Đồ án 1: Xây dựng website bán hàng tích hợp Chatbot AI tư vấn sản phẩm

Đồ án website bán hàng tích hợp chatbot AI tư vấn sản phẩm. Báo cáo chi tiết về phân tích, thiết kế và công nghệ sử dụng trong dự án.

• Tác giả: Nguyễn Thạch Minh Thanh
• Người hướng dẫn: Nguyễn Thị Thanh Trúc
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin
• Chuyên ngành: Công Nghệ Phần Mềm
• Đề tài: Xây Dựng Website Quản Lý Bán Hàng Trực Tuyến Tích Hợp Chatbot AI Hỗ Trợ Tư Vấn Sản Phẩm Theo Yêu Cầu Người Dùng
• Loại tài liệu: Đồ Án
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Đồ án Website Bán Hàng Tích hợp Chatbot AI

Đồ án website bán hàng tích hợp chatbot AI là một giải pháp hiện đại kết hợp thương mại điện tử với công nghệ trí tuệ nhân tạo. Dự án này được thực hiện bởi sinh viên khoa Công nghệ Phần mềm, nhằm xây dựng một nền tảng quản lý bán hàng trực tuyến hiệu quả. Chatbot AI được tích hợp để hỗ trợ tư vấn sản phẩm theo yêu cầu của người dùng, giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm. Hệ thống sử dụng công nghệ Dialogflow Essentials để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện ý định khách hàng. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI vào thương mại điện tử tại Việt Nam.

1.1. Lý do chọn đề tài và Khảo sát Hiện trạng

Thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng tại Việt Nam, nhưng nhiều website còn thiếu tương tác thông minh với khách hàng. Việc tích hợp chatbot AI giải quyết vấn đề dịch vụ khách hàng 24/7 và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi bán hàng. Khảo sát cho thấy người tiêu dùng thích các nền tảng có hỗ trợ tư vấn nhanh chóng và giao diện thân thiện. Dự án này nhằm tạo mẫu thực tế cho các ứng dụng thương mại điện tử thế hệ mới.

1.2. Công nghệ và Môi trường Sử dụng

Dự án sử dụng stack công nghệ MERN bao gồm MongoDB, ExpressJS, ReactJS và NodeJS. Frontend được phát triển với ReactJS kết hợp Tailwind CSS để tạo giao diện responsive và hiện đại. Backend sử dụng NodeJS và ExpressJS để xử lý logic ứng dụng và kết nối API. Cơ sở dữ liệu MongoDB lưu trữ thông tin sản phẩm, đơn hàng và tương tác chatbot. Dialogflow Essentials được sử dụng để xây dựng chatbot thông minh với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

II. Cơ sở Lý thuyết và Công nghệ AI Chatbot

AI Chatbot là một ứng dụng sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tương tác với người dùng. Trong dự án này, Dialogflow Essentials được sử dụng để xây dựng chatbot với khả năng hiểu được ý định của khách hàng. Hệ thống sử dụng Entities để nhận diện từ khóa sản phẩm và Intents để khớp ý định người dùng với phản hồi thích hợp. Chatbot AI giúp cung cấp tư vấn sản phẩm tự động, trả lời câu hỏi thường gặp và hướng dẫn quy trình mua hàng. Công nghệ này là nền tảng chính cho việc cải thiện dịch vụ khách hàng và tăng cường trải nghiệm người dùng trên nền tảng bán hàng.

2.1. Khái niệm và Cách Hoạt động của Chatbot

Chatbot AI sử dụng machine learning để hiểu ý định của người dùng từ các câu hỏi tự nhiên. Dialogflow dựa trên công nghệ Google Cloud NLP để phân tích văn bản input. Hệ thống nhận diện entities (tên sản phẩm, giá cả, đặc tính) và khớp với intents (ý định tìm kiếm, so sánh, mua hàng). Action and Parameters cho phép chatbot gọi các API backend để lấy dữ liệu sản phẩm từ cơ sở dữ liệu. Phản hồi được tạo động dựa trên ý định và tham số được trích xuất.

