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

Trong bối cảnh chatbot AI ngày càng phát triển và trở thành trụ cột trong lĩnh vực tương tác khách hàng, câu hỏi đặt ra không chỉ là “Doanh nghiệp có chatbot không?” mà là “Chatbot của doanh nghiệp hoạt động hiệu quả đến đâu?”. Việc đánh giá chất lượng chatbot là then chốt, nhưng chính các phương pháp đánh giá cũng đang phát triển. Liệu những kỹ thuật truyền thống, vốn quen thuộc, có còn đủ sức đo lường những chatbot tinh vi ngày nay? Hay đã đến lúc chuyển sang các phương pháp hiện đại để nắm bắt đầy đủ tiềm năng và hạn chế của chúng? Bài viết này sẽ đặt lên bàn cân hai trường phái đánh giá này, phân tích ưu nhược điểm để giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn phương pháp đánh giá chatbot AI phù hợp.

Phương pháp đánh giá truyền thống

Khảo sát người dùng

Phương pháp khảo sát thu thập phản hồi từ người dùng thông qua bảng câu hỏi hoặc phỏng vấn để đánh giá hiệu suất của chatbot.​ Hiện nay, đây vẫn là một trong những phương pháp phổ biến và được sử dụng rất nhiều trong việc đánh giá hiệu quả của chatbot. Ưu điểm của phương pháp này là dễ triển khai, cũng như thu thập được thông tin trực tiếp từ người dùng, giúp hiểu rõ cảm nhận và mong đợi của khách hàng. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có hạn chế vì phụ thuộc nhiều vào sự chủ quan của đối tượng được khảo sát, vậy nên sẽ khó tổng hợp và ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn.

Một ví dụ thực tế cho phương pháp này là công cụ tích hợp khảo sát trong kịch bản chatbot, cung cấp bởi nền tảng FPT.AI. Công cụ này cho phép thu thập đánh giá theo thang điểm 1–5 sao và phản hồi chi tiết từ người dùng. Dữ liệu được tổng hợp và hiển thị trực quan trên hệ thống quản trị, hỗ trợ phân tích và cải thiện chất lượng chatbot.

Kiểm thử nội bộ

Đây là phương pháp sử dụng đội ngũ chuyên gia để kiểm tra và đánh giá chatbot trước khi triển khai giúp phát hiện lỗi kỹ thuật và cải thiện chức năng, nhằm hạn chế các phản hồi tiêu cực hoặc gián đoạn trong thời gian đầu triển khai ứng dụng chatbot. Thông thường, quy trình kiểm thử nội bộ bao gồm tạo danh sách kiểm tra các chức năng, thử nghiệm các tình huống tiêu cực và đánh giá các chỉ số hiệu suất như thời gian phản hồi và độ chính xác của chatbot. Hạn chế của phương pháp này là không thể thu thập và phản ánh đầy đủ trải nghiệm thực tế của đa dạng người dùng, do hạn chế số lượng từ đội ngũ chuyên gia kiểm thử.

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

Phân tích kịch bản tĩnh

Phương pháp này tập trung đánh giá chatbot dựa trên các kịch bản định sẵn để kiểm tra phản hồi, giúp đảm bảo tính nhất quán và logic trong phản hồi của chatbot. Tuy nhiên, việc sử dụng các kịch bản quen thuộc thường không linh hoạt trong thực tế, điều này sẽ khiến chatbot khó thích ứng và đưa ra được các câu trả lời cũng như phương án giải quyết phù hợp với các tình huống nằm ngoài kịch bản đào tạo.

Phương pháp tiếp cận hiện đại trong đánh giá chatbot AI

Đánh giá phản hồi bằng AI (AI-based evaluation)

Phương pháp này sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động đánh giá phản hồi của chatbot dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, tính phù hợp và ngữ cảnh. Việc ứng dụng AI trong phương pháp đánh giá giúp tăng tốc độ đánh giá cũng như giảm chi phí so với các phương pháp truyền thống. Không chỉ vậy, phương pháp này mang lại khả năng mở rộng cho phân tích dữ liệu lớn và đa dạng hơn.

