Hơn 80 số liệu thống kê quan trọng về chatbot cho năm 2026: Nhận thức, Tăng trưởng thị trường, Xu hướng

Chatbot đang dần xuất hiện ở các cửa hàng, nơi làm việc và tổ chức của chúng ta. Có thể không phải theo kiểu khoa học viễn tưởng, nhưng chắc chắn là theo số liệu thống kê.

Chatbot đã phát triển mạnh mẽ trong vài năm qua nhờ chi phí thấp, khả năng hoạt động 24/7 và khả năng mở rộng. Theo các số liệu, ngày càng nhiều tổ chức đầu tư vào AI chatbot và người tiêu dùng cũng quan tâm hơn đến lợi ích của chúng.

Nếu bạn muốn có cái nhìn tổng quan nhanh về vị trí hiện tại của chatbot trên thị trường, bạn đang ở đúng nơi. Dưới đây là tổng hợp một số thống kê chatbot nổi bật.

Việc sử dụng và áp dụng Chatbot

• 81% người tiêu dùng đã sử dụng chatbot hỗ trợ khách hàng trong 30 ngày qua (Botpress)
• 65% người tiêu dùng tương tác với chatbot hỗ trợ khách hàng ít nhất mỗi tháng một lần (Botpress)
• 64% người dùng chatbot trong độ tuổi 26 đến 45 — nhóm tuổi lao động này chiếm phần lớn lượng sử dụng (Botpress)
• 16% người tiêu dùng đã tương tác với chatbot trong 48 giờ qua, và 34% trong tuần qua (Botpress)
• 66% người dùng GenAI sử dụng công nghệ này ít nhất hàng tuần — với nhiều người, nó đã trở thành một phần trong thói quen hàng ngày (BCG)
• 70% thế hệ millennials và 67% Gen Z đánh giá trải nghiệm với chatbot là xuất sắc, rất tốt hoặc tốt (Deloitte)

Người tiêu dùng mong đợi gì từ Chatbot

• 98% người tiêu dùng đánh giá khả năng chuyển tiếp sang nhân viên hỗ trợ là quan trọng hoặc rất quan trọng — đây là tính năng chatbot được đánh giá cao nhất (Botpress)
• 90% người tiêu dùng muốn biết ngay lập tức khi họ đang nói chuyện với bot (Botpress)
• 67% người tiêu dùng xếp thông tin chính xác là yếu tố quan trọng nhất của chatbot, vượt xa tốc độ phản hồi với tỷ lệ 5,6 trên 1 (Botpress)
• 71% người tiêu dùng cảm thấy chatbot đã được cải thiện về chất lượng trong 1–2 năm qua (Capgemini Research Institute)
• 65% người tiêu dùng cảm thấy chatbot đã trở nên đáng tin cậy và chính xác hơn trong việc cung cấp giải pháp (Capgemini Research Institute)
• 64% người tiêu dùng đánh giá cao khả năng ngắt chatbot khi đang trả lời (Botpress)
• 64% người tiêu dùng đánh giá trí nhớ của chatbot (ghi nhớ các tương tác trước đó) ở mức 7 trở lên trên thang điểm 10 về tầm quan trọng (Botpress)
• 63% người tiêu dùng cảm thấy chatbot đã hiểu được bối cảnh rộng hơn tốt hơn (Capgemini Research Institute)
• Chỉ 8% người tiêu dùng mong đợi chatbot trả lời dưới 3 giây — 56% sẵn sàng chờ hơn 10 giây để nhận được câu trả lời chính xác (Botpress)
• 49% người tiêu dùng coi dịch vụ khách hàng là rất quan trọng hoặc cực kỳ quan trọng khi lựa chọn thương hiệu hoặc nhà cung cấp dịch vụ (Capgemini Research Institute)

