agent và năm mươi tin nhắn mỗi tháng, đủ để bạn thực sự thử nghiệm toàn bộ ý tưởng trên chính doanh nghiệp của mình trước khi trả bất kỳ khoản nào. Các gói trả phí bắt đầu từ mười chín đô la mỗi tháng, và mọi gói đều có mức chi tiêu tối đa để một tuần bận rộn không thể âm thầm biến thành một hóa đơn bất ngờ.

Đã đọc xong? Hãy xem một chatbot chăm sóc khách hàng được huấn luyện trên chính doanh nghiệp của bạn trông như thế nào. Dùng thử miễn phí.

Tìm hiểu sâu hơn

Trang này nói về bản chất của một chatbot như vậy và những điều quan trọng nhất khi bạn đánh giá nó. Dưới đây là một vài bài đáng đọc tiếp nếu bạn muốn tìm hiểu thêm. Chúng tôi đã viết một bài phân tích đầy đủ về tỷ lệ giải quyết, con số thực sự cho biết chatbot có hoạt động hiệu quả hay không, vì đây là chỉ số mà hầu hết các trang so sánh lặng lẽ bỏ qua. Nếu bạn lo lắng nhất về khâu chuyển tiếp lên cấp cao hơn, bài thiết kế quy trình bàn giao cho con người mà không làm mất lòng tin đi sâu vào chính xác thời điểm và cách một chatbot nên rút lui. Còn nếu bạn đang vận hành một cửa hàng nhỏ, cẩm nang của chúng tôi dành cho các cửa hàng dưới năm mươi đơn mỗi ngày bao quát chính xác những tình huống mà phần lớn các hướng dẫn hướng tới doanh nghiệp lớn bỏ qua hoàn toàn.

Để xem phiên bản dành riêng cho thương mại điện tử của mọi nội dung trong hướng dẫn này, hãy đọc trang trụ cột chatbot AI cho thương mại điện tử. Và nếu bạn muốn tự xây dựng một chatbot mà không cần lập trình viên, hướng dẫn công cụ xây dựng chatbot không cần code của chúng tôi giải thích bạn thực sự nên tìm kiếm điều gì.