- Tỷ lệ kiểm soát Chatbot đo lường số lượng tương tác của người dùng mà chatbot giải quyết mà không cần sự trợ giúp của con người, với mục tiêu doanh nghiệp thường dao động từ 70–90% tùy thuộc vào trường hợp sử dụng.
- Tỷ lệ ngăn chặn 100% không phải là mục tiêu vì một số cuộc trò chuyện có giá trị cao hoặc nhạy cảm luôn phải được chuyển đến các nhân viên để xử lý trực tiếp.
- Tỷ lệ ngăn chặn thấp thường xuất phát từ các vấn đề như nhận dạng ý định kém, cơ sở kiến thức lỗi thời, thiếu xử lý ngữ cảnh hoặc thiếu tích hợp với các hệ thống quan trọng.
Tỷ lệ ngăn chặn chatbot cao là dấu hiệu của một chatbot AI thành công.
Nhưng tỷ lệ ngăn chặn là gì? Và làm thế nào để cải thiện nó?
Bạn đã đến đúng nơi rồi – chúng ta hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về tỷ lệ ngăn chặn chatbot, các biện pháp thực hành tốt nhất, cách đo lường chúng, lý do tại sao một số tỷ lệ lại thấp như vậy và cách bạn có thể khắc phục.
Chúng ta hãy bắt đầu nhé!
Tỷ lệ ngăn chặn chatbot là gì?
Tỷ lệ ngăn chặn chatbot đề cập đến tỷ lệ tương tác hoặc truy vấn của người dùng mà chatbot xử lý thành công mà không cần chuyển đến con người.
Nó đo lường mức độ hiệu quả của chatbot trong việc giải quyết các vấn đề hoặc cung cấp thông tin trong khả năng của nó. Nó thường được sử dụng như một thước đo thành công cho chatbot doanh nghiệp , chẳng hạn như:
- Chatbot hỗ trợ khách hàng
- Chatbot hỗ trợ kỹ thuật
- Chatbot nhân sự
- Và các chatbot hỗ trợ khác
Tỷ lệ ngăn chặn cao hơn thường chỉ ra rằng chatbot đang đáp ứng nhu cầu của người dùng một cách hiệu quả, giảm khối lượng công việc cho nhân viên và cải thiện hiệu quả hoạt động.
Cân bằng giữa tự động hóa và sự leo thang của con người
Không công ty nào muốn tỷ lệ ngăn chặn 100%. Sẽ luôn có những trường hợp nhóm của bạn muốn nói chuyện với người dùng – chẳng hạn như thực hiện các giao dịch bán hàng có giá trị cao hoặc giải quyết các vấn đề nhạy cảm đòi hỏi sự tiếp xúc cá nhân.
Mục tiêu không phải là thay thế hoàn toàn sự tham gia của con người mà là tạo ra sự cân bằng để tự động hóa xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc đơn giản, giúp nhóm của bạn có thể tập trung vào các tương tác mang lại giá trị cao nhất.
Bằng cách thiết kế chatbot để có thể liên lạc dễ dàng với con người khi cần, bạn đảm bảo người dùng nhận được sự hỗ trợ phù hợp vào đúng thời điểm, giúp tăng hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng.
Làm thế nào để tôi đo lường tỷ lệ ngăn chặn chatbot của mình?
Để đo tỷ lệ ngăn chặn chatbot của bạn, hãy làm theo các bước sau:
1. Theo dõi tổng số tương tác và tương tác đã tăng cấp
Đếm tổng số tương tác của người dùng với chatbot trong một khoảng thời gian nhất định. Bao gồm tất cả các cuộc trò chuyện, truy vấn hoặc tác vụ do người dùng khởi tạo.
Sau đó theo dõi số lượng tương tác được chuyển đến nhân viên hoặc được chatbot đánh dấu là chưa giải quyết.
'Leo thang' có thể bao gồm việc chuyển giao trực tiếp cho nhân viên hoặc các trường hợp người dùng yêu cầu trợ giúp một cách rõ ràng.
2. Tính toán tỷ lệ ngăn chặn
Sử dụng công thức:
Tỷ lệ ngăn chặn = (1− [Tương tác leo thang / Tổng tương tác]) × 100
Ví dụ, nếu chatbot của bạn xử lý 900 trong số 1.000 tương tác mà không cần báo cáo, bạn sẽ tính toán:
Tỷ lệ ngăn chặn = (1−1000/100) × 100 = 90%
3. Hoặc sử dụng các công cụ phân tích
Tận dụng phân tích chatbot hoặc nền tảng dịch vụ khách hàng tự động theo dõi và báo cáo các số liệu như tỷ lệ ngăn chặn. Các công cụ này thường cung cấp thêm thông tin chi tiết về lý do leo thang và mức độ hài lòng của người dùng.
Bằng cách liên tục theo dõi và tối ưu hóa dựa trên số liệu này, bạn có thể nâng cao hiệu quả và trải nghiệm của người dùng trên chatbot.
