Nghệ Thuật và Khoa Học Lắng Nghe: Tìm Hiểu Sâu về Hệ Thống Tổng Hợp Ý Kiến Người Dùng

Trong thị trường toàn cầu siêu kết nối, khoảng cách giữa doanh nghiệp và khách hàng chưa bao giờ nhỏ hơn, nhưng việc hiểu họ chưa bao giờ phức tạp hơn. Mỗi ngày, một loạt ý kiến người dùng tuôn chảy qua vô số kênh kỹ thuật số: đánh giá trên cửa hàng ứng dụng, bài đăng trên mạng xã hội, phiếu hỗ trợ, phản hồi khảo sát và thảo luận trên diễn đàn. Luồng dữ liệu này là một mỏ vàng thông tin chi tiết, nắm giữ chìa khóa cho sự đổi mới, lòng trung thành của khách hàng và vị trí dẫn đầu thị trường. Nhưng ở dạng thô, nó chỉ là tiếng ồn—một bản giao hưởng hỗn loạn, áp đảo và thường mâu thuẫn của các tiếng nói.

Đây là nơi kỷ luật tổng hợp ý kiến người dùng xuất hiện. Đó là quy trình có hệ thống để thu thập, xử lý và tổng hợp một lượng lớn phản hồi định tính và định lượng để chuyển đổi tiếng ồn đó thành một tín hiệu rõ ràng, có thể hành động. Đó là việc vượt ra ngoài việc chỉ nghe người dùng của bạn để thực sự hiểu họ trên quy mô toàn cầu. Đối với bất kỳ tổ chức nào muốn xây dựng các sản phẩm gây được tiếng vang với khán giả quốc tế đa dạng, việc làm chủ quy trình này không chỉ là một lợi thế; đó là một mệnh lệnh chiến lược.

Hướng dẫn toàn diện này sẽ điều hướng thế giới tổng hợp ý kiến người dùng, từ các khái niệm và phương pháp luận cơ bản đến những thách thức thực tế của việc triển khai trong bối cảnh toàn cầu. Chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng một hệ thống mạnh mẽ nắm bắt tiếng nói đích thực của khách hàng và sử dụng nó để thúc đẩy các quyết định kinh doanh có ý nghĩa.

Tổng Hợp Ý Kiến Người Dùng Là Gì? Tổng Quan Cơ Bản

Về cốt lõi, tổng hợp ý kiến người dùng là phương pháp luận để hiểu phản hồi tập thể của người dùng. Nó không chỉ là tính toán xếp hạng sao trung bình. Đó là một kỷ luật đa diện kết hợp thu thập dữ liệu, phân tích thống kê và các công nghệ tiên tiến như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để khám phá các chủ đề, tình cảm và ưu tiên cơ bản trong nội dung do người dùng tạo.

Các mục tiêu chính của bất kỳ hệ thống tổng hợp nào là:

• Xác Định Các Xu Hướng Mới Nổi: Phát hiện các vấn đề lặp đi lặp lại hoặc yêu cầu tính năng trước khi chúng trở thành các vấn đề phổ biến hoặc các cơ hội bị bỏ lỡ.
• Ưu Tiên Lộ Trình Sản Phẩm: Sử dụng bằng chứng dựa trên dữ liệu để quyết định tính năng nào cần xây dựng, sửa chữa hoặc cải thiện tiếp theo.
• Phát Hiện Các Vấn Đề Quan Trọng: Nhanh chóng gắn cờ các lỗi, ngừng dịch vụ hoặc các điểm gây khó khăn đang ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm người dùng.
• Đo Lường và Theo Dõi Sự Hài Lòng: Vượt ra ngoài một điểm số duy nhất để hiểu tại sao người dùng hài lòng hoặc không hài lòng.
• Thông Báo Các Quyết Định Chiến Lược: Cung cấp cho lãnh đạo điều hành một cái nhìn rõ ràng, tổng hợp về nhận thức thị trường và vị thế cạnh tranh.

