Nghiên cứu ảnh hưởng của AI Chatbot đến khách hàng môn Phương pháp nghiên cứu khoa học | Trường Đại Học Nha Trang

lOMoAR cPSD| 45474828
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA/VIỆN: KINH TẾ
BÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA AI CHATBOT TRONG VIỆC
CẢI THIỆN TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG TRÊN NỀN TẢNG TRỰC TUYẾN STT
NHÓM SINH VIÊN THỰC HIỆN MSSV 1 Trương Ngọc Ánh 64130098 2 Bùi Vũ Ngọc Ánh 64130090 3 Võ Thị Mỹ Duyên 64130476 4 Phạm Thị Thúy Hiền 64130642 5 Trần Thị Xuân Lan 64131115 Khánh Hòa – 2024 TÓM TẮT
Nghiên cứu này tập trung đánh giá tác động của AI chatbot đến trải nghiệm khách
hàng trên nền tảng trực tuyến, trong bối cảnh thương mại điện tử và các dịch vụ trực
tuyến phát triển mạnh mẽ. Cụ thể, nghiên cứu tìm hiểu vai trò của chatbot trong việc lOMoAR cPSD| 45474828
nâng cao tốc độ phản hồi, cá nhân hóa tương tác và hỗ trợ khách hàng 24/7, từ đó cải
thiện trải nghiệm khách hàng. Đồng thời, các thách thức liên quan đến chatbot như hiểu
sai ngữ cảnh hoặc thiếu cảm xúc cũng được xem xét để đề xuất giải pháp khắc phục.
Ba giả thuyết chính được đặt ra gồm chất lượng dịch vụ vượt trội của AI chatbot là
yếu tố cốt lõi giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng trực tuyến, tính cá nhân hóa trong
tương tác của AI chatbot là chìa khóa thúc đẩy hiệu quả giao tiếp và sự hài lòng của
khách hàng, và hệ thống AI chatbot càng ổn định và tiên tiến, trải nghiệm khách hàng
càng được tối ưu hóa. Phương pháp nghiên cứu bao gồm thiết kế bảng câu hỏi với thang
đo Likert và được thực hiện qua Google Form để thu thập dữ liệu định lượng. Ngoài
ra, dữ liệu thứ cấp từ các nghiên cứu trước đây được phân tích bổ trợ để đảm bảo tính
khách quan và độ tin cậy.
Kết quả của bài nghiên cứu này kỳ vọng xác định các yếu tố ảnh hưởng chính đến
trải nghiệm khách hàng khi sử dụng AI chatbot, đồng thời đề xuất các giải pháp cải tiến
nhằm tối ưu hóa hiệu quả ứng dụng công nghệ này. Từ đó, hỗ trợ doanh nghiệp xây
dựng nâng cao chiến lược kinh doanh sáng tạo, cải thiện trải nghiệm khách hàng và
thích nghi tốt hơn với nhu cầu ngày càng cao của khách hàng trong kỷ nguyên số. MỤC LỤC
TÓM TẮT ............................................................................................................ 1
MỤC LỤC ............................................................................................................ 2
CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU ....................................................................................... 5
1.Tính cấp thiết của đề tài .............................................................................. 5
2. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................... 5
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................. 6
3.1. Đối tượng nghiên cứu ............................................................................................................. 6
3.2. Phạm vi nghiên cứu ................................................................................................................ 6
4. Cơ sở lý thuyết ............................................................................................. 6
5. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................... 6
6. Kết quả và ý nghĩa ...................................................................................... 6
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT & MÔ HÌNH .......................................... 7
2.1 Cở sở lý thuyết ........................................................................................... 7
2.1.1 AI Chatbot ............................................................................................................................. 7
2.1.2 Trải nghiệm khách hàng trong bán lẻ trực tuyến .............................................................. 7
2.2 Tổng quan nghiên cứu .............................................................................. 8
2.3. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu .................................... 11 lOMoAR cPSD| 45474828
2.3.1. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................................... 11
2.3.2. Giả thuyết nghiên cứu ....................................................................................................... 12
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................ 13
3.1 Quy trình nghiên cứu .............................................................................. 13
3.1.1 Xác định vấn đề nghiên cứu ............................................................................................... 13
3.1.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu và giả thuyết .................................................................... 13
3.1.3 Thiết kế công cụ nghiên cứu............................................................................................... 14
3.1.4 Thu thập dữ liệu .................................................................................................................. 14
3.1.5 Kiểm định công cụ đo lường .............................................................................................. 14
3.1.6 Phân tích dữ liệu ................................................................................................................. 14
3.1.7 Thảo luận kết quả và rút ra kết luận ................................................................................ 14
3.1.8 Viết báo cáo và hoàn thiện nghiên cứu ............................................................................. 15
3.2 Xây dựng thang đo .................................................................................. 15
3.2.1 Biến độc lập ......................................................................................................................... 15
a. Hiệu quả dịch vụ ................................................................................. 15
b. Tính cá nhân hóa ................................................................................ 15
c. Hiệu năng hệ thống ............................................................................. 16
3.2.2 Biến phụ thuộc..................................................................................................................... 16
3.3. Bảng câu hỏi ............................................................................................ 18
3.4. Phương pháp thu thập dữ liệu .............................................................. 21
3.5 Phương pháp phân tích dữ liệu.............................................................. 22
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................ 23
4.1 Phân tích thống kê mẫu .......................................................................... 23
4.1.1. Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu ......................................................................... 23
4.1.2. Xác định tổng thể và thiết kế mẫu .................................................................................... 23
4.1.3. Thu thập dữ liệu mẫu ........................................................................................................ 23
4.1.4. Xử lý dữ liệu ....................................................................................................................... 23
4.1.5. Phân tích dữ liệu ................................................................................................................ 24
