AI trong thành công của khách hàng

Công cụ AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng theo trường hợp sử dụng

Dưới đây, chúng tôi phân tích những thách thức phổ biến về Trải nghiệm khách hàng và kết hợp chúng với các công cụ AI cung cấp các giải pháp hiệu quả, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu hơn về khả năng và tác động của chúng.

1. Cải thiện dự đoán hành vi khách hàng bằng AI

Các chỉ số CX bị ảnh hưởng: Sự hài lòng của khách hàng (CSAT), Tỷ lệ duy trì, Tỷ lệ mua hàng lặp lại

Hiểu và dự đoán hành vi của khách hàng cho phép doanh nghiệp dự đoán nhu cầu và đưa ra các giải pháp chủ động. Phân tích dự đoán tận dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để dự báo các hành động như mô hình mua hàng, tỷ lệ hủy đơn hàng tiềm năng và sở thích sản phẩm.

Công cụ: Nền tảng phân tích dự đoán

Các công cụ này sử dụng thuật toán học máy để xác định xu hướng và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động về hành vi của khách hàng. Các nền tảng tiên tiến tích hợp liền mạch với hệ thống CRM để liên tục cập nhật hồ sơ khách hàng.

2. Tăng cường giữ chân khách hàng bằng cách cá nhân hóa

Các số liệu CX bị ảnh hưởng: Giữ chân khách hàng, Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV), Giá trị đơn hàng trung bình (AOV)

Các công cụ cá nhân hóa hỗ trợ bởi AI phân tích hành vi, sở thích và dữ liệu lịch sử để điều chỉnh tương tác của khách hàng trên nhiều kênh. Các công cụ này giúp mỗi khách hàng cảm thấy được hiểu và coi trọng một cách riêng biệt.

Công cụ: Công cụ cá nhân hóa

Các công cụ AI này phân tích lịch sử duyệt web, dữ liệu mua hàng và phản hồi của khách hàng để đưa ra các đề xuất nội dung theo thời gian thực, chiến dịch email được cá nhân hóa hoặc các chương trình khuyến mãi có mục tiêu.

Ví dụ về trường hợp sử dụng: Nationwide đang đưa cá nhân hóa lên một tầm cao mới. Bằng cách sử dụng AI và tích hợp với nền tảng quản lý tài sản kỹ thuật số và dữ liệu khách hàng, họ đang biến trải nghiệm của khách hàng trở nên phù hợp hơn bao giờ hết. Những nâng cấp này có nghĩa là các chiến dịch thông minh hơn, nhắm mục tiêu nhiều hơn và trải nghiệm web được xây dựng riêng cho từng khách hàng. Tất cả là về việc tạo ra các kết nối giúp khách hàng luôn tương tác — và quay lại.

3. Giảm tỷ lệ Churn và nâng cao hiểu biết với AI

Các số liệu CX bị ảnh hưởng: Tỷ lệ hủy, Điểm số người ủng hộ ròng (NPS), Điểm số nỗ lực của khách hàng (CES)

Các công cụ phân tích tình cảm hỗ trợ bởi AI sử dụng NLP để phân tích nhật ký trò chuyện, email và phương tiện truyền thông xã hội, phát hiện sớm cảm xúc và sự không hài lòng của khách hàng. Bằng cách xử lý lượng lớn phản hồi, các nền tảng này cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và bảng điều khiển trực quan, giúp các doanh nghiệp chủ động giải quyết các mối quan tâm và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.

Công cụ: Phần mềm phân tích tình cảm, Nền tảng phân tích VoC

Phần mềm phân tích tình cảm hỗ trợ AI và nền tảng phân tích VoC giúp doanh nghiệp chủ động giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi và nâng cao hiểu biết về khách hàng. Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các công cụ này phân tích dữ liệu văn bản và âm thanh để chỉ định điểm tình cảm, cho phép các nhóm xác định sớm sự không hài lòng và ưu tiên tiếp cận. Bằng cách xử lý lượng lớn phản hồi của khách hàng, họ khám phá ra các chủ đề và xu hướng chính, tinh chỉnh thông điệp và cải thiện các chiến lược tương tác. Nhiều nền tảng cũng cung cấp bảng thông tin để trực quan hóa sự thay đổi tình cảm theo thời gian, trao quyền cho doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

4. Tối ưu hóa hỗ trợ khách hàng với AI Automation

Các chỉ số CX bị ảnh hưởng: Thời gian phản hồi đầu tiên, Thời gian giải quyết, Hiệu quả hoạt động.

Các công cụ tự động hóa hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, đảm bảo giải quyết nhanh hơn và giải phóng các đại lý để xử lý các yêu cầu phức tạp. Cách tiếp cận này cải thiện hiệu quả và duy trì chất lượng nhất quán trong mọi tương tác với khách hàng.

Công cụ: Các tác nhân tự động

Các tác nhân tự động là một dạng AI tiên tiến có thể thực hiện độc lập một loạt các nhiệm vụ và học hỏi trong quá trình thực hiện.

Ví dụ về trường hợp sử dụng: Một công ty bán lẻ đào tạo các Đại lý để trả lời 70% các câu hỏi của khách hàng, bao gồm tình trạng sản phẩm và chính sách trả hàng. Đối với các vấn đề chưa được giải quyết, Đại lý chuyển tiếp các trường hợp có bối cảnh, giúp giảm khối lượng công việc của đại lý.

5. Nâng cao khả năng tự phục vụ

CX Metrics bị ảnh hưởng: Tỷ lệ giải quyết ngay lần tiếp xúc đầu tiên, Điểm nỗ lực của khách hàng (CES), Chi phí hoạt động. Công cụ AI nâng cao thành công của khách hàng

Các công cụ AI giúp khách hàng tự giải quyết vấn đề, giảm sự phụ thuộc vào nhân viên trong khi vẫn duy trì dịch vụ chất lượng cao.

Công cụ: Dịch vụ đám mây tự phục vụ

Làm thế nào các tác nhân AI kết hợp tất cả các trường hợp sử dụng này lại với nhau

Khi AI tiếp tục phát triển, tác động của nó đối với thành công của khách hàng sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn. Bằng cách tận dụng những hiểu biết do AI thúc đẩy, các nhà lãnh đạo CX có thể chủ động giải quyết nhu cầu của khách hàng, tinh chỉnh các chiến lược tương tác và thúc đẩy những cải tiến có ý nghĩa trong các số liệu hiệu suất chính. Khả năng dự đoán hành vi, cá nhân hóa trải nghiệm và hợp lý hóa hoạt động định vị AI là một công cụ thiết yếu để mang lại trải nghiệm khách hàng đặc biệt. Các doanh nghiệp áp dụng AI sẽ không chỉ tối ưu hóa KPI của mình mà còn xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn, trung thành hơn trong thời gian dài.