- Tỷ lệ giải quyết của chatbot đo lường số lượng tương tác mà chatbot xử lý được mà không cần sự hỗ trợ từ con người, với mục tiêu của doanh nghiệp thường dao động từ 70–90% tùy vào từng trường hợp sử dụng.
- Tỷ lệ giải quyết 100% không phải là mục tiêu, vì một số cuộc trò chuyện giá trị cao hoặc nhạy cảm nên luôn được chuyển cho nhân viên để xử lý cá nhân.
- Tỷ lệ giải quyết thấp thường bắt nguồn từ các vấn đề như nhận diện ý định kém, cơ sở tri thức lỗi thời, thiếu khả năng xử lý ngữ cảnh hoặc thiếu tích hợp với các hệ thống quan trọng.
Tỷ lệ giải quyết cao là dấu hiệu của một chatbot AI thành công.
Nhưng tỷ lệ giải quyết là gì? Và làm sao để cải thiện nó?
Bạn đang ở đúng nơi – hãy cùng tìm hiểu về tỷ lệ giải quyết của chatbot, các phương pháp tốt nhất, cách đo lường, lý do vì sao tỷ lệ này thấp và cách khắc phục.
Bắt đầu nhé!
Tỷ lệ giải quyết của chatbot là gì?
Tỷ lệ giải quyết của chatbot là tỷ lệ phần trăm các tương tác hoặc câu hỏi của người dùng mà chatbot xử lý thành công mà không cần chuyển cho con người.
Chỉ số này đo lường mức độ hiệu quả của chatbot trong việc giải quyết vấn đề hoặc cung cấp thông tin trong phạm vi khả năng của nó. Đây là một chỉ số thành công phổ biến cho chatbot doanh nghiệp, như:
- Chatbot hỗ trợ khách hàng
- Chatbot hỗ trợ kỹ thuật
- Chatbot nhân sự
- Và các loại chatbot hỗ trợ khác
Tỷ lệ giải quyết cao thường cho thấy chatbot đáp ứng tốt nhu cầu người dùng, giảm tải cho nhân viên và nâng cao hiệu quả vận hành.
Cân bằng giữa tự động hóa và chuyển tiếp cho con người
Không doanh nghiệp nào nên đặt mục tiêu tỷ lệ giải quyết 100%. Sẽ luôn có những trường hợp nhóm của bạn muốn trò chuyện trực tiếp với người dùng – như các giao dịch giá trị cao hoặc xử lý các vấn đề nhạy cảm cần sự quan tâm cá nhân.
Mục tiêu không phải là loại bỏ hoàn toàn sự tham gia của con người mà là tìm sự cân bằng để tự động hóa xử lý các tác vụ lặp lại hoặc đơn giản, giúp đội ngũ tập trung vào những tương tác mang lại giá trị cao nhất.
Bằng cách thiết kế chatbot có thể chuyển tiếp cho con người khi cần thiết, bạn đảm bảo người dùng luôn nhận được hỗ trợ phù hợp vào đúng thời điểm, nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng.
Làm sao để đo tỷ lệ giải quyết của chatbot?
Để đo tỷ lệ giải quyết của chatbot, hãy thực hiện các bước sau:
1. Theo dõi tổng số và số lượng tương tác được chuyển tiếp
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, câu hỏi hoặc tác vụ do người dùng khởi tạo.
Sau đó, theo dõi số lượng tương tác được chuyển cho nhân viên hoặc bị chatbot đánh dấu là chưa giải quyết.
‘Chuyển tiếp’ có thể bao gồm việc chuyển trực tiếp cho nhân viên hoặc trường hợp người dùng yêu cầu hỗ trợ rõ ràng.
2. Tính tỷ lệ giải quyết
Sử dụng công thức:
Tỷ lệ giữ chân = (1− [Số tương tác chuyển tiếp / Tổng số tương tác]) × 100
Ví dụ, nếu chatbot của bạn xử lý 900 trên tổng số 1.000 tương tác mà không cần chuyển tiếp, bạn sẽ tính như sau:
Tỷ lệ giữ chân = (1−1000/100) × 100 = 90%
3. Hoặc sử dụng công cụ phân tích
Tận dụng phân tích chatbot hoặc các nền tảng dịch vụ khách hàng tự động theo dõi và báo cáo các chỉ số như tỷ lệ giải quyết. Các công cụ này thường cung cấp thêm thông tin về lý do chuyển tiếp và mức độ hài lòng của người dùng.
Bằng cách liên tục theo dõi và tối ưu dựa trên chỉ số này, bạn có thể nâng cao hiệu quả và trải nghiệm người dùng của chatbot.
Tại sao tỷ lệ giải quyết của chatbot lại thấp?
