Tác động của chatbot trong quản trị dịch vụ khách sạn - nhà hàng đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng

Tống Thị Thúy

Giảng viên - Khoa Quản trị Khách sạn Nhà hàng

Trường Cao Đẳng Du lịch Hải Phòng

Tóm tắt

Trong kỷ nguyên số, chatbot ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều khía cạnh của đời sống kinh tế - xã hội. Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa ứng dụng chatbot với sự hài lòng và lòng trung thành khách hàng; đánh giá tác động của chatbot trong thực tế quản trị dịch vụ khách sạn - nhà hàng và phân tích những ưu điểm, hạn chế còn tồn tại. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm tối ưu hiệu quả của chatbot trong quản trị dịch vụ khách sạn - nhà hàng trong thời gian tới.

Từ khóa: Chatbot, dịch vụ khách sạn - nhà hàng, lòng trung thành, sự hài lòng

Summary

In the digital era, chatbots are increasingly applied across various aspects of socio-economic life. This study examines the relationship between chatbot applications, customer satisfaction, and customer loyalty, evaluates the impact of chatbots in hospitality service management, and analyzes their advantages as well as existing limitations. On this basis, the research proposes several policy implications to optimize the effectiveness of chatbots in hotel and restaurant service management in the future.

Keywords: Chatbot, hospitality services, customer loyalty, customer satisfaction

ĐẶT VẤN ĐỀ

Nhóm ngành khách sạn - nhà hàng tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn cạnh tranh ngày càng khốc liệt, trong đó, chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng trở thành yếu tố then chốt để tạo lợi thế khác biệt. Sự xuất hiện của công nghệ số, đặc biệt là chatbot ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được kỳ vọng như một công cụ chiến lược giúp nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa chi phí vận hành. Tuy nhiên, thực tiễn tại Việt Nam cho thấy, ứng dụng này vẫn còn ở mức sơ khai; đa số khách sạn và nhà hàng mới chỉ sử dụng chatbot như một “trợ lý ảo cơ bản” với chức năng trả lời câu hỏi thường gặp, hỗ trợ đặt phòng hoặc đặt bàn, thay vì tích hợp sâu vào toàn bộ hành trình của khách hàng. Điều này dẫn đến khoảng trống trong cả thực tiễn quản trị lẫn nghiên cứu học thuật. Các công trình nghiên cứu hiện nay chủ yếu chỉ tập trung vào khía cạnh kỹ thuật, mà chưa làm rõ mối quan hệ giữa chatbot, sự hài lòng và lòng trung thành khách hàng. Do đó, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa ứng dụng chatbot với quản trị dịch vụ khách sạn - nhà hàng không chỉ mang lại cơ sở khoa học cho các nhà quản lý trong việc triển khai và tối ưu hóa chatbot, mà còn đóng góp quan trọng về mặt lý thuyết cho lĩnh vực quản trị dịch vụ và hành vi khách hàng trong bối cảnh chuyển đổi số.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chatbot

Chatbot được định nghĩa là hệ thống phần mềm được thiết kế để mô phỏng hội thoại của con người, thông qua giao diện văn bản hoặc giọng nói, nhằm hỗ trợ các nhu cầu thông tin hoặc dịch vụ của người dùng (Shawar và Atwell, 2007). Trong lĩnh vực dịch vụ, đặc biệt là ngành khách sạn, du lịch, chatbot ngày càng trở thành công cụ quan trọng giúp tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và giảm tải công việc cho nhân viên. Xét về nguyên tắc hoạt động, chatbot có thể được phân thành 2 loại chính: rule-based (dựa trên luật) và AI-based (dựa trên trí tuệ nhân tạo). Sự phân loại này phản ánh 2 mức độ phát triển khác nhau của công nghệ chatbot: rule-based phù hợp cho các tác vụ lặp lại, đơn giản, trong khi AI-based hướng tới nâng cao trải nghiệm người dùng, hỗ trợ các tương tác linh hoạt và giàu ngữ cảnh.

Sự hài lòng của khách hàng

Trong ngành dịch vụ, khái niệm trải nghiệm khách hàng được hiểu là phản ứng nhận thức, cảm xúc và hành vi của khách hàng xuyên suốt quá trình tương tác với doanh nghiệp - từ trước khi tiêu dùng đến sau khi hoàn tất dịch vụ. Chất lượng cảm nhận của khách hàng là yếu tố quyết định sự hài lòng và lòng trung thành, đồng thời thể hiện lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp (Godovykh và Tasci, 2020). Trải nghiệm chất lượng dịch vụ dựa trên các yếu tố chủ chốt như: tốc độ phản hồi, tính chính xác, mức độ thân thiện và khả năng cá nhân hóa.