Các yếu tố kích hoạt chuyển tiếp và mức độ chịu lỗi

• 78% người tiêu dùng chuyển tiếp sau khi bị yêu cầu lặp lại thông tin một đến hai lần (Botpress)
• 72% người tiêu dùng chuyển tiếp sang nhân viên hỗ trợ chỉ sau một đến hai lỗi nhỏ của chatbot (Botpress)
• 77% người tiêu dùng chuyển tiếp sau một đến hai lần chatbot trả lời 'Tôi không chắc' (Botpress)
• 62% các trường hợp chuyển tiếp từ chatbot sang nhân viên hỗ trợ là do chatbot không hiểu — gấp 3 lần so với các vấn đề về hiệu suất (Botpress)
• 35% người tiêu dùng cho rằng việc chatbot không hiểu là vấn đề gây khó chịu nhất, tiếp theo là không thể chuyển tiếp (22%) và chatbot không chắc chắn (22%) — tốc độ phản hồi chậm chỉ chiếm 4% (Botpress)
• 11% người tiêu dùng hoàn toàn không chấp nhận chatbot trả lời sai (Botpress)
• Chỉ 5% người tiêu dùng luôn yêu cầu nói chuyện với nhân viên ngay lập tức (Botpress)

AI so với Hỗ trợ con người: Khi nào người dùng ưu tiên mỗi loại

• 83% người tiêu dùng thích liên hệ với nhân viên trước khiếu nại, nhưng lại ưu tiên AI cho các câu hỏi chung (80%), đơn hàng và vận chuyển (71%), và hướng dẫn sử dụng (62%) (Botpress)
• 82% chuyên gia dịch vụ cho rằng các trường hợp phức tạp nên được giải quyết bởi sự kết hợp giữa con người và AI (Salesforce)
• 75% người tiêu dùng đánh giá việc chuyển tiếp sang nhân viên hỗ trợ là rất quan trọng (không chỉ là quan trọng) (Botpress)
• 78% người tham gia khảo sát thích chatbot hơn nhân viên chủ yếu vì phản hồi nhanh và 69% vì khả năng xử lý các câu hỏi đơn giản (Deloitte)
• 45% người tiêu dùng thích hỗ trợ từ nhân viên khi liên hệ lần đầu, 38% thích tự phục vụ bằng AI, và 17% thích tự phục vụ không dùng AI (Botpress)
• Hủy dịch vụ (51% chọn nhân viên / 46% chọn AI), hỗ trợ kỹ thuật (49% / 49%), và các vấn đề tài khoản (48% / 50%) cho thấy sự lựa chọn chia đều — ngưỡng lựa chọn phụ thuộc vào mức độ rủi ro cảm nhận (Botpress)

Tăng trưởng và xu hướng thị trường Chatbot

• Thị trường AI dự kiến đạt 1,3 nghìn tỷ $ vào năm 2030, tăng từ doanh thu ước tính 214 tỷ $ năm 2024 (Forbes Advisor)
• 80% các câu hỏi khách hàng phổ biến sẽ được AI tác vụ giải quyết mà không cần can thiệp của con người vào năm 2029 (Gartner)
• 88% tổ chức hiện sử dụng AI thường xuyên cho ít nhất một chức năng kinh doanh, tăng từ 78% một năm trước (McKinsey)
• 72% doanh nghiệp đã áp dụng AI cho ít nhất một chức năng kinh doanh, và một nửa sử dụng AI cho hai chức năng trở lên (Forbes Advisor)
• 69% tổ chức dịch vụ sử dụng ít nhất một hình thức AI — với 53% sử dụng AI tạo sinh, 44% sử dụng AI dự đoán, và 39% sử dụng AI tác vụ hiện nay (Salesforce)
• 62% tổ chức ít nhất đang thử nghiệm với các tác nhân AI (McKinsey)
• AI dự kiến tăng trưởng trung bình hàng năm 36,6% từ 2023 đến 2030 (Forbes Advisor)
• 25% công ty sẽ sử dụng chatbot làm công cụ dịch vụ khách hàng chính vào năm 2027 (Gartner)
• 23% tổ chức đã triển khai AI tác vụ ở quy mô lớn trong doanh nghiệp của họ (McKinsey)
• 40% giải pháp AI tạo sinh sẽ là đa phương tiện vào năm 2027 (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) (Gartner)