Phản hồi có thể được phân loại rộng rãi thành hai loại và một chiến lược tổng hợp thành công phải xử lý cả hai một cách hiệu quả:

Phản hồi Định lượng: Đây là dữ liệu số. Nó có cấu trúc và dễ đo lường. Các ví dụ bao gồm xếp hạng sao (1-5), Điểm quảng bá ròng (NPS), Điểm hài lòng của khách hàng (CSAT) và phản hồi nhị phân (có/không). Nó cho bạn biết điều gì đang xảy ra.

Phản hồi Định tính: Đây là dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Nó bao gồm các nhận xét, đánh giá, email và nhật ký trò chuyện dạng tự do. Nó giàu ngữ cảnh, cảm xúc và chi tiết. Nó cho bạn biết tại sao điều gì đó đang xảy ra.

Sức mạnh thực sự của việc tổng hợp ý kiến nằm ở khả năng kết nối 'cái gì' với 'tại sao'. Ví dụ: biết điểm NPS của bạn giảm 5 điểm là hữu ích. Biết rằng nó giảm vì người dùng ở Đông Nam Á đang gặp phải thời gian tải chậm sau bản cập nhật gần đây là thông tin tình báo có thể hành động.

Phổ Phản Hồi: Ý Kiến Đến Từ Đâu?

Để xây dựng một bức tranh toàn diện về tình cảm của người dùng, bạn phải thả một tấm lưới rộng. Ý kiến nằm rải rác trên một hệ sinh thái rộng lớn gồm các nền tảng và kênh. Một hệ thống tổng hợp mạnh mẽ kéo từ nhiều nguồn để tránh sai lệch mẫu và nắm bắt một cái nhìn tổng thể. Các nguồn này có thể được chia thành các kênh trực tiếp và gián tiếp.

Các Kênh Trực Tiếp (Phản Hồi Được Yêu Cầu)

Đây là những kênh nơi bạn chủ động yêu cầu người dùng cho ý kiến của họ.

• Khảo sát và Bảng câu hỏi: Điều này bao gồm các số liệu tiêu chuẩn như NPS, CSAT và Điểm nỗ lực của khách hàng (CES), cũng như các khảo sát tùy chỉnh được thiết kế để thăm dò các khía cạnh cụ thể của trải nghiệm người dùng. Chúng là những công cụ mạnh mẽ để đánh giá và theo dõi các thay đổi theo thời gian.
• Biểu Mẫu Phản Hồi Trong Ứng Dụng: Nhiều ứng dụng bao gồm các biểu mẫu chuyên dụng để người dùng 'Đề xuất Tính năng', 'Báo cáo Lỗi' hoặc 'Cung cấp Phản hồi'. Điều này nắm bắt thông tin chi tiết theo ngữ cảnh từ người dùng đang hoạt động tại thời điểm họ cần.
• Phiếu Hỗ Trợ và Nhật Ký Trò Chuyện: Hệ thống hỗ trợ khách hàng của bạn là một kho tàng dữ liệu định tính. Mọi tương tác đều chi tiết vấn đề, sự thất vọng hoặc câu hỏi của người dùng bằng lời nói của chính họ. Phân tích dữ liệu này có thể tiết lộ các điểm khó khăn chung và các lĩnh vực cần cải thiện sản phẩm.
• Phỏng Vấn Người Dùng và Nhóm Tập Trung: Mặc dù khó mở rộng quy mô hơn, nhưng các phiên định tính sâu sắc này cung cấp chiều sâu và sắc thái vô song có thể thông báo và xác nhận các xu hướng được thấy trong các tập dữ liệu lớn hơn.

Các Kênh Gián Tiếp (Phản Hồi Không Được Yêu Cầu)

Đây là phản hồi mà người dùng chia sẻ công khai mà không cần nhắc nhở. Nó thường thẳng thắn và không được lọc hơn.