Lòng trung thành khách hàng

Lòng trung thành của khách hàng là yếu tố then chốt trong sự phát triển bền vững của doanh nghiệp dịch vụ. Lòng trung thành có thể được phân thành 2 loại chính: lòng trung thành về thái độ và lòng trung thành về hành vi. Lòng trung thành về thái độ phản ánh sự gắn bó tình cảm, niềm tin và cam kết của khách hàng đối với thương hiệu, ngay cả khi họ chưa phát sinh hành vi mua lặp lại. Ngược lại, lòng trung thành về hành vi thể hiện qua hành động cụ thể như việc khách hàng thường xuyên quay lại sử dụng dịch vụ hoặc mua sản phẩm của doanh nghiệp (Dick và Basu, 1994). Sự kết hợp giữa 2 yếu tố này tạo nên nền tảng vững chắc cho quan hệ khách hàng - doanh nghiệp.

Mối quan hệ giữa Chatbot - Sự hài lòng - Lòng trung thành

Mô hình SERVQUAL (Parasuraman và cộng sự, 1988) nhấn mạnh chất lượng dịch vụ được đánh giá qua 5 chiều: độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và yếu tố hữu hình. Chatbot có khả năng gia tăng tính sẵn sàng và phản hồi nhanh chóng, qua đó cải thiện trải nghiệm dịch vụ theo các tiêu chí của SERVQUAL. Khi chatbot cung cấp thông tin chính xác, hỗ trợ kịp thời và thể hiện mức độ cá nhân hóa, khách hàng có xu hướng đánh giá tích cực hơn về chất lượng dịch vụ, từ đó tăng mức độ hài lòng.

Lý thuyết ECT của Bhattacherjee (2001) cho rằng, sự hài lòng phụ thuộc vào mức độ kỳ vọng của khách hàng so với trải nghiệm thực tế. Trong trường hợp chatbot, nếu dịch vụ do chatbot mang lại vượt qua hoặc ít nhất đáp ứng kỳ vọng ban đầu, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng, điều này đóng vai trò trung gian trong việc hình thành lòng trung thành. Ngược lại, trải nghiệm kém hiệu quả có thể làm gia tăng sự thất vọng và giảm ý định tiếp tục sử dụng.

Mô hình TAM của Davis (1989) chỉ ra rằng, nhận thức về tính hữu ích và tính dễ sử dụng là các yếu tố quyết định việc chấp nhận công nghệ. Đối với chatbot, khách hàng sẽ hài lòng hơn nếu họ nhận thấy chatbot dễ sử dụng, tiện lợi và mang lại giá trị thực tiễn trong quá trình tương tác. Khi trải nghiệm tích cực được củng cố, sự gắn bó và lòng trung thành với thương hiệu cũng được hình thành.

TÁC ĐỘNG CỦA CHATBOT TRONG QUẢN TRỊ DỊCH VỤ KHÁCH SẠN - NHÀ HÀNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG

Trong ngành khách sạn, chatbot đã vượt ra ngoài vai trò là công cụ trả lời câu hỏi cơ bản, trở thành một phần trong chiến lược quản lý trải nghiệm khách hàng toàn diện.

Thứ nhất, chatbot hỗ trợ bộ phận lễ tân và quy trình đặt phòng. Chatbot có thể cung cấp thông tin về giá phòng, hạng phòng, khuyến mãi, cũng như so sánh các lựa chọn theo nhu cầu của khách hàng. Các nghiên cứu cho thấy, việc tự động hóa quá trình này không chỉ tiết kiệm chi phí vận hành, mà còn giúp nâng cao sự hài lòng nhờ tốc độ phản hồi nhanh chóng.

Thứ hai, chatbot hỗ trợ quy trình check-in/check-out thông qua xác minh thông tin đặt phòng, gửi mã xác nhận và hướng dẫn khách thực hiện thủ tục nhanh gọn. Điều này đặc biệt hữu ích trong bối cảnh sau đại dịch COVID-19, khi xu hướng tiếp xúc tối thiểu trở thành ưu tiên (Hospitality Net, 2024).

Thứ ba, chatbot đóng vai trò cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua việc phân tích hành vi, tạo ra đề xuất dịch vụ phù hợp - chức năng của một trợ lý du lịch riêng biệt. Một số hệ thống sử dụng dữ liệu lịch sử để gợi ý spa, tour địa phương hoặc gói ưu đãi theo sở thích của khách.