Một nghiên cứu về so sánh khả năng đánh giá chatbot bởi AI và con người trong lĩnh vực y học cũng đã chứng minh hiệu quả vượt trội của việc sử dụng AI, trong đó kết quả đánh giá phản hồi của chatbot giáo dục bệnh nhân do AI thực hiện gần như giống hệt với đánh giá của chuyên gia con người, chỉ có sự khác biệt rất nhỏ. Tương tự, đối với chatbot sàng lọc, kết quả đánh giá giữa AI và con người cũng cho thấy sự tương đồng cao. Phân tích thống kê đã xác nhận rằng phương pháp đánh giá bằng AI đạt độ tin cậy và chính xác cao, chứng minh hiệu quả của nó.

>> Có thể bạn quan tâm: 7 lỗi phổ biến trong chatbot AI và cách khắc phục

Phân tích cảm xúc người dùng

Phân tích cảm xúc trong phản hồi của người dùng để đánh giá mức độ hài lòng và trải nghiệm tổng thể cũng là một trong những phương pháp mới trong việc đánh giá hiệu quả phản hồi của chatbot AI. Theo nghiên cứu về việc cải thiện chatbot thông qua phân tích cảm xúc và điều hướng dòng thời gian, việc phân tích cảm xúc giúp điều hướng phản hồi phù hợp, ví dụ như chuyển tiếp cuộc trò chuyện đến nhân viên hỗ trợ trong tình huống nhạy cảm, hoặc chuyển hướng sang nhánh kịch bản khác để cung cấp phản hồi phù hợp hơn.

Không chỉ vậy, ứng dụng phương pháp nghiên cứu này cũng chứng minh được hiệu quả khi gia tăng tỷ lệ chấp nhận sử dụng chatbot trong tương tác dịch vụ khách hàng, và làm cho người dùng cảm thấy cuộc trò chuyện trở nên tự nhiên và thân thiện hơn.

Trong khía cạnh cải thiện hiệu quả đánh giá chatbot, phương pháp này cũng giúp phát hiện sớm các vấn đề trong kịch bản chatbot nếu như gặp phải các phản hồi tiêu cực liên tục, từ đó cung cấp dữ liệu cần thiết để đưa ta phương án cải tiến và tối ưu hóa kịch bản chatbot.

Con người trong vòng lặp (HITL) và Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

Phương pháp này kết hợp phản hồi từ con người trong quá trình huấn luyện chatbot để cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Ưu điểm của phương pháp này là tăng cường khả năng học hỏi và thích ứng của chatbot, đảm bảo phản hồi phù hợp hơn với mong đợi của người dùng do có kết hợp yếu tố con người trong quy trình đào tạo và đánh giá.

Một trong những ví dụ tiêu biểu của việc ứng dụng RLHF trong đào tạo và đánh giá ChatGPT, công nghệ này đã chứng minh được hiệu quả khi giúp cải thiện chất lượng phản hồi của mô hình và khiến nó có khả năng nói chuyện “như một con người”. ​ Cũng theo báo cáo của OpenAI, cha đẻ của ChatGPT, việc sử dụng RLHF đã cho thấy những cải thiện đáng kể về hiệu suất AI, với độ chính xác và tính liên quan tăng lên tới 30% trong một số ứng dụng.

>> Xem thêm: Ứng dụng RLHF trong đào tạo chatbot AI

So sánh giữa phương pháp truyền thống và hiện đại

Tiêu chí	Phương pháp truyền thống	Phương pháp hiện đại
Tính linh hoạt	Thấp	Cao
Khả năng mở rộng	Hạn chế	Tốt
Chi phí	Cao	Thấp hơn
Độ chính xác	Phụ thuộc vào con người	Cao hơn nhờ AI
Phản hồi theo thời gian thực	Khó thực hiện	Dễ dàng

Làm thế nào để lựa chọn phương pháp đánh giá phù hợp với chatbot của bạn?

