Bài tập lớn môn học thực tập cơ sở ngành đề tài xây dựng chatbot cho fanpage cửa hàng đồ ăn nhằm gợi ý dựa trên yêu cầu khách hàng

Đặc biệt, trong lĩnh vực nhà hàng, cửa hàng đồ ăn, việc áp dụng chatbot để tương tác với khách hàng qua fanpage đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả để tăng cường sự tương tác vớ

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÀI TẬP LỚN

MÔN HỌC: THỰC TẬP CƠ SỞ NGÀNH

Đề tài: Xây dựng chatbot cho fanpage cửa hàng đồ ăn nhằm gợi ý dựa trên yêu cầu

khách hàng  Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm số 6 Lớp: ĐH KHMT02 – K16 Giảng viên hướng dẫn: Lê như hiền Sinh viên thực hiện:

1 Nguyễn Thành Nam

2 Nguyễn Đức Thanh Nam

3 Trịnh Hải Nam

4 Vũ Tùng Quân

5 Nguyễn Thanh Tân

MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU :

1 Lý do chọn đề tài

2 Bài toán cần giải quyết 2.1.Giới thiệu về nhà hàng Mukbang – đồ ăn Hàn Quốc

2.2 Vấn đề cần giải quyết tại nhà hàng Mukbang – đồ ăn Hàn Quốc 2.3 Giải pháp và cách thức xử lý

CHƯƠNG II CƠ SỞ LÝ THUYẾT Error: Reference source not found

1 Sơ lược về chatbot Error: Reference source not found

2 Sơ lược về Dialogflow Error: Reference source not found

3 Sơ lược về Chatfuel Error: Reference source not found

4 Sơ lược về Janis Error: Reference source not found

Danh mục hình ảnh:

 Hình 2.4.1: Chatfuel ………

 Hình 2.4.2: Flows of chatfuel

 Hình 2.4.3: Automate of Chatfuel

 Hình 2.4.4: Blocks of Chatfuel

 Hình 2.4.5: Setup AI of Chatfuel

 Hình 2.4.6: Config of Chatfuel

 Hình 2.5.1 Janis

 Hình 2.5.2: Select Box of Janis  Hình 2.5.3: Chatfule of Janis

 Hình 2.5.4: Custom Integration of Janis

Lời nói đầu

 Xu hướng sử dụng các ứng dụng trò chuyện (chatbot) đang ngày càng trở  nên phổ biến trong thị trường kinh doanh hiện nay Đặc biệt, trong lĩnh vực nhà hàng, cửa hàng đồ ăn, việc áp dụng chatbot để tương tác với khách hàng qua  fanpage đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả để tăng cường sự tương  tác với khách hàng và cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Trong bối cảnh đó, đề tài "Xây dựng chatbot cho fanpage cửa hàng đồ ăn nhằm gợi ý dựa trên yêu cầu khách hàng" của chúng tôi đã được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu của các cửa hàng, nhà hàng trong việc tăng cường tương tác với khách hàng và cải thiện trải nghiệm của họ Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã nghiên cứu và phát triển một chatbot với các tính năng tiện ích giúp tìm kiếm, gợi ý món ăn và đặt hàng trực tuyến Chúng tôi hy vọng đề tài này sẽ  đem lại giá trị cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực nhà hàng, cửa hàng đồ ăn Trong quá trình thực hiện đề tài chúng tôi đã gặp không ít khó khăn và khúc mắc Cũng rất may mắn khi được cô giáo hướng dẫn GV Lê Như Hiền đã nhiệt  tình giải đáp thắc mắc và hướng dẫn một cách chi tiết Cộng với sự cố gắng của các thành viên nhờ đó chúng tôi đã hoàn thành được tài liệu này Mặc dù vậy khi làm một bài tập cần tính công phu và tập trung cao thì sai sót là không thể tránh khỏi Chúng tôi mong nhận được những lời đóng góp của thầy giáo và bạn đọc để  tài liệu này hoàn thiện hơn nữa

Chúng tôi xin chân thành cảm ơn!

