- Các dự án chatbot thành công đều bắt đầu bằng việc gắn mục đích của bot với mục tiêu kinh doanh rõ ràng và kết quả chiến lược, thay vì chỉ triển khai AI cho có.
- Đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI giúp xác định các khoảng trống về chiến lược, hạ tầng, dữ liệu, quản trị, nhân sự và văn hóa để đảm bảo tổ chức đã sẵn sàng triển khai và áp dụng AI lâu dài.
- Xây dựng đội ngũ chatbot nghĩa là phân công các vai trò chủ chốt—bao gồm lãnh đạo, quản lý dự án, lập trình viên và chuyên gia—để đảm bảo mọi khía cạnh từ kỹ thuật đến tuân thủ và thúc đẩy người dùng.
- Đo lường thành công của chatbot dựa trên việc xác định các KPI cụ thể gắn với giá trị kinh doanh, triển khai theo từng giai đoạn và cam kết cập nhật thường xuyên dựa trên dữ liệu và phản hồi thực tế.
Bạn đang muốn triển khai một chatbot?
Bạn gặp may rồi đấy.
Chúng tôi đã giúp các công ty triển khai hơn 750.000 AI agent (vâng, thật đấy).
Vì vậy, chúng tôi khá hiểu điều gì tạo nên một dự án triển khai chatbot thành công.
Việc sử dụng chatbot doanh nghiệp đang rất được quan tâm – và hoàn toàn có lý do. Chatbot là kênh giao tiếp phát triển nhanh nhất cho các thương hiệu.
Như Paul Daugherty, Giám đốc Công nghệ và Đổi mới tại Accenture, chia sẻ: "Sân chơi sẽ ngày càng cạnh tranh hơn, và những doanh nghiệp không ứng dụng AI và dữ liệu để đổi mới trong mọi hoạt động sẽ bị tụt lại phía sau."
Nói cách khác, nếu bạn không chủ động ứng dụng AI, bạn sẽ bị bỏ lại.
Nhưng điều này không dễ. Nhiều công ty mắc những sai lầm khi triển khai chatbot. Thực tế, đây là một dự án phần mềm phức tạp mà đội ngũ của bạn cần đầu tư nghiêm túc.
Hãy để tôi hướng dẫn bạn các bước mà đội ngũ Chăm sóc Khách hàng của chúng tôi áp dụng cho khách hàng chatbot doanh nghiệp.
1. Đánh giá sự phù hợp chiến lược với dự án AI
Bước đầu tiên luôn là xác định chatbot sẽ phù hợp với các mục tiêu chiến lược hiện tại của công ty như thế nào.
Chúng tôi thường thấy sai lầm này: “Chúng ta cần chatbot vì AI đã nằm trong lộ trình.”
Muốn có AI chỉ vì trào lưu sẽ không giúp bạn thành công. Bạn có thể bắt đầu từ đó – nhưng hãy xác định rõ mục đích.
May mắn là, miễn là bạn có mục tiêu chiến lược, việc này không khó.
Xác định mục tiêu chiến lược
Bạn có thể bắt đầu bằng cách liệt kê các mục tiêu chiến lược của công ty (nếu chưa có tài liệu sẵn).
Các mục tiêu có thể bao gồm:
- Tăng hiệu quả và năng suất
- Trải nghiệm khách hàng tốt hơn
- Giảm chi phí
- Nâng cao tuân thủ quy định
- Cải thiện ra quyết định
Đánh giá đóng góp của AI vào mục tiêu chiến lược
Khi các mục tiêu của công ty đã được các bên liên quan thống nhất, bạn có thể tiến hành kiểm tra nhanh để xác định đầu tư AI sẽ tác động cụ thể ra sao đến các mục tiêu đó.
Đội ngũ Chăm sóc Khách hàng của chúng tôi làm việc này rất thường xuyên. Gần như mỗi ngày.
Họ đã chia nhỏ quy trình đánh giá này thành 6 câu hỏi để đội ngũ của bạn cùng thảo luận.
1) Xác định vấn đề
Hỏi: Những vấn đề hoặc cơ hội cụ thể nào mà AI sẽ giải quyết?