​Việc lựa chọn phương pháp đánh giá chatbot phù hợp đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo hiệu quả vận hành và trải nghiệm người dùng. Để xác định phương pháp đánh giá phù hợp, cần xem xét các tiêu chí sau:

Xác định mục tiêu

• Đánh giá tổng thể: Nếu mục tiêu là đánh giá tổng thể hiệu suất và trải nghiệm người dùng, phương pháp truyền thống như khảo sát và phỏng vấn có thể phù hợp.​
• Đánh giá chi tiết và liên tục: Đối với mục tiêu theo dõi hiệu suất theo thời gian và phát hiện vấn đề nhanh chóng, phương pháp hiện đại như phân tích cảm xúc và học tăng cường từ phản hồi người dùng (RLHF) sẽ hiệu quả hơn.

Đánh giá nguồn lực

• Hạn chế về tài nguyên: Phương pháp hiện đại có thể tự động hóa quá trình đánh giá, giảm thiểu nhu cầu về nhân lực và thời gian.​
• Ngân sách lớn: Có thể kết hợp cả hai phương pháp để đạt được đánh giá toàn diện.

Giai đoạn phát triển của chatbot

• Giai đoạn đầu: Phương pháp truyền thống giúp thu thập phản hồi trực tiếp từ người dùng để điều chỉnh kịch bản.​
• Giai đoạn triển khai và vận hành: Phương pháp hiện đại hỗ trợ theo dõi hiệu suất và cải tiến liên tục.

Độ phức tạp của chatbot

• Chatbot đơn giản: Phương pháp truyền thống có thể đủ để đánh giá hiệu quả.​
• Chatbot phức tạp: Cần kết hợp phương pháp hiện đại để phân tích dữ liệu lớn và phản hồi đa dạng.​

Thay vì chỉ dựa vào một phương pháp duy nhất, việc kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và hiện đại đang trở thành xu hướng tối ưu. Phương pháp truyền thống giúp thu thập phản hồi trực tiếp từ người dùng và kiểm tra kịch bản, trong khi phương pháp hiện đại tận dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu lớn và phản hồi cảm xúc của người dùng. Sự kết hợp này mang lại cái nhìn sâu sắc và toàn diện hơn về hiệu suất của chatbot.

>> Có thể bạn quan tâm: Làm thế nào khi chatbot AI phản hồi không phù hợp?

Giải pháp đánh giá chatbot AI hiệu quả từ BPO.MP

BPO.MP tự hào là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực cung cấp giải pháp chuyển đổi số và dịch vụ BPO tại Việt Nam. Chúng tôi hiện đang áp dụng phương pháp kết hợp giữa truyền thống và hiện đại trong việc đánh giá và triển khai chatbot. Cụ thể:​

• Khảo sát và phân tích nhu cầu người dùng: Trước khi triển khai, BPO.MP thực hiện khảo sát để hiểu rõ nhu cầu và kỳ vọng của người dùng, từ đó xây dựng kịch bản chatbot phù hợp.​
• Kiểm thử nội bộ và phản hồi người dùng: Chatbot được kiểm thử bởi đội ngũ chuyên gia và nhóm người dùng thực tế để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong giao tiếp.​
• Tích hợp công nghệ AI và phân tích cảm xúc: Chúng tôi sử dụng các công nghệ hiện đại để phân tích cảm xúc người dùng trong quá trình tương tác, từ đó điều chỉnh phản hồi của chatbot cho phù hợp với trạng thái cảm xúc của người dùng.​
• Cải tiến liên tục dựa trên phản hồi và dữ liệu: Dựa trên dữ liệu thu thập được và phản hồi từ người dùng, BPO.MP liên tục cập nhật và cải tiến chatbot để nâng cao trải nghiệm người dùng.​

Phương pháp kết hợp này giúp chúng tôi đảm bảo chatbot hoạt động hiệu quả, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng và thích ứng nhanh chóng với các thay đổi trong môi trường kinh doanh. Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn giải pháp hiệu quả nhất cho chatbot của doanh nghiệp!