Cuối cùng, chatbot đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý khiếu nại ban đầu. Thay vì chờ đợi nhân viên phản hồi, khách hàng có thể trình bày vấn đề qua chatbot để nhận sự hỗ trợ tức thời hoặc được chuyển tiếp đến bộ phận phù hợp. Điều này góp phần giảm áp lực cho nhân viên tuyến đầu và tạo ấn tượng chuyên nghiệp trong mắt khách hàng (Sivarajah và cộng sự, 2017).

Tóm lại, chatbot đang trở thành “người đồng hành số” của khách sạn trong hành trình khách hàng, từ khâu đặt phòng, lưu trú đến sau dịch vụ. Các tác động của chatbot trong quản trị dịch vụ khách sạn - nhà hàng cho thấy công nghệ này không chỉ mang tính hỗ trợ, mà còn có khả năng tạo giá trị gia tăng, nâng cao lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp khách sạn.

Bên cạnh những tác động tích cực, việc triển khai chatbot trong lĩnh vực khách sạn - nhà hàng cũng gặp một số thách thức sau:

(i) Chi phí đầu tư và bảo trì

Việc triển khai chatbot trong lĩnh vực khách sạn - nhà hàng thường đòi hỏi mức đầu tư ban đầu đáng kể, đặc biệt với các hệ thống AI tiên tiến. Theo NKKTech (2025), chi phí phát triển chatbot rule-based (1 ngôn ngữ, 10 kịch bản) dao động từ 20-40 triệu đồng, chatbot đa nền tảng và NLP dao động từ 60-120 triệu đồng và chatbot AI tự học tích hợp CRM, ERP dao động từ 150-300 triệu đồng, chưa bao gồm chi phí duy trì hàng tháng (dao động từ 1-15 triệu đồng). Các chatbot tiên tiến hơn thậm chí có mức giá cao hơn. Điều này đặt ra áp lực tài chính nghiêm trọng cho các cơ sở nhỏ và vừa, vốn có nguồn lực hạn chế.

(ii) Vấn đề ngôn ngữ và văn hóa giao tiếp

Trong môi trường dịch vụ quốc tế, rào cản ngôn ngữ và khác biệt văn hóa là trở ngại không thể xem nhẹ. Sử dụng chatbot AI hỗ trợ đa ngôn ngữ và kết hợp khả năng phản hồi văn hóa có thể khắc phục giới hạn trong giao tiếp truyền thống, đồng thời tối ưu trải nghiệm người dùng đa quốc gia. Tuy nhiên, việc lựa chọn ngôn ngữ, bao gồm: sắc thái diễn đạt, văn phong và register phù hợp với từng ngữ cảnh và nhóm khách đóng vai trò quyết định đến sự nhận thức về tính chân thực và sự tin cậy của chatbot.

(iii) Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu khách hàng

Với khả năng ghi nhận và xử lý lượng lớn dữ liệu khách hàng, chatbot đặt ra nguy cơ tiềm tàng về quyền riêng tư. Tran và cộng sự (2025) đã phát hiện rằng, 82% người dùng xem nội dung trò chuyện với chatbot mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là “nhạy cảm” hoặc “rất nhạy cảm”, nhưng vẫn chia sẻ thông tin cá nhân, cho thấy khoảng cách giữa hành vi và sự lo ngại thật sự, đồng thời khẳng định nhu cầu rõ ràng về các biện pháp bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo niềm tin người dùng.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Chatbot đang trở thành một xu hướng tất yếu trong ngành khách sạn - nhà hàng nhờ khả năng tự động hóa quy trình phục vụ và hỗ trợ khách hàng 24/7. Các tác động tích cực của chatbot không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí nhân sự, mà còn nâng cao sự hài lòng của khách hàng thông qua việc phản hồi nhanh chóng, chính xác và cá nhân hóa trải nghiệm. Đồng thời, chatbot còn góp phần củng cố lòng trung thành khi tạo nên sự thuận tiện và tính chuyên nghiệp trong giao tiếp. Tuy nhiên, chatbot khó thay thế hoàn toàn con người do hạn chế trong việc xử lý tình huống phức tạp, cảm xúc hay các nhu cầu đặc thù. Vì vậy, giải pháp tối ưu là kết hợp hài hòa giữa chatbot và nhân viên phục vụ, tận dụng ưu thế công nghệ nhưng vẫn giữ được sự tinh tế và yếu tố nhân văn, từ đó mang lại trải nghiệm khách hàng toàn diện và bền vững.

