CH05-AI CHAM SOC KH.pptxvvvvvvvvvvvvdddddddđ

ai trong kinh doanh

1. CHƯƠNG 05: ỨNG DỤNG AI TRONG HOẠT ĐỘNG CHĂM SÓC KHÁCH HÀNG

2. Nội dung Phần 1: Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng Phần 2: Chatbot Phần 3: Xây dựng Chatbot chăm sóc khách hàng trên nền tảng Dialogflow Phần 4: Kết nối Chatbot 2

3. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng Khái niệm Nhiệm vụ chăm sóc khách hàng Lợi ích chăm sóc khách hàng Một số công cụ chăm sóc khách hàng Vai trò chăm sóc khách hàng Một số thách thức chăm sóc khách hàng trong thời đại số Một số ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng 4

4. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng Chăm sóc khách hàng là tất cả những gì cần thiết mà doanh nghiệp phải làm để thỏa mãn nhu cầu của khách hàng hoặc vượt ngoài mong đợi đó. Nghĩa là phục vụ khách hàng theo cách mà khách hàng mong muốn và giữ được khách hàng mà doanh nghiệp đang có. 5

5. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Nhiệm vụ chăm sóc khách hàng Trả lời cuộc gọi một cách chuyên nghiệp, cung cấp thông tin về sản phẩm và dịch vụ theo yêu cầu của khách hàng. Phụ trách nhận hoặc hủy các đơn đặt hàng và thu thập thông tin chi tiết về khiếu nại của khách hàng. Lưu giữ hồ sơ về các giao dịch của khách hàng; ghi chép chi tiết về các khiếu nại, thắc mắc và nhận xét của khách hàng. Xác định các nhiệm vụ quan trọng để duy trì mức độ hài lòng của khách hàng. Liên kết với các phòng ban khác trong công ty nhằm hỗ trợ khách hàng, đặt hàng hay xử lý đơn hàng. 6

6. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Lợi ích chăm sóc khách hàng : Tăng lòng trung thành của khách hàng. Tăng số tiền mà khách hàng chi tiêu cho sản phẩm của doanh nghiệp. Tăng cơ hội khách hàng mua lại sản phẩm cũng như tăng cơ hội bán chéo sản phẩm của doanh nghiệp. Tăng danh tiếng tích cực về doanh nghiệp. 7

7. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Một số công cụ chăm sóc khách hàng : Tổng đài hỗ trợ khách hàng Hệ thống quản lý cuộc gọi Công cụ quản lý và chăm sóc khách hàng 8

8. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Vai trò của chăm sóc khách hàng : Giải đáp những mối quan tâm của khách hàng Phát triển hệ thống trả lời “các câu hỏi thường gặp ” Tiếp cận khách hàng Thu thập phản hồi của khách hàng Thu hút khách hàng 9

9. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Một số thách thức chăm sóc khách hàng trong thời đại số : Không có kinh nghiệm triển khai , không đủ nhân lực , chi phí lớn , thời gian lâu … Thấu hiểu khách hàng Thời gian trả lời khách hàng phải nhanh chóng Nguồn khách hàng 10

10. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Một số ứng dụng AI chăm sóc khách hàng : Chatbot Ứng dụng AI phân tích cảm xúc Ứng dụng AI cá nhân hóa dự đoán 11

11. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Chatbot , doanh nghiệp có thể : Mở rộng phạm vi hỗ trợ Tương tác với khách hàng Hỗ trợ nhân viên Chatbot trong ngân hàng : Trợ lý ảo ; Giới thiệu sản phẩm ; Tìm kiếm & thu thập thông tin Giao dịch trực tuyến ; Giúp bán chéo sản phẩm ; Tư vấn tài chính cá nhân ; Bảo mật nguồn tài chính ngân hàng ; 12

12. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Một số ngân hàng sử dụng Chatbot : Ngân hàng Bank of America ( Mỹ ) sử dụng Chatbot AI Erica Swedbank AB là một nhóm ngân hàng Bắc Âu – Baltic có trụ sở tại Stockholm, Thụy Điển , sử dụng Chatbot Nina . Ngân hàng Capital One ( Hoa Kỳ ) sử dụng Chatbot Eno Ngân hàng SEB Thụy Điển sử dụng Chatbot AIDA Ngân hàng TMCP Tiên phong (TPBank) – Là ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam ra mắt trợ lý ảo (Chatbot) T'Aio Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), Ngân hàng TMCP Quân đội (MBBank), Ngân hàng thương mại cổ phần Xuất nhập khẩu Việt Nam (EximBank), Dịch vụ ngân hàng số Timo , … đều sử dụng Chatbot với kỳ vọng thay thế nhân viên tư vấn và tạo sự thuận tiện tối đa cho người dùng 13

13. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Ứng dụng AI phân tích cảm xúc Phân tích cảm xúc khách hàng sử dụng NLP Behavioural and Emotional Analytics Tool - BEAT, một ứng dụng được phát triển bởi Deloitte cho một tổ chức dịch vụ tài chính lớn. IBM Watson Tone Analyzer cũng là một ví dụ về phần mềm dựa trên AI có thể phân tích cảm xúc của khách hàng 14

14. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Ứng dụng AI phân tích cảm xúc ( tt ) Phân tích cảm xúc người dùng qua nét mặt, hình ảnh, giọng nói Công ty MediaRebel có trụ sở tại Los Angeles năm 2016 giới thiệu tính năng Phân tích biểu hiện trên khuôn mặt, sử dụng công nghệ AI để cung cấp cho luật sư những hiểu biết sâu sắc hơn về lời khai của nhân chứng. 15

15. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Ứng dụng AI phân tích cảm xúc ( tt ) Phân tích cảm xúc người dùng qua nét mặt, hình ảnh, giọng nói Công ty công nghệ bán lẻ Cloverleaf có trụ sở tại San Diego, trang bị cho các kệ bán lẻ những chiếc máy ảnh nhỏ giúp cảm nhận tâm trạng và sở thích của khách hàng về sản phẩm , dịch vụ , sau đó phát những quảng cáo trên các cạnh của kệ để gây thêm sự chú ý tới khách hàng . Cloverleaf có sử dụng công nghệ nhận dạng cảm xúc đến từ công ty AI Affectiva để phát hiện cảm xúc trong thời gian thực trên thiết bị , cùng với cảm biến quang học nhằm mục đích đảm bảo sự hài lòng của khách hàng khi họ liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng của công ty 16

16. Tổng quan về bài toán chăm sóc khách hàng … Ứng dụng AI cá nhân hóa dự đoán Sprint Netflix Starbucks 17

17. Phần 2: Tổng quan về Chatbot

18. Chatbot là gì ? Hiểu một cách đơn giản : Chatbot là một chương trình được lập trình để tự động trả lời yêu cầu của người d ù ng . 20

19. Khái niệm Chatbot là một ứng dụng phần mềm được sử dụng để thực hiện một cuộc trò chuyện trực tuyến thông qua văn bản hoặc biến văn bản thành giọng nói, thay vì cung cấp liên hệ trực tiếp với một tác nhân trực tiếp. Khái niệm Chatbot là gì? 21

20. Hoạt động chung của Chatbot ? 22

21. Turning Test: 1950 Do   Alan Turing đưa ra  trong bài viết  Máy tính và trí tuệ Phép thử Turing :   là một bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính . Phép thử như sau : một người chơi thực hiện một cuộc thảo luận bằng ngôn ngữ tự nhiên với một con người và một máy tính, cả hai đều cố gắng chứng tỏ mình là con người. Ba bên tham gia phép thử được cách ly với nhau. Nếu người chơi không thể nhận ra máy tính không phải là con người, máy tính đó vượt qua phép thử . 23 Lịch sử ra đời

22. Eliza: 1966 Do Joseph Weizenbaum xuất bản, là một trong những chương trình Chatbots đầu tiên trên thế giới . ELIZA  được coi là thành tựu đỉnh cao về trí thông minh nhân tạo vào thời điểm đó. Bằng cách nhận ra các từ và cụm từ chính từ đầu vào (Input) của người dùng và đưa những câu trả lời tương ứng bằng cách sử dụng các tập lệnh viết sẵn. 24 Lịch sử ra đời

23. SmarterChild : 2001 25 Là một Chatbot có sẵn trên mạng AOL Instant Messenger và Windows Live Messenger . SmarterChild đóng vai trò giới thiệu cho việc truy cập dữ liệu nhanh và cuộc trò chuyện được cá nhân hóa K hi kết hợp với các nhà mạng, chúng trở thành một kênh tiếp thị hiệu quả và miễn phí. Chúng giúp người dùng giao tiếp nhanh chóng với hệ thống mạng bằng cách hiển thị các thông tin ngắn gọn với các lựa chọn trên bàn phím điện thoại. Lịch sử ra đời