4.2 Kiểm định thang đo ................................................................................. 24
4.3 Kết quả EFA ............................................................................................ 26
4.3.1 Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc Y-Trải nghiệm khách hàng ...................... 26
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của các biến độc lập X1, X2, X3 ................ 28
4.4 Kết quả hồi quy, tương quan ................................................................. 29
4.4.1 Phân tích hồi quy ................................................................................................................ 29 lOMoAR cPSD| 45474828
a. Bảng ANOVA ...................................................................................... 29
b. Bảng Model Summary ......................................................................... 30
c. Bảng Coefficients ................................................................................ 30
d. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram ................................... 32
e. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot .................................... 33
f. Kiểm định trung bình, độ lệch chuẩn................................................... 33
4.4.2 Kết quả Tương quan ........................................................................................................... 35
4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu ............................................................... 38
4.5.1 Kiểm định độ tin cậy và tính giá trị của dữ liệu ............................................................... 38
4.5.2 Phân tích hồi quy tuyến tính .............................................................................................. 39
4.5.3 Thảo luận kết quả ............................................................................................................... 39
4.5.4 Kết luận tổng quan.............................................................................................................. 40
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN ................................................................................ 40
5.1 Tóm lược kết quả nghiên cứu ................................................................ 40
5.2 Kết luận .................................................................................................... 41
5.3 Hàm ý giám định ..................................................................................... 42
5.3.1 Kiểm tra tính hợp lệ ............................................................................................................ 42
5.3.2 Kiểm tra độ tin cậy ............................................................................................................. 42
5.3.3 Đánh giá ý nghĩa thực tiễn ................................................................................................. 42
5.3.4 Kiểm tra tính khách quan .................................................................................................. 42
5.3.5 So sánh với nghiên cứu trước ............................................................................................. 42
5.3.6 Đề xuất cải tiến .................................................................................................................... 42
5.3.7 Ý nghĩa thực tiễn ................................................................................................................. 43
PHỤ LỤC ........................................................................................................... 43
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................46 lOMoAR cPSD| 45474828
CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU
1.Tính cấp thiết của đề tài
Trong bối cảnh thương mại điện tử và các dịch vụ trực tuyến phát triển mạnh mẽ,
việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng trở thành một yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp
cạnh tranh và thu hút người dùng. Các nghiên cứu cho thấy rằng trải nghiệm khách hàng
tốt không chỉ giúp tăng cường lòng trung thành mà còn cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và
doanh thu tổng thể (Verhoef, P. C., et al. 2009). AI chatbot, với khả năng tương tác tự
động, liên tục và cá nhân hóa, được xem là một giải pháp tiên tiến nhằm nâng cao trải
nghiệm khách hàng trên các nền tảng trực tuyến (Bakkouri, Raki, & Belgnaoui, 2022).
Trước đây, các doanh nghiệp phải phụ thuộc vào nguồn lực con người để cung
cấp dịch vụ khách hàng. Tuy nhiên, điều này gây ra nhiều hạn chế về thời gian, chi phí
và khả năng đáp ứng khối lượng lớn yêu cầu từ khách hàng (Araujo, T. 2018). AI
Chatbot không chỉ giảm bớt gánh nặng này mà còn mang lại lợi ích vượt trội như phản
hồi tức thời, hỗ trợ 24/7, và xử lý đồng thời nhiều yêu cầu cùng lúc. Điều này đặc biệt
quan trọng trong thời đại hiện nay, khi sự kỳ vọng về tốc độ và chất lượng dịch vụ của
người tiêu dùng ngày càng cao (Van Doorn, J., et al.2017).
Bên cạnh đó, AI Chatbot không ngừng học hỏi và cải tiến nhờ các công nghệ như
học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép nâng cao chất lượng giao tiếp và sự tương
tác giống con người hơn (Adamopoulou, E., & Moussiades, L. 2020).
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng và hành vi tiêu dùng trực
tuyến đang thay đổi liên tục, việc khám phá tác động của AI chatbot đối với trải nghiệm
khách hàng trở nên ngày càng quan trọng (Wang, Y., & Goh, J.2021). Nó không chỉ
giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách áp dụng công nghệ này một cách hiệu quả
mà còn góp phần vào việc xây dựng các chiến lược kinh doanh sáng tạo, thích nghi tốt
hơn với nhu cầu ngày càng khắt khe của khách hàng trong kỷ nguyên số (Grewal, D.,
Hulland, J., Kopalle, P. K., & Karahanna, E. 2020).
2. Mục tiêu nghiên cứu
Việc sử dụng AI chatbot trên nền tảng trực tuyến đang trở thành một xu hướng
quan trọng giúp doanh nghiệp nhanh chóng nắm bắt nhu cầu của khách hàng, từ đó phản
hồi kịp thời và hiệu quả, tối ưu hóa dịch vụ cũng như nâng cao sự hài lòng của người
dùng. Nghiên cứu này tập trung đánh giá tác động của khả năng phản hồi nhanh và cá
nhân hóa của AI chatbot đến trải nghiệm khách hàng trên các nền tảng trực tuyến, đồng
thời phân tích lợi ích của việc hỗ trợ 24/7 trong việc gia tăng mức độ hài lòng của người
dùng. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra các thách thức mà AI chatbot đang phải đối lOMoAR cPSD| 45474828
mặt, như hiểu sai ngữ cảnh hoặc thiếu cảm xúc, từ đó đề xuất những giải pháp thiết thực
nhằm cải thiện hiệu quả tương tác và chăm sóc khách hàng. Những kết quả này không
chỉ giúp doanh nghiệp ứng dụng AI chatbot một cách tối ưu mà còn tạo nền tảng vững
chắc để cải thiện chất lượng dịch vụ trong môi trường trực tuyến ngày càng cạnh tranh.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu
AI Chatbot, trải nghiệm khách hàng
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi thời gian: 4 tháng (tháng 9-12/2024)
Phạm vi không gian: Tại Việt Nam 4. Cơ sở lý thuyết
Lý thuyết trải nghiệm khách hàng
Lý thuyết chấp nhận công nghệ
Lý thuyết hành vi người tiêu dùng
5. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu như: khảo sát, thống kê số liệu,
phân tích văn bản, tổng hợp… Trong đó, nhóm nghiên cứu đề tài dự định sẽ sử dụng
phương pháp khảo sát, phân tích tổng hợp nhiều nhất trong quá trình nghiên cứu đề tài.