Chatbot trong Marketing và Bán lẻ

• 93% các marketer cho biết cá nhân hóa giúp tăng khách hàng tiềm năng hoặc doanh số (HubSpot)
• Trợ lý GenAI và công cụ chat xếp thứ hai về mức độ ảnh hưởng đối với người tiêu dùng sử dụng chúng trong hành trình mua hàng — và với người dùng GenAI hàng ngày, chúng vươn lên vị trí số một (BCG)
• Hơn 60% người tiêu dùng bày tỏ sự tin tưởng cao vào kết quả GenAI khi mua sắm (BCG)
• 60% nhà tiếp thị cho rằng cần trải nghiệm mua hàng liền mạch được hỗ trợ bởi các công cụ như chatbot để chuyển đổi khách truy cập có ý định cao từ tìm kiếm AI (HubSpot)
• 58% nhà tiếp thị nhận thấy lưu lượng truy cập giới thiệu từ AI có ý định cao hơn nhiều so với tìm kiếm truyền thống (HubSpot)
• +50% người mua sắm tại Mỹ, Anh, Canada và Úc sử dụng công cụ GenAI cho các nhiệm vụ mua sắm ít nhất một lần mỗi tháng (Omnisend, trích dẫn bởi BCG)
• 48% người tiêu dùng hào hứng với cách các công cụ GenAI có thể cải thiện trải nghiệm mua hàng (BCG)
• Chatbot AI (38%) đứng đầu danh sách các kênh mà doanh nghiệp dự định tăng đầu tư trong năm 2026 (HubSpot)
• Việc sử dụng GenAI liên quan đến mua sắm tăng 35% từ tháng 2/2025 đến tháng 11/2025 (BCG)
• 24% người tiêu dùng có xu hướng mua hàng hơn sau khi nhận mã giảm giá từ chatbot, và 21% sau khi nhận được miễn phí vận chuyển — ưu đãi tài chính là động lực mua hàng hàng đầu do chatbot thúc đẩy (Botpress)
• 16% người tiêu dùng có xu hướng mua hàng hơn sau khi nhận được câu trả lời rõ ràng về sản phẩm từ chatbot, và 8% sau khi nhận được gợi ý cá nhân hóa (Botpress)
• Việc sử dụng GenAI liên quan đến mua sắm — nghiên cứu và đề xuất thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ — đã trở thành ứng dụng phổ biến thứ ba của GenAI (BCG)
• ChatGPT chiếm 20% lượt nhấp giới thiệu của Walmart vào tháng 8/2025, tăng từ 15% tháng trước đó (Similarweb, trích dẫn bởi BCG)

Chatbots trong Hỗ trợ Khách hàng

• 91% lãnh đạo dịch vụ khách hàng báo cáo áp lực từ ban lãnh đạo cấp cao trong việc triển khai AI vào năm 2026 (Gartner)
• 86% tổ chức đã triển khai Gen AI, bắt đầu thử nghiệm hoặc khám phá tiềm năng của nó trong chức năng dịch vụ khách hàng (Capgemini Research Institute)
• 84% lãnh đạo dịch vụ khách hàng dự định bổ sung kỹ năng mới cho vai trò nhân viên và điều chỉnh tiêu chí tuyển dụng để hỗ trợ chuyển đổi sang AI (Gartner)
• 82% tổ chức dự định tích hợp tác nhân AI vào dịch vụ khách hàng trong 1–3 năm tới (Capgemini Research Institute)
• 80% tổ chức dự định chuyển đổi ít nhất một số nhân viên sang vai trò mới, nhờ tự động hóa các tác vụ lặp lại (Gartner)
• 30% trường hợp dịch vụ trong năm 2025 được giải quyết bởi AI — con số này dự kiến đạt 50% vào năm 2027 (Salesforce)
• Các tổ chức kỳ vọng điểm CSAT của họ sẽ tăng trung bình 14% nhờ sử dụng Gen AI (Capgemini Research Institute)
• 16% nhân viên dịch vụ khách hàng hài lòng với công việc, so với 68% quản lý và giám sát (Capgemini Research Institute)

