Tác động của AI Chatbot đến hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.29 MB, 125 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG---***---

ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆPTÁC ĐỘNG CỦA AI CHATBOT

ĐẾN HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONGNGÀNH KINH DOANH DỊCH VỤ LƯU TRÚ

Ngành: Quản trị Kinh doanh

VÕ THUỲ DƯƠNG

Hà Nội - 2024

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP

TÁC ĐỘNG CỦA AI CHATBOT

ĐẾN HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONGNGÀNH KINH DOANH DỊCH VỤ LƯU TRÚ

Ngành: Quản trị Kinh doanh

Mã số: 8340101

Họ và tên học viên: Võ Thuỳ Dương

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Thị Khánh Chi

Hà Nội - 2024

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “TÁC ĐỘNG CỦA AI CHATBOT ĐẾN

HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONG NGÀNH KINH DOANH DỊCH VỤLƯU TRÚ” là cơng trình nghiên cứu do chính tơi nghiên cứu và hoàn thiện. Các tài

liệu tham khảo, số liệu thống kê được sử dụng trong luận văn có nguồn trích dẫnđầy đủ và trung thực. Kết quả nêu trong luận văn chưa từng được ai công bố trongbất kỳ công trình nào khác.

Người viết luận văn

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

LỜI CẢM ƠN

Trong suốt quá trình thực hiện luận văn thạc sĩ, nhờ sự hỗ trợ của thầy côkhoa Quản trị Kinh doanh, khoa Sau Đại học trường Đại học Ngoại thương, và tâmhuyết cùng sự nhiệt thành của PGS. TS. Nguyễn Thị Khánh Chi thuộc khoa Quảntrị Kinh doanh đồng thời là Giảng viên hướng dẫn của tôi mới giúp tơi hồn thiênbài luận văn nghiên cứu này.

Bằng tất cả sự tơn trọng, niềm kính u, em xin chân thành cảm ơn thầy cơkính u!

Người viết luận văn

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN...i

LỜI CẢM ƠN...ii

MỤC LỤC...iii

DANH MỤC VIẾT TẮT...vi

DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ HÌNH...vii

PHẦN MỞ ĐẦU...1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC TÁC ĐỘNG CỦA AI CHATBOTTỚI HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONG NGÀNH KINH DOANH DỊCHVỤ LƯU TRÚ...11

1.1. Lý luận chung về chatbot...11

1.1.1. Khái niệm Chatbot...11

1.1.2. Quy trình tạo ra chatbot...12

1.1.3. Phân loại Chatbot...14

1.1.4. Khái niệm AI Chatbot...18

1.2. Lợi ích và hạn chế của AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưutrú………...19

1.2.1. Lợi ích của AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú...19

1.2.2. Hạn chế của AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú....20

1.3. Tổng quan về hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụlưu trú...20

1.3.1. Khái niệm về hành vi của khách hàng...20

1.3.2. Khái niệm về hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịchvụlưu trú221.4. Tác động của AI Chatbot đến hành vi của khách hàng trong ngành kinhdoanh dịch vụ lưu trú...24

1.4.1. Tác động của Chất lượng hệ thống của AI Chatbot đến hành vi củakhách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

1.4.2. Tác động của Chất lượng thông tin của AI Chatbot đến hành vikhách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

28

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

1.4.3. Tác động của Chất lượng dịch vụ của AI Chatbot đến hành vi củakhách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

2.1. Quy trình nghiên cứu...34

2.2. Giả thuyết nghiên cứu...35

2.2.1. Tác động của Chất lượng hệ thống AI Chatbot tới hành vi của kháchhàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú352.2.2. Tác động Chất lượng thông tin AI Chatbot tới hành vi của kháchhàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú362.2.3. Tác động Chất lượng dịch vụ AI Chatbot tới hành vi của khách hàngtrong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú362.2.4. Tác động của yếu tố trải nghiệm khách hàng khi sử dụng AI Chatbottrong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú372.3. Mơ hình nghiên cứu...37

2.4. Thiết kế thang đo...38

2.5. Thiết kế bảng hỏi...39

2.6. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu...42

2.7. Phương pháp phân tích dữ liệu...43

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG AI CHATBOT TỚIHÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONG NGÀNH KINH DOANH DỊCH VỤLƯU TRÚ...44

3.1 Thống kê mô tả...44

3.1.1. Thống kê mơ tả về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp...44

3.1.2. Thống kê mô tả về sự hiểu biết chung AI Chatbot...50

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

3.2 Thống kê mô tả các nhân tố đo lường tác động các yếu tố của AI Chatbottới hành vi của khách hàng tại các cơ sở dịch vụ lưu trú...52

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

3.2.1. Thống kê mô tả nhân tố chất lượng hệ thống của AI Chatbot tới hànhvi của khách hàng tại các cơ sở dịch vụ lưu trú

3.3. Kiểm định thang đo...57

3.3.1. Kiểm định hệ số Cronbach’s alpha...57

3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)...60

3.3.3. Phân tích hồi quy tương quan...64

3.3.4. Phân tích ANOVA...69

CHƯƠNG 4: HÀM Ý QUẢN TRỊ...71

4.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu...71

4.2 Xu hướng ứng dụng AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú... 73

4.3. Hàm ý quản trị...75

4.4 Đóng góp của đề tài...80

4.4.1. Ý nghĩa đối với lý thuyết...80

4.4.2. Ý nghĩa thực tiễn...81

4.5 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo...85

TÀI LIỆU THAM KHẢO...87

PHỤ LỤC...96

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

DANH MỤC VIẾT TẮT

Từ viết tắtNghĩa tiếng ViệtNghĩa tiếng AnhANOVA Phân tích phương sai Analysis of Variance

EFA Phân tích nhân tố khám phá Exploratory Factor Analysis

KMO Kaiser – Meyer – Olkin

SPSS Phần mềm thống kê phân tích dữ liệu Statistical Package for the Social Sciences

Q&A Câu hỏi thường gặp Question and Answers

NLU Hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên Natural Language Understanding

NLP Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Natural Language Processing

API Giao diện lập trình ứng dụng Application Programming Interface

ML Máy học Machine Learning

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ HÌNHBảng

Bảng 2.1. Nội dung những giả thuyết phân tích...37

Bảng 2.2. Bảng mã hố các thang đo...40

Bảng 3.1. Bảng tổng hợp kết quả thống kê các yếu tố nhân khẩu học của những phản hồi trong bản khảo sát...44

Bảng 3.2. Bảng tổng hợp kết quả về sự hiểu biết chung về AI Chatbot...50

Bảng 3.3. Bảng thống kê mô tả nhân tố chất lượng hệ thống AI Chatbot tới hành vi của khách hàng tại các cơ sở kinh doanh lưu trú...52

Bảng 3.4. Bảng thống kê mô tả nhân tố chất lượng hệ thống AI Chatbot tới hành vi của khách hàng tại các cơ sở kinh doanh lưu trú...53

Bảng 3.5. Bảng thống kê mô tả nhân tố chất lượng dịch vụ của AI Chatbot tới hành vi của khách hàng tại các cơ sở kinh doanh lưu trú...54

Bảng 3.6. Bảng thống kê mô tả nhân tố trải nghiệm của khách hàng của AI Chatbot tới hành vi của khách hàng tại các cơ sở kinh doanh lưu trú...55

Bảng 3.7. Bảng thống kê mô tả nhân tố Hành vi của khách hàng của AI Chatbot tới hành vi của khách hàng tại các cơ sở kinh doanh lưu trú...56

Bảng 3.8. Thang đo độ tin cậy Cronbach Alpha cho nhân tố chất lượng hệ thống củaAI Chatbot...57

Bảng 3.9. Thang đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho nhân tố chất lượng thông tin của AI Chatbot...58

Bảng 3.10. Thang đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho nhân tố chất lượng dịch vụ của AI Chatbot...59

Bảng 3.11. Thang đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho nhân tố trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng AI Chatbot...59

Bảng 3.12. Thang đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho nhân tố hành vi của khách hàng khi sử dụng AI Chatbot...60

Bảng 3.13. Bảng phân tích nhân tố EFA...61

Bảng 3.14. Bảng giá trị hội tụ đã điều chỉnh...63

Bảng 3.15 Phân tích nhân tố khám phá EFA...64

Bảng 3.16. Kết quả phân tích tương quan Pearson...65

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

Bảng 3.17. Kết quả phân tích hồi quy...67

Bảng 3.18. Phân tích Model Summar...67

Bảng 3.19. Phân tích ANOVA...69

Biều ĐồBiểu đồ 3.1. Biểu đồ thống kê giới tính của người thực hiện khảo sát...46

Biểu đồ 3.2. Biểu đồ thống kê độ tuổi của người thực hiện khảo sát...47

Biểu đồ 3.3. Biểu đồ thống kê thu nhập của người thực hiện khảo sát...47

Biểu đồ 3.4. Biểu đồ thống kê nghề nghiệp của người thực hiện khảo sát...48

Biểu đồ 3.5. Biểu đồ thống kê mức chi tiêu của người thực hiện khảo sát...49

Biểu đồ 3.6. Biểu đồ thốn kê mục đich sử dụng AI Chatbot...49

HìnhHình 1.1. Quy trình thiết kế Chatbot (Rohit Tamrakar, 2021)...13

Hình 1.2. Kiến trúc thượng tầng của Chatbot (Rohit Tamrakar, 2021)...14

Hình 1.3. Phân loại các thể loại chatbots (Rohit Tamrakar, 2021)...17

Hình 2.1. Quy trình nghiên cứu...34

Hình 2.2. Mơ hình nghiên cứu người viết đề xuất...38

Hình 3.1. Biểu đồ P-P Plot của RSR...68

Hình 3.2. Biểu đồ RSR...70

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

PHẦN MỞ ĐẦUTính cấp thiết của đề tài

Ngành Du lịch và Khách sạn phải đối mặt với nhiều thách thức trong nhữngnăm gần đây. Với sự tiến bộ của công nghệ, việc áp dụng những cơng nghệ trí tuệnhân tạo cũng hỗ trợ cho việc cung cấp dịch vụ nhanh hơn, hiệu quả hơn nhằm cảithiện trải nghiệm của khách du lịch. Mặc dù nhiều công nghệ đã thành công khi tíchhợp vào lĩnh vực này nhưng để hiểu và vận dụng được cơng nghệ trí tuệ nhân tạotrong ngành Du lịch và Khách sạn hay còn gọi là ngành kinh doanh dịch vụ lưu trúvẫn luôn là mối quan tâm, thậm chí là sự cạnh tranh giữa các cơ sở kinh doanh trongngành dịch vụ lưu trú du lịch này.

