redBus sử dụng Gemini Flash thông qua Firebase AI Logic để tăng thời lượng bài đánh giá của khách hàng lên 57%

Là nền tảng đặt vé xe buýt trực tuyến lớn nhất thế giới, redBus phục vụ hàng triệu khách du lịch trên khắp Ấn Độ, Đông Nam Á và Mỹ Latinh. Dịch vụ này chủ yếu ưu tiên thiết bị di động, với hơn 90% lượt đặt vé diễn ra thông qua ứng dụng. Tuy nhiên, điều này gây ra một thách thức đáng kể trong việc thu thập ý kiến phản hồi hữu ích từ một cơ sở người dùng sử dụng hàng chục ngôn ngữ khác nhau. Việc nhập bài đánh giá gây bất tiện cho nhiều người dùng và một bài đánh giá được viết bằng tiếng Tamil, chẳng hạn, mang lại ít giá trị cho một nhà điều hành xe buýt chỉ nói tiếng Hindi.

Để cải thiện chất lượng và số lượng ý kiến phản hồi của người dùng, các nhà phát triển tại redBus đã sử dụng Gemini Flash, một mô hình AI của Google cung cấp độ trễ thấp, để tức thì chuyển lời nói của người dùng thành văn bản và dịch. Để kết nối AI mạnh mẽ này với ứng dụng của họ mà không phải xử lý công việc phức tạp ở phần phụ trợ, họ đã sử dụng Firebase AI Logic. Tính năng mới này đã loại bỏ rào cản ngôn ngữ và đơn giản hoá quy trình đánh giá, giúp tăng đáng kể mức độ tương tác của người dùng và chất lượng ý kiến phản hồi.

Đơn giản hoá ý kiến phản hồi của người dùng bằng phương pháp ưu tiên giọng nói

Trải nghiệm đánh giá trong ứng dụng trước đây trên redBus dựa trên văn bản, điều này gây ra một số thách thức chính. "Ở quy mô của chúng tôi, các bài đánh giá đáng tin cậy của người dùng là rất quan trọng: chúng xây dựng niềm tin cho khách du lịch và cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà điều hành. Mặc dù hệ thống dựa trên văn bản hiện tại của chúng tôi hoạt động tốt, nhưng chúng tôi nhận thấy rằng khách hàng thường gặp khó khăn trong việc trình bày đầy đủ trải nghiệm của mình, dẫn đến việc ý kiến phản hồi của người dùng thiếu chi tiết và số lượng cần thiết để chúng tôi mang lại giá trị tối đa cho cả khách du lịch và nhà điều hành. Hơn nữa, rào cản ngôn ngữ đã hạn chế tính hữu ích của các bài đánh giá, vì các bài đánh giá bằng một ngôn ngữ không hữu ích cho người dùng hoặc nhà điều hành xe buýt nói một ngôn ngữ khác. Động lực chính của chúng tôi là tận dụng sức mạnh biểu đạt của giọng nói và vượt qua rào cản ngôn ngữ để thu thập ý kiến phản hồi chân thực và chi tiết hơn của người dùng," Abhi Muktheeswarar, một trưởng nhóm kỹ thuật cấp cao về kỹ thuật di động tại redBus cho biết.

Nhóm nhà phát triển muốn tạo ra một trải nghiệm ưu tiên giọng nói và không gặp trở ngại, vì vậy họ đã thiết kế một quy trình mới, trong đó người dùng có thể chỉ cần nói bài đánh giá của mình bằng ngôn ngữ mẹ đẻ. Để khuyến khích người dùng sử dụng, nhóm đã triển khai một nút micrô nổi bật, có hình ảnh động, đi kèm với một văn bản đề cập đến: "Ý kiến của bạn rất quan trọng, hãy chia sẻ bài đánh giá của bạn bằng ngôn ngữ của riêng bạn". Văn bản này xuất hiện bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của người dùng, phù hợp với chế độ cài đặt ngôn ngữ của ứng dụng.

Khi sử dụng Gemini Flash, ứng dụng sẽ xử lý bản ghi âm giọng nói của người dùng. Trước tiên, ứng dụng sẽ chuyển lời nói thành văn bản, sau đó dịch sang tiếng Anh và cuối cùng phân tích tình cảm để tự động tạo điểm xếp hạng sao và dự đoán các thẻ có liên quan dựa trên nội dung bài đánh giá. Sau đó, ứng dụng sẽ tạo một bản tóm tắt ngắn gọn và tự động điền các trường trong biểu mẫu đánh giá bằng nội dung đã tạo.