6. Kết quả và ý nghĩa
Nghiên cứu này đã làm sáng tỏ vai trò quan trọng của chatbot AI trong việc ảnh
hưởng đến trải nghiệm khách hàng trên các nền tảng trực tuyến. Kết quả khảo sát trên
145 người dùng, chủ yếu là học sinh, sinh viên, cho thấy rằng 84,1% đã từng sử dụng
chatbot AI và đánh giá cao tính cá nhân hóa, hiệu quả dịch vụ, và hiệu suất hệ thống của
chúng. Các yếu tố này có mối quan hệ chặt chẽ với trải nghiệm khách hàng, trong đó cá
nhân hóa có tác động mạnh nhất. Nghiên cứu không chỉ khẳng định tầm quan trọng của
chatbot AI trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng, mà còn cung cấp định hướng
cải tiến cho doanh nghiệp trong việc ứng dụng công nghệ này. Kết quả này là nền tảng
để phát triển các giải pháp AI sáng tạo, góp phần thúc đẩy sự hài lòng và tương tác của
khách hàng trong thời đại số hóa. lOMoAR cPSD| 45474828
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT & MÔ HÌNH 2.1 Cở sở lý thuyết 2.1.1 AI Chatbot
Chatbot AI, còn được gọi là "chatterbot", là một tác nhân phần mềm sử dụng trí
tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML). Chatbot
trí tuệ nhân tạo có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và phản hồi qua văn bản hoặc giọng nói
(Lester et al., 2004). Chatbot thực hiện các tác vụ tự động thông qua một bộ thuật toán
được thiết kế để tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên và được cá nhân hóa (Gauvrit,
2017). Không giống như các robot khác, chatbot có khả năng thể hiện cảm xúc, khả năng
sáng tạo và kỹ năng xã hội, giúp việc tương tác với người dùng trở nên dễ dàng và hiệu
quả hơn (Chi, 2023). Trong bối cảnh nghiên cứu, chatbot thường được đánh giá thông
qua ba khía cạnh chính: hiệu quả dịch vụ, tính cá nhân hóa và hiệu suất hệ thống (Bartneck et al., 2009).
2.1.2 Trải nghiệm khách hàng trong bán lẻ trực tuyến
Theo Pine và Gilmore (1999) trải nghiệm khách hàng (CX) là toàn bộ quá trình
khách hàng tương tác với doanh nghiệp, bao gồm cảm xúc, nhận thức và phản hồi trong
suốt hành trình từ khi nhận thức ban đầu đến sau mua hàng. CX ảnh hưởng sâu sắc đến
sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng, được cấu thành bởi các yếu tố như cảm
xúc khách hàng, các điểm chạm (touch points), hành trình khách hàng và sự cá nhân
hóa. Để đạt hiệu quả, CX đòi hỏi sự nhất quán và chất lượng trong tương tác giữa doanh
nghiệp và khách hàng qua nhiều kênh khác nhau. Công nghệ, đặc biệt là AI và chatbot,
đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm này. Việc đo lường CX thông
qua phản hồi và các chỉ số cụ thể giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ hiệu quả hơn. Trải
nghiệm khách hàng được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như thương mại điện tử,
nơi dịch vụ cá nhân hóa và hành trình khách hàng trực tuyến được tối ưu hóa; bán lẻ,
với sự kết hợp nhất quán giữa trải nghiệm trực tuyến và tại cửa hàng; và ngân hàng, tài
chính, nơi tập trung vào cải thiện dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa các sản phẩm tài chính.
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) do Fred Davis (1986), giải thích hành vi sử dụng
công nghệ dựa trên các yếu tố niềm tin, thái độ, ý định và hành vi chấp nhận. Hai yếu
tố chính trong mô hình là sự hữu ích cảm nhận và sự dễ sử dụng cảm nhận. Sự hữu ích
cảm nhận đề cập đến mức độ tin tưởng rằng công nghệ có thể gia tăng hiệu quả công
việc, trong khi sự dễ sử dụng cảm nhận thể hiện mức độ tin rằng công nghệ dễ dàng sử
dụng và không đòi hỏi nhiều thời gian hay nỗ lực. Cả hai yếu tố này đều bị ảnh hưởng
bởi các yếu tố bên ngoài như trải nghiệm cá nhân và quá trình nhận thức của người dùng.
Mô hình TAM được ứng dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về phần mềm, trang web, lOMoAR cPSD| 45474828
mua sắm trực tuyến và ứng dụng di động, nhằm đánh giá và cải thiện khả năng chấp
nhận công nghệ của người dùng.
Lý thuyết hành vi người tiêu dùng nghiên cứu cách người tiêu dùng phân bổ thu nhập
để mua sắm, đồng thời cân nhắc giữa việc thỏa mãn nhu cầu hiện tại và đầu tư cho tương
lai. Lý thuyết này dựa trên các yếu tố như giá cả, chất lượng và tính năng sản phẩm, và
được phát triển bởi các nhà kinh tế học nổi tiếng như Adam Smith, Alfred Marshall,
Paul Samuelson và Gary Becker. Với phạm vi ứng dụng rộng rãi, lý thuyết hành vi người
tiêu dùng hỗ trợ hiệu quả trong các lĩnh vực như marketing, quảng cáo, thiết kế sản
phẩm, phát triển dịch vụ, xây dựng chính sách công, kinh tế học, thương mại điện tử và bán lẻ.