Trí tuệ nhân tạolà một trong những công nghệ cho phép doanh nghiệp tiến bộvà phát triển vượt bậc trong thời đại số. Bởi, chúng có sức ảnh hưởng đến cáchdoanh nghiệp đổi mới và cách phản ứng với nhu cầu có nhiều sự thay đổi của kháchhàng. Chúng ta có thể thấy rằng trí tuệ nhân tạo(AI) được ứng dụng ở mọi nơi trongngành Kinh doanh Dịch vụ lưu trú. Việc ứng dụng này có thê liệt kê từ robot cungcấp dịch vụ khách hàng trong khách sạn và nhà hàng, chẳng hạn như cơng nghệnhận phịng, trả phịng hoặc lễ tân; Chatbots và Nhắn tin (chatbot hoặc blog tròchuyện để liên lạc trực tiếp với dịch vụ khách hàng và phòng trực tiếp thông quathiết bị di động); Kinh doanh thông minh các công cụ được hỗ trợ bởi Máy học vớikhả năng nhận dạng khuôn mặt; Thực tế ảo và Thực tế tăng cường (mô tả khách sạntrên website, tạo chuyến tham quan ảo về khách sạn, trải nghiệm du lịch ảo và giaodiện đặt phịng ảo); đến khả năng phân tích cơ sở dữ liệu lớn (ví dụ có thể xử lý vàphân tích sở thích thơng tin của khách du lịch/khách và cung cấp cho người dùngthông tin du lịch thỏa đáng và dịch vụ).

Vị thế trong ngành du lịch của Việt Nam ngày càng có chỗ đứng trên thịtrường quốc tế. Điều này khiến một lượng du khách quốc tế sẽ đồ về ồ ạt và sẽ là cơhội lớn để Việt Nam có thể thực hiện hố được mục tiêu tồn cầu hố của mìnhbằng cách gia tăng khả năng cung cấp dịch vụ lớn hơn, sự cải tiến vượt bậc về chấtlượng phục vụ dành cho du khách trong và ngoài nước. Để thực hiện được điều đó,các cơ sở kinh doanh dịch vụ cần có sự can thiệp của cơng nghệ, cụ thể ở đây là AIChatbot đóng vai trị là tuyến đầu dịch vụ, giải đáp kịp thời mọi thắc mắc của dukhách để gây được

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

ấn tượng và tăng trải nghiệm tích cực đến du khách trong và ngồi nước, đạt đượcmục tiêu tồn cầu hố.

Hơn nữa, thị trường kinh doanh dịch vụ lưu trú ngày càng khốc liệt và cạnhtranh sau những năm đại dịch Covid ở chỗ nhu cầu tăng cao nhưng yêu cầu vô cùngkhắt khe bởi sức chi tiêu của khách hàng khơng được thoải mái. Vì vâỵ, doanhnghiệp kinh doanh dich vụ lưu trú cần thực sự chú trọng vào việc cải thiện quy trìnhphục vụ để nâng cao được vị thế, được năng lực của mình. Để thực hiện được điềunày, một lần nữa, doanh nghiệp cần phải tăng việc ứng dụng cơng nghệ trí tuệ nhântạo (AI), cụ thể ở đây là AI Chatbot để cung cấp những thông tin, đem sự tiện dụngcho khách hàng tiềm năng. Như vậy, một lần nữa ta thấy được tầm quan trọng củanghiên cứu về tác động nhân tố AI Chatbot tới hành vi của khách hàng cần thiết đếnnhường nào. Chính từ những điều đề cập, đặt trong bối cảnh kinh doanh dịch vụ lưutrú tạiViệt Nam, sự cần thiết để ứng dụng công nghệ AI vào công cụ chatbot trên tất cảcác nền tảng trực tuyến là vô cùng cần thiết. Doanh nghiệp tại Việt Nam cần đào tạonhân công để xây dựng nên một bộ quy tắc ứng xử cho chatbot hoạt động trên cácnền tảng xã hội hoặc tài nguyên doanh nghiệp tạo ra riêng để bắt kịp với thị trường,giảm bớt chi phí nhân cơng đồng thời tăng kết quả tích cực khi tương tác với kháchhàng tiềm năng. Và khi các doanh nghiệp thật sự đầu tư vào việc tối ưu hoả áp dụngvà vận dụng chúng vào trong hoạt động kinh doanh thì sẽ là một bước tiến lớn chongành du lịch nói chung và ngành dịch vụ du lịch nói riêng tại Việt Nam. Chínhnhững việc nghiên cứu này có thể cung cấp cho những doanh nghiệp kinh doanhhình thức lưu trú du lịch nhưng sự thật, những khám phá mới về cách tương tác vớikhách hàng tiềm năng hiệu quả hơn khi sử dụng Trí tuệ nhân tạo.

Đã có nhiều nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của việc áp dụng trí tuệnhân tạo trong ngành dịch vụ lưu trú đối với các khách sạn truyền thống, bao gồmcác yếu tố như kinh tế, phân biệt đối xử, quy định kinh doanh và quy hoạch đô thị.Các nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trị của sở thích cá nhân, bao gồm thái độ vàgiá trị, trong việc đưa ra các hành vi của khách hàng. Các nghiên cứu trước đây đãkhám phá việc sử dụng chatbot trong các công ty du lịch và khách sạn, có nhiềunghiên cứu về những tác động của AI Chatbot tới ngành Thương mại điện tử, ngànhTài chính. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào nghiên cứu mức độ ảnh hưởng củacác nhân tố mà AI Chatbot

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

cung cấp tới hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú. Và đólà lí do vì sao người viết lựa chọn chủ đề này nghiên cứu để khám phá ra nhữngphát hiện phục vụ cho mục đích tạo ra nhiều kết quả tích cực cho các cơ sở kinhdoanh dịch vụ lưu trú trong nhưng năm sau đại dịch Covid-19.

Mục đích nghiên cứu

Về mục tiêu chung, người viết nghiên cứu những ảnh hưởng của AI Chatbottới hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú đề đưa ra một sốđể xuất thực tế cho doanh nghiệp kinh doanh hình thức này để tăng cường trảinghiệm của khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ tại các cơ sở dịch vụ kinhdoanh lưu trú sau những năm đại dịch Covid.

Về mục tiêu cụ thể, để đặt được mục tiêu chung, đề tài có những nhiệm vụnghiên cứu sau:

Thứ nhất, nghiên cứu cơ sở lý luận về AI Chatbot nói chung và trong ngànhkinh doanh dịch vụ lưu trú nói riêng;

Thứ hai, nghiên cứu các nhân tố của AI Chatbot tới hành vi của khách hàngtrong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú;

Thứ ba, đánh giá thực trạng ứng dụng AI Chatbot vào các loại hình kinhdoanh dịch vụ lưu trú ngày nay;

Thứ tư, đưa ra những hàm ý quản trị cho doanh nghiệp kinh doanh trongngành dịch vụ lưu trú.

Câu hỏi nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu này cần trả lời hai câu hỏiThứ nhất, nhưng nhân tố nào của AI Chatbot có tác động tới hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú?

Thứ hai, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đấy tới hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh lưu trú như thế nào?

Thứ ba, những hàm ý quản trị cho các cơ sở kinh doanh dịch vụ lưu trú dựa vào các nhân tố tác động của AI Chatbot là gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là các các nhân tố mà AI Chatbot đem lạicó tác động tới hành vi của khách hàng tại các cơ sở kinh doanh dịch vụ lưu trú

Đối tượng khảo sát là tất cả những cá nhân đang hoạt động trên lãnh thổ ViệtNam có độ tuổi từ 20 tuổi đến 40 tuổi với ngành nghề phong phú nhưng đã có ítnhất 1 lần tiếp xúc với AI Chatbot khi có các hành vi của khách hàngtại các cơ sởkinh doanh dịch vụ lưu trú.

Phạm vi nghiên cứu

Về không gian, bài nghiên cứu được khảo sát và tập trung nghiên cứu nhữngảnh hưởng của bốn nhân tố AI Chatbot tới hành vi của khách hàng trong ngành kinhdoanh lưu trú tại lãnh thổ Việt Nam.

Về thời gian, nghiên cứu về cơ sở lý luận của AI Chatbot được thu thập dữ liệu từ năm 1988 đến năm 2023. Bên cạnh đó, thực trạng ứng dụng AI Chatbot trongcác ngành nghề được thu thập và tham khảo trong khoảng từ năm 2019 đến 2023 để từ đó nghiên cứu đề xuất một số biện pháp tăng kết quả hoạt động kinh doanh trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú từ năm 2024 – 2025 với tầm nhìn đến năm 2030.

Phạm vi về nội dung

Đề tài tập trung nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của bốn nhân tố của AIChatbot đến hành vi của khách hàng, trong nghiên cứu này là hành vi đặt phòng,trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước

Tổng quan nghiên cứu tác động của AI Chatbot tới hành vi của khách hàngngoài nước

Anh D. Tran và cộng sự (2021) trong bài viết “Khám phá tác động củachatbot đến tâm lý và kỳ vọng của người tiêu dùng trong lĩnh vực bán lẻ (Exploringthe impact of chatbots on consumer sentiment and expectations in retail)” nghiêncứu tác động của chatbot đối với tình cảm và kỳ vọng của người tiêu dùng đối vớicác tương tác dịch vụ khác với các đại lý con người trực tuyến thông qua việc đưara ba gỉả thuyết lần lượt là cảm xúc của người tiêu dùng khi tương tác với chatbot sẽtương đối cao hơn khi tương tác với người thật; Cảm xúc của người tiêu dùng đốivới chatbot sẽ mang hướng tích cực hơn khi mua sắm thời trang trực tuyến hơn làmua sắm sản phẩm viễn thông; Việc ứng dụng chatbot dẫn tới việc người tiêu dùngkhơng cịn

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

nhiều cảm xúc khi tương tác với người thật do sự kì vọng ngày càng cao về tốc độphản hồi của người làm dịch vụ. Và kết quả nghiên cứu đã chứng minh được rằngngười dùng có xu hướng có cảm xúc tiêu cực với người làm dịch vụ là người thậtsau khi có sự xuất hiện của chatbot bởi thời gian phản hồi kịp thời của Chatbot.

Nghiên cứu này đã chứng minh được hiệu quả về chất lượng dịch vụ màchatbot đem lại; song, nghiên cứu chưa đề cập và nghiên cứu nhiều tới sự vận dụngcủa AI và những yếu tố khác để từ cảm xúc của khách hàng dẫn tới hành vi củakhách hàng trong ngành dịch vụ kinh doanh lưu trú.

Bên cạnh nghiên cứu chứng minh được tốc độ của chatbot đem lại nhiều cảmxúc tích cực cho người dùng hơn người thật, Tan Pei Kian (2023) đã chứng minhđược rằng chất lượng hệ thống, chất lượng hệ thống và cảm giác chatbot có tính hữch có tác động mạnh mẽ tới sự thoả mãn của người dùng trong ngành thương mạiđiện tử. Mặt khác, mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và cảm giác dễ sử dụng vớisự thoả mãn của người dùng không thể hiện được trong bài nghiên cứu.

