Lợi nhuận:
- Khả năng quản lý các câu hỏi thường gặp, luồng hàng hóa/trả lại và quy tắc giai điệu với chatbot được hỗ trợ trí tuệ nhân tạo và trả lời bản nháp
- Khả năng đặt ngưỡng báo cáo của con người và tạo phản hồi dựa trên cơ sở kiến thức
- Chatbot có thể nhìn thấy các rủi ro về thông tin sai lệch, lời hứa sai và vi phạm quyền riêng tư, đồng thời đảm bảo mọi phản hồi của khách hàng đều có thể kiểm tra được.
Trong một cửa hàng thương mại điện tử, dịch vụ khách hàng là sự tiếp nối của việc bán hàng. "Hàng hóa của tôi ở đâu?", "Làm thế nào để hoàn trả?", "Sản phẩm này có vừa với kích cỡ của tôi không?", "Khi nào tiền của tôi sẽ được hoàn lại?" Hầu hết những câu hỏi như thế này đều lặp đi lặp lại và xuất hiện hàng trăm lần mỗi ngày. Dưới tải trọng này, nhóm sẽ mệt mỏi, thời gian phản hồi tăng lên và sự hài lòng của khách hàng giảm đi. Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động ở đây dưới hai hình thức: dưới dạng chatbot nói chuyện trực tiếp với khách hàng (trợ lý trò chuyện tự động) hoặc dưới dạng trợ lý đề xuất phản hồi dự thảo cho nhóm. Trong cả hai trường hợp, nguyên tắc vàng là như nhau: trách nhiệm đối với mọi phản hồi của khách hàng thuộc về cửa hàng; Ngay cả thông tin mà chatbot “bịa đặt” cũng ràng buộc bạn. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thiết lập chatbot một cách an toàn, chính xác và phù hợp với tiếng nói thương hiệu.
Hai điều khoản. Cơ sở kiến thức là tập hợp thông tin cập nhật mà bạn phê duyệt để chatbot đưa ra câu trả lời dựa trên đó: thời gian vận chuyển, chính sách hoàn trả, câu hỏi thường gặp, câu hỏi thường gặp về sản phẩm. Leo thang là việc chuyển giao một tình huống rủi ro mà chatbot không thể giải quyết cho con người. Một chatbot tốt sẽ bám sát nền tảng kiến thức của nó và chuyển nó đến con người một cách kịp thời.
Cấu trúc đúng của chatbot
Một chatbot dịch vụ khách hàng an toàn bao gồm ba lớp.
1) Câu trả lời dựa trên cơ sở kiến thức. Chatbot sẽ tạo ra câu trả lời cho các câu hỏi từ các tài liệu cập nhật mà bạn phê duyệt chứ không phải từ “kiến thức chung” của chính nó. Cách kỹ thuật để thực hiện điều này được gọi là phương pháp tiếp cận RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất): trước tiên, mô hình tìm thấy phần có liên quan từ cơ sở kiến thức của bạn, sau đó viết phản hồi chỉ dựa trên đó. Như vậy, những thông tin như “hoàn tiền trong 14 ngày” không phải là bịa đặt mà xuất phát từ chính sách thực tế.
2) Quy tắc về phạm vi và mức độ leo thang. Những gì chatbot có thể và không thể trả lời đều được xác định rõ ràng. Các tình huống như đàm phán giá cả, khiếu nại, sản phẩm bị hư hỏng, vấn đề thanh toán, đe dọa pháp lý nên được giao cho con người. Chatbot có thể nói "Tôi không biết" và ủy thác nó; Chatbot nguy hiểm nhất là chatbot tự tin trả lời những gì nó không biết.
3) Giọng điệu và tiếng nói thương hiệu. Chatbot nên nói với giọng nói của cửa hàng: kiên nhẫn, tôn trọng, rõ ràng. Đối với khách hàng đang tức giận, không phòng thủ mà bình tĩnh; Câu trả lời cho câu hỏi kỹ thuật phải đơn giản, không phức tạp.
