Hướng dẫn tối ưu về Chatbot NLP năm 2025

Chatbot NLP hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Tất nhiên, chatbot NLP có thể hiểu và giải thích ngôn ngữ tự nhiên. 

Người dùng có thể gửi tin nhắn như thể họ đang giao tiếp với một người khác và chatbot NLP có thể giải mã ý nghĩa của tin nhắn đó.

Bao gồm:

• Hiểu lỗi chính tả và ngữ pháp
• Xác định xem một thông điệp là một câu hỏi hay một ý định
• Đăng ký cảm xúc của người dùng dựa trên ngôn ngữ của họ

Điều này đưa các chatbot NLP đến gần hơn với lĩnh vực tương tác tự nhiên của con người. Một chatbot dựa trên quy tắc chỉ có thể phản hồi chính xác với một số lệnh đã đặt. 

Chatbot NLP tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc trò chuyện, không chỉ là bảng câu hỏi 

Nếu người dùng chatbot tương tác với chatbot dựa trên quy tắc, bất kỳ đầu vào bất ngờ nào cũng dẫn đến ngõ cụt đàm thoại. 

Do lập trình nghiêm ngặt của họ, các cuộc trò chuyện với các chatbot dựa trên quy tắc thường cảm thấy giống như bảng câu hỏi: Làm thế nào tôi có thể giúp bạn ngày hôm nay? Bạn quan tâm đến mô hình nào? Ngân sách của bạn là bao nhiêu?

Các chatbot dựa trên quy tắc thường có thể được thay thế bằng một trang Câu hỏi thường gặp được ghi chép đầy đủ. Nhưng vì một chatbot NLP có thể thích ứng với các tín hiệu đàm thoại, nó có thể tổ chức một cuộc trò chuyện đầy đủ, phức tạp với người dùng.

Chatbot NLP liên tục cải tiến 

Cách duy nhất để cải thiện chatbot dựa trên quy tắc là lập trình viên phải thêm nhiều quy tắc hơn.

Nhưng chatbot NLP sẽ cải thiện bằng cách sử dụng dữ liệu do người dùng cung cấp. 

Khả năng cải thiện giúp chatbot NLP hiểu rõ hơn các cách khác nhau để xây dựng câu hỏi hoặc ý định.

Càng trò chuyện nhiều với người dùng thì công cụ này càng hiểu câu hỏi và duy trì cuộc trò chuyện tốt hơn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Thuật ngữ rộng nhất, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), là một nhánh của AI tập trung vào các tương tác ngôn ngữ tự nhiên giữa máy móc và con người. 

NLP hướng tới mục tiêu cho phép máy móc có thể diễn giải và phản hồi ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và hữu ích.

Khi nhắc đến NLP, nó bao gồm các lĩnh vực con là NLU và NLG. 

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là một lĩnh vực của NLP.

NLU tập trung vào khả năng hiểu được ý định đằng sau hành động của con người của máy móc. 

NLU bao gồm các nhiệm vụ như nhận dạng ý định, trích xuất thực thể và phân tích tình cảm - các thành phần cho phép phần mềm hiểu văn bản do con người cung cấp.

Tạo ngôn ngữ tự nhiên

Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là một lĩnh vực khác của NLP.

Nó tập trung vào việc làm cho phản hồi của máy trở nên mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh nhất có thể.

NLG liên quan đến việc xác định nội dung (quyết định cách trả lời truy vấn), lập kế hoạch câu và tạo đầu ra văn bản cuối cùng từ phần mềm.

Hỗ trợ nhân viên

Khi một tổ chức sử dụng chatbot NLP, họ có thể tự động hóa các tác vụ mà nhân viên sẽ xử lý.

Một chatbot có thể nhận các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng, lên lịch cuộc họp hoặc tiến hành phân tích và sau đó cung cấp kết quả trong báo cáo. 

Khi nhân viên dành ít thời gian hơn cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, họ có thể tập trung nhiều thời gian hơn vào các quy trình cấp cao - những quy trình đòi hỏi mức độ chiến lược, sự đồng cảm hoặc sáng tạo cao hơn.

Dịch thuật miễn phí

Khả năng ngôn ngữ của chatbot NLP bao gồm dịch thuật, cho phép các tổ chức phục vụ người dùng bằng bất kỳ ngôn ngữ nào mà không phải trả thêm phí.