Từ đó, ta có thể thấy nghiên cứu này đã đề cập thêm về tác động tích cực củaChatbot tới sự thoả mãn của khách hàng trong ngành Thương mại điện tử về khíacạnh Chất lượng hệ thống và thơng tin. Song, bài viết vẫn chưa nghiên cứu về tínhứng dụng của AI vào chatbot để tăng tính hiệu quả khi tương tác với khách hànghơn. Vậy nên, nghiên cứu này chỉ đề cập tới chất lượng hệ thống và thông tin củachatbot nói chung chứ chưa đề cập tới những chất lượng đó của AI Chatbot.

Hình 1.4. Mơ hình nghiên cứu về Chatbot trong ngành Thuơng mại điện tử(Tan Pei Kian, 2023)

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

Một nghiên cứu của Dina, Mohamed, Mariam và Noha (2023), ở đó, các tácgiả đã nghiên cứu tính tin cậy, tính phản hồi, tính tương tác, tính hữu dụng củachatbot có tác động như thế nào tới giá trị trong và ngồi của khách hàng trực tuyếntừ đó đưa ra được mức độ ảnh hưởng tới sự thoả mãn và sự hài lòng của khách hàngtrong ngành Ngân hàng tại Ai Cập. Và kết quả cho thấy rằng tất cả những nhân tốđề cập trên đều có tác động tới sự thoả mãn và sự hài lòng của khách hàng trongngành Ngân hàng, và đặc biệt nhấn mạnh mức độ ảnh hưởng đáng kể của tính tincậy mà chatbot cung cấp tới sự thoả mãn của khách hàng trên lãnh thổ Ai Cập.

Hình 1.5. Mơ hình nghiên cứu (Dina, Mohamed, Mariam và Noha, 2023)

Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ tập trung ở thị trường Ai Cập với ngành nghềTài chính và cũng chưa đề cập tới những nhân tố khác của AI Chatbot như chấtlượng thông tin, chất lượng hệ thống, chất lượng dịch vụ và trải nghiệm của kháchhàng.

Từ những nghiên cứu trên, người viết nhận ra chưa có nhiều nghiên cứu vềcác nhân tố của AI Chatbot có tác động tới hành vi của khách hàng trong ngànhkinh doanh dịch vụ lưu trú ngoài nước cho đến thời điểm hiện tại.

Tổng quan nghiên cứu tác động của AI Chatbot tới hành vi của khách hàngtrong nước

Theo Nam và Chi (2022), sự thuận tiện, ẩn danh và giải quyết vấn đề mà AIChatbot đóng vai trị quan trọng trong việc quyết định chất lượng tương tác giữa chủkhách sạn và khách hàng sử dụng dịch vụ kinh doanh lưu trú. Có thể kết luận rằnghiệu quả hoạt động của khách sạn có thể được đo lường thơng qua hệ thống AIChatbot tập trung vào sự thuận tiện, ẩn danh và giải quyết vấn đề khi tương tác vớikhách hàng.

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

Hình 1.6. Mơ hình nghiên cứu về AI Chatbot trong khách sạn(Chi và Nam, 2022)

Nghiên cứu của Lê Xuân Cù (2023) đã chỉ ra được tính chính xác thơng tin,sự phù hơp thơng tin, tính tin cậy thơng tin có tác động đáng kể tới sự tin tưởng vàcảm nhận hữu ích thơng tin của khách hàng. Cộng thêm tính thơng minh chatbotchứng minh cùng nhau, Lê Xuân Cù đã chứng minh đươc những nhân tố đề cập trêncó tác động thuận chiều với Ý định sử dụng chatbot.

Hình 1.7. Mơ hình nghiên cứu về ý định sử dụng chatbot (Lê Xuân Cù, 2023)

Nghiên cứu đã khẳng định tính thơng minh là một đặc điểm quan trọng của

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

chatbot và tác động tích cực đến ý định sử dụng chatbot để tìm kiếm thông tin vàtrao đổi trực tuyến. Tuy nhiên, nghiên cứu này mới chỉ dừng lại mức độ ảnh hưởngcủa chatbot tới ý định sử dụng của người dùng mà chưa đề cập tới sự áp dụng trí tuệnhân tạo vào chatbot và nghiên cứu mức độ của AI Chatbot tới hành vi của kháchhàng.

Khoảng trống nghiên cứu

Trên thế giới, đã có rất nhiều bài nghiên cứu phân tích và chứng minh các tácđộng của AI chatbot trong nhiều ngành nghề khác nhau. Tuy nhiên, nghiên cứu vềnhững tác động của AI chatbot ở các quốc gia đang phát triển, trong đó có ViệtNam cịn khá nhiều hạn chế. Và cho đến hiện tại, chưa có nghiên cứu nào được thựchiện cho các tác động của AI Chatbot tới những cơ sở kinh doanh dịch vụ lưu trú tạiViệt Nam.

Đặc biệt trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú, nghiên cứu về tác động củaAI Chatbot cịn có phần hạn chế hơn. Hiện tại, đánh giá các nghiên cứu trong vàngoài nước, chủ yếu các tác giả chỉ nghiên cứu những tác động của AI Chatbot tớimối quan hệ giữa khách hàng và khách sạn, dự định mua hàng, tới ý định mua hànglại hay sự chấp nhận chatbot của khách hàng chứ chưa có nghiên cứu nào nghiêncứu tác động của AI Chatbot tới hành vi của khách hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để làm rõ những pháthiện về tác động những nhân tố của AI Chatbot tới hành vi của khách hàng trongngành kinh doanh dịch vụ lưu trú.

Nghiên cứu định lượng sử dụng các nhân tố ảnh hưởng và bảng hỏi sơ bộđược chỉ ra bởi nghiên cứu định tính, sau đó thực hiện phỏng vấn thử để chỉnh sửa,bổ sung cho bảng câu hỏi định lượng sơ bộ. Từ đó, xây dựng lên bảng câu hỏi địnhlượng chính thức để khảo sát trực tuyến tập mẫu người tiêu dùng qua Internet sửdụng Google Form.

Cuối cùng, kết quả nghiên cứu được kiểm định và phân tích để đưa ra một sốđề xuất giúp các doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ lưu trú vận dụng cơng nghệ trítuệ nhân tạo để cải thiện cách thức kinh doanh, chất lượng tương tác và dịch vụ khicung cấp dịch vụ lưu trú cho những khách hàng của mình.

Phương pháp thống kê mơ tả

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

Các mẫu thu thập được phân tích bằng thống kê mô tả như phân loại mẫutheo tiêu chí phân loại khảo sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhấtcủa các câu trả lời trong câu hỏi khảo sát.

Phương pháp kiểm tra độ tin cậy

Để kiểm định độ tin cậy của thang đo sử dụng trong khoa học, người viết sửdụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định hệ số tương quan của biến tổng. Cácbiến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu và khơng xuấthiện trong phân tích nhân tố khám phá (EFA). Tiêu chí lựa chọn Cronbach's Alphatối thiểu là 0,6 theo Hair và cộng sự (2006), tổng hệ số tương quan nhỏ hơn 0,3được coi là biến rác và tự động bị loại khỏi thang đo theo Nunnally và Burstein(1994).

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi các khái niệm (yếu tố) được kiểm định trên thang đo Cronbach'sAlpha sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích khám phá con người (EFA). Phân tíchnhân tố giúp trích xuất các yếu tố tiềm năng từ một tập hợp các biến quan sát nhỏhơn, có ý nghĩa hơn. Một số tiêu chí được áp dụng khi phân tích EFA trong nghiêncứu luận án như sau:

Kiểm tra tính phù hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu mẫu thông qua giá trịthống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, nếu giá trị KMO lớn hơn 0,5 thìphân tích nhân tố là phù hợp theo nghiên cứu của Garson (2002), trong khi nếu giátrị KMO nhỏ hơn 0,5 thì việc áp dụng phương pháp nhân tố là khơng phù hợp vớidữ liệu hiện có.

Kiểm tra tính phù hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu mẫu thơng qua giá trịthống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, nếu giá trị KMO lớn hơn 0,5 thìphân tích nhân tố là phù hợp theo nghiên cứu của Garson (2002), trong khi nếu giátrị KMO nhỏ hơn 0,5 thì việc áp dụng phương pháp nhân tố là không phù hợp vớidữ liệu hiện có.

Số lượng yếu tố: Số lượng yếu tố được xác định dựa trên chỉ số giá trị riêngthể hiện sự biến thiên giải thích của từng yếu tố. Theo tiêu chí Kaiser, những nhântố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu theo nghiên cứu củaGarson (2002).

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

Tiêu chí giải thích phương sai: Tổng phương sai được trích xuất phải lớn hơn50% theo Hair và cộng sự (1998).

Giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ, hệ số tương quan đơn giữa cácbiến và hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố theo Gerbingvà Anderson (1988) đã chứng minh.

Phương pháp trích ly thành phần chính bằng phép quay Varimax đảm bảo sốlượng nhân tố tối thiểu theo nghiên cứu của Trường và Ngọc (2008).

Kết cấu luận văn

Luận văn bao gồm 126 trang, 21 bảng, 6 biểu đồ, 11 hình, ngồi mục lục,danh mục các chữ viết tắt, danh mục bảng biểu, danh mục hình, lời mở đầu, phầnkết luận, danh mục tài liệu tham khảo và 6 phần phụ lục thì luận văn gồm 4 chươngnhư sau:

Chương 1: Cơ sở lý luận về tác động của AI Chatbot tới hành vi của kháchhàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Chương 2: Thiết kế nghiên cứu về tác động của AI Chatbot tới hành vi củakhách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Chương 3: Kết quả nghiên cứu tác động AI Chatbot tới Hành vi của kháchhàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Chương 4: Hàm ý quản trị

</div>Trang 22<div class="page_container" data-page="22">

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ CÁC TÁC ĐỘNG CỦA AI CHATBOTTỚI HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG TRONG NGÀNH KINH DOANH DỊCH

VỤ LƯU TRÚ1.1. Lý luận chung về chatbot

1.1.1. Khái niệm Chatbot

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, sự xuất hiện của chatbot đã mang lại nhữngthay đổi đáng kể trong hoạt động và phương thức kinh doanh của các ngành côngnghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch vụ lưu trú và du lịch. Như Chen và các cộngsự (2021) cùng Przegalinska và nhóm nghiên cứu (2019) đã chỉ ra, chatbot giúpthay thế vai trò của nhân viên tổng đài trong việc tương tác với khách hàng, giớithiệu sản phẩm mới và giải đáp thắc mắc.