24. IBM Watson: 2006 26 Với khả năng chạy hàng trăm thuật toán phân tích ngôn ngữ cùng một lúc đã sở hữu một sự thông minh ngôn ngữ bậc nhất . Watson có quyền truy cập vào CSDL khổng lồ , có thể nhanh chóng truy cập 200 triệu trang dữ liệu, và trả lời câu hỏi lý tưởng . Hiện nay, IBM Watson phục vụ như là “bộ não” cho nhiều chatbots hoạt động trên nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực trên khắp thế giới. Lịch sử ra đời

25. Siri: 2010 Bản phát hành Siri trên  iPhone 4S  vào năm 2011 đã nhận được nhiều đánh giá trái chiều. Nó được khen ngợi về nhận dạng giọng nói và ngữ cảnh về thông tin người dùng, bao gồm các lịch hẹn . Hạn chế dùng lệnh cứng nhắc và thiếu linh hoạt , thiếu thông tin về địa điểm và chưa hiểu được một số ngữ cảnh của tiếng Anh. N ăm 2017, một số báo cáo của các phương tiện truyền thông đã chỉ ra rằng Siri đang thiếu sự đổi mới, đặc biệt đối với các trợ lý mới từ các công ty công nghệ khác. . Lịch sử ra đời 27

26. Được phát triển bởi Google cho Google tìm kiếm trên Mobile app. Nó tiếp nhận được ngôn ngữ tự nhiên của người dùng để thực hiện . 28 Lịch sử ra đời Google Now: 2012

27. Cortana 2015 29 Cortana là một  trợ lý cá nhân thông minh được tạo bởi  Microsoft . Cortana có thể đặt lời nhắc , nhận dạng giọng nói tự nhiên mà không cần nhập bàn phím , và trả lời các câu hỏi sử dụng thông tin từ máy tìm kiếm Bing. Lịch sử ra đời

28. Đến nay: Từ 2017 các nền tảng chatbot phát triển mạnh , có trên 175 nền tảng chatbot của các hãng công nghệ khác nhau . Lịch sử ra đời

29. Phân loại chatbot C hatbot đã trở nên rất đa dạng với nhiều công nghệ , kỹ thuật nền tảng thiết kế khác nhau . Vi ệc phân loại chatbot cũng có nhiều quan điểm như : cách thức tương tác, miền tri thức, mục đích trò chuyện , kỹ thuật thiết kế , . . . 31

30. 32 Phân loại chatbot Nguồn : Shafquat Hussain, 2019

31. Ứng dụng của Chatbot 33

32. 34 Tiềm năng của Chatbot

33. Tiềm năng của Chatbot Grand View Research dự báo thị trường chatbot trên toàn thế giới dự đoán sẽ đạt 1,23 tỷ USD năm 2025 , tốc độ tăng trưởng hàng năm là 24,3%. Credence , 85% tương tác của khách hàng sẽ được quản lý mà không cần con người vào năm 202 3 . IBM, mỗi năm tập đoàn ghi nhận 265 tỷ yêu cầu của khách hàng và công ty phải chi 1.300 tỷ USD để giải quyết. S ử dụng chatbot đã giúp IBM tiết kiệm đến 30% chi phí này. Theo  Drift   , 27% khách hàng trưởng thành ở Hoa Kỳ đã sẵn sàng mua hàng hóa cơ bản thông qua chatbot, 13% người trưởng thành ở Mỹ đã ít nhất một lần mua các mặt hàng đắt tiền bằng cách sử dụng chatbot. 35

34.   Drift : L ợi ích của việc trò chuyện với bot so với các kênh truyền thông truyền thống là gì? Khảo sát được tiến hành ở 4 quốc gia : Mỹ , Ấn độ , Brazil, Anh . 1. So với kênh giao tiếp truyền thống thì Bot có câu trả lời nhanh hơn . Thứ nhất - nó nhanh hơn các phương tiện liên lạc khác. Tiềm năng của Chatbot

35. 2. Bot trả lời nhanh và đưa ra những gợi ý, tư vấn có chất lượn g , đó là một biểu hiện tốt của chăm sóc khách hàng. Tiềm năng của Chatbot

36. 3.C âu trả lời của Bot trung thực hơn Tiềm năng của Chatbot

37. Thách thức của Chatbot Theo  RichRelevance , câu trả lời cho các câu hỏi của khách hàng mà các chatbot dựa trên AI đôi khi làm cho khách hàng cảm thấy “rung rợn ”. Theo Spiceworks, 59% số người được hỏi chỉ ra rằng chatbot vẫn hiể u sai thái độ của con người trong giao tiếp nhất là giao tiếp bằng giọng nói .  Theo khảo sát của  usabilla.com  , 46% người dùng Internet ở Mỹ muốn nhận hỗ trợ trực tuyến từ một người trực tiếp, ngay cả khi chatbot có thể giúp họ tiết kiệm rất nhiều thời gian. Theo UJET, cho thấy 58% số người được hỏi tin rằng chatbot không hiệu quả như mong đợi. Ngoài ra 50% doanh nhân được khảo sát cho biết họ không triển khai chatbot do thiếu tùy chọn sử dụng, trong khi 29% đề cập đến vấn đề bảo mật và quyền riêng tư ,…