Ví dụ, chúng tôi từng đánh giá cho một công ty công nghệ thuộc Global 2000 đang gặp tình trạng giảm năng suất nghiêm trọng qua từng năm.
Họ xác định năm lĩnh vực chính làm giảm năng suất: trải nghiệm và gắn kết nhân viên, hỗ trợ kỹ thuật nội bộ, quản lý tri thức toàn cầu, và giới thiệu khách hàng mới.
Nhờ xác định đúng vấn đề, họ đã có thể chống lại sự suy giảm năng suất bằng cách tự động hóa việc truyền đạt thông tin và cung cấp dịch vụ trên các quy trình này.
2) Tác động tài chính
Hỏi: Việc ứng dụng AI sẽ ảnh hưởng tài chính ra sao? ROI sẽ được đo lường thế nào?
So sánh chi phí với khoản tiết kiệm và mức tăng hiệu quả sẽ cung cấp cho bạn một phân tích tác động tài chính rõ ràng.
Ví dụ, chúng tôi từng hỗ trợ một công ty logistics dự báo ROI của việc tối ưu hóa tuyến đường bằng AI để chuẩn bị trình bày với ban lãnh đạo.
(Họ phát hiện khoản đầu tư ban đầu đã được bù đắp nhờ giảm 20% chi phí nhiên liệu chỉ trong năm đầu tiên.)
3) Quản lý rủi ro
Hỏi: Những rủi ro tiềm ẩn là gì và sẽ được kiểm soát như thế nào?
Ví dụ? Một nhà cung cấp dịch vụ y tế xác định bảo mật dữ liệu là rủi ro lớn trong kế hoạch triển khai AI. Họ đã xây dựng giao thức mã hóa mạnh và chương trình đào tạo nhân viên để giảm thiểu rủi ro, đảm bảo dữ liệu bệnh nhân luôn an toàn.
4) Khả năng triển khai
Hỏi: Thời gian triển khai AI là bao lâu? Cần những nguồn lực gì?
Ví dụ, một khách hàng của chúng tôi nhận thấy việc triển khai theo từng giai đoạn trong 18 tháng, kết hợp kiểm thử và điều chỉnh liên tục, là yếu tố then chốt cho thành công của chatbot chăm sóc khách hàng dựa trên AI.
5) Phù hợp văn hóa và tổ chức
Hỏi: AI sẽ ảnh hưởng thế nào đến văn hóa tổ chức và vai trò nhân viên?
Lấy ví dụ một công ty ô tô đã ứng dụng AI cho bảo trì dự đoán.
Họ tổ chức các chương trình đào tạo và hội thảo chuyên sâu để đảm bảo nhân viên làm quen với công nghệ mới, giúp quá trình chuyển đổi diễn ra suôn sẻ và tăng mức độ gắn kết của nhân viên.
6) Sẵn sàng về công nghệ và dữ liệu
Hỏi: Hạ tầng công nghệ và dữ liệu hiện tại đã sẵn sàng cho triển khai AI chưa?
Một công ty viễn thông phát hiện dữ liệu của họ bị phân tán và thiếu nhất quán.
Họ đã tiến hành làm sạch và tích hợp dữ liệu toàn diện trước khi triển khai AI, đảm bảo mô hình AI được truy cập bộ dữ liệu đầy đủ và đáng tin cậy.
2. Đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI
Công ty bạn muốn ứng dụng AI – nhưng đã thực sự sẵn sàng chưa?
Đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI sẽ giúp đội ngũ xác định cần cải thiện ở đâu trước khi đầu tư vào AI.
Chúng tôi thấy rất nhiều công ty bắt đầu chi tiền khi chưa thực sự sẵn sàng để đạt được kết quả.
Vì vậy, hãy chuẩn bị kỹ càng bằng một đánh giá chính thức.
1) Chiến lược
Trước khi bắt đầu hành trình AI, điều quan trọng là phải có chiến lược rõ ràng, nhất quán và phù hợp với mục tiêu kinh doanh tổng thể.