Tại sao tỷ lệ ngăn chặn chatbot của tôi lại thấp?
Tỷ lệ ngăn chặn chatbot thấp thường xảy ra khi bot gặp khó khăn trong việc hiểu các truy vấn, thiếu dữ liệu phù hợp hoặc không thể xử lý các tác vụ phức tạp. Người dùng sẽ nâng cao vấn đề của họ khi họ cảm thấy chatbot không đáp ứng được nhu cầu của họ.
Sau đây là những lý do phổ biến khiến tỷ lệ ngăn chặn thấp:
- Nhận dạng ý định kém hoặc truy vấn bị hiểu sai
- Cơ sở kiến thức hạn chế hoặc lỗi thời
- Không có khả năng duy trì ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện
- Thiếu sự tích hợp với các nguồn dữ liệu quan trọng
- Phạm vi không rõ ràng về những gì chatbot có thể làm
Thực hành tốt nhất cho Chatbot có mức độ chứa đựng cao
Sử dụng LLMs thay vì phân loại ý định
Các chatbot có mức độ chứa đựng cao thường được cung cấp bởi LLMs thay vì phân loại theo ý định.
LLMs có khả năng hiểu ngôn ngữ tự do, sắc thái và thích ứng với nhiều cách diễn đạt khác nhau, khiến chúng trở nên lý tưởng để xử lý các truy vấn phức tạp hoặc bất ngờ.
Chúng loại bỏ nhu cầu về ánh xạ ý định cứng nhắc, cho phép chatbot (đôi khi được gọi là tác nhân LLM ) phản hồi linh hoạt với nhiều thông tin đầu vào của người dùng hơn một cách chính xác.
Như COO của chúng tôi giải thích trong bài viết của mình , Botpress sử dụng LLMs trên các bộ phân loại ý định, không giống như các đối thủ cạnh tranh của chúng tôi.
Thiết kế cho các cuộc trò chuyện thích ứng
Thay vì dựa vào quy trình làm việc tĩnh, chatbot nên được xây dựng để có khả năng thích ứng linh hoạt với hành vi của người dùng theo thời gian thực.
Bằng cách tận dụng nhận thức theo ngữ cảnh và thuật toán ra quyết định, bot có thể điều chỉnh cách tiếp cận của mình giữa cuộc trò chuyện. Điều này đảm bảo nó vẫn có liên quan, ngay cả khi người dùng thay đổi chủ đề, cung cấp thông tin không đầy đủ hoặc đặt câu hỏi tiếp theo, cải thiện tỷ lệ giải quyết chung.
Cách dễ nhất để thiết kế một chatbot động là sử dụng AI ; theo cách đó, bot của bạn có thể tự động quyết định cách tiếp cận tốt nhất cho một vấn đề dựa trên các công cụ có sẵn.
Tận dụng các hệ thống tăng cường truy xuất
Kết hợp công nghệ tăng cường thu thập dữ liệu (RAG) với các tích hợp như CRM và cơ sở kiến thức sẽ khai thác hết tiềm năng của chatbot.
Bằng cách thu thập thông tin theo thời gian thực, cụ thể theo từng miền từ các nguồn đáng tin cậy, bot có thể trả lời các câu hỏi phức tạp và hoàn thành các nhiệm vụ nhiều bước mà không cần báo cáo với các tác nhân con người.
Làm thế nào tôi có thể cải thiện tỷ lệ ngăn chặn chatbot của mình?
May mắn thay, bạn có khả năng tăng tỷ lệ kiểm soát chatbot của mình. Tất cả phụ thuộc vào cách bạn phát triển chatbot và truyền đạt mục đích của nó tới người dùng.
Dưới đây là 6 cách để cải thiện tỷ lệ ngăn chặn chatbot của bạn:
1. Cải thiện khả năng nhận dạng ý định với LLMs
Chuyển đổi từ bộ phân loại ý định truyền thống sang LLMs có thể sẽ cải thiện tỷ lệ ngăn chặn của bạn.
Không giống như việc lập bản đồ ý định cứng nhắc, LLMs có thể hiểu ngôn ngữ tự do, sắc thái và thích ứng với nhiều cách diễn đạt khác nhau. Sự hiểu biết nâng cao này giúp giảm thiểu hiểu lầm và trang bị cho chatbot khả năng xử lý các cuộc trò chuyện phức tạp, khó đoán một cách chính xác và trôi chảy.
2. Mở rộng cơ sở kiến thức
Việc cập nhật cơ sở kiến thức của chatbot là chìa khóa để tạo nên những tương tác thỏa mãn.
Thường xuyên thêm các câu hỏi thường gặp, thông tin sản phẩm và giải pháp cho các vấn đề phổ biến. Điều này giúp chatbot có thể xử lý nhiều truy vấn hơn, đảm bảo người dùng nhận được câu trả lời chính xác và kịp thời.
