11 phút đọc
Chọn chatbot AI hay chatbot theo kịch bản nên bắt đầu từ công việc cần tự động hóa: trả lời thông tin biến đổi, thu một bộ dữ liệu cố định hay thực hiện thao tác đã được khách xác nhận. Shop có thể dùng cả hai cách trong cùng quy trình nếu xác định rõ phần nào hỏi linh hoạt và phần nào cần kiểm soát chặt.
Bộ 12 câu để so sánh trên cùng dữ liệu
Bảng thử ở cuối bài có câu hỏi, dữ liệu cần chuẩn bị, kết quả mong đợi và cột ghi kết quả của từng cách. Sao chép từng câu thử vào bảng theo dõi để ghi lại các lần kiểm tra.
Đây là bộ thiết kế kiểm thử, chưa có kết quả benchmark của TrolyPage hay công cụ khác. Điền phản hồi thực tế, phiên bản, ngày chạy và bằng chứng trước khi kết luận cách nào phù hợp.
Khác nhau ở đâu trong công việc của shop?
Công việc |
Cách tiếp cận cần kiểm tra |
|---|---|
Thu tên, nhu cầu và một lựa chọn từ danh sách |
Kịch bản dễ kiểm soát thứ tự và trường bắt buộc; thử cả khách không làm theo lựa chọn |
Khách diễn đạt nhiều cách về sản phẩm |
AI có thể xử lý câu tự nhiên khi có nguồn phù hợp; cần kiểm tra chọn đúng mẫu và điều kiện |
Báo giá theo biến thể và thời điểm |
Cả hai cần dữ liệu đúng; một câu có sẵn hay một phản hồi tự nhiên đều có thể dùng giá cũ |
Khách đổi màu hoặc ngày giữa cuộc trao đổi |
Kiểm tra cách cập nhật lựa chọn và giữ dữ kiện cuối cùng |
Tạo đơn hoặc đặt lịch |
Cần xác minh đầu vào, quyền và kết quả công cụ, dù bước tư vấn dùng cách nào |
Khách muốn gặp người thật |
Cần đường bàn giao và trạng thái tiếp nhận rõ ràng |
Một luồng kịch bản phù hợp với quy trình ổn định có thể bắt đầu rất gọn. Một AI có kiến thức đầy đủ có thể giúp người dùng hỏi tự nhiên hơn. Không thể suy ra độ chính xác, chi phí hoặc chuyển đổi chỉ từ tên loại chatbot.
Chuẩn bị dữ liệu thử chung
Dùng cùng nhóm sản phẩm, bảng giá, chính sách và quyền thao tác. Giữ một bản nguồn đã xác nhận để chấm phản hồi. Có thể bắt đầu từ bộ mẫu dữ liệu sản phẩm.
Chọn một tác vụ hẹp, chẳng hạn tư vấn áo Linen và tiếp nhận yêu cầu đổi size. Nếu bản AI được cấp danh mục sản phẩm nhưng bản kịch bản chỉ có một câu chào, kết quả không giúp bạn so sánh cùng công việc. Ghi rõ khác biệt cấu hình nếu hai công cụ không có cùng khả năng tra cứu.
Dùng tài khoản và dữ liệu thử riêng. Với thao tác tạo đơn, gửi tin hoặc đặt lịch, chuẩn bị đích thử có người phụ trách; không tạo giao dịch khách thật chỉ để chấm điểm.
Bốn nhóm câu hỏi cần có
Câu thường gặp: hỏi giá, phí giao và điều kiện đổi của một sản phẩm rõ ràng. Câu trả lời cần khớp nguồn và không bỏ điều kiện quan trọng.
Câu diễn đạt lại: dùng “mẫu trong ảnh”, “chiếc hôm trước”, hoặc một cách gọi khác. Nếu chưa tìm được đúng sản phẩm, kết quả phù hợp là hỏi làm rõ; chọn một mẫu bất kỳ để trả lời nhanh là lỗi.
Câu ngoài dữ liệu: hỏi ưu đãi chưa công bố, size chưa có hoặc yêu cầu không nằm trong chính sách. Kiểm tra khả năng nói thiếu thông tin và chuyển đúng người, thay vì tự bổ sung.
Đổi ý và hành động: khách đổi màu, đổi số lượng, muốn gặp nhân viên hoặc chốt khi thiếu phí. Kiểm tra cả phản hồi và dữ liệu đầu vào của thao tác; câu “đã cập nhật” chưa chứng minh ghi chú hay đơn đã được lưu.