Theo nghiên cứu của Rohit Tamrakar và đồng nghiệp vào năm 2023, chatbotđược hiểu là một thực thể ảo sử dụng trí tuệ nhân tạo và kỹ năng máy học để giaotiếp với người dùng qua ngơn ngữ tự nhiên. Mục đích của chatbot là hỗ trợ ngườidùng giải quyết các vấn đề thông qua việc trả lời câu hỏi, như Mondal, Anupam vàcộng sự (2018) đã nêu. Khan, Rashid, và Anik Das (2018) mơ tả chatbot như mộtphần mềm máy tính có khả năng xử lý ngơn ngữ tự nhiên và phản hồi người dùngmột cách thông minh và dễ hiểu. Chatbot có thể xử lý yêu cầu của con người và duytrì giao tiếp liên tục 24/7, nâng cao hiệu suất bằng cách tự động hóa các hoạt động.Điểm mạnh của chatbot là khả năng cá nhân hóa giao tiếp và tiếp cận đông đảongười dùng qua các hệ thống nhắn tin, như Ahmad và các cộng sự (2018) đã khámphá.

Chatbot đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực để cung cấp thông tin chuyênbiệt hoặc thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, từ việc thông báo thời tiết ở Delhi, đặt vémáy bay từ Mumbai đến Kolkata, giải đáp thắc mắc về giáo dục, cho đến việc muasắm trực tuyến. Các ứng dụng phổ biến như Telegram, WhatsApp, Signal, IBM,Microsoft, Cortana, Slack, Google Assistant, Siri, WeChat, và Facebook Messengerđều tích hợp cơng nghệ chatbot.

Tushar, Ketkee, Sumit và Pooja (2018) định nghĩa chatbot là một chương trìnhmáy tính có khả năng tạo ra cuộc đối thoại bằng văn bản. Được biết đến với tên gọi“chatterbots”, chúng thuộc loại tác nhân phần mềm giao diện hoặc đàm thoại, theoNadarzynski và cộng sự (2019). Sự tiến bộ của chatbot đã mở rộng khả năng vàmục

</div>Trang 23<div class="page_container" data-page="23">

đích sử dụng của chúng. Mặc dù chatbot có thể tạo cảm giác giao tiếp với mộtngười thật cho người dùng, chúng vẫn còn hạn chế trong việc cập nhật kiến thứctrong thời gian thực và không thể thu thập tồn bộ dữ liệu liên quan trong cuộc trịchuyện.

1.1.2. Quy trình tạo ra chatbot

1.1.2.1. Kỹ thuật và quy trình thiết kế

Trước khi bắt tay vào thiết kế một Chatbot, cần phải tuân thủ năm bước quantrọng (hình 1.1). Đầu tiên, xác định rõ ràng mục tiêu của bot - lý do khách hàng cầnđến bot. Tiếp theo, người thiết kế cần lựa chọn giữa việc sử dụng nguyên tắc cơ bảnhay áp dụng NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) trong quá trình phát triển. Các bot dựatrên nguyên tắc sẽ sử dụng Cây Quyết định để định hình cách tương tác, trong khicác bot sử dụng NLP có khả năng hiểu được ngữ cảnh và xử lý các câu hỏi phức tạphơn. NLP còn giúp bot học hỏi từ những sai lầm và từ đó cải thiện khả năng phảnhồi.

Hãy tưởng tượng với tất cả các kịch bản hoặc nhiệm vụ mà người thiết kếmuốn chatbot thực hiện được và kết hợp tất cả những câu hỏi liên quan với nhaudưới nhiều dạng để đạt được những nhiệm vụ này. Mỗi nhiệm vụ mà người dùngmuốn chatbot thực thi sẽ được coi như là một ‘ý định’ theo Raj (2018). Qua bướcnày, người thiết kế sẽ kiểm duyệt chatbot bằng việc chuyển đổi hoặc nhắn tin nhưngười dùng thật. Kết quả là, mỗi câu hỏi được hỏi hoặc có ý định được hỏi bởingười dùng có thể được diễn đạt nhiều cách khác nhau. Và điêu này còn phụ thuộcvào việc người dùng muốn ý định/u cầu của mình truyền tải như thế nào. Ví dụ,

“Alexas, tắt TV”. “Alexa, có thể tắt TV được khơng?”, “Sao cậu khơng tắt TV?”.

Một người dùng có thể có một trong những cụm từ trên để chỉ cách cho bot tắt TV.Những cụm từ này có thể cùng một mục đích/một nhiệm vụ là tắt TV, nhưng họ yêucầu với nhiều cách diễn đạt khách nhau, theo Raj (2018).

Cuối cùng, người thiết kế cần phác thảo quy trình cuộc hội thoại, đảm bảorằng mọi logic được xây dựng đều phải duy trì được ý định của khách hàng. Ví dụ,nếu xây dựng bot để đặt lịch hẹn với bác sĩ, bot cần phải thu thập thông tin cần thiếttừ người dùng và cung cấp các khung giờ trống phù hợp, sau đó xác nhận lịch hẹnthơng qua một mật khẩu dùng một lần. Người thiết kế cũng cần chọn nền tảng phùhợp để triển khai bot, sao cho người dùng có thể dễ dàng truy cập, như WhatsApp,Telegram, Website, Facebook Messenger, Slack, v.v."

</div>Trang 24<div class="page_container" data-page="24">

Hình 1.1. Quy trình thiết kế Chatbot (Rohit Tamrakar, 2021)

1.1.2.2. Kiến trúc thượng tầng của Chatbot

Kiến trúc thượng tầng trong bối cảnh này nghĩa là việc vận hành của chatbottừ yêu cầu của người dùng cho đến việc chatbot phản hồi (hình 1.2). Quy trình đằng

sau của Chatbot bắt đầu với yêu cầu của người dùng, như là ‘PTSD là gì?’ cho đến

việc con bot đó triển khai ứng dụng hệ thống tin nhắn như Facebook, Telegram,WhatsApp, website, Slack v.v hoặc những thiết bị sử dụng giọng nói là đầu vào nhưGoogle Assistant, Amazon Alexa, Amazon echo dot, v.v. Khi nhận được yêu cầu,các thành phần của hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) sẽ phân tích và xác địnhý định của người dùng, và sau đó thu thập thơng tin liên quan (intent: ‘translate’,entities: [word: ‘PTSD’]). Khi chatbot đạt được mức độ tương tác và độ tin cậy cao,nó sẽ quyết định cách xử lý và phản hồi phù hợp. Chatbot có thể xử lý thơng tinmới, ghi nhớ những gì đã được học, chờ đợi sự kiện tiếp theo, yêu cầu thêm thôngtin bối cảnh, hoặc tìm kiếm xác nhận theo Adamopoulou, Eleni, và LefterisMoussiades (2020). Chẳng hạn, khi người dùng yêu cầu đặt vé tàu từ Delhi đếnMumbai, chatbot cần thông tin bổ sung như ngày đi, giờ đi. Khi có sự hiểu biết rõràng về yêu cầu, việc thực hiện và trích xuất thơng tin sẽ diễn ra. Sau khi trích xuấtdữ liệu, chatbot sẽ thực hiện hành động được yêu cầu hoặc trích xuất thơng tin liênquan từ cơ sở dữ liệu, kiến thức của bot, hoặc Giao diện lập trình ứng dụng (API) -những nguồn tài nguyên bên ngoài theo Adamopoulou, Eleni, và LefterisMoussiades (2020), và một hệ thống quản lý cuộc hội thoại sẽ lưu trữ thơng tin vềcuộc trị chuyện với người dùng.”

Khi nhận được yêu cầu, các thành phần của hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên(NLU) sẽ phân tích và xác định ý định của người dùng, và sau đó thu thập thơng tin

XÁC ĐỊNH MỤC TIÊU CỦA BOTQUYẾT ĐỊNH NỀN TẢNG CỦA BOTTƯƠNG TÁC GIỐNG NHƯ CON NGƯỜITHIẾT KẾ QUY TRÌNH CUỘC HỘI THOẠI

LỰA CHỌN NỀN TẢNG ĐỂ PHÁT TRIỂN BOT PHÙ HỢP

</div>Trang 25<div class="page_container" data-page="25">

liên quan (intent: ‘translate’, entities: [word: ‘PTSD’]). Khi chatbot đạt được mứcđộ tương tác và độ tin cậy cao, nó sẽ quyết định cách xử lý và phản hồi phù hợp.Chatbot có thể xử lý thơng tin mới, ghi nhớ những gì đã được học, chờ đợi sự kiệntiếp theo, u cầu thêm thơng tin bối cảnh, hoặc tìm kiếm xác nhận theo nghiên cứucủa Adamopoulou, Eleni, và Lefteris Moussiades (2020). Chẳng hạn, khi ngườidùng yêu cầu đặt vé tàu từ Delhi đến Mumbai, chatbot cần thông tin bổ sung nhưngày đi, giờ đi. Khi có sự hiểu biết rõ ràng về u cầu, việc thực hiện và trích xuấtthơng tin sẽ diễn ra. Sau khi trích xuất dữ liệu, chatbot sẽ thực hiện hành động đượcyêu cầu hoặc trích xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu, kiến thức của bot, hoặcGiao diện lập trình ứng dụng (API) - những nguồn tài nguyên bên ngoài theo nghiêncứu của Adamopoulou, Eleni, và Lefteris Moussiades (2020), và một hệ thống quảnlý cuộc hội thoại sẽ lưu trữ thông tin về cuộc trị chuyện với người dùng.”

Hình 1.2. Kiến trúc thượng tầng của Chatbot (Rohit Tamrakar, 2021)

1.1.3. Phân loại Chatbot

Trước sự bùng nổ của cơng nghệ, con người đóng vai trị quan trọng trongnhiều khía cạnh của mọi ngành nghề trong mọi nền công nghiệp; nhưng với sự pháttriển tân tiến của công nghệ ngày nay, sự xuất hiện của chatbot đã gây nên một cuộccách mạng hoá trong rất nhiều ngành nghề, đặc biệt là ngành dịch vụ. Tuy nhiên,không phải chatbot nào cũng giống nhau, chúng vẫn được phân loại dựa theo giao

</div>Trang 26<div class="page_container" data-page="26">

diện người dùng (user interface), thuật toán vận hành (algorithm) và những côngnghệ cốt lõi được sử dụng. Theo Aishwarya (2020), chúng bao gồm chatbot cómenu (menu/button-base chatbots), chatbot nhận biết bằng từ khoá (keywordreconition- based chatbots) và chatbot theo bối cảnh (contextual chatbots)

Thứ nhất, chatbot có menu (menu/button-base chatbots), loại chatbot được sửdụng phổ biến nhất và đơn giản nhất trên thị trường hiện nay là các chatbot dựa trênmenu, có dạng nút bấm và top-down menu. Những chatbot này tuân theo Nguyêntắc Cây Quyết định (Decision tree), nơi người dùng đưa ra quyết định để có thểnhận được kết quả cuối cùng. Người dùng sẽ được hướng dẫn để đưa ra nhữngquyết định này bằng lựa chọn các mục và tìm hiểu sâu hơn để có được phản ứngthích hớp từ AI. Tuy nhiên, các chatbots có menu thường khơng có hiệu suất cao vàkhơng đưa ra được những câu trả lời có tính tin cậy cao.