38. Xu hướng Chatbot Theo tạp chí  Chatbot , phát triển hơn nữa các bot phù hợp với hành vi của con người trong tương lai. Xu hướng Chatbot Bot đàm thoại và nói chuyện : D ựa trên công nghệ nhận dạng giọng nói (ASR) xây dựng những bot hội thoại tinh tế hơn, mang đến trải nghiệm người dùng hấp dẫn . Bot đa ngôn ngữ : S ẽ phát triển hơn khi xu hướng toàn cầu hóa ngày càng được mở rộng. Các bot công nghệ này sẽ tiếp cận được nhiều nhóm khách hàng trên khắp thế giới . Bot tự động hóa thanh toán : C ho phép người dùng thanh toán trực tiếp qua chat trực tiếp hoặc các ứng dụng dựa trên công nghệ chatbot. Bot để sử dụng nội bộ cho doanh nghiệp G iúp bộ phận nhân sự trả lời các câu hỏi truy vấn cơ bản liên quan đến chế độ, chính sách, hoạt động công ty… 40

39. 41 Vòng đời phát triển Chatbot

40. Một số tiêu chí đánh giá bài toán có phù hợp để xây dựng Chatbot hay không ? 42

41. Nền tảng Chatbot thông dụng ở Việt Nam 43

42. Xây dựng Chatbot với Dialogflow

43. Là một trong các nền tảng xây dựng chatbot Dialogflow được Google mua lại 9 / 2016 và đổi tên từ  Api.ai  Api.AI nổi tiếng với trợ lý ảo Speaktoit .

44. Là một lựa chọn tốt để nghiên cứu xây dựng chatbot Xây dựng đơn giản Có thể kết nối Chatbot đến website, Mesenger , Iot ,… Được ứng dụng , phát triển một cách dễ dàng

45. Giới thiệu Dialogflow 47 Dialogflow sử dụng AI giúp phân tích ngôn ngữ tự nhiên để hiểu được những gì người dùng đưa vào. Hoạt động trên mọi thiết bị, trên nhiều nền tảng và hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ . Dialogflow có Chatbot đầu tiên trên thế giới giao tiếp bằng giọng nói .

46. Giới thiệu Dialogflow 48 Dialogflow (beta) cho phép thêm dữ liệu từ doanh nghiệp . Trình kết nối dữ liệu sử dụng một số công nghệ tương tự như Google Search và Google Assistant để trích xuất câu trả lời đúng từ kho dữ liệu doanh nghiệp cung cấp . S ửa lỗi chính tả tự động : người dùng tương tác trong môi trường trò chuyện một cách vội vàng nên có lỗi chính tả , lỗi ngữ pháp . Dialogflow sẽ tự động sửa các lỗi chính tả bằng cách sử dụng công nghệ tương tự như Google for Search và các sản phẩm khác.

47. 49 Dialogflow có 2 phiên bản: Standard: Hoàn toàn miễn phí. Enterprise: Cần trả phí . Giới thiệu Dialogflow

48. 50 Hoạt động Dialogflow

49. 51 Khách hàng tiêu biểu của Dialogflow

50. Các bước thực hiện tạo Chatbot với Dialogflow

51. Bước 1: Đăng nhập môi trường Dialogflow Chuẩn bị : 1 tài khoản gmail B1.1 : truy cập vào trang     https://dialogflow.cloud.google.com/ và đăng nhập tài khoản Dialog bằng gmail

52. Bước 1: Đăng nhập môi trường Dialogflow Chuẩn bị : 1 tài khoản gmail B1.1 : Go to the dialogflow console.

53. Bước 1: Đăng nhập môi trường Dialogflow B1.2: Sign – in with Google B1.3: Chọn tên Account sử dụng B1.4: Giao diện như H4/ Cho phép

54. Bước 1: Đăng nhập môi trường Dialogflow B1.4: Giao diện Hình 5/ Accept B1.5: Giao diện Hình 6/ Chọn Create Agents

55. 1.Đặt tên Chatbot 2. Lựa chọn ngôn ngữ 4.Chọn dự án (nếu có ) 3. Chọn múi giờ Bước 2: Tạo Agent