2.2 Tổng quan nghiên cứu
Các nghiên cứu gần đây đã làm sáng tỏ mối quan hệ giữa AI Chatbot và hành vi
người tiêu dùng trực tuyến. Khánh Chi và cộng sự (2023) đã tập trung nghiên cứu tác
động của chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống và chất lượng dịch vụ của AI Chatbot
đến niềm tin và hành vi mua lại của khách hàng. Kết quả chỉ ra rằng cả ba yếu tố này
đều ảnh hưởng tích cực đến niềm tin, trong đó chất lượng dịch vụ có vai trò quan trọng
nhất, thúc đẩy xu hướng mua lại sản phẩm hoặc dịch vụ.
Thường Lạng và cộng sự (2022) đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến trải
nghiệm khách hàng trong ngành bán lẻ thương mại điện tử tại Việt Nam. Kết quả nghiên
cứu cho thấy giá trị ngoại tại (như tính tiện lợi và khả năng truy cập) và giá trị nội tại
(sự hài lòng cá nhân) của Chatbot đều có tác động tích cực đến sự hài lòng và ý định
mua hàng, đặc biệt khi được sử dụng để tạo ra các kịch bản giao tiếp hiệu quả.
Minh Trí và cộng sự (2023) đã sử dụng lý thuyết về sự tin tưởng và tương tác để
nghiên cứu sự chấp nhận Chatbot AI trong lĩnh vực ngân hàng. Ba yếu tố chính được
xác định là sự tin tưởng, mức độ thoải mái khi tương tác và sự đổi mới của Chatbot, tất
cả đều góp phần nâng cao giá trị cảm nhận của khách hàng, từ đó thúc đẩy sự chấp nhận công nghệ.
Xuân Cù (2022) đã áp dụng các lý thuyết như TAM, Hành vi Tiêu dùng và Mô
hình Xem xét Kỹ lưỡng (ELM) để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng
Chatbot. Các yếu tố như tính chính xác, tính phù hợp và tính tin cậy của thông tin đều
có tác động tích cực đến niềm tin và cảm nhận hữu ích của Chatbot. Niềm tin này là
động lực chính dẫn đến ý định sử dụng Chatbot trong thương mại điện tử.
Nguyễn Hải Ninh và cộng sự (2021) đã nghiên cứu tác động của Chatbot đến
quyết định mua hàng trên các nền tảng bán hàng điện tử. Kết quả chỉ ra rằng Chatbot
giúp tăng tính tiện lợi, cải thiện tốc độ phản hồi và giảm thời gian chờ đợi của khách
hàng, qua đó thúc đẩy ý định mua hàng. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra hạn chế của lOMoAR cPSD| 45474828
Chatbot trong việc thiếu tính cá nhân hóa và khả năng xử lý các vấn đề phức tạp, điều
này có thể làm giảm lòng tin và sự hài lòng của khách hàng.
Nghiên cứu của Martin Adam, Michael Wessel và Alexander Benlian (2021) sử
dụng thực nghiệm trực tuyến ngẫu nhiên để kiểm tra tác động của các yếu tố thiết kế
nhân cách hóa bằng lời nói và kỹ thuật "foot-in-the-door" lên mức độ tuân thủ yêu cầu
của người dùng khi tương tác với chatbot. Dựa trên lý thuyết phản ứng xã hội và lý
thuyết cam kết - nhất quán, nghiên cứu cho thấy cả hai yếu tố này đều làm tăng đáng kể
khả năng người dùng tuân thủ yêu cầu phản hồi dịch vụ từ chatbot. Ngoài ra, sự hiện
diện xã hội được xác định là một yếu tố trung gian trong mối quan hệ giữa thiết kế nhân
cách hóa và mức độ tuân thủ của người dùng.
Nghiên cứu của Hanh T.My Vu và cộng sự (2021) khám phá tác động của chatbot
AI đến sự hài lòng của khách hàng trong thương mại điện tử, dựa trên các lý thuyết về
sự hài lòng khách hàng, sự chấp nhận công nghệ và niềm tin. Năm yếu tố chính ảnh
hưởng đến sự hài lòng bao gồm khả năng sử dụng, sự phản ứng, niềm tin nhận thức, sự
thông cảm và khả năng truy cập. Các yếu tố này định hình sự hài lòng của khách hàng
thông qua mức độ dễ dàng sử dụng, tốc độ và độ chính xác của phản hồi, cũng như khả
năng tiếp cận chatbot. Dữ liệu từ 317 người tham gia khảo sát trực tuyến được phân tích
bằng hồi quy, cho thấy các yếu tố trên đều góp phần nâng cao sự hài lòng. Nghiên cứu
cung cấp hiểu biết thực tiễn giúp các nhà quản lý và nhà thiết kế cải thiện hiệu suất
chatbot và trải nghiệm khách hàng trong môi trường thương mại điện tử.
Nghiên cứu của Hua Jiang, Yang Cheng, JeongWon Yang và SanBing (2022)
phân tích vai trò của chatbot được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo trong việc cải thiện giao
tiếp và dịch vụ khách hàng. Dựa trên Lý thuyết trao đổi hành vi và Lý thuyết trao đổi
nguồn lực, nghiên cứu xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khi tương tác với
chatbot, mức độ tham gia của khách hàng trên mạng xã hội và hành vi mua hàng. Các
yếu tố độc lập như giao tiếp đối thoại của chatbot, tính trách nhiệm và giọng điệu đàm
thoại được đánh giá trong mối liên hệ với sự hài lòng và mức độ tham gia của khách
hàng. Dữ liệu định lượng được thu thập bằng thang đo tỉ lệ, cung cấp những hiểu biết
sâu sắc về tác động của chatbot AI trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng. Kết quả
nghiên cứu dự kiến sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp tối ưu hóa dịch vụ chăm sóc khách hàng,
gia tăng sự hài lòng và mức độ tham gia của khách hàng.