Điều này bao gồm việc xác định các vấn đề cụ thể bạn muốn giải quyết bằng AI, nhận diện các trường hợp sử dụng tiềm năng và hiểu rõ tác động dự kiến đến doanh nghiệp.
Một chiến lược tốt cần vạch ra tầm nhìn dài hạn cho tích hợp AI, bao gồm lộ trình mở rộng các sáng kiến AI trong toàn tổ chức (tôi sẽ hỗ trợ bạn phần này bên dưới).
Đảm bảo có sự cam kết mạnh mẽ từ lãnh đạo và các dự án AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Các câu hỏi phân tích khoảng trống chiến lược:
- Ai là người chịu trách nhiệm cho chiến lược AI của công ty?
- Sáng kiến AI có phù hợp với mục tiêu chiến lược không?
- Đã có lộ trình mở rộng AI trong toàn tổ chức chưa?
2) Hạ tầng
Một hạ tầng mạnh mẽ, linh hoạt là nền tảng công nghệ cần thiết cho phát triển, triển khai và duy trì AI lâu dài.
Hạ tầng cần hỗ trợ các công cụ và nền tảng cần thiết cho phát triển, kiểm thử và triển khai mô hình AI. Các thành phần chính có thể bao gồm năng lực tính toán, lưu trữ và kết nối mạng.
Đầu tư đúng vào hạ tầng sẽ đảm bảo tổ chức đáp ứng được nhu cầu tính toán của AI và mở rộng quy mô khi cần thiết.
Các câu hỏi phân tích khoảng trống hạ tầng:
- Tổ chức đã có đủ tài nguyên GPU chuyên dụng chưa?
- Các tài nguyên đó đã sẵn sàng và tích hợp để xử lý khối lượng công việc AI chưa?
3) Dữ liệu
Đánh giá mức độ sẵn sàng về dữ liệu nghĩa là kiểm tra tính sẵn có, chất lượng và khả năng truy cập dữ liệu cần thiết cho đào tạo và triển khai mô hình AI.
Điều này bao gồm các thực tiễn quản lý dữ liệu và chính sách quản trị dữ liệu, không chỉ cho lần triển khai ban đầu mà còn cho việc duy trì lâu dài.
Nó cũng bao gồm bất kỳ Cơ sở Tri thức nào sẽ được đồng bộ hóa với giải pháp AI của bạn. Nguyên tắc ‘rác vào, rác ra’ có thể được ngăn chặn bằng cách cung cấp dữ liệu đầu vào chất lượng cao cho các tác nhân AI của bạn.
Các câu hỏi phân tích khoảng trống dữ liệu:
- Có đủ dữ liệu để huấn luyện và triển khai các tác nhân AI không?
- Dữ liệu có sẵn và dễ truy cập không?
- Các thực tiễn quản lý dữ liệu đã được cập nhật chưa?
- Các chính sách quản trị dữ liệu đã được cập nhật chưa?
- Có kế hoạch để giữ cho các Cơ sở Tri thức mà các tác nhân AI sử dụng luôn được cập nhật không?
4) Quản trị
Quản trị hiệu quả là yếu tố then chốt để quản lý các khía cạnh đạo đức, pháp lý và vận hành của việc triển khai AI. Quản trị vững chắc giúp giảm thiểu rủi ro, xây dựng niềm tin vào hệ thống AI và thúc đẩy việc ứng dụng AI bền vững.
Bước này bao gồm việc thiết lập các chính sách và khuôn khổ để đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm, bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định liên quan.
Cấu trúc quản trị nên có các hướng dẫn rõ ràng về việc sử dụng dữ liệu, minh bạch mô hình và trách nhiệm giải trình.
Ngoài ra, nhóm của bạn nên thiết lập các cơ chế giám sát và đánh giá hiệu suất AI để đảm bảo phù hợp với mục tiêu tổ chức và tiêu chuẩn đạo đức.
Các câu hỏi phân tích khoảng trống quản trị:
- Ai chịu trách nhiệm cho từng khía cạnh của dự án?
- Có các chính sách và khuôn khổ cho việc sử dụng AI và bảo mật dữ liệu không?
