7 lỗi phổ biến trong chatbot AI và cách khắc phục

Chắc hẳn bất kì ai trong chúng ta cũng từng ít nhất một lần “nổi cáu” vì một chatbot AI không hiểu ý, trả lời vòng vo hoặc đơn giản là đưa ra câu trả lời… vô dụng. Mặc dù là công cụ đầy hứa hẹn trong tương tác khách hàng và tự động hóa, chatbot rất dễ mắc phải những lỗi cơ bản có thể phá hỏng hoàn toàn trải nghiệm người dùng và gây tổn hại cho hình ảnh thương hiệu. Vậy những “cạm bẫy” nào đang chờ đợi các chatbot AI, và làm sao để chúng ta có thể phát hiện sớm và “vá lỗi” kịp thời? Bài viết này sẽ đi sâu vào các lỗi phổ biến nhất của chatbot AI và cung cấp những giải pháp thiết thực để khắc phục nó.

Các lỗi phổ biến trong chatbot AI

Trả lời sai hoặc ngoài ngữ cảnh

Một trong những lỗi phổ biến nhất của chatbot AI là đưa ra câu trả lời không chính xác hoặc không phù hợp với ngữ cảnh của cuộc trò chuyện. Điều này thường xảy ra khi hạn chế trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khiến chatbot không thể hiểu đúng ý định của người dùng; hoặc không có đủ dữ liệu huấn luyện để xử lý các tình huống mới, nằm ngoài kịch bản đào tạo. Hậu quả là người dùng có thể nhận được thông tin sai lệch, dẫn đến mất niềm tin vào hệ thống và gây ra ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm của người dùng.

Ví dụ, khi người dùng hỏi về công dụng của một sản phẩm trên trang thương mại điện tử, chatbot lại cung cấp câu trả lời liên quan đến giá hoặc số lượng hàng tồn kho của sản phẩm đó.

Thiếu mạch lạc và logic

Chatbot thường gặp khó khăn trong việc duy trì sự mạch lạc và logic trong một cuộc trò chuyện, đặc biệt là khi phải xử lý các cuộc hội thoại dài hoặc phức tạp. Nguyên nhân có thể do chatbot không được thiết lập để lưu giữ trạng thái hội thoại hoặc không bám sát ngữ cảnh một cách hiệu quả. Điều này dẫn đến các câu trả lời của chatbot trở nên rời rạc, thiếu kết nối và không liên quan, khiến người dùng cảm thấy khó hiểu, giảm hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề của khách hàng.

Phản hồi thiên vị hoặc không phù hợp

Phản hồi một cách thiên vị hoặc không phù hợp cũng là một trong những lỗi phổ biến của chatbot AI. Nếu dữ liệu huấn luyện chứa thành kiến hoặc thông tin không chính xác, điều này có thể dẫn đến việc chatbot đưa ra các câu trả lời gây xúc phạm hoặc không đúng đắn, gây ảnh hưởng đến hình ảnh và uy tín của doanh nghiệp.

Ví dụ, một chatbot có thể sử dụng ngôn từ không phù hợp hoặc đưa ra thông tin về một công đồng hay nhóm người cụ thể nếu không được kiểm soát và lọc nội dung phản hồi một cách cẩn thận. Không chỉ vậy, các phản hồi này thậm chí còn có thể dẫn đến các phản hồi pháp lý nếu sự sai lệch được cung cấp quá nghiêm trọng hoặc gây ảnh hưởng đến uy tín của một pháp nhân cụ thể.

Thiết kế trải nghiệm người dùng kém

Một thiết kế trải nghiệm người dùng kém có thể khiến chatbot trở nên khó sử dụng và không hiệu quả. Điều này bao gồm giao diện không thân thiện, điều hướng phức tạp hoặc thiếu hướng dẫn rõ ràng. Ngoài ra, thiếu cá nhân hóa trong tương tác cũng khiến người dùng cảm thấy không được quan tâm. Hậu quả là người dùng dễ bị nhầm lẫn hoặc bỏ cuộc giữa chừng, giảm tỷ lệ giữ chân và sự hài lòng của khách hàng.​