Các nhà phát triển đã chọn Firebase AI Logic vì nó cho phép họ xây dựng và phát hành tính năng này mà không cần sự trợ giúp của nhóm phụ trợ, giúp giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp của quá trình phát triển. "Firebase AI SDK là một yếu tố khác biệt quan trọng vì đây là giải pháp duy nhất giúp nhóm giao diện người dùng có thể xây dựng và phát hành tính năng này một cách độc lập", Abhi giải thích. Phương pháp này giúp nhóm chuyển từ ý tưởng đến khi ra mắt chỉ trong 30 ngày.

Trong quá trình triển khai, các kỹ sư đã sử dụng đầu ra có cấu trúc, cho phép mô hình Gemini Flash trả về các phản hồi JSON được định dạng tốt, bao gồm bản chép lời, bản dịch, phân tích cảm xúc và điểm xếp hạng theo sao, giúp dễ dàng điền sẵn vào giao diện người dùng. Điều này đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch. Sau đó, người dùng sẽ thấy cả văn bản gốc đã chuyển lời nói thành văn bản bằng ngôn ngữ của họ và phiên bản đã dịch, tóm tắt bằng tiếng Anh. Quan trọng nhất là người dùng có toàn quyền xem xét và chỉnh sửa tất cả văn bản do AI tạo và thay đổi điểm xếp hạng sao trước khi gửi bài đánh giá. Họ thậm chí có thể nói lại để thêm nội dung. 

Tăng mức độ tương tác và thu thập thông tin chi tiết hơn về người dùng
Tính năng đánh giá bằng giọng nói dựa trên AI đã có tác động tích cực đáng kể đến mức độ tương tác của người dùng. Bằng cách cho phép người dùng nói bằng ngôn ngữ mẹ đẻ, redBus đã nhận thấy mức tăng 57% về thời lượng bài đánh giá và mức tăng đáng kể về tổng số lượng bài đánh giá.

Tính năng mới này đã thu hút thành công một phân khúc người dùng trước đây còn do dự khi nhập bài đánh giá. Kể từ khi triển khai, ý kiến phản hồi của người dùng rất tích cực: khách hàng đánh giá cao độ chính xác của bản chuyển lời nói thành văn bản và bản dịch, đồng thời nhận thấy các bản tóm tắt do AI tạo là một bản tóm tắt ngắn gọn về các bài đánh giá dài hơn và chi tiết hơn của họ.

Mặc dù được lưu trữ trên đám mây, Gemini Flash vẫn mang lại trải nghiệm người dùng có độ phản hồi cao. "Một nhận xét thường thấy từ các đối tác và bên liên quan của chúng tôi là mức độ phản hồi của tính năng AI mới này rất nhanh và liền mạch, khiến người dùng cảm thấy như AI đang chạy trực tiếp trên thiết bị", Abhi nói. "Đây là minh chứng cho độ trễ thấp của mô hình Gemini Flash, một yếu tố quan trọng giúp mô hình này thành công."

Cách dễ dàng hơn để xây dựng bằng AI

Đối với nhóm redBus, dự án này đã chứng minh cách Firebase AI Logic và Gemini Flash giúp các nhà phát triển ứng dụng di động xây dựng các tính năng mà nếu không thì sẽ yêu cầu triển khai ở phần phụ trợ. Điều này giúp giảm sự phụ thuộc vào các thay đổi ở phía máy chủ và cho phép nhà phát triển lặp lại nhanh chóng và độc lập.

Sau thành công của tính năng đánh giá bằng giọng nói, nhóm tại redBus đang khám phá các trường hợp sử dụng khác cho AI tạo sinh trên thiết bị để nâng cao hơn nữa ứng dụng của họ. Họ cũng dự định sử dụng Google AI Studio để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh trong tương lai. Đối với Abhi, bài học này rất rõ ràng: "Không còn là về các thiết lập phức tạp ở phần phụ trợ nữa", ông nói. "Mà là về việc tạo câu lệnh phù hợp để xây dựng tính năng cải tiến tiếp theo giúp nâng cao trực tiếp trải nghiệm người dùng."

Bắt đầu

Tìm hiểu thêm về cách bạn có thể sử dụng Gemini và Firebase AI Logic để xây dựng các tính năng AI tạo sinh cho ứng dụng của riêng bạn.