Bảng sau đây cho biết chủ đề nào sẽ được đề cập và cách thức giải quyết:
Chủ đề
Chatbot làm gì?
Kết luận
theo dõi hàng hóa
Cơ sở kiến thức + trạng thái đơn hàng
trả lời tự động
Chính sách hoàn trả
Đọc từ cơ sở kiến thức
trả lời tự động
Thông tin sản phẩm
Đọc từ câu hỏi thường gặp về sản phẩm
trả lời tự động
Vấn đề thanh toán/hoàn tiền
Cung cấp thông tin, sau đó ủy quyền
leo thang
Phàn nàn/tức giận
Bình tĩnh, chuyển giao
Leo thang (con người)
Đe dọa pháp lý / báo chí
Chuyển giao, lưu giữ hồ sơ
Quản trị viên
Quản lý giọng điệu và khách hàng tức giận
Thời điểm khó khăn nhất trong dịch vụ khách hàng là khách hàng đang tức giận. AI là một trợ thủ đắc lực trong việc xoa dịu khoảnh khắc này vì nó không mất kiên nhẫn và không trở nên phòng thủ. Một chatbot/trợ lý dự thảo có uy tín trước tiên sẽ nhận ra cảm xúc (“Tôi thực sự xin lỗi vì sự chậm trễ mà bạn đang gặp phải”), sau đó đưa ra giải pháp cụ thể (“Tôi đã kiểm tra đơn hàng của bạn, hôm nay nó sẽ được chuyển đi; chúng tôi có thể hoàn lại phí vận chuyển nếu bạn muốn”). Điều quan trọng là không đưa ra những lời hứa suông: nếu chatbot đưa ra một lời hứa mà nó không thể kiểm soát được, chẳng hạn như “ngày mai giao hàng”, lời hứa này sẽ ràng buộc cửa hàng và nếu không giữ được thì niềm tin sẽ sụp đổ hoàn toàn.
Mẹo: Hãy nói rõ với chatbot của bạn rằng "không bao giờ đưa ra những lời hứa mà bạn không thể giữ được". Hãy để nó chỉ cho bạn biết những thông tin mà nó xác nhận từ hệ thống, chẳng hạn như ngày giao hàng, thời gian hoàn tiền, lượng hàng tồn kho, v.v.; Nếu anh ấy không thể xác nhận, hãy để anh ấy nói "chúng tôi sẽ kiểm tra và liên hệ lại với bạn" rồi giao lại.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Chatbot system instruction (installation):
Vai trò của bạn: trợ lý dịch vụ khách hàng của [thương hiệu]. Giọng điệu: kiên nhẫn, tôn trọng, đơn giản, thân thiện. Chỉ phản hồi dựa trên nền tảng kiến thức sau: [chính sách hoàn trả, thời gian vận chuyển, Câu hỏi thường gặp...]. QUY TẮC: - Không bịa đặt bất kỳ thông tin nào không có trong nền tảng kiến thức của bạn. Nói "chúng tôi sẽ kiểm tra và liên hệ lại với bạn" và chuyển nó. - Chỉ cho biết những gì đã được xác nhận trên hệ thống về các vấn đề như ngày giao hàng, thời gian hoàn tiền. - Nếu có khiếu nại, vấn đề thanh toán, thiệt hại hoặc vấn đề pháp lý, hãy chuyển nó cho con người. - Không yêu cầu và lặp lại dữ liệu cá nhân của khách hàng một cách không cần thiết.
2) Dự thảo phản hồi (dành cho đội):
Tin nhắn của khách hàng: [tin nhắn]. Bối cảnh đặt hàng (ẩn danh): [trạng thái, ví dụ: "trong quá trình vận chuyển, chậm trễ 2 ngày". Tiếng nói thương hiệu: kiên nhẫn, hướng đến giải pháp. Nhiệm vụ: soạn thảo 2 câu trả lời thay thế: một câu ngắn gọn, một câu giải thích. Đừng hứa suông; chỉ cần sử dụng bối cảnh nhất định.