- Lãnh đạo có cam kết mạnh mẽ để thúc đẩy các sáng kiến AI không?
5) Nhân lực
Tổ chức của bạn có đủ kỹ năng và chuyên môn cần thiết để triển khai và duy trì một dự án AI không?
Điều này có thể bao gồm việc xác định các khoảng trống kỹ năng, cũng như đào tạo hoặc tuyển dụng nếu cần thiết.
Nếu không, hãy cân nhắc thuê đối tác để xây dựng cho bạn. Tôi sẽ nói thêm về lựa chọn này ở phần dưới.
Các câu hỏi phân tích khoảng trống nhân lực:
- Những kỹ năng nào – cả về phát triển và triển khai kinh doanh – là cần thiết cho dự án AI này?
- Những kỹ năng đó có sẵn trong đội ngũ hiện tại không? Nhân viên hiện tại có thể được đào tạo thông qua các nguồn lực bên ngoài về phát triển và triển khai AI không?
- Nếu không, việc tuyển dụng nội bộ hay hợp tác với một tổ chức đối tác sẽ phù hợp hơn với tầm nhìn và nhu cầu của công ty?
6) Văn hóa
Mặc dù giải pháp AI thường tập trung vào công nghệ, yếu tố con người cũng quan trọng không kém.
Không phải tất cả tổ chức hay nhân viên đều sẵn sàng tiếp nhận AI, điều này sẽ ảnh hưởng xấu đến lợi tức đầu tư của giải pháp.
Đánh giá văn hóa tổ chức của bạn để đảm bảo có sự sẵn sàng tiếp nhận và thích nghi với công nghệ AI. Điều này bao gồm việc đánh giá sự ủng hộ của lãnh đạo, sự cởi mở của nhân viên với thay đổi và sự phù hợp với đổi mới dựa trên AI.
Nhiều nhân viên hoặc phòng ban thường cảm thấy bị đe dọa bởi AI. Với chi phí tuyển dụng và tình trạng thiếu lao động hiện nay, các tổ chức có thể dễ dàng làm rõ rằng AI sẽ được sử dụng để tăng hiệu suất, chứ không phải thay thế nhân viên.
Các câu hỏi phân tích khoảng trống văn hóa:
- Văn hóa tổ chức có sẵn sàng tiếp nhận AI không?
- Tất cả các vị trí lãnh đạo chủ chốt có sẵn sàng chấp nhận AI không?
- Nếu có sự do dự, lý do là gì? Những lo lắng này có hợp lý không?
- Tổ chức có thể làm gì để biến AI thành lợi ích cho nhân viên và truyền đạt điều này một cách hiệu quả?
3. Xây dựng đội ngũ chatbot
Ai sẽ tham gia vào dự án chatbot của bạn???
Nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng đây là vấn đề thường gặp với rất nhiều khách hàng của chúng tôi.
Cách tốt nhất là phân công trách nhiệm (như bất kỳ dự án nào khác). Và vì dự án chatbot khá phức tạp và lâu dài, bạn có thể cần chia nhỏ thành nhiều vai trò.
Nếu bạn xây dựng tác nhân AI cho doanh nghiệp nhỏ chỉ có 1 nhân viên – cứ làm hết khả năng của mình.
Nếu bạn có nguồn lực, dưới đây là một số gợi ý để phân chia công việc.
Các vai trò chính
Có 3 vai trò chính trong dự án chatbot: Lãnh đạo cấp cao, Quản lý dự án và Lập trình viên.
Tùy vào quy mô dự án, bạn có thể chỉ có 1 người đảm nhận cả 3 vai trò (chúc may mắn), hoặc có cả một nhóm lập trình viên cùng làm việc.
Lãnh đạo cấp cao đặt nền tảng chiến lược và đảm bảo dự án nhận được sự hỗ trợ cần thiết để thành công. Họ có thể đảm bảo nguồn vốn, thiết lập chỉ số đánh giá hiệu quả và thúc đẩy sự đồng thuận trong tổ chức.