Chatbot NLP thường được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), có thể hoạt động trên nhiều ngôn ngữ. ChatGPT Một mình có thể được sử dụng trong hơn 80 ngôn ngữ khác nhau. 

Khi các nhà xây dựng bot sử dụng một nền tảng để xây dựng các chatbot AI, họ cũng có thể xây dựng khả năng dịch thuật riêng biệt. 

Hỗ trợ 24/7

Một trong những lợi ích của bất kỳ chatbot nào là khả năng hoạt động toàn thời gian.

Vì chatbot NLP có thể xử lý nhiều tương tác từ đầu đến cuối, nhân viên không phải lúc nào cũng cần thiết để hỗ trợ các yêu cầu cá nhân. 

Vì một chatbot doanh nghiệp luôn tồn tại, điều đó có nghĩa là các công ty có thể xây dựng danh sách khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng dịch vụ bất cứ lúc nào trong ngày.

Khả năng mở rộng

Bằng cách tiếp quản phần lớn các cuộc trò chuyện của người dùng, chatbot NLP cho phép các công ty mở rộng quy mô đến mức không thể khi dựa vào nhân viên. 

Chatbot NLP có thể xử lý số lượng lớn yêu cầu cùng lúc, tăng tốc quy trình và hoàn thành đáng tin cậy nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Khi muốn mở rộng quy mô doanh nghiệp, tự động hóa AI là điều cần thiết.

Khả năng tích hợp

Peter Gentsch, một giáo sư về AI, lưu ý trong cuốn sách AI in Marketing, Sales and Service của mình: "Đối với người dùng, chatbot có vẻ "thông minh" vì kỹ năng cung cấp thông tin của chúng. Tuy nhiên, chatbot chỉ thông minh bằng cơ sở dữ liệu cơ bản".

Để xây dựng chatbot có giá trị cao nhất, nó nên được tích hợp với các hệ thống và nền tảng hiện có của công ty. 

Một chatbot NLP sẽ hữu ích hơn vô tận nếu nó có thể thực hiện hành động vào các hệ thống: cập nhật CRM, gửi email, thông báo cho nhân viên. 

Loại tích hợp liền mạch này vào các quy trình kinh doanh hiện có đòi hỏi a) các nhà phát triển phải xây dựng các tích hợp này giữa chatbot và hệ thống của họ hoặc b) sử dụng các nền tảng chatbot cung cấp tích hợp sẵn cho các nền tảng chung.

Giảm chi phí

Các công ty sử dụng AI báo cáo rằng chi phí lao động giảm 52% .

Hiệu quả chi phí của chatbot NLP là một trong những lợi ích hàng đầu của chúng - chúng trao quyền cho các công ty xây dựng hoạt động của họ mà không làm tăng chi phí. 

Khi được triển khai đúng cách, tự động hóa các tác vụ đàm thoại thông qua chatbot NLP sẽ luôn dẫn đến ROI tích cực, bất kể trường hợp sử dụng là gì. 

Chatbot hỗ trợ khách hàng

Một trong những trường hợp sử dụng rộng rãi đầu tiên cho chatbot là bot hỗ trợ khách hàng. 

Và chúng vẫn đang ngày càng phổ biến. Trên thực tế, 83% người ra quyết định cho biết họ có kế hoạch tăng đầu tư vào AI cho dịch vụ khách hàng trong năm tới.

Hỗ trợ khách hàng là trường hợp sử dụng tự nhiên của chatbot NLP, với dịch vụ đa ngôn ngữ và hoạt động 24/7.

Kể từ thời của các chatbot theo quy tắc truyền thống, các nhóm hỗ trợ khách hàng đã chuyển các cuộc gọi đơn giản nhất sang chatbot.

Với sự ra đời của chatbot NLP, tự động hóa AI có thể xử lý các truy vấn ngày càng phức tạp của khách hàng, từ hỗ trợ mua hàng đến khắc phục sự cố kỹ thuật. 

Chatbot tạo khách hàng tiềm năng

Có nhiều trường hợp sử dụng chatbot NLP trong kênh bán hàng được tăng cường bằng AI , bao gồm xác định khách hàng tiềm năng và tạo khách hàng tiềm năng bằng AI .