 Nhóm tác giả: nhóm 6-KHMT_K16 

12

CHƯƠNG I: LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

1 Lý do chọn đề tài

Trong thi đại cng nghệ số phát trin như hiện nay th con ngưi lại thch giao tiếp nhiều hơn trên các mạng x hi Thêm vào đó, s phát trin bùng

nô các ứng dng nhn tin đ phần nào thc đy s tăng trưng ca các nền tảng chatbot Đc biệt là xu hướng chuyn dịch phát trin AI chatbot có khả năng hi thoại, xử lý nhng tương tác phức tạp hơn với khách hàng  Việt Nam, chatbot đ bt đầu được áp dng  trong mt số lnh vc như chăm sóc khách hàng, mua sm trc tuyến, trả li thng tin ngân hàng, y tế Chatbot được tch hợp sử dng trên khá nhiều ứng dng như Facebook, Instagram, Zalo, Website, Facebook được coi là mt kênh bán hàng v cùng hiệu quả hiện nay  bi giới tr ngày càng thch sử dng mạng x hi Điều nôi bt nhất  Facebook 

là ứng dng Facebook Messenger - mt trong nhng ứng dng nhn tin phô  biến nhất thế giới Nó cho php nhn tin và cn cho php gọi điện thoại hoc gọi video miễn ph và cách sử dng chức năng này khá đơn giản Nh đó mà Facebook Messenger đ tr thành mt kênh kết nối doanh nghiệp với khách hàng v cùng hiệu quả và là nền tảng được các cửa hàng tch hợp đ sử dng chatbot nhiều nhất

Trong hoạt đng kinh doanh nhà hàng, dịch v chăm sóc khách hàng là cng việc quan trọng nhất Sử dng chatbot đ tương tác t đng với khách hàng qua các nền tảng số là mt xu hướng tất yếu ca các cửa hàng Khách hàng lun mong đợi nhân viên nhà hàng có th cung cấp cho họ nhng h trợ  kịp thi Chatbot gip giảm thi gian ch đợi ca khách hàng và tối ưu chăm sóc khách hàng mới và cũ Bng việc trợ gip khách hàng kịp thi, dù là nhng câu hi đơn giản nhất, hay đt hàng, các cửa hàng s tạo được ấn tượng tốt đp với khách hàng, th hiện được phong cách phc v chuyên nghiệp và ghi đim với khách hàng Chatbot khng ch mang lại nhng trải nghiệm tch cc cho khách hàng, mà cn gip cửa hàng gn kết với khách hàng, thc đy hành vi mua hàng, gia tăng khách hàng trung thành và nâng cao doanh số cho cửa hàng

Với mong muốn hiu sâu hơn về chatbot cũng như các tnh năng ca BOT trong việc kinh doanh bán hàng, nhóm em đ quyết định chọn đề tài “Xây dng chatbot cho fanpage cửa hàng đồ ăn nhm gợi ý da trên yêu cầu khách hàng” đ làm đề tài nghiên cứu Qua đề tài nhóm em mong muốn nâng cao được khả năng làm việc nhóm và thuyết trnh, cũng như hiu thêm về nhng cng c đ xây dng nên được mt chatbot có th sử dng được trong thc tế

2 Bài toán cần giải quyết

Mukbang - Đồ ăn Hàn Quốc là mt trong nhng địa ch m thc đáng ch ý cho nhng tn đồ yêu thch đồ ăn Hàn Quốc tại Hà Ni Với menu  phong ph và đa dạng các món ăn truyền thống Hàn Quốc như m cay,  bibimbap, kimbap, lu tokbokki, bạn s có cơ hi thưng thức nhng món

ăn đm chất Hàn Quốc ngay tại đây Hiện tại, Mukbang - Đồ ăn Hàn Quốc đ

có 3 cơ s tại Hà Ni, bao gồm cơ s 1 tại địa ch 119 Lương Thế Vinh Thanh Xuân, cơ s 2 tại địa ch 141 Chùa Láng Đống Đa và cơ s 3 tại địa ch 177 T Hiệu Cầu Giấy

