Trong một nền kinh tế khó khăn, việc tìm kiếm và giữ chân khách hàng là rất quan trọng đối với sự phát triển lâu dài của một doanh nghiệp. Do đó, bất kỳ tiến bộ công nghệ nào vừa giúp cải thiện dịch vụ khách hàng, vừa tăng hiệu quả cho sự phát triển của doanh nghiệp đều tạo được tiếng vang lớn.
Trong thập kỷ qua, AI đã chuyển đổi từ một khái niệm khoa học viễn tưởng kỳ quặc sang một chủ đề thảo luận chính thống, một công cụ quen thuộc trong cuộc sống của chúng ta. Từ góc độ kinh doanh, nó nhanh chóng trở thành điểm khác biệt mà các doanh nghiệp cần để nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh khi bối cảnh khó khăn.
Ngay cả khi bạn không sử dụng AI để cải thiện dịch vụ khách hàng, thì đối thủ của bạn rất có thể đã tận dụng nó tốt. Dưới đây là một số cách chính mà doanh nghiệp có thể tận dụng AI để xây dựng trải nghiệm dịch vụ khách hàng nhằm khơi dậy lòng trung thành và mang lại giá trị cho đôi bên.
Dịch vụ khách hàng nhanh chóng và nhất quán
Ngày nay, khách hàng đã quen với việc nhận được câu trả lời cho mọi loại câu hỏi chỉ bằng một vài thao tác trên smartphone của mình. Chính vì thế, tốc độ là một trong những yêu cầu hàng đầu đối với dịch vụ khách hàng ngày nay. Trung bình, khách hàng mong đợi các công ty trả lời một cuộc điện thoại trong vòng năm phút và một email trong vòng tối đa 24 giờ.
Mặc dù AI không thể làm mọi thứ mà con người có thể làm, nhưng với những việc nó có thể làm, nó sẽ làm nhanh hơn con người rất nhiều và ở quy mô lớn hơn. Ví dụ: AI có thể chuyển các cuộc hội thoại của khách hàng thành văn bản trong thời gian thực và xác định cảm xúc dựa trên giọng điệu của khách hàng. Từ đó, AI còn giúp dự đoán nhu cầu của khách hàng thông qua lịch sử trò chuyện, bối cảnh và sở thích để doanh nghiệp có phương pháp chăm sóc khách hàng tốt nhất.
Trí tuệ nhân tạo cũng có thể hoạt động như một công cụ tìm kiếm, chọn lọc kiến thức và tạo ra các câu trả lời cho những thắc mắc của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Các mô hình AI mới như GPT-3 có thể học các tác vụ này với tốc độ đáng kinh ngạc.
Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để chạy các cuộc kiểm tra kiểm soát chất lượng trên diện rộng. Trong khi một người giám sát chỉ tiếp nhận được tối đa 20 cuộc gọi mỗi ngày, thì AI có thể đánh giá hàng nghìn bản ghi trong vài phút và gắn cờ những vấn đề không đáp ứng theo tiêu chuẩn mà nó đã được dạy để người giám sát có thể dễ dàng review.
Về lý thuyết, một người giám sát có thể làm một công việc tương tự. Họ có thể lắng nghe cuộc gọi, đánh giá xem cuộc gọi đang diễn ra như thế nào dựa trên kinh nghiệm trước đây của họ và đề xuất các bước tiếp theo cho doanh nghiệp, đồng thời đảm bảo rằng họ đang tuân thủ các tiêu chuẩn của công ty.
Tuy nhiên, một người giám sát không thể tham gia vào mọi cuộc gọi mà vẫn duy trì năng suất cho các công việc hàng ngày của họ, trong khi AI có thể thực hiện cùng lúc cho mọi chi nhánh của doanh nghiệp, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực giúp cải thiện dịch vụ khách hàng và đối tác cũng như thể hiện tính nhất quán cho dịch vụ của bạn.
Nhiều doanh nghiệp có những khách hàng phát sinh nhu cầu ngoài giờ hành chính. Ví dụ: các ngân hàng và hãng hàng không cần phải trả lời câu hỏi của khách hàng 24/7. Khi chatbot trở nên phổ biến và tinh vi hơn, sẽ có nhiều tùy chọn tự phục vụ hơn cho các loại truy vấn này, cho phép khách hàng tìm thấy câu trả lời ở bất cứ đâu và bất cứ khi nào họ cần.
AI vượt trội về điều này và ở quy mô phù hợp với phần lớn các giao tiếp dịch vụ khách hàng. Khi nó được cải thiện, bạn sẽ có được chất lượng dịch vụ tốt hơn với thời gian chờ ngắn hơn.
Cá nhân hóa có mục đích
Chúng tôi đang dần chấp nhận rằng điện thoại của mình biết mọi thứ về mình, thậm chí còn mong đợi nó có thể hiểu mình hơn. Nếu tôi Google “nhà hàng Hy Lạp” và điện thoại của tôi hiển thị cho tôi một danh sách các địa điểm cách xa hàng trăm cây số hoặc ở Hy Lạp thì tôi sẽ khá thất vọng.