Lãnh đạo dịch vụ sử dụng AI báo cáo các lợi ích sau (Salesforce):

• 90% cho biết AI cải thiện sự hài lòng/trải nghiệm khách hàng
• 90% cho biết AI giúp họ ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn
• 88% cho biết AI giúp cung cấp đề xuất chủ động
• 86% cho biết AI cung cấp thông tin giúp cải thiện nhân sự/chuyển tiếp

Nhà vận hành và lãnh đạo dịch vụ sử dụng tác nhân AI kỳ vọng (Salesforce):

• Chi phí dịch vụ giảm 20%
• Thời gian giải quyết vụ việc giảm 20%
• Thời gian chờ của khách hàng giảm 20%
• Sự hài lòng của khách hàng tăng 20%
• Tỷ lệ chuyển hướng vụ việc tăng 18%
• Doanh thu bán thêm tăng 15%

Chatbots trong Tài chính

• 78% người tham gia khảo sát thích chatbot hơn nhân viên chủ yếu vì phản hồi nhanh và 69% vì khả năng xử lý các câu hỏi đơn giản (Deloitte)
• 74% khách hàng ngân hàng vẫn thích nhân viên hỗ trợ hơn chatbot cho các tương tác thường ngày (Deloitte)
• 60% chatbot ngân hàng chủ yếu được sử dụng cho hỗ trợ kỹ thuật và 53% cho các câu hỏi về tài khoản hiện có (Deloitte)
• 37% khách hàng ngân hàng chưa từng tương tác với chatbot trên website hoặc ứng dụng ngân hàng của họ (Deloitte)
• Chỉ 27% người tiêu dùng tin tưởng AI cho tư vấn tài chính (Deloitte)

Khi được hỏi muốn cải thiện gì ở chatbot, khách hàng ngân hàng trả lời (Deloitte):

• 57% muốn chatbot chính xác hơn
• 49% muốn cá nhân hóa tốt hơn
• 46% muốn bảo mật và quyền riêng tư mạnh hơn

Sở thích kênh Chatbot

• 39% người tiêu dùng thích chatbot trên website hơn tất cả các kênh hỗ trợ khác, trong khi mạng xã hội (11%) và WhatsApp (4%) vẫn còn ít phổ biến ở Bắc Mỹ (Botpress)
• Các kết hợp kênh phổ biến nhất là chỉ chatbot trên website (39%), chatbot trên website cộng với thoại/điện thoại (10%), và chatbot trên website cộng với SMS (9%) (Botpress)
• 56% người tiêu dùng không có xu hướng sử dụng giọng nói với chatbot — gõ văn bản vẫn là cách tương tác được ưa chuộng (Botpress)
• 13% người tiêu dùng thích hỗ trợ qua thoại hoặc điện thoại có tính năng chatbot, và 13% thích hỗ trợ qua SMS hoặc tin nhắn văn bản (Botpress)
• Tỷ lệ chọn điện thoại giảm từ 63% xuống 60% và email giảm từ 52% xuống 49% trong 1–2 năm qua, trong khi chatbot/trò chuyện trực tuyến tăng từ 32% lên 40% (Capgemini Research Institute)

Khả năng của AI hội thoại

• 89% chuyên gia dịch vụ cho biết AI hội thoại tăng tỷ lệ tự giải quyết (Salesforce)
• 89% ngữ cảnh được giữ nguyên khi khách hàng chuyển từ AI thoại sang nhân viên hỗ trợ (Salesforce)
• 88% cho biết AI hội thoại giúp tăng tốc độ giải quyết (Salesforce)
• 85% cho biết AI hội thoại giúp giảm chi phí (Salesforce)
• 85% chuyển tiếp từ AI thoại sang nhân viên hỗ trợ diễn ra liền mạch với khách hàng (Salesforce)
• AI được 84% chuyên gia dịch vụ đánh giá xuất sắc hoặc tốt trong việc duy trì tông thương hiệu nhất quán (40% xuất sắc + 44% tốt) (Salesforce)