Quản lý dự án chịu trách nhiệm thúc đẩy dự án hàng ngày. Họ quản lý vòng đời dự án, lên kế hoạch thời gian, xác định rủi ro, kiểm soát phạm vi và điều phối giao tiếp giữa các bộ phận.
Và Lập trình viên, không kém phần quan trọng, chịu trách nhiệm xây dựng giải pháp. Họ đảm nhận mọi khía cạnh kỹ thuật: triển khai logic nghiệp vụ, tích hợp với hệ thống hiện có và tối ưu hóa hiệu suất.
Ngay cả khi chỉ có 2 người, hãy phân chia rõ ràng trách nhiệm cho từng người.
Nếu dự án phức tạp hơn, bạn nên cân nhắc thêm một số vai trò khác.
Các vai trò bổ sung
Còn các quy định pháp lý thì sao? Còn việc phục vụ bệnh nhân với thái độ chuyên nghiệp thì sao? Làm thế nào để người dùng thực sự sử dụng bot?
Đúng vậy, triển khai AI phức tạp hơn bạn nghĩ rất nhiều.
Điều này càng quan trọng nếu dự án của bạn lớn (hoặc bạn đang xây dựng thứ gì đó nghiêm túc như chatbot tài chính hoặc bot y tế).
Các vai trò này có thể do một người đảm nhận, giao cho một trong các vai trò chính, hoặc chia cho nhiều người.
- Kiểm thử chất lượng: Đảm bảo chatbot đáp ứng tiêu chuẩn ngành nhờ kinh nghiệm tổ chức
- Nhà thiết kế hội thoại: Xây dựng hội thoại rõ ràng, hấp dẫn
- Chuyên viên phân tích dữ liệu: Chuyển đổi yêu cầu và kết quả chatbot thành đo lường ROI
- Chuyên gia an ninh mạng: Đảm bảo thực hiện đúng các biện pháp bảo vệ dữ liệu
- Nhân viên tuân thủ: Tuân thủ các luật và quy định liên quan
- Chuyên viên marketing: Truyền thông về sự hiện diện và mục đích của chatbot tới người dùng
- Quản trị viên website và hệ thống: Quản lý máy chủ và container
4. Chọn giải pháp chatbot
Có thể bạn đã chọn xong giải pháp công nghệ rồi.
Nhưng nếu nhóm bạn vẫn đang tìm hiểu, có 3 loại công cụ chatbot để bạn cân nhắc.
Quy mô và khả năng của dự án AI sẽ khác biệt rất nhiều tùy vào lựa chọn của bạn.
Tự xây dựng hoặc mã nguồn mở
Tùy chọn tự xây dựng sẽ bao gồm việc nghiên cứu, thiết kế, tạo mẫu, xây dựng, kiểm thử, cấu hình, triển khai, lưu trữ, bảo trì, hỗ trợ và phát triển giải pháp.
Bạn có thể làm từ đầu, nhưng hầu hết lập trình viên sẽ tận dụng nhiều tài nguyên mã nguồn mở để xây dựng tác nhân từ đầu.
Tùy chọn này mang lại kiểm soát tối đa và khả năng tùy chỉnh, cho phép tạo ra giải pháp phù hợp chính xác với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này đòi hỏi nguồn lực phát triển lớn, chuyên môn kỹ thuật và công sức bảo trì.
Nền tảng mở rộng
Nền tảng nằm ở giữa giải pháp đóng và giải pháp tự xây dựng.
Các nền tảng chatbot này thường cung cấp hướng dẫn và chuyên môn CSM, lưu trữ, bảo mật thông tin, hỗ trợ phát triển và các tích hợp dựng sẵn để đơn giản hóa việc thiết kế và cấu hình giải pháp.
Nền tảng mở rộng cung cấp giải pháp trung gian với chức năng như bộ định tuyến, các lớp cấu hình cao và khả năng tích hợp. Chúng giúp triển khai nhanh hơn và linh hoạt, dù vẫn cần một số kỹ năng kỹ thuật để cấu hình và tùy chỉnh.
Các nền tảng này có thể cân bằng giữa khả năng tùy chỉnh và dễ sử dụng. Chúng có thể mở rộng dễ dàng hơn giữa các phòng ban hoặc quy trình kinh doanh so với các lựa chọn khác.