Nghiên cứu của Ana Rita Parcelas Quintino (2019) phân tích tác động của các
thuộc tính công nghệ của chatbot đến trải nghiệm khách hàng trong ngành viễn thông,
dựa trên lý thuyết quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và mô hình chấp nhận công nghệ
(TAM). Nghiên cứu xem xét mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng và các thuộc tính lOMoAR cPSD| 45474828
công nghệ của chatbot, bao gồm tính hữu ích, tính dễ sử dụng và sự hiện diện của các
tín hiệu giống con người. Các giả thuyết đặt ra bao gồm mối quan hệ tích cực giữa các
thuộc tính công nghệ và trải nghiệm khách hàng, cũng như ảnh hưởng của tín hiệu thiết
kế giống con người đến mối quan hệ này. Dữ liệu được thu thập bằng phương pháp định
lượng với thang đo tỉ lệ để kiểm nghiệm các giả thuyết. Kết quả nghiên cứu dự kiến
cung cấp hiểu biết sâu sắc về vai trò của chatbot trong việc nâng cao trải nghiệm và sự
hài lòng của khách hàng, đồng thời hỗ trợ tối ưu hóa dịch vụ khách hàng trong ngành viễn thông.
Nghiên cứu của JeeWo Yun và JungKun Park (2022) phân tích tác động của chất
lượng dịch vụ chatbot đến sự hài lòng của khách hàng, ý định mua lại và truyền miệng
tích cực, đồng thời so sánh giữa chatbot có và không sử dụng từ ngữ cảm xúc. Dựa trên
lý thuyết SERVQUAL, nghiên cứu tập trung vào các yếu tố như độ tin cậy, khả năng
đáp ứng, sự đảm bảo, tính tương tác và sự đồng cảm trong dịch vụ chatbot. Sự hài lòng
của khách hàng được xác định là biến phụ thuộc, trong khi các biến độc lập bao gồm
các thuộc tính chất lượng dịch vụ, ý định mua lại và truyền miệng tích cực. Sử dụng
phương pháp nghiên cứu định lượng với thang đo tỉ lệ, nghiên cứu kiểm nghiệm các giả
thuyết về mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng. Kết quả dự
kiến sẽ làm rõ vai trò của từ ngữ cảm xúc trong việc nâng cao sự hài lòng và ý định mua
lại, đồng thời cung cấp các gợi ý thực tiễn để doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách
hàng và tối ưu hóa chiến lược truyền thông.
Nghiên cứu của Anita Soni và Shalini Dubey (2022), phân tích tác động của
chatbot AI trong tiếp thị thương mại điện tử đối với sự hài lòng của khách hàng, dựa
trên Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM). Nghiên cứu tập trung vào mối quan hệ giữa
tính dễ sử dụng, tính hữu ích của chatbot và mức độ hài lòng của người dùng. Dữ liệu
khảo sát chỉ ra rằng chatbot không chỉ mang lại sự tiện lợi và tăng mức độ tương tác, mà
còn bộc lộ hạn chế về tính tự nhiên trong giao tiếp. Kết quả nghiên cứu đóng góp những
hiểu biết quan trọng để cải thiện mức độ chấp nhận, nâng cao sự hài lòng của người
dùng, đồng thời tối ưu hóa tiềm năng của chatbot trong thương mại điện tử.
Nghiên cứu của Reutlingen University, Herman Hollerith Research Center
(2022), tìm hiểu tác động của việc triển khai chatbot đối với hiệu quả dịch vụ khách
hàng, tập trung vào các yếu tố như tốc độ phản hồi, sự hài lòng của khách hàng và hiệu
suất hoạt động tổng thể. Sử dụng phương pháp định lượng và định tính, nghiên cứu thu
thập dữ liệu từ các doanh nghiệp đã áp dụng chatbot thông qua khảo sát và phỏng vấn.
Kết quả cho thấy chatbot giúp giảm thời gian chờ đợi, tăng tính nhất quán trong câu trả
lời và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của
công nghệ trong dịch vụ khách hàng và khuyến khích các doanh nghiệp tích hợp chatbot lOMoAR cPSD| 45474828
vào chiến lược dịch vụ của họ. Ngoài ra, chatbot còn góp phần tăng mức độ tương tác
và ý định quay lại sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Nghiên cứu của Lora Syarova (2022) tại Đại học Twente xem xét việc sử dụng
chatbot trong bán lẻ trực tuyến và tác động của nó đến sự hài lòng của khách hàng. Trải
nghiệm khách hàng được coi là yếu tố quan trọng trong sự thành công của doanh nghiệp
bán lẻ trực tuyến. Nghiên cứu dựa trên Lý thuyết sự hài lòng của khách hàng, đặc biệt
là Mô hình Kỳ vọng – Cảm nhận của Oliver (1980), để đánh giá mức độ hài lòng của
khách hàng đối với dịch vụ chatbot. Dữ liệu được thu thập qua khảo sát trực tuyến với
54 sinh viên chủ yếu đến từ châu Âu. Kết quả cho thấy cả giá trị ngoại tại và giá trị nội
tại của trải nghiệm khách hàng đều có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách
hàng đối với chatbot. Ngoài ra, tính khả dụng của chatbot cũng đóng góp vào việc tăng
cường sự hài lòng của khách hàng trong môi trường bán lẻ trực tuyến.