Các tổ chức dịch vụ đang sử dụng các chế độ AI hội thoại sau (Salesforce):

• AI văn bản: 60% đang sử dụng
• AI hình ảnh: 53% đang sử dụng
• AI thoại: 53% đang sử dụng
• AI video: 45% đang sử dụng
• AI đa phương thức: 40% đang sử dụng

Trải nghiệm người dùng và sở thích thiết kế Chatbot

• 45% người tiêu dùng có xu hướng sử dụng chatbot có giao diện bắt mắt hơn, dù 51% cho rằng giao diện không ảnh hưởng đến sự tin tưởng (Botpress)
• 48% người trả lời về giao diện cho biết nó tăng sự tin tưởng — thiết kế thu hút sự chú ý ban đầu nhưng không tạo dựng niềm tin lâu dài (Botpress)
• 48% người tiêu dùng không quan tâm chatbot có dùng emoji hay không, trong khi 38% không thích — cách an toàn nhất là hạn chế emoji trong môi trường chuyên nghiệp (Botpress)
• Chỉ 15% người tiêu dùng thích khi chatbot sử dụng emoji (Botpress)

Triển khai và tích hợp AI

• 79% lãnh đạo cho rằng hệ thống CNTT cũ/lỗi thời là rào cản chính để cải thiện dịch vụ khách hàng (Capgemini Research Institute)
• 51% lãnh đạo dịch vụ cho biết lo ngại về bảo mật đã làm chậm hoặc hạn chế các sáng kiến AI của họ (Salesforce)
• Chỉ 49% tổ chức cảm thấy họ đã sẵn sàng cung cấp dịch vụ khách hàng sử dụng AI (Capgemini Research Institute)
• 44% lãnh đạo dịch vụ sử dụng AI cho biết các hệ thống công nghệ rời rạc đã làm chậm hoặc hạn chế các sáng kiến AI của họ (Salesforce)
• 39% người tham gia khảo sát cho rằng AI có tác động đến EBIT ở mức nào đó, và phần lớn trong số đó cho biết dưới 5% EBIT của tổ chức đến từ việc sử dụng AI (McKinsey)
• Chỉ khoảng một phần ba tổ chức đã bắt đầu mở rộng các chương trình AI trên toàn doanh nghiệp (McKinsey)
• Các tổ chức tích hợp dữ liệu kênh dịch vụ trên một nền tảng thống nhất có khả năng đánh giá việc triển khai AI của họ rất thành công cao hơn 1,4 lần so với những tổ chức sử dụng hệ thống rời rạc (Salesforce)
• 28% lãnh đạo dịch vụ nhận thấy việc triển khai AI dễ dàng hơn mong đợi, 62% thấy đúng như mong đợi, và chỉ 10% thấy khó khăn hơn mong đợi (Salesforce)

Tác động của AI trong dịch vụ khách hàng đối với lực lượng lao động

• 87% nhân viên tại các tổ chức có AI cảm thấy tích cực về cơ hội thăng tiến nghề nghiệp, so với 56% tại các tổ chức không có AI (Salesforce)
• 83% nhân viên dịch vụ tại các tổ chức có AI cho biết họ có triển vọng nghề nghiệp tốt hơn (Salesforce)
• 82% nhân viên dịch vụ khách hàng cho rằng Gen AI sẽ làm phong phú vai trò của họ bằng cách giúp họ tham gia vào các tương tác khách hàng có giá trị hơn (Capgemini Research Institute)
• 82% nhân viên dịch vụ cho biết họ đã phát triển kỹ năng mới nhờ làm việc với AI (Salesforce)
• 81% nhân viên dịch vụ cho biết AI giúp họ làm việc hiệu quả hơn (Salesforce)
• 80% nhân viên dịch vụ cho biết AI giúp công việc của họ bớt căng thẳng (Salesforce)
• 77% người được hỏi lo ngại rằng AI sẽ gây mất việc làm trong tương lai gần (Forbes Advisor)
• 73% nhân viên dịch vụ khách hàng báo cáo rằng Gen AI đã giảm thời gian họ dành cho các công việc lặp đi lặp lại như liên hệ lại và ghi chú (Capgemini Research Institute)