Giải pháp đóng độc quyền
Nhiều giải pháp đóng là chuyên biệt theo ngành (ví dụ: công ty chatbot cho dịch vụ khách hàng, hoặc nền tảng chatbot cho mạng xã hội), hoặc cung cấp giải pháp sao chép-dán (ví dụ: chatbot chung chung).
Miễn là đáp ứng các yêu cầu chính, kết nối mượt mà với hệ thống hiện tại, và lộ trình phát triển của nhà cung cấp phù hợp với mục tiêu của tổ chức, những giải pháp này có thể triển khai và duy trì với chi phí rất hợp lý.
Tuy nhiên, dù các giải pháp độc quyền đóng có thể triển khai nhanh hơn, chúng lại có những hạn chế như khó mở rộng, giới hạn trường hợp sử dụng, nguy cơ bị phụ thuộc vào nhà cung cấp, ít linh hoạt để đáp ứng nhu cầu riêng của doanh nghiệp, và khả năng tích hợp với hệ thống khác bị hạn chế.
5. Chọn đối tác chatbot (không bắt buộc)
Không phải công ty nào cũng có thể tự xây dựng chatbot. Có thể bạn chỉ có 5 người và không đủ nguồn lực, hoặc bạn muốn một trợ lý AI phức tạp vượt ngoài khả năng của đội ngũ.
Dù lý do là gì, sử dụng đối tác bên ngoài cũng có một số lợi ích:
- Bạn không cần tự mua phần mềm
- Tiến độ được rút ngắn
- Họ đã có kinh nghiệm và chuyên môn
- Nếu bạn không có chuyên môn nội bộ, họ có thể giúp tiết kiệm chi phí
Chúng tôi có một danh sách khá đầy đủ các đối tác AI và freelancer – nhưng dù bạn chọn giải pháp nào, hãy đảm bảo tìm được tổ chức đối tác am hiểu sâu về giải pháp đó (và tốt nhất là cả lĩnh vực hoặc trường hợp sử dụng của bạn).
Chìa khóa cho quan hệ đối tác bền vững
Chính là các SLA mạnh mẽ. Chỉ vậy thôi.
SLA (Thỏa thuận mức dịch vụ) nên xác định rõ các hạng mục bàn giao, bao gồm các mốc, tiến độ và chỉ số thành công.
Bạn cũng nên nêu rõ yêu cầu về thời gian hoạt động, thời gian phản hồi và quy trình xử lý sự cố.
Và cuối cùng, bạn nên có một chiến lược rút lui. Việc chuyển giao kiến thức, quyền sở hữu trí tuệ và quyền truy cập hệ thống sẽ được quản lý như thế nào sau khi kết thúc hợp tác? Ai sẽ chịu trách nhiệm bảo trì? Tất cả những điều này nên được thống nhất trước.
6. Lập kế hoạch triển khai
Khi triển khai chatbot AI, chúng tôi rất ưa chuộng phương pháp Bò-Đi-Chạy.
Chúng tôi áp dụng với khách hàng, áp dụng nội bộ – đó là kim chỉ nam cho chiến lược triển khai của chúng tôi.
Hãy cùng phân tích từng bước.
Giai đoạn 1: Bò
Mục tiêu: Xây dựng nền tảng dự án và giải quyết nhu cầu cấp thiết của doanh nghiệp.
Bắt đầu với các giải pháp AI đơn giản để xử lý những tác vụ cơ bản, có tác động lớn. Ví dụ, triển khai chatbot để trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ) và hỗ trợ khách hàng cơ bản.
Mục tiêu của giai đoạn này là thu thập dữ liệu. Người dùng đang hỏi gì? Những hành động nào sẽ hữu ích để hệ thống thực hiện?
Điều quan trọng ở đây là thành công nhanh. Chứng minh giá trị.
(Và nhớ thử nghiệm giải pháp với một nhóm người dùng trước khi triển khai rộng rãi để thu thập dữ liệu.)