2.2. Stack Công nghệ Frontend và Backend

ReactJS được chọn cho frontend vì hiệu suất cao và khả năng tái sử dụng component. Tailwind CSS cung cấp styling utility-first để phát triển giao diện nhanh chóng. NodeJS và ExpressJS xử lý requests từ client, quản lý routes và kết nối API. MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL linh hoạt, phù hợp với dữ liệu sản phẩm không cấu trúc. Kiến trúc này đảm bảo scalability và maintainability của hệ thống bán hàng.

III. Phân tích Yêu cầu và Thiết kế Hệ thống

Phần phân tích yêu cầu sử dụng sơ đồ Use Case để mô tả các tương tác giữa người dùng và hệ thống. Các Use Case chính bao gồm đăng ký, đăng nhập, tìm kiếm sản phẩm bằng chatbot, thêm vào giỏ hàng và đặt hàng. Activity Diagram chi tiết quy trình từng Use Case, giúp hiểu rõ luồng xử lý. Thiết kế cơ sở dữ liệu sử dụng ERD (Entity Relationship Diagram) để mô tả các bảng như Users, Products, Orders, OrderDetails. Các quan hệ giữa bảng được thiết kế để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Danh sách các thuộc tính của từng bảng được định nghĩa rõ ràng để phục vụ cho các chức năng của hệ thống.

3.1. Thiết kế Mô hình Chatbot với Dialogflow

Entities được thiết lập để nhận diện từ khóa sản phẩm như tên, loại, giá cả. Intents được tạo để khớp với các ý định như tìm kiếm, so sánh sản phẩm. Mỗi intent có training phrases để huấn luyện mô hình nhận diện ý định chính xác. Responses được cấu hình để trả lời tự động hoặc gọi API backend. Context được sử dụng để duy trì trạng thái cuộc trò chuyện và xử lý các câu hỏi theo ngữ cảnh.

3.2. Thiết kế Cơ sở Dữ liệu và Các Bảng Dữ liệu

Bảng Users lưu thông tin tài khoản khách hàng bao gồm email, mật khẩu được mã hóa, thông tin cá nhân. Bảng Products chứa thông tin sản phẩm như tên, mô tả, giá, hình ảnh. Bảng Orders ghi lại đơn hàng với trạng thái giao dịch. Bảng OrderDetails lưu chi tiết từng sản phẩm trong đơn. Bảng ChatHistory ghi lại lịch sử tương tác với chatbot để phân tích hành vi người dùng.

IV. Xây dựng Website và Giao diện Người dùng

Giai đoạn xây dựng website bao gồm thiết kế giao diện tất cả các màn hình chính của ứng dụng. Trang đăng nhập và trang đăng ký được thiết kế với form validation và bảo mật password. Trang chủ hiển thị danh sách sản phẩm với tính năng lọc và tìm kiếm. Trang chatbot tích hợp widget hiển thị trực tiếp trên website để hỗ trợ tư vấn sản phẩm thời gian thực. Trang giỏ hàng cho phép khách hàng xem, chỉnh sửa, xóa sản phẩm. Trang đặt hàng cập nhật thông tin thanh toán và địa chỉ giao hàng. Trang xác nhận đơn hàng hiển thị tóm tắt đơn và tình trạng giao dịch.

4.1. Thiết kế Giao diện Chính của Website

Giao diện đăng nhập sử dụng form đơn giản với các trường email và mật khẩu, hỗ trợ đăng nhập xã hội. Giao diện đăng ký cho phép tạo tài khoản mới với xác nhận email. Trang chủ hiển thị grid sản phẩm responsive với hình ảnh, tên, giá và nút "Thêm vào giỏ". Giao diện chatbot có cửa sổ cuộc trò chuyện nổi bên phải màn hình, cho phép khách hàng nhập câu hỏi và nhận phản hồi tức thì.

