Đã bao giờ bạn giật mình nửa đêm vì lo bỏ lỡ tin nhắn quan trọng từ khách hàng tiềm năng trên Fanpage? Hay cảm thấy đội ngũ của mình đang tốn quá nhiều thời gian trả lời những câu hỏi lặp đi lặp lại?
Xem toàn series tại đây
Why – Tại sao tôi cần cái này. Pain Points của Users là gì ?
- Lỗ Hổng Chăm Sóc Khách Hàng Ngoài Giờ: Khách hàng nhắn tin vào buổi tối, cuối tuần, ngày lễ -> không ai trả lời -> mất cơ hội kinh doanh, trải nghiệm khách hàng tệ.
2. Quá Tải và Sự Lặp Lại: Ngay cả trong giờ làm việc, nhiều câu hỏi có nội dung giống nhau (về giá, địa chỉ, chính sách…) chiếm thời gian của nhân viên, thay vì để họ tập trung vào vấn đề phức tạp hơn.
3. Thiếu Nhất Quán: Mỗi nhân viên có thể trả lời cùng một câu hỏi theo cách hơi khác nhau, dẫn đến thông tin không đồng nhất.
4. Khó Mở Rộng Quy Mô: Khi lượng tin nhắn tăng đột biến trong thời gian ngắn (do chiến dịch marketing, mùa cao điểm), việc thuê thêm nhân viên thời vụ sẽ tốn kém.
Đó là lý do Why – Tại sao chúng ta cần giải pháp để
- Hoạt động 24/7
- tự động hóa câu trả lời lặp lại
- đảm bảo tính nhất quán
- Đủ “thông minh” để biết khi nào cần có sự can thiệp của con người.
WHAT – Chúng ta sẽ “Làm Gì” ?
- What 1: Chọn một AI Mạnh – Rẻ – Phù hợp
- Giới thiệu việc sử dụng một mô hình AI ngôn ngữ lớn tiên tiến như Gemini của Google.
- Giải thích tại sao cần mô hình mạnh: khả năng hiểu ngữ cảnh, sắc thái câu hỏi, tạo ra câu trả lời tự nhiên.
- What 2: “Dạy” AI Kiến Thức Riêng Của Công Ty (phương pháp RAG):
- Xem AI như một sinh viên mới ra trường rất thông minh nhưng chưa biết gì về công ty bạn. Chúng ta cần cung cấp ‘tài liệu nội bộ’ cho nó. Đảm bảo AI trả lời đúng và dựa trên nguồn tin cậy của công ty.
- Có nhiều cách mà AI hỗ trợ để làm việc này, ở đây mình chọn RAG.
- Vậy RAG là gì ? Xem thêm phần 2.
- “Thay vì để AI trả lời ‘suông’, chúng ta cần xây dựng một ‘thư viện kiến thức’ – Knowledge Base (chứ FAQs, thông tin sản phẩm, chính sách…). Chuyển các dữ liệu đó thành dạng Vector.
- Khi có câu hỏi, AI sẽ tìm kiếm trong thư viện Vector này trước, rồi mới dùng thông tin tìm được để trả lời
- What 3: Đặt Ra “Luật Chơi” Cho AI (Kiểm Soát Phạm Vi & Từ Chối):
- Chúng ta cần thiết lập quy tắc để AI chỉ trả lời các câu hỏi nằm trong phạm vi kiến thức công ty đã cung cấp.
- Nếu câu hỏi quá phức tạp, không liên quan, hoặc cần sự nhạy cảm của con người, AI được ‘dạy’ để lịch sự từ chối và báo rằng sẽ có nhân viên hỗ trợ. Tránh sự lãng phí tài nguyên cũng như sự lan man nếu có.
- What 4: Đảm Bảo Nhân Viên Luôn Có Quyền “Chen Ngang” (Human Takeover):
- AI là công cụ hỗ trợ, không thay thế hoàn toàn con người, do đó chúng ta phải cho phép Nhân Viên xen ngang đoạn hội thoại nếu cần. Hoặc nếu đã có nhân viên trả lời, chúng ta không cần sử dụng AI để trả lời nữa.
- Cơ chế: AI có thể xử lý các tương tác ban đầu. Nhưng ngay khi một nhân viên bắt đầu trả lời trong cuộc trò chuyện đó, AI sẽ tự động rút lui khỏi cuộc hội thoại cụ thể ấy. Đảm bảo khách hàng luôn nhận được sự hỗ trợ tốt nhất khi cần và không bị AI làm phiền.
- What 5: Tích Hợp Kỹ Thuật:
- Cần lập trình viên/kỹ thuật viên hoặc Công ty Giải Pháp để tích hợp giải pháp AI của Google Gemini (Vertex API) vào hệ thống quản lý chat box hiện tại của công ty bạn (Web, App, Fanpage…)
Sơ đồ tích hợp AI Assistant (Google Vertex)
Xem full series về tích hợp AI Assistant vào hệ thống chat box hiện tại, bằng cách sử dụng Google Vertex: Xem thêm tại đây.