Thiếu mục tiêu và chiến lược rõ ràng

Việc triển khai chatbot mà không xác định rõ mục tiêu cụ thể hoặc không tích hợp vào chiến lược kinh doanh tổng thể có thể dẫn đến hoạt động không hiệu quả. Chatbot có thể trở nên vô định hướng, không đáp ứng được nhu cầu của người dùng và lãng phí tài nguyên. Ví dụ, một chatbot được triển khai chỉ để theo xu hướng mà không có kế hoạch sử dụng cụ thể sẽ không mang lại giá trị thực sự cho doanh nghiệp.​

Không cập nhật và đào tạo thường xuyên

Chatbot cần được cập nhật kiến thức và dữ liệu mới thường xuyên để duy trì hiệu quả hoạt động. Thiếu cơ chế học hỏi từ phản hồi của người dùng có thể khiến chatbot cung cấp thông tin lỗi thời hoặc không chính xác, giảm độ tin cậy và hiệu quả trong việc hỗ trợ người dùng. Ví dụ, một chatbot không nhận biết các thay đổi trong chính sách hoặc sản phẩm mới của công ty sẽ không thể cung cấp thông tin chính xác cho khách hàng.​

Thiếu khả năng xử lý lỗi và chuyển tiếp

Chatbot cần có cơ chế xử lý khi không hiểu hoặc không thể trả lời câu hỏi của người dùng. Thiếu khả năng chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ khi cần thiết có thể khiến người dùng cảm thấy bị mắc kẹt và không được hỗ trợ đầy đủ. Điều này làm tăng khả năng mất khách hàng và ảnh hưởng đến danh tiếng thương hiệu. Ví dụ, một chatbot không cung cấp tùy chọn “nói chuyện với nhân viên” khi không thể giải quyết vấn đề của người dùng sẽ gây ra trải nghiệm không tốt.

>> Có thể bạn quan tâm: Các tiêu chí đánh giá chất lượng chatbot AI

Phát hiện lỗi phổ biến trong chatbot thông qua đánh giá phản hồi

Phân tích phản hồi người dùng

Phản hồi từ người dùng là nguồn thông tin quý giá để phát hiện các lỗi trong chatbot. Việc thu thập và phân tích các phản hồi này giúp xác định các vấn đề như trả lời sai, thiếu mạch lạc hoặc phản hồi không phù hợp.​ Các phương pháp phân tích phản hồi từ người dùng có thể bao gồm: bảng khảo sát và đánh giá được tích hợp sẵn trong chatbot, áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu để xác định các phản hồi tiêu cực hoặc các chủ đề thường xuyên gây ra lỗi.

Giám sát và ghi log hội thoại

Việc ghi lại các cuộc hội thoại giữa người dùng và chatbot giúp theo dõi và phân tích các lỗi xảy ra trong quá trình tương tác. Quy trình này có thể bao gồm: ghi log chi tiết – lưu trữ toàn bộ nội dung hội thoại để xem xét lại khi cần thiết; phân tích log – sử dụng các công cụ phân tích để phát hiện các mẫu lỗi hoặc các tình huống mà chatbot không xử lý đúng.

Sử dụng công cụ đánh giá tự động

Việc áp dụng các công cụ và mô hình AI giúp doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian nhờ vào quy trình tự động đánh giá chất lượng phản hồi của chatbot.​ Các công cụ này có thể bao gồm: phân tích cảm xúc để đánh giá phản ứng của người dùng đối với các phản hồi của chatbot; kiểm tra phản hồi của chatbot có phù hợp với ngữ cảnh của cuộc hội thoại hay không.

>> Xem thêm: Đánh giá chatbot AI: Phương pháp truyền thống hay hiện đại?