3) Khách hàng tức giận làm dịu đi:
Khách hàng đang rất tức giận. Tin nhắn: [tin nhắn]. Tình huống thực tế: [ngữ cảnh]. Nhiệm vụ: đầu tiên hãy đón nhận cảm giác một cách chân thành, sau đó đưa ra giải pháp cụ thể và thực tế. Quy tắc: không phòng thủ, không đổ lỗi, không hứa những gì bạn không thể kiểm soát.
4) Tạo câu hỏi thường gặp (làm giàu cơ sở kiến thức):
Nhóm 15 chủ đề phổ biến nhất từ các câu hỏi thực tế của khách hàng bên dưới. Câu hỏi: [danh sách]. Nhiệm vụ: đối với mỗi chủ đề, hãy soạn thảo một câu trả lời Câu hỏi thường gặp ngắn gọn dựa trên chính sách của cửa hàng. Đánh dấu vào [YÊU CẦU PHÊ DUYỆT] ở những chỗ không thuộc chính sách hoặc chỗ bạn không chắc chắn.
Quyền riêng tư và bảo mật
Trong khi nói chuyện với khách hàng, chatbot sẽ tiếp xúc với dữ liệu cá nhân: tên, mã đơn hàng, địa chỉ, đôi khi là câu hỏi thanh toán. Ba quy tắc. Yêu cầu dữ liệu không cần thiết: chatbot nên yêu cầu thông tin tối thiểu cần thiết để xác minh danh tính, nhưng không được yêu cầu nhiều hơn. Rò rỉ dữ liệu: thỏa thuận xử lý dữ liệu và tuân thủ KVKK/GDPR là điều cần thiết trong quá trình cài đặt chuyển dữ liệu khách hàng sang các công cụ của bên thứ ba. Xác thực: trước khi chia sẻ thông tin tài khoản/đơn hàng, chatbot phải xác minh một cách an toàn rằng người kia thực sự là chủ tài khoản; Nếu không, kẻ lừa đảo có thể rò rỉ thông tin đặt hàng của người khác từ chatbot.
Thận trọng: Việc chatbot "hữu ích" có thể trở thành lỗ hổng bảo mật. Việc cung cấp thông tin như "đơn đặt hàng của bạn sẽ được gửi đến địa chỉ này" mà không cần xác minh sẽ mở ra cơ hội cho các cuộc tấn công lừa đảo qua mạng xã hội. Việc xác thực trước thông tin nhạy cảm là bắt buộc.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Giảm tải. Một cửa hàng nhận thấy rằng 60% tin nhắn đến là "lô hàng của tôi ở đâu" và "làm thế nào để trả lại". Một chatbot dựa trên kiến thức sẽ tự động trả lời hai chủ đề này; Nhóm tập trung vào vấn đề phức tạp 40% còn lại. Thời gian phản hồi trung bình giảm từ vài giờ xuống còn vài phút và mức độ hài lòng tăng lên.
Trường hợp 2 - Chính sách bịa đặt. Một chatbot không được kết nối với cơ sở tri thức đã nói "30 ngày" từ thông tin chung của nó khi được hỏi "thời gian quay lại của bạn là bao nhiêu ngày?" trong khi chính sách của cửa hàng là 14 ngày. Tranh chấp nảy sinh khi khách hàng yêu cầu hoàn tiền vào ngày thứ 20. Bài học: chatbot phải kết nối với chính sách thực tế, được phê duyệt.
Trường hợp 3 - Kỹ thuật xã hội. Một người đã viết số đơn đặt hàng của người khác vào chatbot và nói: "Bạn có thể xác nhận địa chỉ của tôi không?" Địa chỉ chatbot không được xác thực cho biết; đó là một sự vi phạm bí mật. Trong bản sửa lỗi, việc xác minh trước khi thông tin nhạy cảm được thực hiện bắt buộc.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Xây dựng một chatbot cung cấp câu trả lời tốt cho câu hỏi của khách hàng.