4.2. Chức năng Giỏ hàng Đặt hàng và Xác nhận

Trang giỏ hàng là nơi hiển thị tất cả sản phẩm đã chọn với đơn giá, số lượng, và tổng tiền. Khách hàng có thể thay đổi số lượng hoặc xóa sản phẩm tại đây. Trang đặt hàng yêu cầu nhập thông tin giao hàng và chọn phương thức thanh toán. Trang xác nhận hiển thị chi tiết đơn hàng với mã đơn, ngày đặt, trạng thái giao dịch và thời gian dự kiến giao hàng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1:GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1. Lý do chọn đề tài Trong bối cảnh nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ, việc mua sắm trực tuyến đang trở thành xu hướng phổ biến, đặc biệt sau giai đoạn đại dịch COVID-19. Các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến không ngừng tìm kiếm các giải pháp công nghệ nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng, tăng cường sự tiện lợi và cá nhân hóa dịch vụ. Một trong những công nghệ nổi bật hiện nay là chatbot AI, giúp tự động hóa quá trình tư vấn, gợi ý sản phẩm và hỗ trợ khách hàng nhanh chóng.

Tuy nhiên, qua khảo sát thực tế, một số vấn đề vẫn còn tồn tại khi sử dụng chatbot AI trên các website bán hàng hiện nay. Bot thường không hiểu rõ yêu cầu của người dùng, đưa ra các gợi ý không phù hợp, giao diện sử dụng phức tạp hoặc không trực quan, dẫn đến trải nghiệm người dùng không như mong muốn. Những khó khăn này đã gây ra sự thất vọng, giảm độ tin cậy vào chatbot và giảm hiệu quả bán hàng trực tuyến. Xuất phát từ thực trạng này, đề tài “Xây dựng website quản lý bán hàng trực tuyến tích hợp chatbot AI hỗ trợ tư vấn sản phẩm” được lựa chọn nhằm xây dựng một giải pháp toàn diện, tập trung cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua chatbot AI thông minh, dễ sử dụng và hiệu quả hơn.

Mục tiêu: ● Xây dựng website quản lý bán hàng online đầy đủ các chức năng cơ bản như: phân quyền user và admin, tìm kiếm sản phẩm, đặt hàng, quản lý đơn hàng,. Bên cạnh đó tích hợp chatbot AI hỗ trợ gợi ý sản phẩm. ● Chatbot tư vấn sản phẩm theo yêu cầu người dùng: Bot có thể hiểu và xử lý thông tin từ khách hàng để gợi ý các sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu cá nhân. ● Giao diện thân thiện, dễ sử dụng: Tạo ra một giao diện đơn giản, dễ tiếp cận để người dùng có thể dễ dàng sử dụng website và chatbot để tìm kiếm sản phẩm mong muốn mà không gặp khó khăn.

● Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Tăng cường mức độ tương tác của khách hàng với website bằng cách cho chatbot AI cá nhân hóa các gợi ý và trả lời nhanh chóng, chính xác với nhu cầu khách hàng. ● Nhờ vào chatbot AI mà tự động hóa một phần quá trình chăm sóc khách hàng: Giúp giảm tải cho đội ngũ chăm sóc khách hàng và tăng hiệu quả trong việc giải quyết các câu hỏi thường gặp. Khảo sát hiện trạng Qua quá trình khảo sát và đánh giá các hệ thống website bán hàng trực tuyến tích hợp chatbot AI hiện có, chúng em nhận thấy các vấn đề chính như sau: PAGE \* MERGEFORMAT 12 ● Chatbot chưa hiểu rõ yêu cầu của người dùng: Nhiều bot không nhận biết hoặc phân tích chính xác yêu cầu từ phía khách hàng, dẫn đến việc đưa ra các gợi ý không liên quan hoặc thiếu phù hợp. Điều này ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và khả năng chốt đơn hàng.

● Giao diện phức tạp, khó sử dụng: Một số website hiện nay có giao diện chatbot không trực quan, làm người dùng cảm thấy khó khăn khi tiếp cận. Ngoài ra, các tính năng của bot thường được đặt ở các vị trí khó tìm hoặc không rõ ràng, khiến khách hàng không biết phải bắt đầu từ đâu. ● Thiếu khả năng cá nhân hóa: Một số chatbot chỉ đưa ra các gợi ý sản phẩm dựa trên các tiêu chí cơ bản như tên sản phẩm hoặc loại sản phẩm, mà không dựa trên thông tin cá nhân hóa từ người dùng. Điều này làm giảm sự tương tác và hứng thú từ phía khách hàng, do sản phẩm gợi ý không đáp ứng đủ nhu cầu thực tế của họ.