Thứ hai, chatbot nhận biết bằng từ khoá (keyword reconition-basedchatbots), các chatbot kiểu này sẽ nhận biết các từ khố cụ thể để có thể đưa ra kếtquả mong muốn. Chúng dựa vào những gì người dùng nhập và phản hồi tương ứng.Với sự hỗ trợ của cơng nghệ AI và danh sách những từ khố đã được đề cập và càiđặt có sẵn, chatbot có thể đưa ra những phản hồi phù hợp bằng những thuật tốnđược lập trình. Các chatbot này sẽ gặp lỗi khi có một vài những từ thừa trong câuhỏi.Ví dụ khi người dùng đặt câu hỏi ‘Làm thế nào để tơi có thể thiết lập việc xácthực đăng nhâp tự động trên điện thoại?’, chatbot có thể sẽ nhận biết được những từkhoá như ‘tự động’, ‘ đăng nhập’, để xác định câu trả lời phù hợp nhất để đáp lại.

Thứ ba, chatbot theo bối cảnh (contextual chatbots), chúng sử dụng Máy học(machine learning) và cơng nghệ Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligencetechnologies) bao gồm khả năng nhận biết tiếng, thuật tốn có khả năng đổi từ tiếngnói thành chữ (speech-to-text conversion), v.v. để thể hiện đươc cảm xúc của ngườidùng. Với mô tả như vậy, ta có thể đặt tên chatbot theo bối cảnh này là ‘AIChatbot’. Ở đó, những con bot đó nhờ cơng nghệ Máy học (ML) để có thể học đượcvà phát triển theo thời gian bằng việc thu thập thật nhiều dữ liệu và kinh nghiệm.Một ví dụ đơn giản như là chatbot có thể phân tích lịch sử giao hàng món ăn trongmột ứng dụng giao đồ ăn để từ đó đưa ra những đề xuất dựa vào tần suất giao mónăn đó và sở thích của khách hàng theo Aishwarya (2020).

</div>Trang 27<div class="page_container" data-page="27">

Hay theo Rohit Tamrakar (2021), chatbot có thể được phân loại theo các biếnkhác nhau, ví dụ như mức độ tương tác và cách các phản hồi được đưa ra như thếnào theo Nimavat, Ketakee và Tushar Champaneria (2017). Sơ đồ phân loại ngắngọn của chatbot được hiển thị trong hình 1.3.

Thể loại chatbot đầu tiên là một domain có những kiến thức được phân theosự có sẵn của kiến thức hoặc lượng dữ liệu phải đào tạo mới có. Chúng sau đó đượcphân loại theo Miền mở (Open domain) hoặc Miền đóng (Closed domain). BotMiền mở có thể xử lý những chủ đề chung và có thể đưa ra câu trả lời phù hợp. BotMiền đóng tập trung vào một lĩnh vực kiến thức cụ thể và khơng trả lời những câuhỏi khác. Ví dụ, Bot đặt vé máy bay sẽ không thể cho bạn biết tên Tổng thống đầutiên của Quốc gia Canada. Thay vào đó, nó có thể kể cho bạn một câu chuyện cười,nhưng nó khơng nhằm mục đích thực hiện bất kì nhiệm vụ nào khác, vì nhiệm vụchính của nó là đặt chuyến bay và cung cấp cho người dùng tất cả thông tin cầnthiết về chuyến bay đã đặt theo Nimavat, Ketakee và Tushar Champaneria (2017)nêu.

Thể loại thứ hai là dựa vào biến ‘dịch vụ được cung cấp’, những con bot nàythể hiện sự gần gũi về mặt tình cảm với người dùng, mức độ tương tác thân mậtđược thể hiện nhiều như thế nào, và tùy thuộc vào mục tiêu của bot. Bên cạnh cáchphân loại này, chatbot còn được phân thành Interpersonal, Intrapersonal, and Inter-agent. Interpersonal bots được dùng cho việc giao tiếp và nhận các dịch vụ như đặtbàn trong nhà hàng, đặt vé tàu, trả lời những Câu hỏi thường gặp (FAQ) và vân vân.Những loại bot này có nhiệm vụ lấy thơng tin và truyền tải chúng tới người dùng.Chúng có thể được thiết kế để trở nên thân thiện với người dùng và có khả năng ghinhớ những thơng tin trước đó về người dùng. Intrapersonal bots sẽ tồn tại trongmiền liên quan tới thông tin cá nhân của người dùng, ví dụ như những ứng dụngnhắn tin Facebook Messenger, Telegram, và WhatsApp, và thực thi các tác vụ theomong muốn của người dùng. Quản lý lịch, lưu trữ ý kiến người dùng, v.v. Chúng sẽtrở thành một trợ thủ đồng hành của người dùng và hiểu người dùng như một conngười nào theo Nimavat, Ketakee và Tushar Champaneria (2017). Inter-agent botsđang ngày càng phổ biến vì tất cả chatbot đều yêu cầu sự tương tác qua lại với nhau.Nhu cầu giao tiếp qua lại giữa các chatbots khác nhau với nhau ngày càng tăng.Việc tích hợp giữa

</div>Trang 28<div class="page_container" data-page="28">

Alexa của Amazon và Cortana của Microsoft là một trong những ví dụ tiêu biểu củaInter-agent bot theo Adamopoulou, Eleni, and Lefteris Moussiades (2020)

Hình 1.3. Phân loại các thể loại chatbots (Rohit Tamrakar, 2021)

Thể loại thứ ba là bot dựa vào mục tiêu (goal-based bot); những bot này đượcphân loại theo mục đích chính mà chúng dự định đạt được. Ngồi ra, ở thể loại này,chatbot còn được phân thành Informative bot (bot thông tin), Conversation bot (botđàm thoại), Task-based bot (bot dựa trên nhiệm vụ). Các bot thông tin cung cấp chongười dùng thông tin hoặc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu cố định, như bot trả lời nhữngCâu hỏi thường gặp hoặc kho dữ liệu sẵn có theo nghiên cứu của Nimavat, Ketakeevà Tushar Champaneria (2017). Các bot đàm thoài hay bot dựa trên nhiệm vụ(Conversational / Text-based bots) thường cố nói chuyện với người dùng như mộtngười thật và mục đích của chúng là để phản hồi những yêu cầu của người dùng vớinhững câu trả lời phù hợp. Kết quả là, mục tiêu của chúng là có khả năng nóichuyện được với người dùng với những kỹ thuật như đặt câu hỏi chéo, né tránh, lịchsự, ví dụ: Alexa và Sira theo nghiên cứu của Nimavat, Ketakee và TusharChampaneria (2017). Bot dựa trên nhiệm vụ thường thực hiện một nhiệm vụ cụ thể,ví dụ như đặt phịng hoặc hỗ trợ ai đó. Những chatbot này rất thơng minh khi nhiệmvụ liên quan tới việc yêu cầu thông tin và khả năng hiểu đầu vào của người dùng.Đặt phòng hay đặt bàn là những ví dụ cho bot dựa trên nhiệm vụ.

</div>Trang 29<div class="page_container" data-page="29">

Thể loại thứ tư của chatbot đề cập trong bài viết này là được dựa vào cáchphản hồi được tạo ra và phương pháp ‘sản xuất’ những phản hồi đó với những kỹthuật xử lý đầu vào và ‘sản xuất’ đàu ra. Ta có thể coi chúng là một hệ thống dựavào phương pháp thông minh1, là một chatbot dựa trên hệ thống quy tắc (rule-basedsystem) 2 và ‘hybrid (kết hợp)’. Trong đó, chatbot dựa trên hệ thống quy tắc (rule-based system) tương tác với người dùng bằng những cây quyết định đã dựng sẵn.Đây là một sơ đồ trong đó các cuộc hội thoại được dự đốn một khách hàng có thểhỏi gì và chatbot có thể phản hồi như thế nào. Ngồi ra, ta cịn có hệ thống kết hợp(Hybrid system) là sự kết hợp của những quy tắc như Thuật toán và Máy học. Ví dụ,một hệ thống sử dụng biểu đồ luồng để quản lý định hướng cuộc hội thoại, nhưnghệ thống đó sử dụng NLU để phản hổi theo nghiên cứu của Nimavat, Ketakee vàTushar Champaneria (2017).

1.1.4. Khái niệm AI Chatbot

Như vậy, AI chatbot cịn có thể định nghĩa như là một cơng cụ trí tuệ nhântạo (AI tool) mà có thể tương tác với khách hàng thông qua các lựa chọn nhắn tin vàcung cấp các thông tin mua sắm, đặt phòng trực tuyến và về các cửa hàng vật lý(brick and mortal stores) theo nghiên cứu của Carayannopoulos (2018). Dựa vào trítuệ nhân tạo (AI) và đặc biệt là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Học máy (ML),các chatbot trình bày một giao diện ngơn ngữ tự nhiên có thể “hiểu ngơn ngữ tựnhiên và phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên đối với yêu cầu của người dùng” theoLester và cộng sự (2004). AI Chatbot trên thực tế là một robot là một ứng dụng thựchiện các tác vụ tự động, được tạo thành từ một bộ thuật toán theo King (2023).

AI Chatbot ngày càng phổ biến và rất được yêu thích trong ngành du lịch lữhành để có thể tương tác khách hàng mọi lúc, mọi nơi với thời gian thực (real-time).Ví dụ, khách sạn GrandStay Hotel đã quyết định sử dụng AI Chatbot cho tất cả cáckênh hỗ trợ khách hàng để có thể cung cấp các giải đáp 24/7, điều mà từng khiến họphải nhận sự tăng lên những phản hồi tiêu cực từ khách hàng về sự chậm trễ trongkhâu chăm sóc khách hàng tới 35% về những phản hồi tiêu cực từ khách hàng về sự

1 Phương pháp Thơng minh hay có thuật ngữ tiếng Anh là ‘Intelligence Method’ là hệ thống có khả năng hiểubiết để tạo ra những phản hồi. Phương pháp này sử dụng thành phần Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLUs) để hiểu được câu hỏi của người dùng.