Không có nguồn thông tin, giọng điệu, leo thang và quy tắc bảo mật, chatbot sẽ bịa đặt, đưa ra những lời hứa suông, rò rỉ dữ liệu.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: Trợ lý dịch vụ khách hàng của cửa hàng NarBahçe. Giọng điệu: thân thiện, kiên nhẫn, rõ ràng. Chỉ đưa ra câu trả lời dựa trên cơ sở kiến thức này: [trả lại 14 ngày, vận chuyển 1-3 ngày làm việc, Câu hỏi thường gặp...]. Quy tắc: bù đắp những gì không có trong cơ sở kiến thức, nói "chúng tôi sẽ kiểm tra và lấy lại" và ủy quyền; Chỉ cho chúng tôi biết những gì được xác nhận trong hệ thống về ngày giao hàng và thời gian hoàn tiền; Ủy quyền khiếu nại/thanh toán/thiệt hại/vấn đề pháp lý cho con người; xác minh danh tính trước thông tin nhạy cảm; yêu cầu dữ liệu cá nhân không cần thiết.
Những lỗi thường gặp
- Không kết nối với nền tảng kiến thức. Chatbot tạo ra chính sách và kết nối bạn với một lời hứa sai lầm.
- Không đặt quy tắc leo thang. Chatbot trả lời những gì nó không biết là nguy hiểm nhất.
- Đưa ra những lời hứa suông. Những lời hứa giao/trả lại không được kiểm soát sẽ hủy hoại lòng tin.
- Bỏ qua xác thực. Việc đưa ra thông tin nhạy cảm sẽ mở ra cánh cửa cho kỹ nghệ xã hội.
- Yêu cầu/lưu trữ dữ liệu cá nhân không cần thiết. Nguy cơ vi phạm KVKK/GDPR.
- Bỏ qua tiếng nói thương hiệu. Giọng điệu robot hoặc phòng thủ sẽ khiến khách hàng bỏ đi.
Tóm lại
Chatbot dịch vụ khách hàng tập trung nhóm vào các vấn đề phức tạp bằng cách trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại một cách nhanh chóng và nhất quán. Nhưng có ba điều kiện để nó được an toàn: đưa ra câu trả lời dựa trên nền tảng kiến thức đã được phê duyệt (chính sách thực tế thay vì bịa đặt), chuyển các tình huống ngoài phạm vi và rủi ro sang con người (leo thang), lên tiếng bằng tiếng nói thương hiệu và không có những lời hứa suông. Không thu thập dữ liệu cá nhân không cần thiết, xác minh danh tính trước các thông tin nhạy cảm. Mọi phản hồi dành cho khách hàng đều ràng buộc bạn; Ngay cả khi chatbot bịa ra thì đó cũng là trách nhiệm của bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Truy xuất 100 tin nhắn khách hàng gần đây nhất của bạn (ẩn danh); Loại bỏ 10 chủ đề phổ biến nhất. Tách biệt những thứ có thể trả lời tự động và những thứ cần giao cho con người. Write a setup script that includes knowledge base, tone, escalation, and privacy rules with the "Chatbot system instruction" template. Sau đó, tạo phản hồi cho tin nhắn tức giận của khách hàng bằng mẫu “Khách hàng tức giận dịu đi” và theo dõi nó để phát hiện những lời hứa sai lầm và tính bảo mật.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã liên kết các phản hồi của chatbot với cơ sở kiến thức cập nhật và đã được xác thực.
- [ ] Tôi đã xác định quy tắc báo cáo cho các vấn đề ngoài phạm vi và rủi ro.
- [ ] Tôi đã nói rõ rằng “đừng hứa điều gì mà bạn không thể giữ được”.
- [ ] Tôi đã yêu cầu xác thực trước thông tin nhạy cảm.
- [ ] Tôi đã ngăn chặn việc thu thập và lưu trữ dữ liệu cá nhân không cần thiết.
- [ ] Tôi đã điều chỉnh chatbot phù hợp với giọng nói của thương hiệu và thử nghiệm các kịch bản tức giận.