Rất nhiều ngưi dân vẫn gi thói quen khng đi ăn  ngoài đc biệt là với các cửa hàng đồ ăn nhanh như Mukbang - đồ ăn Hàn Quốc, do vy việc đáp ứng nhu cầu khách hàng đt hàng online là hết sức cần thiết Do nhu cầu khách hàng là đt hàng giao tại nhà, ngoài việc quan tâm đến chất lượng sản  phm, do khng trc tiếp tiếp xc với nhân viên khách hàng cn rất quan tâm đến thái đ ca nhân viên tư vấn, thi gian giao hàng, nhng cơ s ca cửa hàng đề thi gian giao hàng là nhanh nhất có th

Việc đt hàng online, đi hi khách hàng phải truy cp vào trang web chnh thức ca Mukbang - đồ ăn Hàn Quốc đ xem các loại sản phm, giá cả, chi ph giao hàng, thng tin các cơ s, gi làm việc, thi gian giao hàng hoc

có các thc mc th phải gọi điện cho nhân viên tư vấn h trợ Việc này khá tốn thi gian và đi khi cn gây ảnh hưng đến trải nghiệm mua hàng online ca khách hàng do nhân viên khng th h trợ ngay lp tức mọi lc, mọi nơi

6

Do vy việc tạo ra mt trang web có th gip khách hàng mua hàng được nhanh và thun tiện nhất, đồng thi giải đáp các thc mc ca khách hàng ngay lp tức đ tăng trải nghiệm khách hàng là mt điều cần thiết

Từ nhng vấn dề cần giải quyết tại Mukbang - đồ ăn Hàn Quốc, ta thấy doanh nghiệp này cần phải xây dng Chatbot trên fanpage cho nền tảng facebook đ có th đưa đến cho khách hàng mt trải nghiệm mua hàng online tốt nhất qua việc có th giải đáp hầu hết các câu hi ca khách hàng

về sản phm mt cách tức th, gip khách hàng có th đt hàng mt cách nhanh và thun tiện nhất Việc xây dng Chatbot cn có th ct giảm bớt chi ph trong việc thuê nhân viên tư vấn gip tiết kiệm các khoản chi và tăng doanh thu Việc khách hàng có trải nghiệm tốt s nâng cao được hnh ảnh, lng tin ca khách hàng, điều này rất có ý ngha đối với doanh nghiệp làm trong lnh vc thc phm như Mukbang – đồ ăn Hàn Quốc

Chương II: Cơ sở lý thuyết

1 Sơ lược về chatbot

Chatbot là mt hnh thức th sơ ca tr tuệ nhân tạo, chạy chương trnh trên máy tnh do con ngưi tạo ra đ tương tác với ngưi qua các hnh thức như văn bản, giọng nói, ảnh… đ xử lý tnh huống và trả li câu hi thng qua mt tr tuệ nhân tạo đ được lp trnh sẵn Có rất nhiều cng c h trợ cho Chatbot như Dialogflow, Wit.ai, Google Natural Language APL

Thng thưng Chatbot được sử dng qua phần mềm chat đ nhn tin Chatbot được phát trin da trên kịch bản có sẵn và học hi qua quá trnh tương tác trong quá trnh tương tác Các câu hi được đt ra, Chatbot sử dng các hệ thống xử lý ngn ng t nhiên (Natural Language Processing) đề phân tch d liệu sau đó chng la chọn các thut toán học máy đ đưa ra các loại phản hồi, chng s d đoán và phản hồi chnh xác nhất có th Với nhng câu hi khng

th trả li được, Chatbot s b qua nhưng s đồng thi t học hi đ áp dng cho các cuc tr chuyện về sau

V d: Chatbot tiêu biu được biết đến như Siri ca Apple Ch bng câu lệnh đ cài đt sẵn cho máy, nó có th t đng bt ứng dng mnh vừa nói hoc gọi Siri đ nó trả li nhng câu hi mà mnh lp trnh sẵn… Khi bạn đ hi Siri mt câu đơn giản v d như “Siri hm nay tri bao nhiêu đ?” bạn đ làm việc với chatbot

dng, quyền truy cp vào các API và giao diện đồ hoa ngưi dùng

trnh ứng dng, nó biu diễn nhng dịch v h trợ trc tiếp các ứng dng ngưi dùng, chẳng hạn như phần mềm chuyn tin, truy nhp cơ s d liệu và email…

máy tnh hay ứng dng cung cấp đ cho php các yêu cầu dịch v có th được tạo ra từ các chuwong trnh máy tnh khác, và cho php d liệu có th được trao đôi qua lại gi chng