Khi nhắn tin, tôi thấy khó chịu nếu điện thoại không tự động sửa lỗi chính tả phổ biến nhất của mình. Nếu tôi đang lướt qua các phương tiện truyền thông xã hội, tôi sẽ bối rối nếu thấy quảng cáo cho các sản phẩm mà tôi không có hứng thú.
Đây là tất cả các ví dụ về cá nhân hóa do AI tạo ra. Theo quan điểm của khách hàng, trải nghiệm được cá nhân hóa là một trải nghiệm tốt. 76% khách hàng cảm thấy thất vọng khi các thương hiệu không cung cấp được sự tương tác cá nhân hóa và 71% mong đợi dịch vụ được cá nhân hóa.
Hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó khách hàng phải gọi điện cho dịch vụ khách hàng. Nhân viên hỗ trợ có sẵn tất cả thông tin và tài khoản của họ trước khi họ gọi, nhờ vào tất cả thông tin chi tiết được rút ra từ bản ghi của các cuộc gọi trước đó và sự tích hợp giữa AI và CRM.
Điều đó có nghĩa là khách hàng không phải dành năm phút đầu tiên của cuộc gọi để kể về lịch sử của họ và nêu chi tiết các vấn đề trước đó. Họ có thể chuyển ngay đến vấn đề hiện tại. Với tất cả thông tin đó và sự hỗ trợ từ AI, doanh nghiệp sẽ cần ít thời gian hơn để tìm ra giải pháp và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Một hy vọng khác là các chatbot được hỗ trợ bởi AI tiên tiến như ChatGPT một ngày nào đó sẽ có thể mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa ở mức độ tương tự như các tác nhân của con người. Điều này sẽ giúp khách hàng được chatbot giải đáp những thắc mắc cơ bản, còn với những vấn đề phức tạp hơn sẽ được đưa thẳng vào hàng đợi của tổng đài viên.
Ngoài việc làm cho mọi khách hàng cảm thấy mình được phục vụ như một VIP, việc cá nhân hóa còn cải thiện chất lượng và tốc độ của dịch vụ mà họ nhận được.
Trở nên chủ động hơn
Cho đến gần đây, có nhiều thông tin rằng AI đã có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực. Giai đoạn tiếp theo là xây dựng AI giúp doanh nghiệp dự đoán kết quả của khách hàng. Điều này đặc biệt hữu ích trong thời kỳ suy thoái kinh tế khi các doanh nghiệp đang tìm kiếm dữ liệu có thể cung cấp cho khách hàng những tín hiệu rõ ràng về tình hình tài chính của mình. Nó cũng giúp họ biết được những khoản chi phù hợp mà mình nên ưu tiên.
Chốt giao dịch và giữ chân khách hàng là rất quan trọng để sống sót sau suy thoái kinh tế. Trong các dịch vụ tài chính, tỷ lệ giữ chân khách hàng tăng 5 % sẽ làm tăng lợi nhuận hơn 25%. Trong lĩnh vực may mặc, trung bình khách hàng cũ đã chi tiêu nhiều hơn 67% trong các tháng thứ 31 đến 36 so với trong 6 tháng đầu tiên của họ với tư cách là khách hàng, điều này cho thấy khách hàng lâu năm có giá trị hơn khách hàng mới.
AI có thể dự đoán cả ý định mua hàng và rủi ro rời bỏ với mức độ chính xác ấn tượng. Điều này có nghĩa là các nhóm bán hàng có thể tăng khả năng chốt giao dịch bằng cách tập trung vào những khách hàng tiềm năng nhất thay vì dành thời gian theo đuổi những gì cuối cùng hóa ra là ngõ cụt. Trong khi đó, AI cũng có thể xác định các xu hướng cho thấy khách hàng không có khả năng gia hạn hoặc sắp hủy. Với thông tin này, các doanh nghiệp có cơ hội xác định vấn đề và khắc phục sớm.
Chính khả năng khai thác dữ liệu cực nhanh của AI đã khiến nó trở nên hữu ích. Trên hết, dự đoán về dữ liệu đó có thể giúp doanh nghiệp có những quyết định sáng suốt, có ý nghĩa trực tiếp đối với doanh thu.
Đã có rất nhiều sự phát triển tích cực trong không gian AI, từ đó mở rộng cách mọi người và doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ công nghệ này. Phần lớn là do dữ liệu: chúng ta có thể tìm thấy dữ liệu ở đâu, cách dữ liệu được xử lý và chúng ta có thể làm gì với những thông tin chi tiết đó. Các doanh nghiệp cần tất cả những phần đó để tận dụng tối đa AI. T
rong dịch vụ khách hàng, AI sẽ chuyển những thông tin đó thành những gì bạn cần biết về khách hàng, cách truy cập và phân tích thông tin đó cũng như cách bạn sử dụng thông tin đó để cải thiện trải nghiệm cho khách hàng của mình.
Giờ đây, ta có thể sử dụng AI để đưa ra quyết định theo thời gian thực. Thế hệ tiếp theo của AI là tư duy tiến bộ, sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán mà con người không thể đưa ra nhanh chóng. Như với bất kỳ công cụ nào, AI hiệu quả nhất khi chúng ta hiểu cách sử dụng cũng như các điểm mạnh và hạn chế của nó.
Theo Venturebeat