2.3. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu
2.3.1. Mô hình nghiên cứu
Mô hình dựa trên các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng
trong môi trường trực tuyến, đặc biệt là khi liên quan đến việc sử dụng chatbots hoặc
các công nghệ tự động hóa.Dựa trên các mô hình nghiên cứu đã được lược khảo, mô
hình nghiên cứu được đề xuất trong dự án này như sau: Hiệu quả dịch vụ Tính cá nhân hoá Trải nghiệm khách hàng Hiệu năng hệ thống
Trong đó, các khái niệm được kế thừa từ các nghiên cứu cụ thể sau: Khái niệm Nguồn tham khảo* Hiệu quả dịch vụ
Nguyễn Thị Khánh Chi, Vũ Hoàng Nam, Trần Đình Huyên (2023);
Nguyễn Minh Trí, Đinh Vũ Hoàng Tuấn (2023); JeeWo Yun và
JungKun Park (2022); Alexander Rossmann, Alfred Zimmermann, Dieter Hertweck (2019)
Hiệu năng hệ thống Nguyễn Thị Khánh Chi, Vũ Hoàng Nam, Trần Đình Huyên (2023) lOMoAR cPSD| 45474828 Tính cá nhân hóa
Xuan Cu Le, Tran Hung Nguyem (2024)
Nguồn: Tổng hợp từ các nghiên cứu trước*
2.3.2. Giả thuyết nghiên cứu
Trong thời đại công nghệ hiện nay, AI Chatbot ngày càng trở nên phổ biến trong
việc hỗ trợ và tương tác với khách hàng trực tuyến. Với những tiến bộ vượt bậc trong
công nghệ, các yếu tố như chất lượng dịch vụ, tính cá nhân hóa và hiệu năng hệ thống
của Chatbot ảnh hưởng rất lớn đến trải nghiệm của người tiêu dùng. Dưới đây là ba giả
thuyết mà nhóm chúng tôi đưa ra dựa trên các yếu tố này:
Giả thuyết 1 (H1): Chất lượng dịch vụ của AI Chatbot càng cao thì trải nghiệm
của người tiêu dùng trực tuyến càng tốt.
Giả thuyết này cho rằng khi AI Chatbot cung cấp dịch vụ chất lượng tốt, người
tiêu dùng sẽ có trải nghiệm tốt hơn. Nếu Chatbot có thể trả lời nhanh chóng và chính
xác, giúp khách hàng giải quyết vấn đề dễ dàng, thì trải nghiệm của họ sẽ được cải thiện.
Điều này giúp người tiêu dùng cảm thấy hài lòng và tin tưởng hơn vào hệ thống.
Giả thuyết 2 (H2): Tính cá nhân hóa của AI Chatbot cải thiện giao tiếp và trải
nghiệm khách hàng trực tuyến.
Khi AI Chatbot có khả năng hiểu rõ nhu cầu và sở thích của từng khách hàng, nó
sẽ cung cấp các giải pháp phù hợp hơn, tạo ra trải nghiệm giao tiếp hiệu quả và dễ chịu
hơn. Người tiêu dùng sẽ cảm thấy được chăm sóc và đáp ứng tốt hơn, từ đó nâng cao sự
hài lòng và trải nghiệm của họ trong suốt quá trình tương tác với hệ thống.
Giả thuyết 3 (H3): Chất lượng hệ thống của AI Chatbot càng cao thì trải nghiệm
của người tiêu dùng càng tốt.
Giả thuyết này nói rằng nếu hệ thống của AI Chatbot hoạt động mượt mà, không
bị lỗi và phản hồi nhanh chóng, người tiêu dùng sẽ có trải nghiệm trực tuyến tốt hơn.
Khi hệ thống hoạt động ổn định và nhanh chóng, khách hàng sẽ không bị gián đoạn
trong quá trình giao tiếp, từ đó tạo ra một trải nghiệm dễ chịu và hiệu quả hơn. lOMoAR cPSD| 45474828
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu được thực hiện theo các bước như sau:
3.1.1 Xác định vấn đề nghiên cứu
Xác định tên đề tài nghiên cứu.
Mô tả các từ khóa liên quan đến vấn đề nghiên cứu.
Tìm hiểu và phân tích các vấn đề xoay quanh việc sử dụng AI Chatbot trên nền
tảng trực tuyến, đặc biệt là những ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng.
Xác định các câu hỏi nghiên cứu như:
“Chatbot có tác động như thế nào đến sự hài lòng của khách hàng?”
“Yếu tố nào của chatbot ảnh hưởng nhiều nhất đến trải nghiệm khách hàng”
Nghiên cứu tài liệu từ các nguồn học thuật, bài báo khoa học, và các nghiên cứu
trong nước và ngoài nước trước đó; Tổng quan các bài báo khoa học, các bài nghiên cứu
để bước đầu xác định được mô hình nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, lý thuyết, giả
thuyết,... từ các bài báo cáo, bài nghiên cứu khoa học trên.
3.1.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu và giả thuyết
Xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết về trải nghiệm khách hàng, các
nghiên cứu trước đây về AI Chatbot. Đề xuất các giả thuyết nghiên cứu. Xác định các
biến trong mô hình. Biến độc lập
X1: Hiệu quả dịch vụ
X2: Tính cá nhân hóa
X3: Hiệu năng hệ thống Biến phụ thuộc
Y: Trải nghiệm khách hàng
Đề xuất các giả thuyết:
H1: Hiệu quả dịch vụ của AI Chatbot càng cao thì trải nghiệm của người tiêu dùng trực tuyến càng cao.
H2: Tính cá nhân hóa của AI Chatbot cải thiện hiệu quả giao tiếp trải nghiệm khách hàng trực tuyến. lOMoAR cPSD| 45474828
H3: Hiệu năng hệ thống của AI Chatbot càng cao thì trải nghiệm của người tiêu dùng trực tuyến càng cao.
3.1.3 Thiết kế công cụ nghiên cứu
Thiết kế bảng khảo sát với các câu hỏi đo lường các khái niệm trong mô hình
nghiên cứu. Sử dụng thang đo Likert (1-5) để đo lường mức độ đồng ý của người trả lời.
Lựa chọn câu hỏi có nội dung phù hợp với đề tài và mục đích nghiên cứu. Các câu hỏi
nghiên cứu được lấy và dựa theo câu hỏi sẳn có của bài nghiên cứu:
3.1.4 Thu thập dữ liệu
Triển khai khảo sát trực tuyến trên các nền tảng như Google Forms. Đối tượng
khảo sát là người dùng đã trải nghiệm chatbot trên các nền tảng thương mại điện tử hoặc
dịch vụ khách hàng trực tuyến.