Giai đoạn 2: Đi
Mục tiêu: Tăng dần năng lực AI dựa trên dữ liệu đã thu thập.
Bây giờ hãy sử dụng dữ liệu từ Giai đoạn 1. Tinh chỉnh và mở rộng khả năng của chatbot.
Xây dựng quy trình phức tạp hơn, loại bỏ những đoạn hội thoại không cần thiết khiến người dùng rời bỏ. Tiếp tục cải tiến để tăng độ chính xác và hiệu suất.
Giai đoạn 3: Chạy
Mục tiêu: Tích hợp AI hoàn toàn vào hoạt động của công ty – và mở rộng quy mô.
Bạn sẽ nhận ra mình đã ở chặng cuối khi AI được tích hợp sâu vào quy trình vận hành của doanh nghiệp.
Tất nhiên, dự án chatbot không bao giờ hoàn toàn kết thúc. Giống như phần mềm, đây là khoản đầu tư dài hạn càng cải tiến càng tốt.
Khi đã triển khai ở hầu hết các khu vực tiềm năng, hãy đảm bảo đội ngũ có vòng phản hồi để liên tục học hỏi. Bạn sẽ cần cập nhật và huấn luyện lại mô hình khi có dữ liệu mới hoặc nhu cầu kinh doanh thay đổi.
7. Đo lường thành công
Đo lường thành công thường bị bỏ qua – nhưng lại là phần quan trọng nhất. Đầu tư phải có lợi nhuận.
Chúng ta sẽ nói về KPI (thiết lập chatbot thành công) và ROI (đo lường thành công đó).
Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI)
KPI nên được xác định ngay từ đầu dự án AI agent. Mỗi KPI phải liên kết với một mục tiêu chiến lược mà AI agent hướng tới giải quyết.
KPI cho AI agent nên:
- Rõ ràng, dễ hiểu
- Bao gồm cả kết quả ngắn hạn và dài hạn
- Sử dụng kết quả có thể đo lường, ví dụ phần trăm chính xác
- So sánh với số liệu gốc để thấy rõ sự thay đổi trước và sau
Mỗi KPI nên gắn với một giá trị tiền tệ cụ thể. Không chỉ nói dự án sẽ 'tiết kiệm 10 giờ mỗi tuần'. Hãy tính toán số tiền AI giúp tiết kiệm mỗi tháng hoặc mỗi năm, dựa trên chi phí trả cho nhân viên trong 10 giờ đó.
Bắt đầu nhỏ, rồi tăng dần
Dù bạn muốn tối đa hóa hiệu quả của bot ngay từ đầu, đội ngũ Customer Success của chúng tôi khuyên nên đặt mục tiêu ROI tối thiểu lúc đầu.
Tập trung vào những cải thiện nhỏ. Khi bot đã chứng minh hiệu quả với khối lượng công việc ban đầu, hãy mở rộng dần phạm vi – để giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa thành công lâu dài.
Ví dụ về KPI
KPI cho chatbot sẽ như thế nào?
Nếu bạn muốn đo lường mức độ sử dụng và tương tác, KPI có thể là số lượng câu hỏi xử lý, chất lượng phản hồi, hoặc thời lượng phiên làm việc.
Nếu muốn đo doanh thu và bán hàng, KPI có thể là tỷ lệ chuyển đổi, kết quả bán thêm hoặc bán chéo trung bình, hoặc tỷ lệ đánh giá khách hàng tiềm năng.
Tôi sẽ không đi sâu chi tiết ở đây – chỉ nêu để bạn hình dung KPI nên như thế nào. Hy vọng đội ngũ của bạn đã quen với khái niệm KPI.
Lợi tức đầu tư (ROI)
Nếu bạn chưa từng làm, đo lường ROI của chatbot có thể tiềm ẩn nhiều chi phí và lợi ích không ngờ tới.
Chúng tôi có danh sách đầy đủ những gì bạn nên cân nhắc khi muốn đánh giá ROI chính xác cho dự án AI của mình.
Đo lường đầu tư
Đo lường đúng khoản đầu tư AI giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về tác động của nó.