● Khả năng trả lời chậm hoặc không hiệu quả: Nhiều hệ thống chatbot hiện nay chưa được tối ưu hóa về tốc độ xử lý, dẫn đến tình trạng phản hồi chậm hoặc đôi khi không có phản hồi. Điều này gây ra sự bất mãn và có thể khiến khách hàng từ bỏ quá trình mua hàng. Dựa trên những khảo sát này, đề tài của chúng em sẽ tập trung giải quyết các vấn đề về độ chính xác trong gợi ý sản phẩm, tính cá nhân hóa, và tối ưu giao diện sử dụng, nhằm mang đến cho người dùng một trải nghiệm mua sắm trực tuyến thuận tiện và dễ dàng hơn. Công nghệ sử dụng - Sử dụng thư viện ReactJS và các package để lập trình frontend cho website.

- Sử dụng TailwindCSS để thiết kế giao diện chuẩn responsive. - Lưu trữ Database bằng MongoDB PAGE \* MERGEFORMAT 12 - Lập trình backend với NodeJS và ExpressJS - Sử dụng Dialogflow Essentials để xây dựng mô hình chatbot 1. Môi trường thiết kế - Môi trường lập trình: Visual Studio Code - Môi trường quản trị cơ sở dữ liệu: MongoDB Compass (GUI) 1. Công cụ hỗ trợ - Github: Quản lý và lưu trữ source code.

- Postman: Tạo các request, test API. PAGE \* MERGEFORMAT 12 CHƯƠNG 2:CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Giới thiệu về AI chatbot 2. Khái niệm - Chatbot là một chương trình máy tính, phản hồi giống như một thực thể thông minh khi trò chuyện thông qua văn bản hoặc giọng nói và hiểu một hoặc nhiều ngôn ngữ của con người bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy và đôi khi là các thuật toán học sâu.

Chatbot hỗ trợ các tổ chức kinh tế, xã hội bằng cách thay thế các nhân viên trả lời câu hỏi người dùng mọi lúc mọi nơi, giúp giảm thời gian và chi phí cho người dùng. Theo các kết quả nghiên cứu trong Scopus (thống kê theo các từ khóa “chatbot”, “tác tử trò chuyện” (conversation agent) và “giao diện trò chuyện” (conversation interface)) có thể thấy rằng từ năm 2016 trở về sau, các ứng dụng Chatbot đã có sự gia tăng nhanh chóng, với các loại hình hệ thống Chatbot khác nhau được sử dụng cho các lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, du lịch, thương mại điện tử và giáo dục. Bên cạnh đó, quy mô thị trường chatbot trí tuệ nhân tạo toàn cầu được dự đoán sẽ tăng từ 5.68 tỷ USD vào năm 2023 lên 24.89 tỷ USD vào năm 2030, đạt tốc độ CAGR là 23.5% trong giai đoạn dự báo. Với những tiến bộ không ngừng trong công nghệ AI, chatbot đang ngày càng được tích hợp vào dịch vụ khách hàng, hệ thống hỗ trợ, trợ lý ảo và nhiều ứng dụng khác trong các ngành, từ đó hợp lý hóa các tương tác giữa con người với máy tính và thúc đẩy sự tiện lợi.

- Các chatbot trí tuệ nhân tạo có tầm quan trọng đáng kể trong xã hội đương đại nhờ những lợi thế đa diện và ứng dụng trên phạm vi rộng. Thứ nhất, chúng tăng cường hiệu quả bằng cách giải quyết kịp thời các yêu cầu của người dùng, từ đó giảm bớt sự cần thiết phải có sự tham gia của con người vào các nhiệm vụ như hỗ trợ khách hàng và truy xuất thông tin. Ngoài ra, các chatbot AI hoạt động liền mạch suốt ngày đêm, đảm bảo tính khả dụng và khả năng tiếp cận không bị gián đoạn của người dùng, một tính năng đặc biệt thuận lợi cho các doanh nghiệp toàn cầu hoặc trực tuyến. Hơn nữa, họ nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách PAGE \* MERGEFORMAT 12 cung cấp các tương tác được cá nhân hóa phù hợp với sở thích và hành vi cá nhân, thúc đẩy mức độ hài lòng và mức độ tương tác cao hơn.