56. Bước 3: Tạo Intent và Entity Ở bước này cần hiểu ý nghĩa của Intent và Entity

57. Intents (ý định ) : Được hiểu là “ ý định ” hoặc “ Tình huống ” được đề cập đến của người dùng cuối cho 1 lượt trò chuyện . Một hội thoại có thể có nhiều ý định . Bước 3: Tạo Intent và Entity Ngày mai ở Hà Nội trời có nắng lắm không? Ngày mai trời có mưa bạn ạ. Thứ 6 này đến Phú Quốc có mưa không nhỉ ? Thứ 6 thời tiết nắng đẹp bạn nhé . “ Trời nắng ” , “ trời mưa ” , “ thời tiết ”,… những từ xuất hiện trong câu thoại liên quan đến ý định hỏi về thời tiết nên sẽ tạo Intent “ Thời tiết ” Hà Nội, Phú Quốc , , … sẽ tạo thành Intent “ Địa điểm ” “ Ngày mai ”, “ thứ 6”,… sẽ tạo thành Intent “ thời gian ”

58. Bước 3: Tạo Intent và Entity 2. Entity ( Thực thể ): Được hiểu là bộ từ khóa cho một “ý định ” cụ thể , nó quy định chính xác cách trích xuất dữ liệu từ cuộc câu hội thoại của người dùng cuối . Ngày mai ở Hà Nội trời có nắng lắm không? Ngày mai trời có mưa bạn ạ. Thứ 6 này đến Phú Quốc có mưa không nhỉ ? Thứ 6 thời tiết nắng đẹp bạn nhé . Thực thể THỜI TIẾT : “ Trời nắng ” , “ trời mưa ” , “ thời tiết ”,… những từ xuất hiện trong câu thoại liên quan đến ý định hỏi về thời tiết . Thực thể ĐỊA ĐIỂM : Hà Nội, Phú Quốc , … Thực thể THỜI GIAN : “ Ngày mai ”, “ thứ 6”,… Chú ý: M ọi câu nói có nhiều cách nói khác nhau , nhưng vẫn có : ý định  (Intent) và các   bộ từ khoá  (Entity) để xác định đề cập vấn đề gì .

59. Bước 3: Tạo Intent và Entity 1.1. Default Fallback Intent 1.2 Default Welcome Intent

60. Bước 3: Tạo Intent và Entity B3.1. Tạo Entity B3.2. Đặt tên và nạp nội dung cho Entity

61. Bước 3: Tạo Intent và Entity B3.3. Tạo Entity nạp nội dung cho Entity

62. Bước 4: Thử nghiệm Chatbot

63. Bước 5: Tích hợp Bot lên Web Demo B5.1. Chọn Intergration / Web Demo/ Kéo lựa chọn sang phải

64. Bước 5: Tích hợp Bot lên Web Demo B5.2. Click vào link

65. Bước 5: Tích hợp Bot lên Web Demo B5.3. Thử nghiệm Bot trên Web của Diaglogflow

66. Bước 6: Tích hợp Bot lên Dialogflow Messenger B6.1. Chọn Intergration / DialogFlow Mesenger / kéo lựa chọn sang phải

67. Bước 6: Tích hợp Bot lên Dialogflow Messenger B6.2. Thử nghiệm Bot

68. Phần 3: Xây dựng Chatbot chăm sóc khách hàng trên nền tảng Dialogflow

69. Case study: bán bánh mỳ dinh dưỡng Các loại bánh : Bánh Mộc : 45K/ gói size nhỏ , 90K/ gói size lớn Bột nguyên cám , bột mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , men, muối Bánh Nguyên Cám Hạt : 60K/ gói size nhỏ , 120K/ gói size lớn Bột nguyên cám , bộ mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , các loại hạt , men, muối Bánh Dinh d ư ỡng đặc biệt : 80K/ gói size nhỏ , 160K/ gói size lớn Bột nguyên cám , bột mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , sữa thanh trùng , whipping cream, men, muối Chi nhánh : 250 Nguyễn Trãi 90 Cầu Giấy 120 Đại Cồ Việt 71

70. THẢO LUẬN Bài toán có phù hợp với hướng xây dựng Chatbot hay không ? 72

71. THẢO LUẬN ( tt ) 73

72. Kịch bản Chatbot cho cửa hàng bánh mỳ 74

73. Case study: bán bánh mỳ dinh dưỡng Các loại bánh : Bánh Mộc : 45K/ gói size nhỏ , 90K/ gói size lớn Bột nguyên cám , bột mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , men, muối Bánh Nguyên Cám Hạt : 60K/ gói size nhỏ , 120K/ gói size lớn Bột nguyên cám , bộ mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , các loại hạt , men, muối Bánh Dinh d ư ỡng đặc biệt : 80K/ gói size nhỏ , 160K/ gói size lớn Bột nguyên cám , bột mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , sữa thanh trùng , whipping cream, men, muối Chi nhánh : 250 Nguyễn Trãi 90 Cầu Giấy 120 Đại Cồ Việt 75