Hàm ý chính sách

Đào tạo nhân lực kết hợp AI và hospitality

Một trong những yếu tố then chốt để ứng dụng chatbot hiệu quả trong quản trị dịch vụ khách sạn - nhà hàng là nâng cao năng lực nhân lực theo hướng tích hợp giữa công nghệ và kỹ năng dịch vụ. Nhân viên không chỉ cần am hiểu nghiệp vụ hospitality truyền thống, mà còn phải được trang bị kiến thức về AI, quản trị dữ liệu và kỹ năng vận hành chatbot. Điều này giúp họ có khả năng phối hợp linh hoạt với hệ thống, xử lý tình huống phức tạp mà chatbot chưa đáp ứng, đồng thời tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Việc đào tạo nhân lực theo hướng song hành giữa AI và hospitality tạo ra một thế hệ lao động “lai”, vừa có tư duy dịch vụ, vừa có kỹ năng công nghệ, đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số và nâng cao tính cạnh tranh cho ngành du lịch.

Tích hợp chatbot đa ngôn ngữ và học máy (machine learning)

Trong bối cảnh toàn cầu hóa, khách sạn - nhà hàng phục vụ đối tượng khách quốc tế đa dạng, do đó, chatbot cần được tích hợp khả năng đa ngôn ngữ và ứng dụng học máy để tự động cải thiện chất lượng giao tiếp. Chatbot đa ngôn ngữ giúp xóa bỏ rào cản giao tiếp, nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng quốc tế, trong khi học máy cho phép chatbot học hỏi từ dữ liệu tương tác thực tế, ngày càng đưa ra phản hồi chính xác và tự nhiên hơn. Đây là nền tảng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ gợi ý dịch vụ, ẩm thực đến hỗ trợ đặt phòng, đặt bàn. Việc ứng dụng đồng thời 2 yếu tố này không chỉ tăng hiệu quả vận hành, giảm tải cho nhân viên, mà còn nâng cao hình ảnh chuyên nghiệp và hiện đại của cơ sở lưu trú - ẩm thực.

Xây dựng quy trình “hybrid service” (kết hợp chatbot - nhân viên)

Chatbot, dù thông minh đến đâu, vẫn khó thay thế hoàn toàn vai trò con người trong dịch vụ khách sạn - nhà hàng, đặc biệt ở khía cạnh cảm xúc và xử lý tình huống phức tạp. Do đó, một giải pháp khả thi là xây dựng quy trình “hybrid service” - kết hợp giữa chatbot và nhân viên. Trong đó, chatbot đảm nhận các công việc lặp lại, tiêu chuẩn hóa như trả lời câu hỏi thường gặp, xác nhận đặt dịch vụ, gợi ý thực đơn, còn nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi sự linh hoạt, tinh tế và tính cá nhân hóa cao. Mô hình lai này vừa tận dụng sức mạnh công nghệ để tối ưu chi phí, vừa duy trì yếu tố “chạm cảm xúc” đặc trưng của hospitality. Sự phối hợp hài hòa giữa máy móc và con người giúp hệ thống dịch vụ vừa hiệu quả vừa giàu tính nhân văn, đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng.

Tài liệu tham khảo:

1. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model, MIS Quarterly, 25(3), 351-370, https://doi.org/10.2307/3250921.

2. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology, MIS Quarterly, 13(3), 319-340, https://doi.org/10.2307/249008.

3. Dick, A. S., and Basu, K. (1994). Customer loyalty: Toward an integrated conceptual framework, Journal of the Academy of Marketing Science, 22(2), 99-113.

4. Godovykh, M., and Tasci, A. D. A. (2020). Customer experience in tourism: A review of definitions, components, and measurements, Tourism Management Perspectives.

5. Hospitality Net (2024). Navigating AI in hospitality: Addressing common concerns and misconceptions, https://www.hospitalitynet.org/opinion/4121870.html.

6. NKKTech (2025). Lập trình Chatbot AI: Chi phí phát triển tại Việt Nam hiện nay, truy cập từ https://nkk.com.vn/vi/lap-trinh-chatbot-ai-chi-phi-phat-trien-tai-viet-nam/.

7. Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., and Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality, Journal of Retailing, 64(1), 12-40.

8. Shawar, B. A., and Atwell, E. (2007). Chatbots: Are they really useful?, LDV Forum, 22(1), 29-49.

9. Sivarajah, U., Kamal, M. M., Irani, Z., and Weerakkody, V. (2017). Critical analysis of Big Data challenges and analytical methods, Journal of Business Research, 70, 263-286, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.001.

10. Tran, S., Lu, H., Slaughter, I., Herman, B., Dangol, A., Fu, Y., Chen, L., Gebreyohannes, B., Howe, B., Hiniker, A., Weber, N., and Wolfe, R. (2025). Understanding Privacy Norms Around LLM-Based Chatbots: A Contextual Integrity Perspective, arXiv, https://arxiv.org/abs/2508.06760.