Gửi khảo sát qua email, mạng xã hội hoặc các nhóm liên quan. Đảm bảo đạt được
số lượng mẫu đủ lớn. Mục tiêu là 200 phiếu trả lời khảo sát nhưng chỉ thu được 145
phiếu trên 200 phiếu trả lời khảo sát.
3.1.5 Kiểm định công cụ đo lường
Kiểm định độ tin cậy (Cronbach's Alpha) và tính giá trị (EFA) của thang đo.
Nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS để kiểm định:
Loại bỏ các biến có Item-Total Correlation < 0.3.
Kiểm tra hệ số Cronbach's Alpha ≥ 0.7.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để kiểm tra cấu trúc thang đo.
3.1.6 Phân tích dữ liệu
Sử dụng dữ liệu đã thu thập để phân tích mối quan hệ giữa các biến trong mô
hình nghiên cứu bằng phần mền phân tích dữ liệu SPSS. Chạy phân tích thống kê mô tả
để tìm hiểu đặc điểm mẫu (giới tính, độ tuổi, tần suất sử dụng chatbot). Phân tích hồi
quy tuyến tính để kiểm tra tác động của các biến độc lập (đặc điểm chatbot) đến biến
phụ thuộc (trải nghiệm khách hàng).
3.1.7 Thảo luận kết quả và rút ra kết luận
Đánh giá các giả thuyết dựa trên kết quả phân tích. Rút ra kết luận và đề xuất cải
tiến việc sử dụng Chatbot.
So sánh kết quả với các nghiên cứu trước đây. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu
quả của AI chatbot, chẳng hạn: Tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP),
cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng. lOMoAR cPSD| 45474828
3.1.8 Viết báo cáo và hoàn thiện nghiên cứu
Tổng hợp toàn bộ quá trình nghiên cứu thành báo cáo khoa học. Soạn thảo báo
cáo theo bố cục từng chương (Mở đầu, Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu, phương
pháp nghiên cứu, kết quả nghiên cứu, kết luận). Kiểm tra và chỉnh sửa báo cáo để đảm
bảo logic, rõ ràng, đầy đủ dẫn chứng, trích dẫn và tài liệu tham khảo.
3.2 Xây dựng thang đo
Mô hình nghiên cứu gồm bốn nhân tố nghiên cứu bао gồm hiệu quả dịch vụ, tính
cá nhân hóa, hiệu năng hệ thống và trải nghiệm khách hàng. Mỗi nhân tố đều có các
thang đo và mỗi thang đo đều được mã hóa theo mô tả tại Bảng 1.
3.2.1 Biến độc lập
a. Hiệu quả dịch vụ
Đề cập đến khả năng của chatbot trong việc giải quyết các yêu cầu của khách
hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này phản ánh mức độ mà chatbot có thể
đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách hiệu quả, từ việc cung cấp thông tin đến việc
giải quyết các vấn đề phức tạp. Trong một thời gian ngắn, nó kém xa con người trong
một số lĩnh vực, chẳng hạn như trí tuệ cảm xúc Các câu hỏi đo lường:
“AI Chatbot cung cấp giải pháp phù hợp”.
“Tôi nhận được phản hồi kịp thời cho vấn đề của mình và AI Chatbot cung cấp cho tôi
các dịch vụ nhanh chóng”.
“Tôi cảm thấy an toàn và tự tin về những gì AI Chatbot đang giúp tôi”.
“AI Chatbot đáp ứng các nhu cầu tìm kiếm thông tin của tôi”.
Phương pháp đo lường: Thang đo Likert 5 điểm sẽ được sử dụng để đánh giá
mức độ đồng ý của người dùng với các câu hỏi trên.
b. Tính cá nhân hóa
Tính cá nhân hóa đề cập đến khả năng của chatbot trong việc điều chỉnh các phản hồi
dựa trên thông tin cụ thể của người dùng, như tên, sở thích, thói quen mua sắm, hoặc
lịch sử tương tác trước đó. Mức độ cá nhân hóa càng cao, trải nghiệm của người dùng
càng được tối ưu hóa và phù hợp với nhu cầu riêng. Các câu hỏi đo lường:
“AI Chatbot hiểu nhu cầu của tôi”.
“AI Chatbot biết điều mà tôi mong muốn”. lOMoAR cPSD| 45474828
“Lời khuyên dường như cá nhân hoá dành riêng cho tôi”.
Phương pháp đo lường: Thang đo Likert 5 điểm sẽ được sử dụng để đánh giá
mức độ đồng ý của người dùng với các câu hỏi trên.
c. Hiệu năng hệ thống
Hiệu năng hệ thống đề cập đến khả năng hoạt động ổn định và hiệu quả của
chatbot trong môi trường kỹ thuật. Điều này bao gồm tốc độ phản hồi, khả năng xử lý
nhiều yêu cầu đồng thời và độ ổn định của hệ thống khi người dùng tương tác. Các câu hỏi đo lường:
“Giao diện của AI Chatbot hấp dẫn”.
“Tương tác với AI Chatbot nhanh chóng”.
“Hệ thống AI Chatbot dễ sử dụng”.
“AI Chatbot luôn sẵn sàng tương tác”.
“AI Chatbot có thể đảm nhiệm và tích hợp nhiều công việc (cung cấp thông tin, tư vấn,
bán hàng, thanh toán…)”.
Phương pháp đo lường: Các câu hỏi này sẽ được đánh giá trên thang đo Likert 5
điểm từ 1 (Rất không đồng ý) đến 5 (Rất đồng ý).
3.2.2 Biến phụ thuộc
Trải nghiệm của khách hàng
Trải nghiệm khách hàng đề cập đến cảm nhận tổng thể của người dùng về việc
sử dụng dịch vụ chatbot, bao gồm cảm giác hài lòng, mức độ thuận tiện, và cảm nhận
về chất lượng dịch vụ. Trải nghiệm này bị ảnh hưởng trực tiếp bởi các yếu tố như hiệu
quả dịch vụ, tính cá nhân hóa và hiệu năng hệ thống của chatbot. Các câu hỏi đo lường:
“Tôi cảm thấy thoải mái và hài lòng khi sử dụng hỗ trợ từ AI Chatbot”.