3. Tăng các con đường gợi ý của bạn
Trước khi chuyển đến con người, chatbot của bạn sẽ cố gắng giải quyết các truy vấn một cách độc lập. Nếu không thành công, hãy thử thêm nhiều đường dẫn hơn để người dùng lựa chọn.
Việc thêm các tùy chọn dự phòng, như làm rõ câu hỏi hoặc giải pháp thay thế, sẽ giúp giải quyết tốt hơn nhu cầu của người dùng.
4. Xây dựng sự hỗ trợ trong suốt quá trình
Nếu luồng công việc của bạn bao gồm các quy trình công việc phức tạp – như đặt lịch hẹn hoặc xử lý sự cố – hãy đảm bảo rằng người dùng của bạn có thể thực hiện các quy trình này một cách suôn sẻ mà không cần sự can thiệp của con người. Các chatbot có thể hướng dẫn người dùng thực hiện các quy trình này giúp ngăn ngừa nhu cầu can thiệp của con người.
5. Giải thích rõ ràng mục đích của chatbot của bạn
Đặt kỳ vọng rõ ràng ngay từ đầu. Hướng dẫn người dùng về những gì chatbot có thể xử lý và những điểm mạnh của nó. Điều này tránh gây thất vọng bằng cách hướng các cuộc trò chuyện đến những lĩnh vực mà bot có khả năng nhất, thiết lập để thành công.
6. Theo dõi hiệu suất
Theo dõi các số liệu chính như các truy vấn chưa được giải quyết, tỷ lệ leo thang và điểm hài lòng để đo lường mức độ hoạt động của chatbot. Sử dụng những thông tin chi tiết này để xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đánh giá mức độ thành công của các bản cập nhật.
Xây dựng trên nền tảng linh hoạt nhất
Hỗ trợ những người xây dựng chatbot là điều chúng tôi làm tốt nhất. Với nền tảng tác nhân AI mạnh mẽ và linh hoạt nhất trên thị trường, chúng tôi đã triển khai hơn 750.000 chatbot trên toàn thế giới.
Thật dễ dàng để xây dựng Botpress với trình xây dựng luồng trực quan kéo và thả, thư viện giáo dục mở rộng và cộng đồng Discord năng động gồm hơn 20.000 người xây dựng bot .
Nền tảng có thể mở rộng của chúng tôi có nghĩa là bạn có thể xây dựng bất cứ thứ gì và Tích hợp của chúng tôi Hub có đầy đủ các đầu nối được xây dựng sẵn với các kênh lớn nhất.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. Tỷ lệ ngăn chặn ảnh hưởng như thế nào đến sự hài lòng và khả năng giữ chân khách hàng lâu dài?
Khi chatbot xử lý mọi việc trơn tru mà không cần chuyển giao, khách hàng sẽ cảm thấy được hỗ trợ nhanh hơn, và điều đó tạo dựng niềm tin. Theo thời gian, sự hỗ trợ liền mạch này sẽ khiến mọi người có xu hướng gắn bó và giới thiệu thương hiệu của bạn hơn.
2. Lợi ích đầu tư (ROI) của việc cải thiện tỷ lệ kiểm soát chatbot so với việc thuê thêm nhân viên là gì?
Tăng cường khả năng ngăn chặn có nghĩa là nhóm của bạn sẽ có ít vé hơn, giúp cắt giảm chi phí và mở rộng quy mô nhanh hơn so với việc tuyển dụng. Plus , nó giải phóng con người khỏi công việc xử lý những công việc khó khăn, có giá trị cao để bạn tiết kiệm tiền và cải thiện chất lượng dịch vụ.
3. Mục tiêu tỷ lệ ngăn chặn lý tưởng cho doanh nghiệp là gì và được xác định như thế nào?
Không có con số cụ thể nào, nhưng 70–90% thường được coi là tốt. Mức độ phù hợp phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn: mục đích xử lý của bot, mức độ phức tạp của các truy vấn và mức độ tương tác với người dùng mà thương hiệu của bạn muốn duy trì.
4. Vòng phản hồi của người dùng đóng vai trò gì trong việc cải thiện khả năng ngăn chặn?
Chúng thật tuyệt vời. Phản ứng của người dùng như "điều đó không có ích" hoặc "hãy nói chuyện với người thật" giúp bạn phát hiện ra những thiếu sót nhanh chóng và đào tạo lại bot để phản hồi tốt hơn vào lần sau.
5. Những loại tích hợp nào (CRM, ERP, v.v.) có tác động lớn nhất đến khả năng ngăn chặn?
CRM, bộ phận hỗ trợ khách hàng và cơ sở dữ liệu kiến thức là những lợi thế lớn. Nếu bot của bạn có thể thu thập dữ liệu theo thời gian thực, chẳng hạn như trạng thái đơn hàng, thông tin khách hàng hoặc các bước xử lý sự cố, nó có thể trả lời nhiều câu hỏi hơn mà không cần sự tham gia của con người.
