Bối cảnh (kịch bản minh hoạ)
Hình dung một phòng khám nha khoa 3 ghế tại TP.HCM, 2–3 bác sĩ và 1 lễ tân. Khách đặt lịch và hỏi giá qua Zalo OA + hotline; lịch hẹn dày và theo từng ghế. Phần lớn câu hỏi lặp lại (giá cạo vôi, niềng bao nhiêu, tối nay còn slot không) và nhiều tin đến ngoài giờ — đúng dạng việc Addy thiết kế để gánh bớt.
Bài toán
Ba điểm rò rỉ: (1) no-show ~22% khiến ghế trống không bán lại được trong ngày; (2) khách quên quay lại cạo vôi định kỳ vì không ai nhắc, bỏ phí nhóm khách dễ quay lại nhất; (3) lễ tân vừa trực quầy vừa nhắn Zalo, ngoài giờ thì bỏ lỡ khách.
Cách Addy sẽ triển khai
Kết nối Zalo OA + ZNS với Nhân viên CSKH AI; nạp bảng giá, dịch vụ và chu kỳ tái khám vào Cơ sở tri thức AI (RAG). AI nhận yêu cầu đặt ghế, đề xuất slot trống, gửi nhắc lịch 24h + 2h kèm nút xác nhận/dời. Tự động hoá quy trình AI chạy chuỗi nhắc cạo vôi 6 tháng. Câu hỏi chuyên môn (tình trạng răng) được chuyển cho bác sĩ — AI không chẩn đoán. Chạy chế độ AI soạn → người duyệt giai đoạn đầu.
Kết quả kỳ vọng (con số ví dụ)
Trong một kịch bản như thế này, no-show có thể giảm từ ~22% xuống quanh ~8% nhờ nhắc hai chạm + nút dời lịch; tỷ lệ quay lại cạo vôi tăng rõ nhờ nhắc đúng hạn; lễ tân tiết kiệm phần lớn thời gian xử lý lịch. Các con số minh hoạ chỉ là ví dụ tham khảo, không phải kết quả đã đo của khách hàng thật.
Bài học rút ra
Với nha khoa, AI tạo giá trị rõ nhất ở phần admin lặp lại: nhắc lịch để cứu ghế trống, và nhắc tái khám để khai thác khách cũ. Không đụng tới chuyên môn, không gây tranh cãi y đức — AI làm việc của hệ thống, bác sĩ làm việc của chuyên môn.
"Nha khoa có hai chỗ rò rỉ doanh thu kinh điển: ghế trống vì no-show, và khách quên quay lại cạo vôi. Cả hai đều là việc nhắc — đúng người, đúng lúc. Đó là việc AI làm bền bỉ hơn người, còn bác sĩ thì tập trung trọn vẹn cho tay nghề."