• Lắng Nghe Mạng Xã Hội: Các nền tảng như Twitter, Reddit, LinkedIn và Facebook là các diễn đàn toàn cầu nơi người dùng khen ngợi, phê bình và thảo luận về các sản phẩm một cách công khai. Giám sát các đề cập đến thương hiệu và các từ khóa có liên quan là điều cần thiết để hiểu nhận thức của công chúng.
• Đánh Giá Trên Cửa Hàng Ứng Dụng và Thị Trường: Đối với bất kỳ ứng dụng di động hoặc sản phẩm phần mềm nào, Apple App Store, Google Play Store và các thị trường B2B như G2 hoặc Capterra là các nguồn phản hồi chi tiết quan trọng. Các đánh giá này thường ảnh hưởng trực tiếp đến những khách hàng tiềm năng mới.
• Diễn Đàn Cộng Đồng và Các Trang Web Bên Thứ Ba: Các cộng đồng thích hợp, diễn đàn nhà phát triển như Stack Overflow và các blog dành riêng cho ngành là nơi người dùng quyền lực và những người có ảnh hưởng chính chia sẻ ý kiến chi tiết. Giám sát các cuộc trò chuyện này có thể cung cấp thông tin chi tiết kỹ thuật cao và có giá trị.

Các Phương Pháp Luận Cốt Lõi để Tổng Hợp Ý Kiến Người Dùng

Khi bạn đã có quyền truy cập vào dữ liệu, thách thức tiếp theo là xử lý nó. Phương pháp luận bạn chọn phụ thuộc vào khối lượng phản hồi, tài nguyên có sẵn của bạn và độ sâu của thông tin chi tiết bạn yêu cầu.

1. Tổng Hợp Thủ Công và Phân Tích Chủ Đề

Đối với các công ty khởi nghiệp hoặc các nhóm xử lý khối lượng phản hồi thấp, một phương pháp thủ công thường là điểm khởi đầu. Quá trình này liên quan đến việc một nhà phân tích con người đọc phản hồi (ví dụ: trong bảng tính hoặc một công cụ như Dovetail), xác định các chủ đề lặp đi lặp lại và gắn thẻ từng phần phản hồi cho phù hợp. Ví dụ: các thẻ có thể bao gồm 'vấn đề đăng nhập', 'yêu cầu tính năng chế độ tối' hoặc 'giao diện người dùng gây nhầm lẫn'.

• Ưu điểm: Cung cấp sự hiểu biết sâu sắc, sắc thái. Tuyệt vời để khám phá các vấn đề tinh tế hoặc phức tạp mà một thuật toán có thể bỏ lỡ.
• Nhược điểm: Tốn rất nhiều thời gian, không mở rộng quy mô và rất dễ bị ảnh hưởng bởi sự thiên vị của từng nhà phân tích.

2. Tổng Hợp Định Lượng: Sức Mạnh của Các Con Số

Phương pháp này tập trung vào việc tổng hợp dữ liệu số, có cấu trúc. Nó liên quan đến việc tính toán các giá trị trung bình, phân phối và xu hướng cho các số liệu như CSAT và NPS. Tuy nhiên, giá trị thực sự đến từ phân khúc. Thay vì chỉ xem xét NPS tổng thể là +30, một công ty toàn cầu nên phân đoạn dữ liệu này để trả lời các câu hỏi cụ thể hơn:

• Theo Khu Vực: NPS của chúng tôi ở Châu Âu so với Châu Mỹ Latinh như thế nào?
• Theo Nhóm Người Dùng: Người dùng mới có điểm số cao hơn hay thấp hơn so với khách hàng dài hạn?
• Theo Loại Gói: Khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi có hài lòng hơn người dùng cấp miễn phí của chúng tôi không?

Trực quan hóa dữ liệu này trên bảng điều khiển cho phép theo dõi nhanh tình trạng khách hàng trên các phân khúc khác nhau của doanh nghiệp.

3. Tổng Hợp Tự Động với Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)

Khi khối lượng phản hồi tăng lên hàng nghìn hoặc hàng triệu điểm dữ liệu, phân tích thủ công trở nên bất khả thi. Đây là nơi Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, trở nên cần thiết. NLP cho phép máy móc đọc, hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người ở quy mô lớn.

Phân Tích Cảm Xúc

Ứng dụng phổ biến nhất của NLP trong phản hồi là phân tích cảm xúc. Nó tự động phân loại một đoạn văn bản là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Điều này cho phép bạn nhanh chóng đánh giá tông giọng cảm xúc tổng thể liên quan đến thương hiệu của bạn hoặc một lần ra mắt tính năng cụ thể. Ví dụ: bạn có thể theo dõi tỷ lệ các tweet tiêu cực về dịch vụ của bạn trong thời gian thực.