74. Xây dựng các tình huống và huấn luyện bot trên nền tảng Dialogflow Tình huống 1: Khách hàng hỏi những câu hỏi rời rạc , giữa các câu không liên quan với nhau . Tình huống 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa thông tin của câu tr ư ớc . 76

75. Tình huống 1: Khách hàng hỏi những câu hỏi rời rạc , giữa các câu không liên quan với nhau . KH: shop ơi còn bánh không ? // bánh còn không ? // có bánh không // bánh có không ? // hết bánh chưa // bánh hết chưa // ... BOT: dạ shop vẫn còn bánh ạ // ... KH: Hôm nay có khuyến mãi không ạ? Có giảm giá bánh không ? Bánh có đ ư ợc khuyến mãi không ? BOT: Quý khách vui lòng cập nhật website http://tiembanhmy/khuyenmai để cập nhật các ch ư ơng trình ư u đãi KH: Địa chỉ shop ở đâu ?// Chi nhánh shop ở đâu ? BOT: Dạ shop có 3 chi nhánh tại : 250 Nguyễn Trãi , 90 Cầu Giấy , 120 Đại Cồ Việt 77

76. Tình huống 1: Khách hàng hỏi những câu hỏi rời rạc , giữa các câu không liên quan với nhau . 78

77. BotBanhMy – Case 1 Bước 1: Tạo bộ từ khóa Entities Đặt tên Entities nên bắt đầu bởi chữ e ( kiểu như đặt tên biến trong lập trình ) Tạo xong bấm Save để l ư u lại 79

78. BotBanhMy – Case 1 Bước 2: Tạo các tình huống - INTENTS mà KH có thể hỏi xoay quanh bộ từ khóa vừa tạo ở bước 1 1. Đặt tên Intent nên bắt đầu bởi chữ I ( để phân biệt giữa Intent và Entities) 2. Traing phrases: tập các tình huống mà KH có thể hỏi 3. click

79. BotBanhMy – Case 1 Bước 3: sau khi tạo ra các tình huống ở bước 2, Hãy thiết lập các câu trả lời cho BOT tại mục Responses Viết các câu trả lời của BOT 81

80. Chú ý: Những câu hỏi của khách mà Bot không nhận ra được từ khóa t hì Bot sẽ không trả lời được đúng nội dung khách hỏi . Vậy có thể thiết lập cho Bot hướng tới câu trả lời chung chung hoặc xin lỗi khách . BotBanhMy – Case 1

81. Nhập lời chào hỏi của khách Nhập lời chào hỏi của khách

82. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . KH: bạn ơi /shop ơi / cho tôi / mình / anh / chị hỏi về bánh ? BOT: anh chị / quý khách muốn hỏi về bánh Mộc,bánh nguyên cám hạt hay bánh Dinh dưỡng đặc biệt ạ ? KH: bánh hạt / hạt nguyên cám BOT: dạ anh chị / quý khách muốn hỏi về Thành phần hay Giá bán ạ? KH: thành phần nhé BOT: dạ bánh Hạt gồm Bột nguyên cám , bộ mỳ đen , lúa mỳ nguyên cám , các loại hạt , men, muối KH: giá như nào / giá bao nhiêu / bao nhiêu tiền /... BOT: size nhỏ 10 lát có giá là 45000 VNĐ, size lớn 20 lát có giá 80000 VNĐ ạ 84

83. Dialogflow Context – ghi nhớ đoạn hội thoại Với tình huống trên khi bot hỏi khách muốn biết loại bánh nào , khách trả lời bánh mộc , bot đã nhớ tên sản phẩm nên sau đó khi khách hỏi về thành phần hoặc giá bán thì bot không cần khách lập lại tên sản phẩm nữa và cho ra câu trả lời t ư ơng ứng với sản phẩm đó . Để làm đ ư ợc điều đó phải sử dụng context. Vậy context chính là lưu trữ nội dung của câu đầu tiên. Để đảm bảo các câu sau có thể sử dụng một số thông tin nội dung nói chuyện của câu trước đó để không đi lạc đề . Nếu không dùng context thì trong tình huống trên bạn phải tạo ra các intent và training các câu hỏi đ ơ n nh ư case 1: thành phần bánh mộc là gì , giá bánh mộc là bao nhiêu -> khi khách hỏi trong câu có giá hoặc thành phần và tên sản phầm thì intent này mới đ ư ợc kích hoạt 85