Các chatbot NLP hoàn toàn phù hợp để tạo khách hàng tiềm năng, do khối lượng lớn các cuộc trò chuyện đủ điều kiện mà nhóm bán hàng và tiếp thị phải phân loại.

Chatbot có thể tương tác với người truy cập trang web hoặc gửi tin nhắn đến địa chỉ liên hệ qua email hoặc các kênh nhắn tin khác.

Để phát huy hết tiềm năng của mình, chatbot NLP cần được tích hợp với bất kỳ hệ thống nội bộ nào có liên quan.

Một chatbot tạo khách hàng tiềm năng cần được tích hợp với CRM của công ty, hệ thống đặt lịch (như Calendly ), và triển khai trên các kênh nhắn tin phù hợp nhất (email, trang web hoặc các kênh như WhatsApp ).

Chatbot nội bộ nhân viên

Trong khi hầu hết các chatbot NLP đều hướng đến khách hàng, ngày càng có nhiều doanh nghiệp áp dụng chatbot NLP cho các quy trình nội bộ.

Những công việc này có thể bao gồm hỗ trợ nhân sự , CNTT hoặc hỗ trợ các nhiệm vụ nội bộ như lập tài liệu.

Những loại chatbot này phổ biến nhất trong các doanh nghiệp có số lượng nhân viên lớn.

Bước 1: Chọn một nền tảng

Rất nhiều doanh nghiệp quyết định tự xây dựng chatbot NLP của riêng mình.

Đây có thể là một lựa chọn hấp dẫn: toàn quyền, không có gì, không có phí đăng ký hàng tháng. Nhưng ít ai theo đuổi con đường này lâu dài. 

Xây dựng từ đầu rất tốn thời gian và công sức. Plus, điều đó có nghĩa là chatbot của bạn sẽ mất nhiều thời gian hơn để xây dựng hoặc có chất lượng thấp hơn nhiều - hoặc cả hai.

Khi chọn nền tảng, hãy ghi nhớ nhu cầu riêng của công ty bạn.

Nếu bạn muốn một nền tảng không giới hạn khả năng của chatbot, hãy tìm một nền tảng chatbot doanh nghiệp có tiêu chuẩn mở và khả năng mở rộng stack . 

Nếu quyền riêng tư dữ liệu là mối quan tâm lớn nhất của bạn, hãy tìm một nền tảng có tiêu chuẩn bảo mật cao.

Nếu bạn có nhóm lập trình viên mới bắt đầu, hãy tìm một nền tảng có giao diện thân thiện với người dùng. 

Nếu bạn cần thêm cảm hứng, bạn có thể duyệt qua danh sách các nền tảng chatbot tốt nhất của chúng tôi.

Và nếu bạn muốn nhận cuộc gọi vào ngày mai, bạn có thể liên hệ với đội ngũ bán hàng của chúng tôi . 

Bước 2: Thu thập dữ liệu của bạn

Nếu bạn đang tìm cách đào tạo chatbot của mình về thông tin công ty - như chính sách nhân sự hoặc bảng điểm hỗ trợ khách hàng - bạn sẽ cần thu thập thông tin bạn muốn chatbot của mình đào tạo. 

Không phải mọi doanh nghiệp đều sử dụng dữ liệu gốc để đào tạo chatbot. Thông thường, nhắc nhở nâng cao là đủ để thiết kế các luồng chatbot của bạn. 

Nhưng nếu bạn muốn một chatbot thực hiện thêm một bước để tùy chỉnh dịch vụ của công ty bạn, thì việc thu thập dữ liệu và sử dụng nó để đào tạo chatbot của bạn là một cách để làm điều đó.

Bước 3: Xây dựng chatbot

Khi bạn chọn nền tảng chatbot của mình, hãy đảm bảo bạn chọn một nền tảng đi kèm với đủ tài liệu giáo dục để hỗ trợ nhóm của bạn trong suốt quá trình xây dựng. 

Ví dụ, chúng tôi cung cấp các khóa học tại học viện , chương trình phát trực tiếp hàng ngày và bộ sưu tập hướng dẫn phong phú trên YouTube.

Việc xây dựng bot có thể là một nhiệm vụ khó khăn khi bạn đang trong quá trình học hỏi – việc có sẵn tài nguyên sẽ giúp quá trình này diễn ra suôn sẻ hơn nhiều so với khi không có.