Hiện nay, chatbot rất đa dạng nhưng có th được lược về nhng loại chnh sách sau đây:

Chatbot cho việc Sales: Chatbot cho sale hay được sử dng tại nhng cửa hàng lớn hay nhng trung tâm chăm sóc khách hàng đ trả li nhng câu hi theo b d liệu được soạn sẵn

Chatbot theo kịch bản: Đây là loại chatbot phố biến và dễ tiếp cn nhất hiện nay Loại này th hoạt đng da trên khung kịch bản soạn sẵn Nó  bt đầu hoạt đng sau khi khách hàng đt câu hi th AI s ra nhng chọn la có liên quan tới nhau Từ đó, khách hàng chọn 1 mc phù hợp với nhu cầu tm kim ca bản thân Khi khách hàng chọn xong, Bot s đưa ra câu trả li thch hợp nhất với thng tin ngưi dùng mới cấp Tuy

8

nhiên, Bot này có nhược đim là khng trả li được nhng câu hi khng được lp trnh sẵn

Chatbot hoạt động dựa trên bộ từ khóa:  Chatbot này d dàng xử lý câu hi ca ngưi dùng nh việc áp dng Học Máy hay Machine Learning C th, Bot s được huấn luyện với loạt từ, cm từ có s liên quan với câu hi Từ đó Bot có th nm được nhu cầu ca khách khi họ đt ra nhng câu hi có liên quan tới b từ khóa này Khi đ thuần thc nhng bước trên, Bot s cho ra nhng kết quả hợp lý- mt trong nhng

ưu đim so với nhng câu trả li rp khun ca nhng loại bot đ được k  trên

Chatbot da theo mt quy trnh nhất định:

1, Translator: câu hi/yêu cầu ca user s được quy về ngn ng lp trnh đ máy tnh có th hiu được Trên cơ s đó, máy tnh s tiếp nhn mt cách chnh xác về nhng cng việc cần hoàn thành

2, Processor: AI s đi vào phân tch và giải quyết câu hi đ nhn từ  bước Translator 

3, Respondent: Sau khi hoàn thành bước 2 th máy tnh s đưa ra đáp án thch hợp trên các nên tảng ca social platform,  đây là messenger

=> Nhng ưu đim tiêu biu nhất ca Chatbot

- Đ tin cy cao, có th h trợ 24/7 và hoàn toàn toàn thay thế được con ngưi đ ph trách khối lượng cng việc không lồ

- Chatbot dễ dàng vượt xa con ngưi về tốc đ phản hồi cũng như đ chnh xác và hiệu suất làm việc

- Chatbot có th được tạo nên bi đa dạng các loại ngn ng lp trnh

- Dễ dàng lưu tr nhng d liệu, kiến thức đ thu thp được từ trước đó

đề tr nên thng minh, gần gũi hơn theo thi gian  Nhng cng c h trợ Chatbot nôi tiếng có th k đến như Dialogflow, Chatfuel, Janis…

2 Sơ lược về Dialogflow

Dialogflow là mt dịch v do Google cung cấp nhm gip các lp trnh viên có th dễ dàng hơn trong việc lp trnh ra các sản phm có giao tiếp với ngưi dùng thng qua các đoạn hi thoại

Dialogflow sử dng tr tuệ nhân tạo (AT) gip phân tch ngn ng t nhiên đề hiu được ý định ca ngưi dùng và trch xuât ra các thng tin hu ch  phù hợp với ý định ca ngưi dùng Có v vẫn cn khá là mơ hồ nh, vy chng

ta hy cùng xem qua v d này nh!