</div>Trang 30<div class="page_container" data-page="30">

chậm trễ trong khâu chăm sóc khách hàng ngày ấy. Ở đó, GrandStay hotel đã có thểcung cấp mọi giải đáp 24/7, hỗ trợ rất nhiều ngơn ngữ phổ biến tồn cầu và kháchhàng của họ đã được xử lý những vấn đề như huỷ đặt phịng, lỗi thanh tốn, nhữngđề xuất du lịch xung quanh, giải đáp về cơ sở vật chất, v.v. Hay một ví dụ khách vềkhách sạn Hilton, nơi đã phát triển một chatbot tên ‘Hiltonbot’, ở đó, Hiltonbot đãcó thể xử lý hơn 10 triệu hội thoại với khách hàng tiềm năng, giảm thời gian chờ tới30% và có thể hỗ trợ khách hàng 24/7 với hơn 20 ngôn ngữ toàn cầu phổ biến.Trong phạm vi nghiên cứu này, AI Chatbot sẽ được đề cập dưới các khía cạnh nhưChất lượng hệ thống, Chất lượng thông tin, Chất lượng dịch vụ, Trải nghiệm củakhách hàng tác động như thế nào tới hành vi của khách hàng trong ngành kinhdoanh dịch vụ lưu trú.

1.2. Lợi ích và hạn chế của AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

1.2.1. Lợi ích của AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Chatbots đưa ra những cơ hội và lợi ích của việc áp dụng AI vào ngành kinhdoanh dịch vu lưu trú bằng cách tăng hiệu suất vận hành, tăng trải nghiệm kháchhàng, và giảm được các chi phí liên quan đáng kể. Bằng việc áp dụng công nghệ AI,các doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 và xử lý một khối lượngyêu cầu khổng lồ, hỗ trợ rất nhiều cho việc cải thiện hiệu quả làm việc cùng sự thoảmãn của khách hàng theo Buhalis và Cheng (2020). Thêm vào đó, chatbots có thểhỗ trợ các quy trình như đặt phịng, đưa ra gợi ý đề xuất du lịch, và cung cấp câu trảlời cho câu hỏi thường gặp (Frequently asked questions – FAQ), cuối cùng giúpnhững trải nghiệm khách hàng được cá nhân hoá phù hợp với nhu cầu hơn. Điềunày hỗ trợ cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tiêp tục tới hành vi của kháchhàng khi xem xét các lựa chọn đặt phòng. Hơn thế nữa, ứng dụng chatbot vào việckinh doanh dịch vụ lưu trú có thể giảm giá nhân cơng, hỗ trợ doanh nghiệp tái điềuphối được nhân lực vào những mảng kinh doanh cần đầu tư nhân công hơn. Tuynhiên, việc ứng dụng công nghệ này chỉ nên mang tính chất bổ sung chứ khơng nênthay thế con người hồn tồn và cần phải cực kì cân nhắc tới tính đạo đức như bảomật và an ninh thơng tin theo Gkinko và Elbana (2022).

</div>Trang 31<div class="page_container" data-page="31">

1.2.2. Hạn chế của AI Chatbot trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Bên cạnh những lợi ích mà chatbot đem lại, vẫn còn rất nhiều thử thách vàhạn chế ở AI Chatbot mà người dùng và các doanh nghiệp cần tập trung phòngtránh và cải thiện. Một trong những thử thách nổi bật nhất là việc đào tạo và ứngdụng một lượng dữ liệu khổng lồ để đảm bảo được những phản hồi phù hợp vàchính xác ở hệ thống chatbot. Những lỗi hay vấn đề kỹ thuật liên quan thường dẫntới sự khơng hài lịng của khách hàng, đặc biệt trong những khâu quan trọng như đặtphòng hay thanh tốn theo Gkinko và Elbana (2022). Có một rủi ro là chatbot có thểsẽ khơng hiểu những u cầu phức tạp và có nhiều cảm xúc trong đó, điều này dẫntới những đề xuất khơng được cá nhân hố như kì vọng. Cuối cùng, chỉ số cảm xúcvà sự thấu hiểu của kiểu cơng nghệ này thường có nhiều hạn chế, thậm chí có thểdẫn tới sự mất niềm tin ở khách hàng. Dù có ứng dụng AI Chatbot nhiều như thếnào, các doanh nghiệp cũng ln cần có những cân nhắc kĩ càng về thử thách và hạnchế của cơng nghệ AI để đảm bảo tính hiệu quả trong ngành kinh doanh dịch vụ lưutrú theo Buhalis và Cheng (2020).

1.3. Tổng quan về hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưutrú

1.3.1. Khái niệm về hành vi của khách hàng

Theo nghiên cứu của Perner, N.d, hành vi khách hàng là cách một kháchhàng (có thể là một cá nhân hay một doanh nghiệp) lựa chọn, mua, sử dụng và loạibỏ sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm để đáp ứng nhu cầu của mình.

Ở những mức độ khác nhau, hành vi mua hàng của từng cá thể cũng khácnhau. Ví dụ như quyết định mua hàng của một cá nhân có thể ảnh hưởng bởi nhữngbiến số thuộc về cá nhân đó chẳng hạn như tình hình tài chính, trình độ học vấn,kinh nghiệm hoặc kiến thức về một món hàng hay dịch vụ cụ thể, sở thích hoặc kinhnghiệm sử dụng sản phẩm dịch vụ trong quá khứ đều là những yếu tố tác động tớiquyết định mua hàng hay hành vi của khách hàng đó. Nhờ kiến thức và kinh nghiệmvề chất lượng của một sản phẩm dịch vụ nhất định, cá nhân đó có thể đưa ra quyếtđịnh mua hàng cho một sản phẩm cụ thể. Chính từ đây, thói quen mua hàng của mộttập thể cũng có thể thay đổi theo. Cách một cá nhân sử dụng một sản phẩm dịch vụsẽ dựa vào tập thể họ thuộc về. Sức ảnh hưởng nhóm có tác động lên cuộc sống xãhội của

</div>Trang 32<div class="page_container" data-page="32">

từng cá nhân, cũng như có tác động tới sản phẩm dịch vụ mà cá nhân đó sử dụng.Và những hành động của khách hàng sẽ được diễn giải với hành trình khách hàngnhư sau.

Vào năm 1968, Kollat, Blackwell và Engel đã phát hành ấn bản đầu tiên củacuốn sách có tên ‘Hành vi Người Tiêu Dùng’ nơi họ đã xác định một mơ hình nămbước rõ ràng cho quyết định mua hàng của người tiêu dùng (1972). Các bước nàybao gồm: nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thơng tin, đánh giá trước khi mua, mua hàng,và đánh giá sau khi mua. Dưới đây là một số thành phần quan trọng ở mỗi giaiđoạn:

Với bước đầu tiên (Nhận biết nhu cầu), để q trình này bắt đầu cần có mộtkích thích; một nhu cầu phải được kích hoạt và xác định.

Với bước tiếp theo (Tìm kiếm thơng tin), khách hàng bắt đầu tham khảo cácnguồn thông tin khác nhau; các yếu tố cá nhân (do nhà tiếp thị chi phối) và nội tâm(không do nhà tiếp thị) sẽ có khả năng được sử dụng.\Bước “Đánh giá trước khimua” cho thấy sau khi nghiên cứu các lựa chọn, khách hàng bắt đầu đánh giá cáctùy chọn sử dụng cả tiêu chí khách quan, như giá cả và vị trí, và tiêu chí chủ quan,như trạng thái được cảm nhận của sản phẩm hoặc dịch vụ.

Tới bước “Mua hàng”, khách hàng có ý định mua sản phẩm hoặc dịch vụ phùhợp nhất với các tiêu chí, mặc dù họ vẫn có thể bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố, nhưbạn bè và gia đình khơng đồng ý với việc mua hàng, hoặc sự thay đổi trong tàichính cá nhân.

Với bước cuối cùng (Đánh giá sau khi mua), sau khi sử dụng, khách hàngđánh giá việc mua hàng so với kỳ vọng; nếu những điều này không khớp, kháchhàng sẽ cảm thấy không hài lịng (kỳ vọng khơng được đáp ứng) hoặc ấn tượng (kỳvọng vượt qua). Chính vì lý do này, tốt nhất là các nhà cung cấp dịch vụ khách sạnvà du lịch nên ‘hứa ít hơn’ và ‘giao nhiều hơn’.

Vì vậy ta có thể thấy rằng hành vi người tiêu dùng hay hành vi của kháchhàng không chỉ bao gồm sản phẩm dịch vụ, mà còn cả bối cảnh, kiến thức xungquanh sản phẩm dịch vụ đó. Nghiên cứu về hành vi của khách hàng cơ bản lànghiên cứu những phương thức con người tiếp nhận thông tin, ứng dụng thơng tinliên quan tới sản phẩm dịch vụ, hình thành nên những ý kiến về sản phẩm đó vàcuối cùng đưa ra quyết định mua hàng.

</div>Trang 33<div class="page_container" data-page="33">

1.3.2. Khái niệm về hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưutrú

Thấu hiểu được những sức ảnh hưởng này, ngành kinh doanh dịch vụ lưu trúđã tiếp thu và tập trung phát triển dịch vụ của mình dựa vào tập tục thói quen nhómnày. Từ đó, các loại hình kinh doanh khách sạn và nhà nghỉ cũng được phân loạidựa vào tầng lớp kinh tế xã hội của cá nhân, của tập thể có những đặc điểm liênquan.

Hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú được ảnhhưởng bởi nhiều yếu tố. Một số yếu tố này bao gồm nền tảng giáo dục, đánh giá từngười thân về một dịch vụ lưu trú nhất định và địa vị xã hội. Hành vi của kháchhàng trong ngành này có thể được hiểu thơng qua các lý thuyết và mơ hình. TheoSmit và Melissen (2018) đã đề cập, quyết định của một du khách bị ảnh hưởng bởiđộng cơ nội tại và nhận thức của cá nhân. Động cơ để lưu trú một cơ sở kinh doanhdịch vụ lưu trú thường được phát triển dựa trên đánh giá của người trước đó và trảinghiệm cá nhân. Như Sigala & Gretzel (2017) đã đề cập, mạng xã hội giúp kháchhàng có thêm nhiều kiến thức về một địa điểm, một nơi cung cấp dịch vụ kinhdoanh dịch vụ lưu trú. Ngoài ra, các yếu tố như thu nhập cá nhân và sở thích của giađình cũng đóng một vai trị quan trọng trong quyết định của một du khách. Hành vicủa khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú có thể được chia thành bagiai đoạn: trước khi lưu trú, trong khi lưu trú và sau khi lưu trú.

Giai đoạn trước khi lưu trú khiến cho khách hàng tràn đầy sự mong đợi hoặchứng thú. Tại giai đoạn này, việc lên kế hoạch được thực hiện dựa trên thông tinhoặc dữ liệu đã thu thập. Khách hàng có xu hướng thay đổi quyết định của họ tronggiai đoạn trước khi lưu trú. Như Sotiriadis (2017) đã đề cập, thơng tin tích cực vàtiêu cực thu thập được trong giai đoạn trước khi lưu trú có vai trị quan trọng trongviệc ra quyết định.