Điều này nghĩa là phải tính cả chi phí ban đầu lẫn chi phí duy trì, đào tạo nhân viên và nguồn lực cần thiết để tích hợp thành công.
Tôi sẽ không liệt kê hết ở đây, nhưng tôi đã viết một bản PDF hướng dẫn đầy đủ về triển khai chiến lược chatbot – bạn có thể xem toàn bộ danh sách cần cân nhắc khi đo lường đầu tư.
Đo lường lợi nhuận
Đo lường thành công kinh doanh với AI agent bắt đầu bằng việc liên kết lợi nhuận với từng trường hợp sử dụng cụ thể. Tác động của AI agent dùng để tạo khách hàng tiềm năng sẽ rất khác với AI agent phục vụ quy trình nội bộ nhân sự.
Để tối đa hóa giá trị, hãy hướng dẫn đội ngũ đánh giá có hệ thống mọi lĩnh vực mà AI agent có thể tác động và ưu tiên những nơi có tiềm năng mang lại kết quả đo lường rõ rệt nhất.
Tôi cũng phân tích kỹ hơn trong tài liệu hướng dẫn ở trên, nhưng ở đây tôi sẽ không đi sâu để tiết kiệm số từ.
Triển khai đúng chatbot cho doanh nghiệp của bạn
Chúng tôi đã triển khai hàng trăm nghìn chatbot – và sở hữu nền tảng AI agent linh hoạt nhất trên thị trường.
Botpress cung cấp bộ tích hợp sẵn, nhiều tài nguyên đào tạo và mạng lưới đối tác chuyên gia.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. Phương pháp “Bò-Đi-Chạy” trong triển khai chatbot là gì?
Phương pháp “Bò-Đi-Chạy” là cách triển khai chatbot theo từng giai đoạn: bắt đầu nhỏ với trường hợp sử dụng đơn giản, tập trung (Bò), mở rộng chức năng và cải thiện dựa trên phản hồi người dùng (Đi), rồi triển khai quy mô lớn trên nhiều đội nhóm hoặc trường hợp sử dụng (Chạy). Cách triển khai từng bước này giúp giảm rủi ro và xác thực hiệu quả ở mỗi giai đoạn.
2. Tôi có thể triển khai chatbot rồi cải tiến sau không?
Có, bạn hoàn toàn có thể triển khai chatbot với tính năng tối thiểu và cải tiến sau, và đây thường là cách khởi đầu hiệu quả nhất. Ra mắt với trường hợp sử dụng rõ ràng, giá trị cao giúp bạn thu thập phản hồi thực tế và cải tiến dựa trên dữ liệu sử dụng thực thay vì giả định.
3. Tại sao tôi cần chiến lược chatbot thay vì chỉ đơn giản là ra mắt bot?
Bạn cần một chiến lược chatbot để đảm bảo chức năng của bot phù hợp với mục tiêu kinh doanh, đối tượng người dùng và quy trình vận hành của mình. Nếu không có chiến lược, chatbot thường hoạt động kém hiệu quả do thiếu định hướng và tích hợp không tốt với các hệ thống hoặc đội nhóm hiện có.
4. Những dấu hiệu nào cho thấy chatbot không phù hợp với doanh nghiệp của chúng ta?
Chatbot có thể không phải là giải pháp phù hợp nếu doanh nghiệp của bạn cần xử lý các cuộc trò chuyện mang tính cảm xúc hoặc liên quan đến pháp lý, đòi hỏi sự phán đoán của con người. Ngoài ra, nếu bạn thiếu dữ liệu sạch hoặc quy trình làm việc rõ ràng, chatbot có thể không mang lại giá trị.
5. Tôi nên đánh giá và cập nhật hiệu suất chatbot của mình bao lâu một lần?
Bạn nên đánh giá và cập nhật hiệu suất chatbot ít nhất mỗi tháng một lần, đặc biệt trong 3-6 tháng đầu sau khi triển khai. Việc kiểm tra thường xuyên giúp bạn tối ưu hóa dựa trên phản hồi của người dùng và phân tích hội thoại để liên tục nâng cao mức độ tương tác.
.webp)