Thách Thức Toàn Cầu: Các mô hình tình cảm đơn giản có thể dễ dàng bị nhầm lẫn bởi sự mỉa mai ("Tuyệt vời, một lỗi khác. Đúng thứ tôi cần."), thành ngữ và các biểu thức văn hóa không dịch trực tiếp. Cần có các mô hình nâng cao để hiểu được sắc thái này.

Mô Hình Hóa Chủ Đề và Trích Xuất Từ Khóa

Kỹ thuật này tự động xác định các chủ đề hoặc chủ đề chính có trong một lượng lớn văn bản mà không cần các thẻ được xác định trước. Một thuật toán có thể phân tích 10.000 đánh giá trên cửa hàng ứng dụng và khám phá ra rằng các chủ đề phổ biến nhất là 'hiệu suất', 'giao diện người dùng', 'giá cả' và 'hỗ trợ khách hàng'. Điều này cực kỳ mạnh mẽ để khám phá các vấn đề chưa biết và hiểu những gì người dùng tập trung nhiều nhất.

Phân Tích Cảm Xúc Dựa Trên Khía Cạnh (ABSA)

ABSA là một kỹ thuật tinh vi hơn và có tính hành động cao. Thay vì gán một tình cảm duy nhất cho toàn bộ đánh giá, nó chia nhỏ đánh giá và gán tình cảm cho các tính năng hoặc khía cạnh cụ thể được đề cập. Hãy xem xét đánh giá này: "Chất lượng máy ảnh thật tuyệt vời, nhưng pin hết quá nhanh."

• Một phân tích tình cảm đơn giản có thể phân loại đây là 'trung lập' hoặc 'hỗn hợp'.
• ABSA sẽ xác định: Chất Lượng Máy Ảnh (Tích Cực) và Pin (Tiêu Cực).

Mức độ chi tiết chi tiết này cho phép các nhóm sản phẩm xác định chính xác những gì người dùng yêu thích và những gì họ ghét, cung cấp một danh sách rõ ràng và được ưu tiên các lĩnh vực cần cải thiện.

Xây Dựng Hệ Thống Tổng Hợp Phản Hồi Mạnh Mẽ: Một Khuôn Khổ Thực Tế

Tạo một hệ thống hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn là chỉ công nghệ; nó đòi hỏi một khuôn khổ chiến lược và cam kết tích hợp thông tin chi tiết của người dùng vào văn hóa công ty.

Bước 1: Xác Định Mục Tiêu Của Bạn

Bắt đầu với 'tại sao'. Bạn đang cố gắng trả lời những câu hỏi kinh doanh cụ thể nào? Bạn đang cố gắng giảm tỷ lệ rời bỏ, tăng mức độ tương tác hay xác thực một ý tưởng sản phẩm mới? Các mục tiêu rõ ràng sẽ xác định nguồn dữ liệu nào là quan trọng nhất và số liệu nào bạn cần theo dõi.

Bước 2: Tập Trung Dữ Liệu Của Bạn

Phản hồi thường bị cô lập trong các bộ phận khác nhau: phiếu hỗ trợ trong CRM, kết quả khảo sát với nhóm tiếp thị và đánh giá ứng dụng với nhóm sản phẩm. Bước kỹ thuật đầu tiên và quan trọng nhất là tạo ra một nguồn thông tin duy nhất. Điều này có thể đạt được bằng cách chuyển tất cả dữ liệu phản hồi vào một kho lưu trữ trung tâm, chẳng hạn như kho dữ liệu (ví dụ: Snowflake, BigQuery) hoặc nền tảng phản hồi của khách hàng chuyên dụng (ví dụ: Productboard, Sprig, AppFollow).