“Trải nghiệm với AI Chatbot mượt mà hơn so với cách liên hệ truyền thống qua nhân viên”.
“Nói chung, tôi có thể dựa vào AI Chatbot để hỗ trợ tôi”
“AI Chatbot cung cấp các gợi ý phù hợp với nhu cầu của tôi, giúp cải thiện trải nghiệm tổng thể”.
Phương pháp đo lường: Các câu hỏi đo lường trải nghiệm khách hàng sẽ được sử
dụng thang đo Likert 5 điểm, từ 1 (Rất không đồng ý) đến 5 (Rất đồng ý). lOMoAR cPSD| 45474828
Bảng 1. Các nhân tố và biến quan sát đề xuất Mã hóa Thang đo Nguồn
Hiệu quả dịch vụ HQDV 1
AI Chatbot cung cấp giải pháp phù hợp. “Nghiên cứu ảnh hưởng AI Chabot
đến hành vi người HQDV 2
Tôi nhận được phản hồi kịp thời cho tiêu dùng trực
vấn đề của mình và AI Chatbot cung tuyến” Nguyễn Thị
cấp cho tôi các dịch vụ nhanh chóng. Khánh Chi, Vũ Hoàng Nam, Trần HQDV 3
Tôi cảm thấy an toàn và tự tin về những Đình Huyên (2023);
gì AI Chatbot đang giúp tôi. Jiang và cộng sự (2002); Petter và HQDV 4
AI Chatbot đáp ứng các nhu cầu tìm cộng sự (2008) kiếm thông tin của tôi Tính cá nhân hóa TCNH 1
Chatbots hiểu nhu cầu của tôi. “The effects of chatbot TCNH 2
Chatbots biết điều mà tôi mong muốn. characteristics and customer TCNH 3
Lời khuyên dường như cá nhân hoá experience dành riêng cho tôi. on satisfaction and continuance intention toward banking chatbots: Data from Vietnam” Xuan Cu Le và Tran Hung Nguyen (2024) lOMoAR cPSD| 45474828 Hiệu năng hệ thống HNHT 1
Giao diện của AI Chatbot hấp dẫn. “Nghiên cứu ảnh hưởng AI Chabot HNHT 2
Tương tác với AI Chatbot nhanh chóng đến hành vi người tiêu dùng trực HNHT 3
Hệ thống AI Chatbot dễ sử dụng.
tuyến” Nguyễn Thị HNHT 4 Khánh Chi, Vũ
AI Chatbot có thể đảm nhiệm và tích Hoàng Nam, Trần
hợp nhiều công việc (cung cấp thông Đình Huyên (2023);
tin, tư vấn, bán hàng, thanh toán…) Gable và cộng sự HNHT 5
AI Chatbot luôn sẵn sàng tương tác (2008)
Trải nghiệm khách hàng TNKH 1
Tôi cảm thấy những gì tôi nói với AI
Chatbot đều được hệ thống hiểu rõ “The effects of chatbot characteristics and TNKH 2
Tôi cảm thấy gần gũi về mặt cảm xúc customer với AI Chatbot experience on TNKH 3
AI Chatbot giúp tôi giải quyết các nhu satisfaction
cầu một cách hiệu quả mà không gặp and vấn đề gì khác continuance intention TNKH 4
AI Chatbot rất thú vị để trò chuyện toward TNKH 5
Tôi hài lòng khi sử dụng AI Chatbot banking chatbots: Data from Vietnam” Xuan Cu Le và Tran Hung Nguyen (2024) 3.3. Bảng câu hỏi
Thang đo Likert được mô tả dưới bảng sau: lOMoAR cPSD| 45474828 Mã số Mức độ Mô tả đánh giá 1 Hoàn toàn không đồng ý
Không đồng tình hoàn toàn với phát biểu 2 Không đồng ý
Không đồng tình ở một mức độ nhất định 3 Bình thường
Không có ý kiến hoặc cảm thấy trung lập 4 Đồng ý
Đồng tình ở một mức độ nhất định 5 Hoàn toàn đồng ý
Đồng tình hoàn toàn với phát biểu Câu hỏi khảo sát: Các biến Câu hỏi khảo sát 1 2 3 4 5
AI Chatbot cung cấp giải pháp phù hợp.
Tôi nhận được phản hồi kịp thời cho
vấn đề của mình và AI Chatbot cung
cấp cho tôi các dịch vụ nhanh chóng.
Tôi cảm thấy an toàn và tự tin về
những gì AI Chatbot đang giúp tôi.
AI Chatbot đáp ứng các nhu cầu tìm Hiệu quả dịch kiếm thông tin của tôi. vụ
Chatbots hiểu nhu cầu của tôi. Tính cá nhân lOMoAR cPSD| 45474828
Chatbots biết điều mà tôi mong hóa muốn.
Lời khuyên dường như cá nhân hoá dành riêng cho tôi.
Giao diện của AI Chatbot hấp dẫn.
Tương tác với AI Chatbot nhanh chóng.
Hệ thống AI Chatbot dễ sử dụng.
AI Chatbot luôn sẵn sàng tương tác.
AI Chatbot có thể đảm nhiệm và tích
hợp nhiều công việc (cung cấp thông Hiệu năng hệ
tin, tư vấn, bán hàng, thanh toán…) thống
Tôi cảm thấy những gì tôi nói với AI
Chatbot đều được hệ thống hiểu rõ
Tôi cảm thấy gần gũi về mặt cảm xúc
Trải nghiệm với AI Chatbot khách hàng
AI Chatbot giúp tôi giải quyết các
nhu cầu một cách hiệu quả mà không gặp vấn đề gì khác