84. Following Intent Following Intent: là những intent con, các intent con này phụ thuộc vào intent cha và chỉ đ ư ợc kích hoạt khi intent cha đã kích hoạt tr ư ớc đó . Ví dụ khi khách đã hỏi về bánh mộc thì bot đã ghi nhớ sản phẩm . Các intent con về thành phần , giá bán sẽ là những gì liên quan đên intent cha( bánh mộc ). Các intent con này gọi là Following Intent. Có thể có nhiều cấp độ intent con. Phân tích cụ thể tình huống 2 có các cấp độ intent như sau : Intent cha để bắt nội dung là bạn hỏi , bạn muốn tư vấn về bánh nào Intent con ( cấp 2) để chờ tư vấn là : bánh mộc , bánh hạt , bánh dinh d ư ỡng đặc biệt trong mỗi loại bánh đều có intent con nữa về thành phần và giá bán ( cấp 3) 86

85. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Theo mô hình này thì Intent cha sẽ bắt tình hình câu hỏi chung . Intent cấp 2 sẽ lọc ra dòng sản phẩm khách muốn hỏi . Intent cấp 3 sẽ lọc ra yêu cầu của khách đối với sản phẩm đã chọn ở Intent cấp 2 87

86. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Bước 1: Tạo các bộ từ khóa liên quan 88

87. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Bộ từ khóa về Tư vấn 89

88. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Bộ từ khóa về Tên sản phẩm 90

89. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Bộ từ khóa về Thành phần 91

90. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Bộ từ khóa về Giá bán 92

91. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Bước 2: Tạo các cấp độ Intent Intent đầu tiên (Intent cấp 1-Intent cha) 93

92. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau, câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc. 94

93. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . 2. Tiếp tục chọn custom và đổi tên cho phù hợp 1. Click vào đâ y Tạo Intent cấp 2 3. tạo 3 intent cho 3 sản phẩm 95

94. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Training cho từng intent cấp 2 Tập hợp các câu trả lời của khách 96

95. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Responses của intent cấp 2 sẽ gợi ý để định h ư ớng khách hàng hỏi tiếp theo kịch bản để kích hoạt intent cấp 3 97

96. Case 2: Khách hàng hỏi những câu hỏi liên quan nhau , câu sau có tính kế thừa dữ liệu của câu tr ư ớc . Tiếp tục tạo intent cấp 3 và training 98

97. Kết quả các cấp độ intent cần tạo trong tình huống 2 99

98. Thử nghiệm BOT trực tiếp trên Dialogflow Thử nghiệm BOT với các tình huống rời rạc Thử nghiệm BOT với tình huống có tính kế thừa thông tin 100

99. Phần 4: Kết nối Chatbot

100. Nội dung 1. Kết nối Chatbot với GG site 2. Kết nối Chatbot với website 3. Kết nối Chatbot với facebook 102

101. 1. KẾT NỐI BOT VỚI GG SITE

102. Nội dung 1. Tạo Bot trong Dialogflow 2. Tạo site trên google site 3. Kết nối Chú ý : Dùng cùng một tài khoản gmail để tạo BOT và Site 104

103. 1. Tạo BOT Giả sử tạo Bot có tên BOTBANHMY 105

104. 2. Tạo site Truy cập vào https://sites.google.com/ để tạo site 106

105. 3. Kết nối Tại Bot của Dialogflow : Chọn Integrations/ Webdemo Copy lại đường link 107

106. 3. Kết nối Vào site để biên tập lại Chọn 108

107. Nhúng đường link CHỌN 109

108. Xuất bản web Xuất bản lại trang web với tất cả những thay đổi mới 110

109. Thử nghiệm BOT Link google site để thử nghiệm ... 111

110. BOT Thử nghiệm BOT trên google site

111. KHÁCH 1 KHÁCH 2 Thử nghiệm BOT trên google site

112. 2. KẾT NỐI BOT VỚI WEBSITE

113. Kết nối BOT với Website Từ Dialogflow/ Intergration/ Dialogflow Messenger 115

114. Kết nối BOT với website Copy đoạn mã lệnh thả vào mã nguồn của website 116

115. Kết nối BOT với website Thử nghiệm BOT trên website 117

116. 3. KẾT NỐI BOT VỚI FACEBOOK

117. Kết nối BOT với Facebook Phương án 1: Kết nối trực tiếp Cần Thẻ visa hoặc mastercard Chờ phê duyệt từ FB Phương án 2: Kết nối gián tiếp Chatfuel (Manychat) Janis 119