Và nếu nhóm của bạn chưa quen với việc xây dựng bot, hầu hết các nền tảng chatbot doanh nghiệp đều có trình tạo luồng trực quan kéo và thả cho phép dễ dàng hình dung quy trình làm việc của bạn. 

Bước 4: Tích hợp và tùy chỉnh

Chatbot không tồn tại trong chân không. Mục đích của họ không chỉ là tương tác với khách hàng hoặc giải thích một bộ chính sách. 

Các chatbot NLP hữu ích nhất cho doanh nghiệp được tích hợp trên các hệ thống và nền tảng của công ty bạn. 

Điều này có thể có nghĩa là bảng và tài liệu, trang web của bạn hoặc các dịch vụ của bên thứ ba khác - hãy nghĩ đến các nền tảng như Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Bảng trộn, Telegram, WhatsApphoặc Zendesk.

Nếu bạn sử dụng nền tảng chatbot AI, phần lớn thời gian xây dựng nhóm của bạn sẽ được dành cho việc hoàn thiện các tích hợp bot của bạn, thay vì tự xây dựng chatbot.

Và nếu bạn chọn một nền tảng mạnh, bạn sẽ có thể tùy chỉnh giọng điệu và tính cách của chatbot.

Bạn không cần phải chọn những từ cụ thể, nhưng bạn có thể chỉ đạo khi nào chatbot của bạn nên nói lời xin lỗi hoặc loại ngôn ngữ nào nên sử dụng để mô tả sản phẩm của bạn.

Bước 5: Triển khai

Một trong những khía cạnh tốt nhất của chatbot là nó có thể dễ dàng được triển khai trên bất kỳ nền tảng hoặc kênh nhắn tin nào. 

Nhiều doanh nghiệp chọn triển khai chatbot không chỉ trên trang web của họ, mà còn trên các kênh truyền thông xã hội hoặc nền tảng nhắn tin nội bộ của họ. 

Chatbot NLP là một cách hợp lý để thực hiện chiến lược đa kênh thành công.

Người dùng của bạn có thể trải nghiệm cùng một dịch vụ trên nhiều kênh và nhận được trợ giúp dành riêng cho từng nền tảng. 

Ví dụ, thông tin liên lạc của khách hàng đến từ chatbot WhatsApp có thể yêu cầu thay đổi mật khẩu trên hệ thống nội bộ của bạn.

1. Tôi nên sử dụng tiêu chí nào để đánh giá nền tảng chatbot NLP?

Tìm kiếm các nền tảng phù hợp với trình độ kỹ năng công nghệ của nhóm bạn, cung cấp khả năng tích hợp vững chắc, hỗ trợ LLMs và cho bạn không gian để mở rộng quy mô. Điểm cộng cho tài liệu tuyệt vời và hỗ trợ nhanh chóng.

2. Những thách thức tích hợp phổ biến nhất với chatbot NLP là gì?

Việc kết nối với các hệ thống cũ, đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực và duy trì API ổn định có thể trở nên khó khăn, đặc biệt là khi mọi thứ thay đổi ở phần phụ trợ mà không có cảnh báo.

3. Nền tảng nguồn mở so với nền tảng thương mại trong phát triển chatbot NLP như thế nào?

Mã nguồn mở cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn và linh hoạt, nhưng bạn sẽ cần nhiều năng lực phát triển hơn. Các nền tảng thương mại thường cung cấp tốc độ, hỗ trợ và các tính năng tích hợp giúp cuộc sống dễ dàng hơn.

4. Tôi có thể chuyển đổi nền tảng sau khi đã xây dựng chatbot không?

Bạn có thể, nhưng cũng giống như chuyển nhà vậy. Bạn sẽ cần xây dựng lại luồng dữ liệu, di chuyển dữ liệu và có thể tích hợp lại mọi thứ. Việc này hoàn toàn khả thi, chỉ cần chuẩn bị tinh thần cho một chút thay đổi nhỏ.

5. Chatbot NLP đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu của người dùng như thế nào?

Các nền tảng tốt sẽ mã hóa dữ liệu, ẩn danh các cuộc trò chuyện và cho phép bạn đặt quy tắc cho những gì được lưu trữ hoặc chia sẻ. Hãy luôn kiểm tra việc tuân thủ các quy định như GDPR hoặc HIPAA, tùy theo nhu cầu của bạn.