Hơn nữa, chatbot AI mang lại hiệu quả chi phí cho doanh nghiệp bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và giảm bớt sự phụ thuộc vào nguồn nhân lực dồi dào. Điều quan trọng là họ liên tục cải tiến khả năng của mình thông qua việc học hỏi liên tục từ các tương tác của người dùng, cho phép họ thích ứng và nâng cao phản hồi của mình theo thời gian, từ đó nâng cao tính hiệu quả và tiện ích của chúng. - Tóm lại, chatbot AI đại diện cho một tài sản quan trọng đối với các doanh nghiệp và cá nhân, hợp lý hóa các quy trình, làm phong phú thêm trải nghiệm của khách hàng và góp phần nâng cao hiệu quả tổng thể trên các lĩnh vực khác nhau. Cách tiếp cận và xây dựng khung ứng dụng AI chatbot 2.

Cấu trúc chung của AI chatbot Hiện nay, có nhiều loại AI chatbot khác nhau và được phân loại dựa trên một số tiêu chí như cách thức tương tác (interaction mode), miền tri thức (knowledge domain), loại ứng dụng (chatbot application) và cách tiếp cận để xây dựng (design approach). Tuy nhiên, nhìn chung, cấu trúc của một hệ trợ lý ảo gồm 2 thành phần chính: (1) Phân tích thông điệp người dùng; (2) Tạo ra câu trả lời tương ứng với thông điệp đầu vào: Hình 2.1 Cấu trúc chung của một trợ lý ảo (1) Phân tích thông điệp người dùng (User message analysis): Giúp hệ thống hiểu rõ những gì mà người sử dụng đang yêu cầu, gồm hai chức năng: PAGE \* MERGEFORMAT 12 - Xác định chủ đề của người dùng (Identifying user intent): Mục đích của chức năng này là xác định chủ đề (ý định) của người dùng thông qua thông điệp mà họ đưa vào. Một số cách tiếp cận chính cho việc xác định chủ đề bao gồm đối sánh mẫu, dựa trên luật và học máy. Đối với các tiếp cận học máy, bài toán xác định chủ đề của câu văn bản đơn trước được xem như là bài toán phân loại văn bản, trong đó một mô hình văn bản được phân vào đúng một trong nhiều lớp.

Một số phương pháp học máy được sử dụng như SVM, Naive Bayes, logistic regression và các phương pháp học sâu. - Trích xuất ngữ cảnh người dùng (Extracting user context): Chức năng này có nhiệm vụ trích xuất các thông tin ngữ cảnh thông qua các thực thể (entities) của thông điệp người dùng, chẳng hạn như địa điểm, thời gian và thông tin người dùng. Những thông tin này giúp hệ thống đưa ra câu trả lời phù hợp với tình huống của người dùng. - Ví dụ, với câu “Cửa hàng có bán áo nam nào giá vừa túi tiền không?”, hệ thống xác định được chủ đề người dùng muốn hỏi liên quan đến thông tin sản phẩm.

Để có thể đưa ra phản hồi phù hợp, hệ thống cần hiểu hơn về thông điệp này. Hệ thống đòi hỏi thêm về thông tin ngữ cảnh như: sản phẩm (“áo nam”) và giá cả (“vừa túi tiền”). Trong trường hợp không trích xuất được thêm thông tin ngữ cảnh, hệ thống yêu cầu người dùng nhập thêm vào. (2) Tạo ra câu trả lời (Response generation): Thành phần này tạo ra câu trả lời phù hợp dựa vào chủ đề và ngữ cảnh thông điệp của người dùng.