118. Quy trình kết nối gián tiếp BOT DIALOGFLOW JANIS CHATFUEL FANPAGE Bước 1 Bước 2 Bước 3 MANYCHAT 120

119. Nội dung thực hiện 1. Tạo Facebook 2. Tạo Bot trên Dialogflow 3 . Kết nối Bot ( của Dialogflow ) với Chatfuel qua Janis ( https:// www.janis.ai / ) 4. Tạo Bot mới trên ChatFuel ( https:// dashboard.chatfuel.com /bots ) 5. Kết nối Bot ( Chatfuel ) với Messenger Facebook Lưu ý: tất cả các công việc trên nên thực hiện trên một tài khoản gmail 121

120. 1. Tạo Fanpage 122

121. 2. Tạo Bot trên Diaglogflow Giả sử Bot có tên là BOTBANHMY 123

122. 3. Kết nối qua Janis Bước 1: Truy cập vào trang https:// www.janis.ai /dashboard/ Bước 2: Chọn Bot vừa tạo trên Dialogflow Bước 2.1 Bước 2.2 124

123. 3. Kết nối qua Janis ( tt ) Bước 3: Chọn Bot cần đưa vào Janis Bước 3.1 Bước 3.2 Chọn Yes 125

124. 3. Kết nối qua Janis (tt) Bước 4: Chọn tích hợp với Chatfuel Bước 4.1 126

125. 3. Kết nối qua Janis (tt) Bước 4: Chọn tích hợp với Chatfuel ( tt ) Bước 4.2 127

126. 3. Kết nối qua Janis (tt) Bước 4: Chọn tích hợp với Chatfuel ( tt ) Bước 4.3 128

127. 3. Kết nối qua Janis (tt) Bước 4: Chọn tích hợp với Chatfuel ( tt ) Bước 4.4 129

128. 3. Kết nối qua Janis (tt) Bước 4: Chọn tích hợp với Chatfuel ( tt ) Bước 4.5: Copy đường link mà Janis đã tạo ra để chuẩn bị sử dụng cho việc kết nối sau này với Chatfuel 130

129. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel Vào trang Chatfuel.com với tài khoản facebook (đã thực hiện ở các bước trước) 131

130. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel (tt) Truy cập với tài khoản facebook cá nhân 132

131. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel (tt) Tạo Bot mới (Blank Bot) Bước 5.1 Bước 5.2 133

132. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Chọn fanpage cần kết nối ( đã tạo từ trước ) Bước 5.3 134

133. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Vào Automate để thiết lập các tham số cho Bot “Blank Bot 7” Bước 5.4 135

134. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Tại Welcome Message : Có thể sửa lại lời chào đầu tiên với khách hàng Bước 5.5 136

135. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Tạo 1 Block mới có tên Janis Bước 5.6 Bước 5.7: Đặt tên cho Block này Janis 137

136. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Tại Default Answer : hãy gõ “ câu từ / ký hiệu phù hợp ” ( để chuyển tiếp đến phần trả lời của Dialogflow ” Bước 5.7: Gõ ... 138

137. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel (tt) Có thể thêm ký hiệu chờ Typing ... cho BOT 139

138. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Click vào More để chọn Save User Input Bước 5.8 Bước 5.9 140

139. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Điền tham số user input vào Save Answer to Attribute Bước 5.10 141

140. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Chọn tiếp thẻ Redirect to Block và chọn Block có tên Janis ( đã tạo lúc trước ) Bước 5.11 Bước 5.12 142

141. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Vào lại Block có tên Janis : để thiết lập các tham số cho Block này Bước 5.13 Bước 5.14: Vào More chọn JSON API 143

142. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Thiết lập tham số POST và đường link URL ( đã có tại bước 4.5) Bước 5.15 144

143. 4. Tạo Bot mới trên Chatfuel ( tt ) Click vào Test the Request đến khi xuất hiện tham số 200 OK Bước 5.16 145

144. 5. Kết nối Bot ( Chatfuel ) với Msg Facebook Vào lại trang Fanpage , click vào “ Thêm nút ” Bước 6.1 146

145. 5. Kết nối Bot ( Chatfuel ) với Msg Facebook ( tt ) Chọn mục “ Gửi tin nhắn ” Bước 6.2 147

146. 5. Kết nối Bot ( Chatfuel ) với Msg Facebook ( tt ) Chọn tiếp “ Hoàn tất ” Bước 6.3 148

147. 6. Test kết nối Thử nghiệm BOT trên Fanpage ... 149

148. Thực hành và thảo luận 150