Hành vi và xu hướng của người tiêu dùng

• 82% chuyên gia dịch vụ đồng ý rằng kỳ vọng của khách hàng hiện cao hơn trước đây (Salesforce)
• 64% doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ tăng năng suất (Forbes Advisor)
• 61% người tiêu dùng xếp việc giải quyết vấn đề hiệu quả và nhanh chóng vào top 5 ưu tiên hàng đầu, nhưng chỉ 45% cho biết thường xuyên nhận được điều đó (Capgemini Research Institute)

Dịch vụ khách hàng tốt mang lại kết quả mạnh mẽ (Capgemini Research Institute):

• 65% người tiêu dùng giới thiệu thương hiệu cho bạn bè hoặc gia đình
• 61% cảm thấy được trân trọng và quan tâm
• 55% trở thành khách hàng quay lại mua hàng
• 33% tăng chi tiêu với công ty
• Chưa đến một nửa người tiêu dùng được khảo sát (45%) cho biết họ hài lòng hoặc rất hài lòng với dịch vụ khách hàng của các thương hiệu khác nhau (Capgemini Research Institute)
• 43% người tiêu dùng cho biết một trải nghiệm dịch vụ khách hàng kém sẽ khiến họ không mua lại (Salesforce)
• 39% người tiêu dùng chọn chịu đựng vấn đề hoặc tự tìm giải pháp vì liên hệ dịch vụ khách hàng quá phiền phức — con số này tăng lên 57% ở nhóm 18–24 tuổi (Capgemini Research Institute)

Câu hỏi thường gặp

1. Điều gì thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường chatbot?

Sự phát triển nhanh chóng của thị trường chatbot đến từ tiến bộ AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhu cầu ngày càng tăng về hỗ trợ khách hàng tự động 24/7, cùng khả năng triển khai chatbot trên diện rộng qua website, ứng dụng nhắn tin và hệ thống nội bộ mà không cần chi phí lớn.

2. Chatbot khác gì so với trợ lý ảo hoặc AI agent?

Chatbot thường chỉ giới hạn trong các cuộc trò chuyện theo kịch bản và nhiệm vụ cụ thể, trong khi trợ lý ảo (như Siri hoặc Alexa) thực hiện nhiều tác vụ qua giọng nói và truy cập hệ thống, còn AI agent có thể suy luận, tìm kiếm thông tin và tự động hành động dựa trên mục tiêu người dùng.

3. Doanh nghiệp nhỏ nên bắt đầu triển khai chatbot như thế nào?

Doanh nghiệp nhỏ có thể bắt đầu với các nền tảng không cần lập trình, sử dụng mẫu có sẵn cho các câu hỏi thường gặp, sau đó tích hợp dần với công cụ CRM hoặc hệ thống hỗ trợ để mở rộng chức năng khi nhu cầu tăng lên.

4. Làm sao để chatbot hiểu chính xác ngôn ngữ tự nhiên?

Để chatbot hiểu chính xác ngôn ngữ tự nhiên, nên sử dụng công nghệ NLP tiên tiến (như mô hình ngôn ngữ lớn), liên tục huấn luyện bằng các câu hỏi thực tế, điều chỉnh ý định và câu mẫu dựa trên các trường hợp nhận diện sai, và kiểm thử với nhiều cách diễn đạt và ngôn ngữ khác nhau.

5. Hiểu ngữ cảnh là gì và tại sao nó lại quan trọng trong chatbot?

Hiểu ngữ cảnh là khả năng của chatbot ghi nhớ và diễn giải các phần trước của cuộc trò chuyện để phản hồi phù hợp dựa trên những gì đã nói. Hiểu ngữ cảnh rất quan trọng để xử lý các cuộc trò chuyện nhiều lượt và nâng cao sự hài lòng của người dùng.