Trải nghiệm trong khi lưu trú bị ảnh hưởng bởi chất lượng dịch vụ kháchhàng mà khách hàng nhận được. Giá trị nhận được tại nơi lưu trú cũng góp phần vàotrải nghiệm du của khách hàng. Ngành công nghiệp khách sạn đối mặt với sự cạnhtranh khốc liệt do sở thích của khách hàng thay đổi. Như Ivanov và cộng sự (2019)đã đề cập, lòng trung thành của khách hàng đóng một vai trị quan trọng. Lòng trungthành ấy đối với một thương hiệu so với các thương hiệu khác có thể mang lại lợithế cạnh

</div>Trang 34<div class="page_container" data-page="34">

tranh theo luận giải của Lane và Kastenholz (2015). Tuy nhiên, lòng trung thànhcủa khách hàng đối với một thương hiệu hoặc tổ chức cụ thể dễ bị ảnh hưởng bởiđánh giá của người đã từng trải nghiệm dịch vụ của cơ sở cung cấp dịch vụ lưu trú.Theo Marasco và cộng sự (2018), đánh giá trực tuyến (E-reviews) đóng một vai trịlớn trong việc ra quyết định của khách hàng.

Giai đoạn sau khi lưu trú đóng vai trò quan trọng. Dựa vào giai đoạn này màkhách hàng có thể sẽ cân nhắc có quay lại khơng. Như Sotiriadis (2017) đã đề cập,những trải nghiệm thu thập được trong giai đoạn trước và trong khi lưu trú ảnhhưởng đến quyết định tái đặt phịng của khách hàng. Do đó, hoạt động mà kháchhàng tham gia cùng với giá trị mà dịch vụ được cung cấp đóng một vai trị lớn trongviệc hình thành quyết định của người tiêu dùng, theo Novelli (2005).

Từ những định nghĩa về hành trình của khách hàng nói chung và hành trìnhcủa khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú nói riêng, người viết chorằng chúng có tính tương đồng với nhau. Tuy nhiên, với hành trình của khách hàngtiêu dùng thì sản phẩm ở đây là những thứ hữu hình; trong khi, trong ngành kinhdoanh dịch vụ lưu trú thì sản phẩm ở đây là dịch vụ được cung cấp cho khách hàngtại nơi kinh doanh dịch vụ lưu trú có chiều khơng gian và thời gian riêng. Ở đó,khách hàng sẽ chỉ nhận được những dịch vụ và có được những trải nghiệm du lịchtại cơ sở cung cấp dịch vụ lưu trú đó, hoàn toàn khác với việc sở hữu một sản phẩmvà mang về nhà để trải nghiệm chúng.

Dựa vào đó, theo Soumyadeep (2022) sau khi đưa ra các khái niệm về hànhvi người tiêu dùng thời cổ đại thì có những cập nhật về hành vi khách hàng trongngành kinh doanh dịch vụ lưu trú là như sau: “Hành vi của khách hàng bao gồmmột số hành vi chung. Những hành vi này bao gồm "xác định nhu cầu, thu thậpthông tin, và đánh giá các phương án, phát triển ý định mua hàng, hành động tiêudùng, và cuối cùng là loại bỏ”.

Nhờ những cơ sở lý luận trên, khái niệm về hành vi của khách hàng bao gồmkhái niệm về hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú. Ở đó,trong bài viết này, người viết tập trung vào hành vi của khách hàng trong bước đầucủa giai đoạn trước khi lưu trú, cụ thể là hành động quyết định dặt phòng sau khi đãthu thập đủ dữ liệu và thông tin về cơ sở kinh doanh dịch vụ lưu trú. Và hành động

</div>Trang 35<div class="page_container" data-page="35">

này được Soumyadeep (2022) chứng minh rằng “chúng có thể bị tác động”. Bởi,quyết định đặt phịng của khách hàng có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố đặctrưng cho người đó, ví dụ như tình hình tài chính, trình độ học vấn, kiến thức vềmột mặt hàng hoặc dịch vụ cụ thể, sở thích, và kinh nghiệm trước đây là một trongnhững yếu tố có thể ảnh hưởng đến quyết định đặt phòng của khách hàng.

1.4. Tác động của AI Chatbot đến hành vi của khách hàng trong ngành kinhdoanh dịch vụ lưu trú

Để có thể đảm bảo được sự thành công trong việc kinh doanh dịch vụ lưu trú,duy tri mối quan hệ tốt với khách hàng là một trong những trách nhiệm tối quantrọng với mọi doanh nghiệp. Bởi lẽ, trước khi quyết định lựa chọn đặt phòng, kháchhàng chưa thể có những trải nghiệm thật sự về dịch vụ. Vậy nên, điều này rất quantrọng đối với các doanh nghiệp khi có thể có một nền tảng hay một sự hỗ trợ choviệc giao tiếp và duy trì mối quan hệ với khách hàng trước, trong và sau khi kháchhàng trải nghiệm dịch vụ lưu trú. Điều này có khả năng đóng góp một phần lớntrong việc tăng những trải nghiệm tích cực của khách hàng. Một trong những côngcụ hữu hiệu trong thời đại hiện đại ngày nay chính là cơng cụ chatbot; và tân tiếnhơn cả, ta có AI Chatbot.

Trong nghiên cứu của Chi và Nam (2022) đã chỉ ra những nhân tố mà AIChatbot đem lại mà có sức ảnh hưởng tới mối quan hệ dài hạn giữa khách hàng vàkhách sạn là sự tiện lợi, sự vô danh, và khả năng xử lý. Và kết quả nghiên cứu đãchứng minh được những điều như sau. Thứ nhất, có thể kết luận rằng hiệu suất củakhách sạn có thể được đo lường bằng hệ thống chatbot tập trung vào sự tiện lợi, ẩndanh và giải quyết vấn đề. Thứ hai, điểm nổi bật của nghiên cứu này là khách hàngcó xu hướng trả tiền cho dịch vụ khách sạn nếu yêu cầu hoặc vấn đề của họ được xửlý một cách thỏa đáng thông qua hệ thống chatbot. Điểm nổi bật thứ ba là hệ thốngchatbot là một giải pháp tốt cho các nhà cung cấp khách sạn để nâng cao mối quanhệ của họ với khách hàng trong đại dịch Covid-19. Kết quả cung cấp một sự hiểubiết được nâng cao về cách hệ thống chatbot ảnh hưởng đến quyết định của kháchhàng. Như vậy, AI Chatbot trong nghiên cứu này đã chỉ ra ba nhân tố của AIChatbot là tiện lợi, sự vô danh, và khả năng xử lý có sức ảnh hưởng tới kháchhàng. Từ đó, người

</div>Trang 36<div class="page_container" data-page="36">

viết cho rằng một hệ thống chatbot có khả năng đưa ra được ba nhân tố vừa để cậpđược chứng minh là có sức ảnh hướng tới khách hàng trong ngành du lịch.

Một nghiên cứu khác của Cù (2023) đã chỉ ra Tính chính xác thơng tin, sựphù hợp thơng tin, tính tin cậy thơng tin mà chatbot đem lại có sức ảnh hưởng tới sựtin tưởng của người dùng và cảm nhận của người dùng về tính hữu ích của thơngtin, có tác động gián tiếp tới ý định sử dụng chatbot của người dùng. Từ đó, ta cóthể thấy yếu tố liên quan tới thơng tin mà chatbot đem lại trong nghiên cứu này cósức ảnh hưởng tới hành vi của người dùng, ở đây là ý định sử dụng chatbot.

Theo nghiên cứu của D. Buhalis and E. C. S. Yen (2020) về những khám phávề lợi ích khi ứng dụng chatbot vào khách sạn theo khía cạnh người cung cấp cơngnghệ, Chatbot có thể cải thiện dịch vụ khách hàng vì chúng ln sẵn có bất kỳ lúcnào trong ngày và từ bất kỳ đâu. Khi khách hàng bị chênh lệch múi giờ muốn tươngtác vào giữa đêm, chúng không cảm thấy ngại ngùng khi tham gia thảo luận. Ngaycả khi khách hàng ở ngoài các cơ sở kinh doanh dịch vụ lưu trú, chatbot vẫn có thểhỗ trợ khách hàng với bất kì nhu cầu hoặc yêu cầu nào. Từ nhận định này, ngườiviết nhận ra một nhân tố khác có tác động tới khách hàng đó là nhân tố liên quan tớidịch vụ.

Hơn thế nữa, D. Buhalis và cộng sự (2020) cũng khẳng định rằng việc nângcao trải nghiệm của khách hàng với sự hỗ trợ của sự tiến bộ công nghệ là quan trọngđối với ngành khách sạn, vì nó sẽ thu hút thêm nhiều khách và cải thiện hiệu quảhoạt động. Chi phí thấp, dịch vụ khách hàng tốt hơn, với ít lỗi có thể được cung cấpthơng qua việc sử dụng chatbot

Từ những kết luận trên, AI Chatbot đang có mức ảnh hưởng tới hành vi củakhách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú thông qua các ‘điểm chạm’ màkhách hàng có thể tiếp xúc được như hệ thống của AI Chatbot, thông tin khách hàngnhận được khi sử dụng chatbot, cảm nhận về dịch vụ nhận được khi dùng AIChatbot và trải nghiệm có được xun suốt chặng đường tìm hiểu thơng tin, tiếp xúcvà quyết định đặt phòng của khách hàng khi cân nhắc các lựa chọn của các cơ sởkinh doanh dịch vụ lưu trú.

</div>Trang 37<div class="page_container" data-page="37">

1.4.1. Tác động của Chất lượng hệ thống của AI Chatbot đến hành vi của khách hàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

1.4.1.1. Khái niệm của Chất lượng hệ thống của AI trong ngành kinh doanh dịch vụlưu trú

Chất lượng hệ thống đề cập đến mức độ mà hệ thống ‘thân thiện với ngườidùng’ và có thể được sử dụng mà không gặp bất kỳ rắc rối cụ thể nào theo Rai vàcộng sự (2002). Đối với AI Chatbot, khía cạnh này bao gồm khả năng cơng nghệ màchúng có thể cung cấp cho người dùng, không bao gồm khả năng xử lý thông tin,bởi yếu tố này nằm ở việc đánh giá chất lượng thông tin, dữ liệu chứ không phảichất lượng hệ thống theo Nadarzynski và cộng sự (2019). Thông thường, chất lượnghệ thống thường được đánh giá theo các khía cạnh linh hoạt, độ tin cậy, chức năng,dễ sử dụng, tích hợp và chất lượng theo kết luận của DeLone và McLean (2003).

