Dựa trên video hướng dẫn của Nhật Dương – Underutty
Bạn đang tìm cách tự động hóa việc trả lời tin nhắn Zalo để tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả bán hàng? Mình hiểu rằng việc phải trả lời hàng trăm tin nhắn mỗi ngày có thể rất mệt mỏi, đặc biệt khi nhiều câu hỏi lặp đi lặp lại.
Trong bài viết này, mình sẽ hướng dẫn bạn cách tạo một chatbot AI tự động trả lời tin nhắn trên Zalo cá nhân (không phải Zalo OA) bằng công cụ N8N và OpenAI. Chatbot này có thể hiểu câu hỏi của khách hàng và đưa ra câu trả lời phù hợp dựa trên bộ câu hỏi – trả lời (FAQ) mà bạn cung cấp.
Nội Dung Chính
- Khái Quát Về Chatbot AI Zalo Và Demo Kết Quả (00:00-03:30)
- Workflow Của Chatbot Và Nguyên Lý Hoạt Động (03:31-06:45)
- Thiết Lập Môi Trường N8N (06:46-12:15)
- Cài Đặt Zalo Trigger Và AI Agent (12:16-20:30)
- Cài Đặt Google Sheet Làm Cơ Sở Dữ Liệu (20:31-28:45)
- Cài Đặt Memory Và Kiểm Thử AI Agent (28:46-35:10)
- Hoàn Thiện Workflow Và Kết Nối Các Thành Phần (35:11-41:30)
Khái Quát Về Chatbot AI Zalo Và Demo Kết Quả
Mình đã tạo một con chatbot trên Zalo cá nhân có khả năng tự động trả lời câu hỏi của khách hàng về sản phẩm. Chatbot này đặc biệt hiệu quả cho các cửa hàng online, giúp tự động hóa việc trả lời các câu hỏi thường gặp và giải phóng thời gian cho bạn.
Điểm Chính:
- Chatbot hoạt động trên Zalo cá nhân, không phải Zalo OA
- Sử dụng N8N để tạo workflow tự động
- Tích hợp AI từ OpenAI để trả lời thông minh và tự nhiên
- Lấy dữ liệu câu hỏi và trả lời từ Google Sheet
Ý Kiến Của Mình:
Khả năng của chatbot này thực sự ấn tượng! Nó không chỉ trả lời đúng nội dung mà còn biết diễn đạt lại câu trả lời một cách tự nhiên, không máy móc. Điều này giúp khách hàng cảm thấy như đang trò chuyện với con người thật, tạo trải nghiệm mua sắm tốt hơn cho họ.
Workflow Của Chatbot Và Nguyên Lý Hoạt Động
Trước khi đi vào chi tiết cài đặt, mình sẽ giải thích qua về cấu trúc workflow của chatbot này để bạn có cái nhìn tổng quan. Workflow này gồm nhiều thành phần kết nối với nhau, mỗi thành phần đảm nhận một chức năng riêng.
Cấu Trúc Workflow:
- Zalo Trigger: Nhận tín hiệu khi có tin nhắn mới đến
- IF Condition: Kiểm tra xem người nhắn là khách hàng hay chính mình
- Switch: Phân loại tin nhắn (sticker hay text)
- AI Agent: Xử lý câu hỏi và tạo câu trả lời dựa trên Google Sheet và OpenAI
- Memory: Lưu trữ cuộc trò chuyện để duy trì context
- Zalo Interact: Gửi tin nhắn trả lời đến khách hàng
Ý Kiến Của Mình:
Hiểu được workflow này là chìa khóa để tạo thành công chatbot. Mỗi thành phần đều có vai trò quan trọng, và khi chúng hoạt động cùng nhau, bạn sẽ có một con chatbot thông minh có thể tự động hóa việc trả lời tin nhắn. Đây là cấp độ “tiểu học” của chatbot, nhưng đã đủ mạnh mẽ cho hầu hết nhu cầu của các shop online nhỏ và vừa rồi đấy!
Thiết Lập Môi Trường N8N
Để bắt đầu, chúng ta cần thiết lập môi trường N8N – nền tảng automation sẽ điều khiển toàn bộ chatbot của chúng ta.
Các Bước Thiết Lập:
- Đăng ký tài khoản tại N8N Hosting App (39.000đ/tháng, giá rẻ hơn n8n.io)
- Tạo một N8N Instance mới sau khi thanh toán
- Tạo workflow mới cho chatbot Zalo
- Đăng nhập Zalo thông qua QR Code
// Các bước làm theo thứ tự:
1. Truy cập N8N Hosting App
2. Chọn gói 39.000đ/30 credit (tương đương 1 tháng sử dụng)
3. Thanh toán và tạo tài khoản
4. Tạo N8N Instance mới
5. Tạo workflow mới cho chatbot
Ý Kiến Của Mình:
N8N là một nền tảng automation khá mạnh mẽ mà giá lại phải chăng. Mình khuyên bạn nên dùng N8N Hosting App thay vì n8n.io vì giá rẻ hơn nhiều (39.000đ/tháng so với 24 euro). Đừng lo lắng về các thuật ngữ kỹ thuật, cứ làm theo hướng dẫn là được!