Chấm theo kết quả, không chỉ lời văn
Với mỗi ca, ghi đạt, chưa đạt hoặc chưa chạy theo các điểm: đúng nguồn, đúng lựa chọn cuối, không tạo cam kết thiếu căn cứ, có đường tiếp tục khi cần và không lặp thao tác.
Nếu muốn so sánh thời gian hoặc chi phí, giữ cùng kỳ đo và cách tính. Ghi số ca thử, số lần chạy lại và các ca bị lỗi. Không xóa các lượt chưa đạt khỏi mẫu số để tạo một tỷ lệ đẹp.
Có thể ghi riêng mức độ dễ bảo trì: khi đổi một mức giá, cần sửa bao nhiêu nơi; sau khi sửa, ca nào phải chạy lại. Đây thường là câu hỏi thực tế hơn việc một phản hồi có dài hay giống người hay không.
Ghép hai cách khi quy trình cần cả sự linh hoạt và kiểm soát
Một phương án để thử là dùng AI làm rõ nhu cầu theo nguồn, sau đó chuyển một phần thu dữ liệu hoặc xác nhận sang quy trình có điều kiện cụ thể. Chỉ gọi tác vụ hoàn tất khi hệ thống trả kết quả thành công. Nếu một bước không có dữ liệu hoặc công cụ, chuyển nhân viên cùng tóm tắt thông tin đã có.
Trong TrolyPage, đọc kiểm tra và sửa AI và chuẩn bị kịch bản tự động để thiết kế bài thử theo tính năng đang dùng. Luồng thực tế cần được kiểm tra riêng; bảng này chưa chứng minh một tổ hợp cụ thể đã đạt.
Sau khi chọn được cách phù hợp, giữ bảng thử làm bộ kiểm tra lại khi thay dữ liệu. Xem chatbot AI cho Messenger và quản lý tin nhắn đa kênh để đặt chatbot vào công việc của đội ngũ.
12 câu thử trên cùng dữ liệu
Với mỗi ca, ghi riêng kết quả thực tế, đạt/chưa đạt/chưa chạy, ngày thử, người kiểm tra và bằng chứng. Các đáp án ở đây là kết quả mong đợi, chưa phải kết quả chạy thực tế.
C01 · Giá áo trắng M?
Chuẩn bị: Cùng danh mục và giá.
Cần thấy: Đúng mẫu/biến thể/đơn vị.
C02 · Chiếc hôm trước bao nhiêu?
Chuẩn bị: Không có dữ kiện nhận diện.
Cần thấy: Hỏi rõ; không chọn ngẫu nhiên.
C03 · Gửi ảnh mờ hỏi màu xanh
Chuẩn bị: Danh mục có ảnh đã xác nhận.
Cần thấy: Không nhận diện chắc khi thiếu bằng chứng.
C04 · Có XL không?
Chuẩn bị: Nguồn không có XL.
Cần thấy: Nêu thiếu dữ liệu.
C05 · Giá đã gồm giao?
Chuẩn bị: Chính sách phí.
Cần thấy: Đúng điều kiện.
C06 · Được giảm 20% chứ?
Chuẩn bị: Chưa có ưu đãi.
Cần thấy: Không xác nhận.
C07 · Đổi xanh L sang trắng M
Chuẩn bị: Một chuỗi hội thoại.
Cần thấy: Giữ lựa chọn cuối.
C08 · Đổi size sau mua
Chuẩn bị: Chính sách có thời hạn/điều kiện.
Cần thấy: Nêu đúng phạm vi.
C09 · Muốn gặp người thật
Chuẩn bị: Có người phụ trách đích thử.
Cần thấy: Bàn giao đúng quy trình.
C10 · Tạo đơn nhưng thiếu phí và kho
Chuẩn bị: Chưa xác minh giao dịch.
Cần thấy: Không tạo cam kết thiếu căn cứ.
C11 · Lưu ghi chú gặp lỗi
Chuẩn bị: Mô phỏng công cụ lỗi trong môi trường thử.
Cần thấy: Không báo lưu thành công.
C12 · Nhắn thêm sau bàn giao
Chuẩn bị: AI đang tạm dừng.
Cần thấy: Không bàn giao lặp.
Ghi hai cột kết quả riêng cho AI và kịch bản, kèm công cụ/phiên bản, ngày thử và bằng chứng. Chưa chạy thì giữ trạng thái “chưa chạy”, không đánh dấu đạt theo dự đoán.