Tính dễ sử dụng được xác định là một trong những yếu tố quan trọng nhấttrong việc chấp nhận công nghệ, như được chứng minh bởi mơ hình chấp nhận cơngnghệ của Davis (1989), được Petter và cộng sự (2008) mở rộng. Người dùng có xuhướng chấp nhận hệ thống hoặc công nghệ mới nếu họ đánh giá cao tính dễ sử dụngcủa nó. Tốc độ tương tác, còn được biết đến với thuật ngữ ‘thời gian phản hồi’, liênquan đến khả năng của hệ thống trong việc cung cấp phản hồi một cách nhanhchóng và kịp thời cho các yêu cầu thông tin hoặc hành động. Đối với các hệ thốngđòi hỏi sự tương tác trực tiếp với khách hàng như AI Chatbot, tốc độ tương tác cóảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm người dùng.

Theo Chi và cộng sự (2023), Người dùng có nhiều khả năng chấp nhận mộthệ thống hoặc công nghệ mới mà họ cảm thấy dễ sử dụng. Tốc độ tương tác, thườngđược gọi là thời gian phản hồi, đề cập đến mức độ mà hệ thống cung cấp phản hồinhanh chóng (hoặc kịp thời) đối với các yêu cầu thông tin hoặc hành động. Đặc biệtvới những hệ thống cần tương tác trực tiếp với khách hàng như AI Chatbot, tốc độtương tác ảnh hưởng rất lớn đến trải nghiệm của người dùng.

1.4.1.2. Tác động của Chất lượng hệ thống của AI Chatbot đến hành vi của kháchhàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Việc AI Chatbot có thể hiểu được nhiều ngoại ngữ khác nhau còn phụ thuộcvào tùy nền tảng, tùy mức độ ứng dụng AI vào chatbots đó. Một trong những nền

</div>Trang 38<div class="page_container" data-page="38">

tảng tiêu biểu đó là ChatGPT. Theo Walid Hariri và cộng sự (2023), Chat GPT đãđược sử dụng để phát triển hệ thống dịch thuật ngôn ngữ với độ chính xác cao. Theo(2023), ChatGPT có thể chứng minh tính năng vượt trội của mình bằng việc tạo raphản hồi bằng chữ trong một thời gian ngắn, trong khi đoạn văn này có thể tốn mộtngười thường một khoảng thời gian và sự đầu tư chất xám lớn. Vì vậy, khơng cóđiều gì để ta nghi hoặc về tính hiệu quả của ChatGPT trong việc tạo ra, tổng hợp,dịch thuật, viết và sửa những đoạn văn bằng tiếng Anh.

Jingbo Meng 1 và Yue (Nancy) Dai2 (2021) đã chứng minh được rằng việchỗ trợ tinh thần cả từ chatbot và người thật trực tiếp có thể giúp giảm đi nhiều áplực và cảm giác lo âu ở khách hàng. Tác dụng của sự hỗ trợ tinh thần của chatbot đãgiúp người dùng có nhận thức rất tích cực về các hoạt động quan tâm, chăm sóc củachatbot theo Liu và Sundar (2018). Bên cạnh đó, với những hệ thống tạo ra để cảithiện sự tương tác liên tục tồn thời gian của bộ phận chăm sóc khách hàng, tốc độphản hồi thời gian thực cũng là một trong những yếu tố ảnh hưởng tới hành vi củakhách hàng của khách hàng. AI Chatbot có thể thúc đẩy được bộ mặt của doanhnghiệp bởi chúng có thể hỗ trợ khách hàng mọi lúc mọi nơi, cho khách hàng cảmgiác luôn được lắng nghe và quan tâm khách hàng. Khác với những dịch vụ cungcấp bởi ngườit thật, AI Chatbot có thể giải đáp cho một lượng lớn khách hàng và trảlời các câu hỏi khác nhau cùng một lúc. Một trong những sự khác biệt rõ ràng nhấtgiữa AI và việc chăm sóc khách hàng sử dụng nhân lực là tốc độ của máy học nhanhhơn nhiều việc tự học của con người. Sau một thời gian sử dụng AI Chatbot, kháchhàng ln kì vọng rằng AI Chatbot có thể liên tục cập nhật hệ thống dữ liệu câu hỏi(Q&A), trả lời được nhiều câu hỏi hơn, hiểu được vấn đề chính xác hơn, và giảiquyết vấn đề tốt hơn. Những khả năng này là kết quả của việc tự học.

Với những tính chất này, AI Chatbot mới có khả năng hiểu được những gìngười dùng cần, và có thể tạo được độ dễ dàng thuận tiện cho người dùng khi tìmkiếm thơng tin hay câu trả lời cho các vấn đề liên quan. Như vậy, chất lượng hệthống mà AI Chatbot đem lại có thể thay đổi hành vi của khách hàng trong ngànhkinh doanh dịch vụ lưu trú.

</div>Trang 39<div class="page_container" data-page="39">

1.4.2. Tác động của Chất lượng thông tin của AI Chatbot đến hành vi kháchhàng trong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

1.4.2.1. Khái niệm của Chất lượng thông tin của AI Chatbot trong ngành kinhdoanh dịch vụ lưu trú

DeLone và McLean (1992) định nghĩa ‘Chất lượng thông tin’ như là ‘thangđo đầu ra’ cho hệ thống thông tin. Theo như DeLone và McLean (1992), chất lượngthơng tin có thể đo lường được sự thành cơng của cơng nghệ theo khía cạnh ý nghĩacủa ngôn ngữ. Lỗi khi hiển thị thông tin mà khơng đáp ứng được đúng tính chất sẽgây ảnh hưởng lớn tới hiệu suất kinh doanh cảu doanh nghiệp do giá vận hành vàbảo trì tăng lên theo Swanson (1997).

Setia và cộng sự (2013) đã định nghĩa chất lượng thơng tin dựa trên các tiêuchí như độ chính xác, định dạng và tính đầy đủ, được tạo ra bởi công nghệ kỹ thuậtsố. Veeramootoo và cộng sự (2018) khẳng định rằng khả năng tiếp cận thông tinđầy đủ, chính xác, cập nhật và đáng tin cậy là yếu tố quan trọng đối với mức độ hàilòng của người dùng. Độ chính xác thông tin đặc biệt quan trọng trong việc truyxuất thông tin trực tuyến chung hoặc thông tin được cập nhật hàng ngày. Tính dễhiểu và liên quan của thơng tin phản ánh khả năng của các kỹ thuật xử lý ngôn ngữtự nhiên (NLP). Chi (2023) nhấn mạnh rằng một AI Chatbot cung cấp đầy đủ thôngtin cần thiết cho khách hàng sẽ nâng cao trải nghiệm và tăng cường sự hài lòng củahọ. Gable và cộng sự (2008) cũng từng chỉ ra rằng chất lượng thơng tin có ảnhhưởng đáng kể đến niềm tin của người tiêu dùng trực tuyến.

1.4.2.2. Tác động của Chất lượng thông tin của AI Chatbot đến hành vi khách hàngtrong ngành kinh doanh dịch vụ lưu trú

Việc ứng dụng AI Chatbot cho những bộ phận tuyến đầu giúp giảm thiểu rấtnhiều vấn đề theo Sheehan và cộng sự (2020) đã từng chứng minh. Những trảinghiệm ‘như với người thật’ mà AI Chatbot đem lại giúp tăng cường tương tác giữacông ty và khách hàng theo Murtarelli và cộng sự (2021) và khiến những đánh giávề AI Chatbot mà họ từng tương tác mang tính tích cực hơn theo Li và Sung (2021).Cụ thể, việc nhân bản hóa AI Chatbot giúp nâng cao niềm tin và sự tín nhiệm màkhách hàng dành cho AI Chatbot theo chứng minh của Murtarelli và cộng sự(2021). Ngoài ra, tương tác với AI Chatbot có thể đáp ứng mong muốn xã hội ởnhững cá nhân khách

</div>Trang 40<div class="page_container" data-page="40">

hàng có nhu cầu xã hội cao theo Sheehan và cộng sự (2020). Khi công nghệ Xử lýngôn ngữ tự nhiên (NLP) trưởng thành, các tính năng giống con người của AIChatbot sẽ trở nên trở nên ngày càng quan trọng đối với khách hàng khi sử dụng AIChatbot theo Sheehan và cộng sự (2020).

Nhu cầu của khách hàng trong ngành dịch vụ khách hàng luôn là để đượcthỏa mãn yêu cầu của họ. Đối với dịch vụ AI Chatbot, điều kiện tiên quyết để giảiquyết yêu cầu là AI Chatbot có thể dễ dàng hiểu được lời của khách hàng thông quavăn bản hoặc giọng nói. Đánh giá của khách hàng về mức độ hiểu biết của AIChatbot thường dựa trên độ chính xác mà họ nhận được. Từ dữ liệu văn bản, nhiềunhà nghiên cứu nhận ra khách hàng không chỉ yêu cầu AI Chatbot hiểu được nộidung của câu hỏi mà cịn mong đợi AI Chatbot có thể hiểu đươc biểu hiện cảm xúccủa họ. Dựa trên việc hiểu rõ nhu cầu và cảm xúc của khách hàng, AI Chatbot cóthể đưa ra những phản hồi phù hợp.

Tuy nhiên, vẫn có nhiều lời chỉ trích là AI Chatbot chưa thể cá nhân hóa nhưkỳ vọng. AI Chatbot thường chuyên nghiệp và hiệu quả trong việc xử lý các câu hỏithông thường và tiêu chuẩn hóa. Tuy nhiên. AI Chatbot thường khó xử lý nhữngyêu cầu hiếm gặp hay phức tạp, điều này có tác động tiêu cực đến nhận thức củangười dùng khi sử dụng AI Chatbot. Công nghệ big data (dữ liệu lớn) giúp AI cóthể cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa. Trong dữ liệu văn bản, yếu tố cá nhânhóa mà AI Chatbot có đó chính là việc chúng có thể xác định được các đặc điểmriêng của khách hàng dựa trên dữ liệu lớn của khách hàng, ví dụ như thơng tin vềnhân khẩu học, sở thích, tính cách và quan điểm chính trị, để có thể đưa ra nhữngphản hồi phù hợp. Khách hàng ln kì vọng AI Chatbot có thể đáp ứng nhu cầu cụthể và cung cấp được những phản hồi có tính cá nhân hóa cao. Hơn nữa, những gợiý có tính cá nhân hóa dựa vào dữ liệu lớn (big data) là một lợi thế mà AI Chatbot cóso với dịch vụ khách hàng con người truyền thống theo nghiên cứu của Wirtz vàcộng sự (2018). Độ chính xác của đề xuất được cá nhân hóa của AI Chatbot cũngphản ánh được chất lượng dịch vụ của hệ thống AI Chatbot.

</div>