Bước 3: Chọn Các Công Cụ và Kỹ Thuật Tổng Hợp Của Bạn

Lựa chọn công cụ của bạn nên phù hợp với quy mô và mục tiêu của bạn. Một nhóm nhỏ có thể bắt đầu với một hệ thống gắn thẻ thủ công trong một công cụ được chia sẻ. Một tổ chức lớn hơn sẽ cần một giải pháp cấp doanh nghiệp cung cấp phân tích NLP tự động, hỗ trợ đa ngôn ngữ và khả năng tạo bảng điều khiển mạnh mẽ. Điều quan trọng là chọn một ngăn xếp có thể phát triển cùng bạn.

Bước 4: Phân Tích và Tổng Hợp Thông Tin Chi Tiết

Dữ liệu mà không có diễn giải là vô dụng. Mục tiêu không phải là tạo thêm bảng điều khiển mà là tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Điều này liên quan đến việc kết hợp định lượng với định tính. Một tuyên bố thông tin chi tiết mạnh mẽ có thể trông như thế này: "Sự hài lòng của khách hàng của chúng tôi ở Đức đã giảm 15% trong quý này [cái gì]. Phân tích theo chủ đề của chúng tôi về các đánh giá và phiếu hỗ trợ bằng tiếng Đức cho thấy số lượng khiếu nại về quy trình xử lý thanh toán mới của chúng tôi tăng 200%, đặc biệt liên quan đến các phương thức thanh toán cục bộ [tại sao]."

Bước 5: Đóng Vòng Lặp

Tổng hợp không phải là một bài tập thụ động. Bước cuối cùng và có lẽ quan trọng nhất là hành động theo phản hồi và truyền đạt những hành động đó trở lại cho người dùng của bạn. Khi bạn sửa một lỗi được báo cáo bởi nhiều người, hãy thông báo nó trong ghi chú phát hành của bạn. Khi bạn xây dựng một tính năng được yêu cầu nhiều, hãy ăn mừng nó với cộng đồng của bạn. Đóng vòng lặp phản hồi cho thấy người dùng rằng bạn đang lắng nghe, xây dựng lòng tin to lớn và khuyến khích họ cung cấp nhiều phản hồi có giá trị hơn trong tương lai.

Các Thách Thức Toàn Cầu trong Tổng Hợp Ý Kiến Người Dùng

Hoạt động trên quy mô toàn cầu giới thiệu những phức tạp độc đáo có thể làm suy yếu tính chính xác và hiệu quả của hệ thống tổng hợp nếu không được giải quyết đúng cách.

Ngôn Ngữ và Ngôn Ngữ Học

Hỗ trợ cơ sở người dùng toàn cầu có nghĩa là xử lý phản hồi bằng hàng chục ngôn ngữ. Mặc dù dịch máy đã được cải thiện, nhưng nó vẫn có thể bỏ lỡ các sắc thái quan trọng, sự mỉa mai hoặc bối cảnh văn hóa. Các mô hình NLP tốt nhất được đào tạo nguyên bản bằng từng ngôn ngữ. Hơn nữa, phương ngữ, tiếng lóng và việc sử dụng các ngôn ngữ hỗn hợp (ví dụ: 'Spanglish' hoặc 'Hinglish') gây ra những thách thức đáng kể cho các thuật toán phân tích văn bản.

Sắc Thái Văn Hóa trong Phản Hồi

Cách người dùng thể hiện sự hài lòng hoặc không hài lòng khác nhau đáng kể giữa các nền văn hóa. Ở một số nền văn hóa, phản hồi rất trực tiếp và rõ ràng. Ở những nền văn hóa khác, những lời chỉ trích thường được làm dịu đi hoặc gián tiếp. Thang đánh giá 5 sao có thể được hiểu khác nhau; ở một số khu vực, đánh giá 4 sao được coi là xuất sắc, trong khi ở những khu vực khác, bất cứ điều gì dưới 5 sao đều được coi là thất bại. Nếu không có bối cảnh văn hóa này, bạn có thể hiểu sai mức độ nghiêm trọng của phản hồi từ các thị trường khác nhau.

Quy Định và Quyền Riêng Tư Dữ Liệu

Việc thu thập và xử lý dữ liệu người dùng phải tuân theo một mạng lưới phức tạp các quy định quốc tế, chẳng hạn như GDPR của Châu Âu và CCPA của California. Phản hồi, đặc biệt là từ phiếu hỗ trợ hoặc email, có thể chứa Thông Tin Nhận Dạng Cá Nhân (PII). Hệ thống tổng hợp của bạn phải có các quy trình mạnh mẽ để ẩn danh hoặc giả danh dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và đảm bảo tuân thủ pháp luật trên tất cả các khu vực tài phán.