Tỷ lệ giữ chân chatbot thấp thường xảy ra khi chatbot gặp khó khăn trong việc hiểu câu hỏi, thiếu dữ liệu phù hợp hoặc không xử lý được các tác vụ phức tạp. Người dùng sẽ chuyển tiếp vấn đề khi cảm thấy chatbot không đáp ứng được nhu cầu của họ.
Dưới đây là các nguyên nhân phổ biến dẫn đến tỷ lệ giữ chân thấp:
- Nhận diện ý định kém hoặc hiểu sai câu hỏi
- Cơ sở tri thức hạn chế hoặc lỗi thời
- Không duy trì được ngữ cảnh trong hội thoại
- Thiếu tích hợp với các nguồn dữ liệu quan trọng
- Phạm vi chức năng của chatbot không rõ ràng
Các phương pháp tốt nhất cho chatbot có tỷ lệ giữ chân cao
Sử dụng LLM thay vì các bộ phân loại ý định
Các chatbot có tỷ lệ giữ chân cao thường được vận hành bởi LLM thay vì các bộ phân loại ý định.
LLM vượt trội trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên có nhiều sắc thái, linh hoạt và thích ứng với nhiều cách diễn đạt khác nhau, giúp xử lý các câu hỏi phức tạp hoặc bất ngờ một cách hiệu quả.
Chúng loại bỏ nhu cầu ánh xạ ý định cứng nhắc, cho phép chatbot (đôi khi gọi là tác nhân LLM) phản hồi linh hoạt với nhiều kiểu nhập liệu của người dùng một cách chính xác.
Như COO của chúng tôi giải thích trong bài viết, Botpress sử dụng LLM thay cho bộ phân loại ý định, khác với các đối thủ cạnh tranh.
Thiết kế hội thoại thích ứng
Thay vì dựa vào quy trình tĩnh, chatbot nên được xây dựng để thích ứng động với hành vi người dùng theo thời gian thực.
Bằng cách tận dụng khả năng nhận biết ngữ cảnh và thuật toán ra quyết định, chatbot có thể điều chỉnh cách tiếp cận trong suốt cuộc trò chuyện. Điều này giúp nó luôn phù hợp, ngay cả khi người dùng thay đổi chủ đề, cung cấp thông tin chưa đầy đủ hoặc hỏi thêm, từ đó nâng cao tỷ lệ giải quyết thành công.
Cách đơn giản nhất để thiết kế chatbot động là sử dụng AI tác nhân; như vậy, bot của bạn có thể tự động quyết định cách xử lý vấn đề dựa trên các công cụ sẵn có.
Tận dụng các hệ thống sinh văn bản tăng cường truy xuất
Kết hợp hệ thống sinh văn bản tăng cường truy xuất (RAG) với các tích hợp như CRM và cơ sở tri thức sẽ khai thác tối đa tiềm năng của chatbot.
Bằng cách lấy thông tin chuyên ngành, thời gian thực từ các nguồn đáng tin cậy, chatbot có thể trả lời các câu hỏi phức tạp và hoàn thành các tác vụ nhiều bước mà không cần chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ.
Làm sao để cải thiện tỷ lệ giữ chân của chatbot?
May mắn là bạn hoàn toàn có thể tăng tỷ lệ giữ chân của chatbot. Tất cả phụ thuộc vào cách bạn phát triển chatbot và truyền đạt mục đích của nó cho người dùng.
Dưới đây là 6 cách để cải thiện tỷ lệ giữ chân của chatbot:
1. Nâng cao nhận diện ý định với LLM
Chuyển từ bộ phân loại ý định truyền thống sang LLM sẽ giúp cải thiện tỷ lệ giữ chân.
Khác với ánh xạ ý định cứng nhắc, LLM hiểu được ngôn ngữ tự nhiên và thích ứng với nhiều cách diễn đạt. Khả năng này giúp giảm hiểu lầm và giúp chatbot xử lý các cuộc trò chuyện phức tạp, khó đoán một cách chính xác và linh hoạt.
2. Mở rộng cơ sở tri thức
Cập nhật thường xuyên cơ sở tri thức của chatbot là chìa khóa để tạo ra trải nghiệm hài lòng.
Thường xuyên bổ sung các câu hỏi thường gặp, thông tin sản phẩm và giải pháp cho các vấn đề phổ biến. Điều này giúp chatbot xử lý nhiều loại câu hỏi hơn, đảm bảo người dùng nhận được câu trả lời chính xác và kịp thời.
3. Tăng các lựa chọn gợi ý
Trước khi chuyển tiếp cho nhân viên, chatbot của bạn sẽ cố gắng tự giải quyết câu hỏi. Nếu chưa thành công, hãy bổ sung thêm các lựa chọn gợi ý để người dùng lựa chọn.
Thêm các phương án dự phòng, như câu hỏi làm rõ hoặc giải pháp thay thế, sẽ giúp chatbot có thêm cơ hội đáp ứng nhu cầu người dùng.