Cài Đặt Zalo Trigger Và AI Agent
Sau khi đã có môi trường N8N, chúng ta bắt đầu xây dựng các thành phần cốt lõi của chatbot: Zalo Trigger để nhận tin nhắn và AI Agent để xử lý và trả lời.
Cài Đặt Zalo Trigger:
- Thêm node “Zalo User Trigger” vào workflow
- Kích hoạt và kiểm tra hoạt động bằng cách gửi tin nhắn thử
Cài Đặt AI Agent:
- Thêm node “AI Agent” vào workflow
- Cấu hình OpenAI API làm Chat Model
- Thiết lập prompt phù hợp để AI trả lời đúng ngữ cảnh
// Prompt cho AI Agent (khuyên dùng tiếng Anh):
You have to access tool. You are sale representative.
Please help me to answer the customer question.
Return answer in Vietnamese.
Here is user message: {{$node["Zalo User Trigger"].json["content"]}}
Ý Kiến Của Mình:
AI Agent chính là “bộ não” của chatbot, nên việc cấu hình đúng rất quan trọng. Mình nhận thấy khi dùng prompt bằng tiếng Anh, AI hoạt động tốt hơn so với tiếng Việt. Đừng quên cấu hình để AI trả lời bằng tiếng Việt cho khách hàng của bạn nhé!
Cài Đặt Google Sheet Làm Cơ Sở Dữ Liệu
Google Sheet sẽ là “kho kiến thức” của chatbot, chứa các câu hỏi thường gặp và câu trả lời tương ứng. Việc cài đặt này hơi phức tạp nhưng rất quan trọng.
Các Bước Cài Đặt:
- Thêm Google Sheet Tool vào AI Agent
- Tạo Google Service Account và lấy credentials
- Chia sẻ Google Sheet FAQ cho Service Account
- Kích hoạt Google Sheet API và Google Drive API
// Cấu trúc Google Sheet FAQ:
| Câu hỏi | Câu trả lời |
|-------------------------------------|----------------------------------------------|
| Sản phẩm này có phải là thuốc không? | Đây là thực phẩm chức năng, không phải thuốc |
| Bị yếu sinh lý lâu năm có hiệu quả không? | Sản phẩm hiệu quả nhưng cần kiên trì sử dụng |
| ... | ... |
Ý Kiến Của Mình:
Đây là phần phức tạp nhất trong quá trình cài đặt, nhưng đừng lo lắng! Bạn chỉ cần làm theo từng bước là được. Càng thêm nhiều câu hỏi và câu trả lời vào Google Sheet, chatbot của bạn sẽ càng thông minh hơn. Hãy nghĩ đến những câu hỏi mà khách hàng thường xuyên hỏi và thêm vào đây nhé.
Cài Đặt Memory Và Kiểm Thử AI Agent
Memory giúp chatbot “nhớ” được cuộc trò chuyện, giúp nó trả lời thông minh hơn khi khách hàng hỏi nhiều câu liên tiếp.
Cài Đặt Memory:
- Sử dụng PostgreSQL Chat Memory
- Đăng ký tài khoản Supabase
- Lấy thông tin kết nối (host, port, database, user, password)
Kiểm Thử AI Agent:
- Sử dụng Chat Checker để test trước khi đấu nối với Zalo
- Đảm bảo AI hiểu và trả lời đúng câu hỏi
- Kiểm tra khả năng “nhớ” context của cuộc trò chuyện
Ý Kiến Của Mình:
Memory là một thành phần quan trọng giúp chatbot trò chuyện tự nhiên hơn. Nó giúp chatbot hiểu được context của cuộc trò chuyện, ví dụ khi khách hỏi “Bao lâu thì có hiệu quả?” sau khi đã hỏi về một sản phẩm cụ thể. Việc test AI Agent trước khi đấu nối với Zalo giúp bạn chắc chắn mọi thứ hoạt động đúng trước khi triển khai thực tế.
Hoàn Thiện Workflow Và Kết Nối Các Thành Phần
Bước cuối cùng là kết nối các thành phần lại với nhau và thiết lập các điều kiện để chatbot xử lý các loại tin nhắn khác nhau.
Các Bước Hoàn Thiện:
- Thêm node “IF” để phân biệt tin nhắn từ khách hàng và từ chính mình
- Thêm node “Switch” để xử lý các loại tin nhắn khác nhau (sticker, text)
- Cấu hình tin nhắn chào mừng khi khách hàng gửi sticker
- Kết nối AI Agent với Zalo để gửi câu trả lời
- Kích hoạt workflow và kiểm tra hoạt động thực tế
// Tin nhắn chào mừng khi khách hàng gửi sticker:
Em chào anh ạ. Anh mới bên live nhà em qua đúng không?
Anh cho em xin thông tin về tình trạng sức khỏe của mình
để em tư vấn liệu trình phù hợp nhất cho anh nhé.
Ý Kiến Của Mình:
Đến đây, bạn đã hoàn thành việc xây dựng một chatbot AI tự động trả lời tin nhắn Zalo! Việc tạo tin nhắn chào mừng khi khách hàng gửi sticker là một chiến lược thông minh để bắt đầu cuộc trò chuyện. Hãy tùy chỉnh nội dung tin nhắn để phù hợp với loại sản phẩm/dịch vụ của bạn nhé.