Sự Thiên Vị trong Dữ Liệu và Thuật Toán

Sự thiên vị có thể len lỏi vào hệ thống của bạn theo hai cách chính. Thứ nhất, sai lệch lấy mẫu xảy ra nếu các kênh phản hồi của bạn đại diện không cân xứng cho một loại người dùng nhất định (ví dụ: chỉ người dùng am hiểu công nghệ hoặc chỉ người dùng đang tức giận). Thứ hai, sai lệch thuật toán có thể xảy ra nếu các mô hình NLP của bạn chủ yếu được đào tạo trên dữ liệu từ một nhân khẩu học hoặc khu vực (ví dụ: tiếng Anh Mỹ), khiến chúng hoạt động kém hoặc không chính xác khi phân tích văn bản từ các nhóm khác.

Tương Lai của Tổng Hợp Ý Kiến: Các Xu Hướng Cần Theo Dõi

Lĩnh vực tổng hợp ý kiến người dùng đang phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và sự đánh giá cao hơn về tính lấy khách hàng làm trung tâm.

• Phân Tích Thời Gian Thực: Các hệ thống đang chuyển sang xử lý thời gian thực, cho phép các công ty phát hiện ngay lập tức sự gia tăng tình cảm tiêu cực trên phương tiện truyền thông xã hội về việc ngừng dịch vụ và phản hồi chủ động.
• Phản Hồi Đa Phương Thức: Ranh giới tiếp theo là phân tích nhiều hơn là chỉ văn bản. Điều này bao gồm phiên âm và phân tích phản hồi bằng giọng nói từ các cuộc gọi hỗ trợ bằng cách sử dụng chuyển giọng nói thành văn bản và phân tích tình cảm, hoặc thậm chí phân tích cảm xúc từ lời chứng thực bằng video.
• Phân Tích Dự Đoán: Bằng cách phân tích các xu hướng phản hồi lịch sử, các hệ thống trong tương lai sẽ có thể dự đoán những khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ *trước khi* họ rời đi, hoặc những tính năng nào trên lộ trình có nhiều khả năng làm tăng sự hài lòng của người dùng nhất.
• AI Tạo Sinh để Tổng Hợp: Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đang bắt đầu được sử dụng không chỉ để phân tích, mà còn để tổng hợp. Thay vì chỉ hiển thị một bảng điều khiển, các hệ thống AI này có thể tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn, dễ đọc về hàng nghìn nhận xét của người dùng, giải thích các chủ đề chính, tình cảm và cung cấp các hành động được đề xuất.

Kết Luận: Từ Tiếng Ồn đến Mệnh Lệnh Chiến Lược

Trong nền kinh tế kỹ thuật số toàn cầu, ý kiến của người dùng là tiền tệ cuối cùng. Các công ty học cách lắng nghe hiệu quả sẽ đổi mới nhanh hơn, xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn và vượt qua đối thủ cạnh tranh của họ. Tổng hợp ý kiến người dùng là động cơ giúp điều này trở nên khả thi.

Đó là một hành trình từ dữ liệu đến thông tin, từ thông tin đến hiểu biết sâu sắc và từ hiểu biết sâu sắc đến hành động. Xây dựng khả năng tổng hợp trưởng thành là một quá trình phức tạp, liên tục đòi hỏi công nghệ phù hợp, một khuôn khổ chiến lược mạnh mẽ và sự nhạy cảm sâu sắc đối với sự đa dạng toàn cầu và văn hóa. Tuy nhiên, khoản đầu tư là sâu sắc. Bằng cách có hệ thống biến sự hỗn loạn của phản hồi của người dùng thành một tín hiệu chiến lược rõ ràng, bạn xây dựng không chỉ một sản phẩm tốt hơn—bạn xây dựng một doanh nghiệp thực sự đồng bộ với những người mà nó phục vụ, bất kể họ ở đâu trên thế giới.