4. Xây dựng hỗ trợ xuyên suốt quy trình
Nếu quy trình của bạn có các bước phức tạp – như đặt lịch hẹn hoặc xử lý sự cố – hãy đảm bảo người dùng có thể hoàn thành các bước này dễ dàng mà không cần nhân viên hỗ trợ. Chatbot có thể hướng dẫn người dùng qua các quy trình này sẽ giảm nhu cầu can thiệp của con người.
5. Giải thích rõ ràng mục đích của chatbot
Đặt ra kỳ vọng rõ ràng ngay từ đầu. Hướng dẫn người dùng về những gì chatbot có thể xử lý và điểm mạnh của nó. Điều này giúp tránh sự thất vọng bằng cách dẫn dắt cuộc trò chuyện vào những lĩnh vực mà bot hoạt động tốt nhất, tạo tiền đề cho thành công.
6. Theo dõi hiệu suất
Theo dõi các chỉ số quan trọng như số lượng câu hỏi chưa giải quyết, tỷ lệ chuyển giao cho con người và điểm hài lòng để đánh giá hiệu quả hoạt động của chatbot. Sử dụng những thông tin này để xác định các điểm cần cải thiện và đánh giá thành công của các bản cập nhật.
Xây dựng trên nền tảng linh hoạt nhất
Hỗ trợ những người xây dựng chatbot là thế mạnh của chúng tôi. Với nền tảng AI mạnh mẽ và linh hoạt nhất trên thị trường, chúng tôi đã triển khai hơn 750.000+ chatbot trên toàn thế giới.
Xây dựng trên Botpress thật dễ dàng với trình tạo luồng trực quan kéo-thả, thư viện học liệu phong phú và cộng đồng Discord với hơn 20.000 người xây dựng chatbot năng động.
Nền tảng có khả năng mở rộng của chúng tôi cho phép bạn xây dựng bất cứ thứ gì, và Integration Hub của chúng tôi có đầy đủ các kết nối dựng sẵn tới các kênh lớn nhất.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. Tỷ lệ giữ chân (containment rate) của chatbot ảnh hưởng thế nào đến sự hài lòng và khả năng giữ chân khách hàng về lâu dài?
Tỷ lệ giữ chân (containment rate) của chatbot ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng và khả năng giữ chân khách hàng vì khi chatbot giải quyết vấn đề mà không cần chuyển cho con người, khách hàng nhận được hỗ trợ nhanh chóng, mượt mà hơn. Điều này xây dựng niềm tin và tăng khả năng khách hàng quay lại cũng như giới thiệu thương hiệu của bạn.
2. Lợi tức đầu tư (ROI) của việc cải thiện tỷ lệ giữ chân (containment rate) của chatbot so với việc thuê thêm nhân viên là gì?
Cải thiện tỷ lệ giữ chân (containment rate) của chatbot mang lại ROI cao hơn so với việc thuê thêm nhân viên vì chatbot có thể xử lý nhiều yêu cầu hơn mà không cần tăng số lượng nhân sự, đồng thời cho phép nhân viên tập trung vào các vấn đề phức tạp đòi hỏi sự đồng cảm hoặc kiến thức chuyên môn. Về lâu dài, điều này nâng cao hiệu quả và trải nghiệm khách hàng với chi phí giải quyết thấp hơn.
3. Mục tiêu tỷ lệ giữ chân (containment rate) lý tưởng cho doanh nghiệp là bao nhiêu và được xác định như thế nào?
Tỷ lệ giữ chân (containment rate) lý tưởng cho doanh nghiệp thường nằm trong khoảng 70–90%, nhưng mục tiêu cụ thể phụ thuộc vào độ phức tạp của trường hợp sử dụng và mức độ tự động hóa mà doanh nghiệp mong muốn. Tỷ lệ giữ chân càng cao càng tốt, miễn là bot vẫn giải quyết vấn đề chính xác mà không gây khó chịu cho người dùng.
4. Vòng phản hồi của người dùng đóng vai trò gì trong việc cải thiện tỷ lệ giữ chân (containment rate)?
Vòng phản hồi của người dùng rất quan trọng để cải thiện tỷ lệ giữ chân (containment rate) vì chúng chỉ ra những điểm bot thất bại. Dữ liệu này giúp đội ngũ đào tạo lại mô hình và lấp đầy các lỗ hổng kiến thức, từ đó nâng cao hiệu quả của bot.
5. Những loại tích hợp nào (CRM, ERP, v.v.) có ảnh hưởng lớn nhất đến tỷ lệ giữ chân (containment rate)?
Tích hợp với CRM, ERP và cơ sở tri thức có ảnh hưởng lớn nhất đến tỷ lệ giữ chân (containment rate) vì chúng cho phép chatbot truy cập dữ liệu cá nhân hóa theo thời gian thực – như trạng thái đơn hàng, thông tin tài khoản hoặc chi tiết tồn kho – giúp bot giải quyết được nhiều loại yêu cầu hơn.
.webp)