Dialogflow hoạt đng da vào các Intents, Entity và Contexts Intents là ý định cuối từ ngưi dùng và được truyền trc tiếp tới bot Intents có th có 1 bc hoc nhiều bc với quan hệ “cha - con”, theo l đó th intents “con” s ph thuc vào intents “cha” ca nó

Entities là mt cơ chế ca Dialogflow gip xác định và trch xuất các đ liệu cần thiết từ yêu cầu ca ngưi dùng Trong khi Intent gip Agent có th hiu mc đch, ý định ca ngưi dùng th Entity có thê gip Agent trch xuất ra nhng thng tin ch tiết và c th nhất ca câu truy vần

V d: trong câu nói “có bán cafe khng shop” ca ngưi dùng th “có  bán caf nha” có th xem là mt Entity về tư vần và nó s kch hoạt Intent iTuVan

Mt Entities bao gồm:

+ Loại Entity: định ngha ra loại thng tin mà ta muốn trch xuất từ câu truy vấn ca ngưi dùng

+ Phần tử Entity: mi loại Entity s có nhiều phần tử, mi phần tử cung cấp mt tp các từ hoc cm từ được coi là tương đương

+ Các từ đồng ngha và giá trị tham chiếu với Entity: mt vài phần tử Entity có nhiều từ hoc cm từ mà có ngha tương đương nhau, với nhng Entity này ta cần cung cấp mt giá trị tham chiều và mt hoc nhiều từ, cm từ đồng ngha

2.4 Sơ lược về Chatfuel

10

 Hình 2.4.1 Chatfuel  Chatfuel là mt loại Chatbot được phát trin với mt loạt tnh năng như: Trả li tin nhn t đng, gửi tin nhn hàng loạt, chăm sóc, quản lý danh sách khách hàng Với nhng s h trợ này, bạn hoàn toàn có th xây dng mt kịch bản trả li tin nhn hoàn toàn t đng với khách hàng Qua đó rt ngn thi gian tư vấn, chăm sóc Hay nếu muốn giới thiệu sản phm mới, chia s thng tin với khách hàng, bạn cũng có th kch hoạt tnh năng gửi inbox hàng loạt

Cấu tạo cơ bản của Chatfuel:

Flows:  phần này ta có th kết nối website tạo nt chat trên web, comment trên Fanpage s chuyn thẳng trc tiếp thành Inbox

 Hình 2.4.2 Flows of Chatfuel  Automate: Phần này ta có th thiết lp các câu trả li và xây dng các tnh huống c th cung cấp các thng tin về sản phm mà

 Hình 2.4.3 Automate of Chatfuel  Blocks: Phần này giống như các Entities bên Dialogflow tuy nhiên  phần này lại

có mt số nhược đim là khng được linh hoạt và thiếu logic

 Hình 2.4.4 Blocks of Chatfuel  Set Up AI: Phần này cho php bạn thiết lp các tnh huống c th mà khách hàng trả li khng có trong kịch bản tư vấn khách hàng ca bạn, chatbot s t hiu và đưa ra các câu trả li cho từng trưng hợp Đây cũng là vùng mà con Bot có th t học hi và thng minh hơn từng ngày thng qua các tnh huống thc tiễn

12

 Hình 2.4.5 Setup AI of Chatfuel  Configure: Phần này cho php bạn cài đt kết nối với Fanpage mà bạn muốn kết nối Ngoài ra, bạn hoàn toàn có th ngt kết nối với Fanpage mà bạn muốn Bên cạnh đó, bạn cũng có th cài đt được các mi gi khác nhau đ việc gửi bản tin cho khách hàng dễ dàng hơn

 Hình 2.4.6 Config of Chatfuel  2.5 Sơ lược về janis

Janis là mt phần mềm mi trưng liên kết gia Dialogflow và Chatfuel, được sử dng đ xây dng các chatbot. Nó gip kết nối trc tiếp gia Dialogflow và Chatfuel, cho  php các nhà phát trin chatbot sử dng các tnh năng và chức năng ca cả hai nền tảng đ tạo ra các chatbot thng minh và tương tác với ngưi dùng mt cách t đng