Cách khắc phục lỗi phổ biến trong chatbot AI

Xác định mục tiêu rõ ràng cho chatbot

Trước khi triển khai chatbot, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu cụ thể mà chatbot sẽ phục vụ, chẳng hạn như hỗ trợ khách hàng, tăng doanh số bán hàng hoặc thu thập dữ liệu khách hàng. Việc này giúp định hình chức năng và nội dung của chatbot, đảm bảo nó hoạt động hiệu quả và phù hợp với chiến lược kinh doanh tổng thể.​

Thiết kế trải nghiệm người dùng tối ưu

Một trải nghiệm người dùng tốt bắt đầu từ giao diện thân thiện, dễ sử dụng và phản hồi nhanh chóng. Chatbot cần có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh. Ngoài ra, việc tích hợp các tính năng như gợi ý câu hỏi, nút lựa chọn nhanh và khả năng chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ khi cần thiết sẽ nâng cao trải nghiệm người dùng.​

Đối với các doanh nghiệp hoạt động trên thị trường quốc tế, việc hỗ trợ đa ngôn ngữ là cần thiết. Chatbot cần có khả năng nhận diện và phản hồi bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau để phục vụ khách hàng một cách hiệu quả.​

Đào tạo và cập nhật chatbot thường xuyên

Chatbot cần được đào tạo liên tục với dữ liệu mới để cải thiện khả năng hiểu và phản hồi. Việc cập nhật thường xuyên giúp chatbot thích ứng với các thay đổi trong sản phẩm, dịch vụ và nhu cầu của khách hàng. Sử dụng các công cụ phân tích để theo dõi hiệu suất và xác định các khu vực cần cải thiện là điều cần thiết.​

Cung cấp tùy chọn chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ

Trong những tình huống phức tạp hoặc khi chatbot không thể giải quyết vấn đề, việc cung cấp tùy chọn chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ là rất quan trọng. Điều này đảm bảo khách hàng nhận được sự hỗ trợ kịp thời và tăng cường sự hài lòng của họ đối với dịch vụ.​

Tích hợp phản hồi của người dùng vào quá trình cải tiến

Thu thập và phân tích phản hồi của người dùng giúp xác định các vấn đề và khu vực cần cải thiện trong chatbot. Việc này nên được thực hiện thường xuyên để đảm bảo chatbot luôn đáp ứng nhu cầu và mong đợi của khách hàng.

Ứng dụng Human-in-the-Loop trong đánh giá chatbot AI

​Trong bối cảnh chatbot AI ngày càng trở nên phổ biến, việc đảm bảo chất lượng và hiệu quả của chúng là điều thiết yếu. Một trong những phương pháp tiên tiến để đạt được điều này là áp dụng mô hình “Con người trong vòng lặp” (Human-in-the-Loop – HITL).

Human-in-the-Loop (HITL) trong đánh giá chatbot AI là gì?

Human-in-the-Loop (HITL) là phương pháp kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và sự giám sát của con người trong quá trình huấn luyện và vận hành chatbot. Khi chatbot gặp phải các truy vấn phức tạp hoặc không chắc chắn, nó có thể chuyển tiếp cuộc trò chuyện đến con người để đảm bảo phản hồi chính xác và phù hợp. Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn giúp chatbot học hỏi và cải thiện qua từng tương tác.

>> Có thể bạn quan tâm: Ứng dụng RLHF trong đào tạo chatbot AI

Dịch vụ đánh giá phản hồi chatbot của BPO.MP

BPO.MP là đơn vị tiên phong tại Việt Nam trong việc cung cấp dịch vụ đánh giá và tối ưu hóa chatbot AI. Chúng tôi áp dụng mô hình HITL để đảm bảo rằng mỗi phản hồi của chatbot đều được giám sát và điều chỉnh bởi đội ngũ chuyên gia, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Dịch vụ của chúng tôi bao gồm:

• Thu thập và phân tích phản hồi người dùng: Giúp xác định các điểm mạnh và điểm cần cải thiện của chatbot.​
• Đánh giá toàn diện dựa trên các tiêu chí đã định: Đảm bảo chatbot hoạt động hiệu quả và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.​
• Đề xuất cải tiến dựa trên dữ liệu thực tế: Giúp chatbot thích nghi và phát triển theo nhu cầu của người dùng.​
• Kiểm thử toàn diện trước khi triển khai chính thức: Đảm bảo chatbot hoạt động ổn định và hiệu quả ngay từ đầu.

Việc kết hợp giữa công nghệ AI và sự giám sát của con người thông qua mô hình HITL là chìa khóa để nâng cao chất lượng và hiệu quả của chatbot AI. BPO.MP cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa hệ thống chatbot, mang lại trải nghiệm người dùng tốt nhất và đạt được mục tiêu kinh doanh đề ra.