Kịch Bản Hóa Tương Tác Khách Hàng với GenAI – Tự Động, Cá Nhân Hóa, Tăng Chuyển Đổi
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Ứng dụng GenAI để viết và cá nhân hóa các đoạn hội thoại chăm sóc khách hàng

✅ Tích hợp GenAI với chatbot, email, voicebot hoặc hệ thống CRM

✅ Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và tỷ lệ chuyển đổi bằng kịch bản đa tình huống

  • Kịch Bản Hóa Tương Tác Khách Hàng với GenAI – Tự Động, Cá Nhân Hóa, Tăng Chuyển Đổi

    Thời lượng: 40 giờ

    Lớp cấp tốc: 16 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Biết cách tạo từ 5–10 kịch bản chăm sóc khách hàng cơ bản bằng GenAI
    ✅ Hiểu và áp dụng cấu trúc hội thoại theo mô hình tâm lý hành vi khách hàng
    ✅ Tạo được kịch bản xử lý khiếu nại, phản hồi tiêu cực và giữ chân khách
    ✅ Biết cách biến phản hồi AI thành lời thoại tự nhiên theo thương hiệu
    ✅ Sẵn sàng triển khai hệ thống CSKH tự động nhưng vẫn “thấu cảm như người thật”

Chi tiết khóa học

Bài 1: Tư duy thiết kế trải nghiệm tương tác bằng hội thoại

  • Trải nghiệm khách hàng trong kỷ nguyên số

  • Kịch bản hóa: từ phản ứng → chủ động → cá nhân hóa

  • Vai trò GenAI trong thiết kế hội thoại thông minh

  • Phân tích 5 đoạn hội thoại chăm sóc khách hàng để rút ra cấu trúc mẫu

Bài 2: Viết kịch bản chào hỏi, tư vấn và upsell bằng GenAI

  • Cách viết prompt để tạo hội thoại có ngữ cảnh, cảm xúc

  • Tùy chỉnh tone giọng thương hiệu: thân thiện – chuyên nghiệp – cá tính

  • Tạo hội thoại đa nhánh: khách hỏi gì, AI trả lời đó (Decision tree + GenAI)

  • Tạo 1 chuỗi hội thoại từ lúc khách nhắn đến khi chốt đơn hàng

Bài 3: Kịch bản hóa phản hồi – khiếu nại – giữ chân khách hàng

  • Viết lời xin lỗi – giải thích – đề xuất giải pháp từ ngôn ngữ tích cực

  • Dùng GenAI xử lý các trường hợp phức tạp: trả hàng, bị spam, đánh giá xấu

  • Tự động hóa phản hồi qua email/chat/inbox nhưng vẫn giữ cảm xúc

  • Viết 5 kịch bản xử lý khách khó chiều bằng ChatGPT

Bài 4: Tích hợp kịch bản vào hệ thống chatbot, email, CRM

  • Mapping kịch bản theo hành trình khách hàng (Customer Journey)

  • Cách đưa nội dung từ GenAI vào hệ thống real-time

  • Viết logic nhánh hội thoại và cá nhân hóa theo dữ liệu CRM

  • Xây dựng luồng tương tác khách hàng sau mua bằng chatbot + AI-generated message

Bài 5: Đo lường và tối ưu hiệu quả kịch bản tương tác

  • Chỉ số cần đo: phản hồi nhanh, thời gian xử lý, hài lòng, tỷ lệ giữ chân

  • Prompt GenAI để cải tiến đoạn hội thoại theo phản hồi thực tế

  • Cách test A/B 2 đoạn hội thoại và chọn bản hiệu quả hơn

  • Tối ưu 1 kịch bản phản hồi dựa trên feedback thật của khách hàng

Đăng ký khóa học