Cách thức hoạt động của dịch vụ chăm sóc khách hàng AI

Cách áp dụng công cụ chăm sóc khách hàng AI trong 5 bước

AI có vẻ khó khăn, nhưng hầu hết các công cụ đều dễ thiết lập. Bắt đầu bằng cách tìm kiếm các quy trình chăm sóc khách hàng tốn nhiều thời gian nhất. Bạn có liên tục trả lời cùng một câu hỏi không? Đó là nơi lý tưởng để đầu tư vào hỗ trợ AI.

Nghiên cứu các công cụ AI hoạt động với phần mềm dịch vụ khách hàng và hệ thống CRM hiện tại của bạn. Khi bạn quyết định sử dụng một công cụ mới, hãy thử nghiệm trong vài ngày để đảm bảo nó phù hợp với quy trình làm việc của bạn.

Sau đây là một số loại công cụ dịch vụ khách hàng AI bạn có thể tham khảo.

1. Chatbot: tiết kiệm thời gian và cải thiện sự hài lòng của khách hàng

Chatbot AI (một loại tác nhân AI ) giúp giảm bớt gánh nặng cho nhóm hỗ trợ của bạn bằng cách xử lý các câu hỏi suốt ngày đêm.

Hãy tưởng tượng một người chào hỏi trực tuyến thân thiện xuất hiện khi khách hàng cần câu trả lời nhanh chóng. Chatbot không bao giờ ngủ, không bao giờ nghỉ và theo dõi mọi yêu cầu.

Để hiểu được nhu cầu của khách hàng, chatbot tự phục vụ sử dụng AI đàm thoại – công nghệ phản hồi ngôn ngữ con người một cách tự nhiên. Bạn có thể đào tạo chúng bằng cách sử dụng các tương tác dịch vụ khách hàng trong quá khứ để phản hồi chính xác như các tác nhân con người của bạn.

Khi bạn đã tìm ra giải pháp phù hợp, đây là cách thực hiện:

Hãy chú ý đến lỗi. Đừng cho rằng chatbot của bạn có thể xử lý mọi thứ – các tác vụ đơn giản, thường ngày là điểm mạnh.

Theo thời gian, bạn sẽ tìm được sự cân bằng phù hợp giữa tự động hóa AI và sự can thiệp của con người, để chatbot của bạn giống như một phần mở rộng của nhóm bạn.

2. Trợ lý AI: hợp lý hóa quy trình kinh doanh

Trợ lý AI là trợ lý ảo xử lý các tác vụ tốn thời gian, học hỏi từ các tương tác và giải phóng thời gian cho nhóm dịch vụ của bạn. Trợ lý tốt nhất có thể phân tích dữ liệu của bạn và đưa ra lời khuyên về các hành động chính, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt nhanh hơn.

Mặc dù không dành riêng cho nhóm dịch vụ khách hàng, Trợ lý bán hàng AI hợp lý hóa các tương tác bằng cách đề xuất hành động tốt nhất tiếp theo cho từng khách hàng tiềm năng và khách hàng.

Để tìm được người đồng hành phù hợp, hãy liệt kê những nhiệm vụ lặp đi lặp lại khiến bạn bận rộn – có thể là tạo email cá nhân, sắp xếp dữ liệu khách hàng hoặc lên lịch hẹn.

3. Ticket và định tuyến AI: đơn giản hóa hàng đợi hỗ trợ của bạn

Hệ thống tạo phiếu AI diễn giải và sắp xếp phiếu hỗ trợ bằng NLP và máy học. NLP sàng lọc văn bản trong mỗi yêu cầu để phát hiện từ khóa và cảm nhận của khách hàng, trong khi máy học nghiên cứu quá khứ để ưu tiên phiếu tốt hơn.

Theo thời gian, các thuật toán này cải thiện việc định tuyến các yêu cầu của khách hàng, giúp các nhóm phản hồi nhanh hơn và chính xác hơn. Không còn phải phân loại hộp thư đến lộn xộn và chuyển phiếu yêu cầu nữa.

Hãy tìm một hệ thống tạo ticket AI có:

• Ưu tiên thông minh. Hệ thống tạo phiếu CRM hỗ trợ AI của bạn sẽ phân tích các phiếu đến và chỉ định chúng cho đúng thành viên nhóm. Nó sử dụng NLP để hiểu và phân loại các yêu cầu giống như con người, dựa trên từ khóa, mức độ khẩn cấp và các tương tác trong quá khứ.

• Tự động phản hồi. Tính năng này cho phép hệ thống tạo và gửi phản hồi dựa trên các kích hoạt cụ thể hoặc các yêu cầu chung. Nó cung cấp hướng dẫn ban đầu trong khi khách hàng chờ nhân viên hỗ trợ.

• Phân tích và báo cáo. Hệ thống sẽ cung cấp báo cáo AI về khối lượng phiếu, thời gian phản hồi và mức độ hài lòng của khách hàng. Thông tin chi tiết này hướng dẫn sổ tay hướng dẫn hậu trường của bạn, giúp bạn tìm ra xu hướng và lĩnh vực cần cải thiện.

Sau đây là cách triển khai hệ thống ticket AI:

Với những cải tiến thường xuyên và một chút kiên nhẫn, giải pháp xử lý yêu cầu bằng AI của bạn sẽ đảm bảo đúng người giải quyết từng vấn đề và khách hàng của bạn luôn cảm thấy được lắng nghe.

4. Đề xuất được cá nhân hóa: thực sự kết nối với khách hàng

Các đề xuất do AI cung cấp giúp bạn đối xử với mọi khách hàng như một VIP. Thay vì đoán xem điều gì có thể khiến khách truy cập web quan tâm, bạn khai thác AI để tìm ra các mẫu từ lịch sử duyệt web, các giao dịch mua trước đây và tương tác hỗ trợ của họ.

Sau đó, bạn có thể hoạt động như một người mua sắm cá nhân, luôn sẵn sàng đưa ra gợi ý phù hợp vào đúng thời điểm.

Sau đây là cách lồng ghép các khuyến nghị được cá nhân hóa vào chiến lược chăm sóc khách hàng AI của bạn:

1. Thu thập dữ liệu bằng CRM hỗ trợ AI. Chọn CRM sử dụng hoặc tích hợp AI để theo dõi hành vi của khách hàng. CRM này sẽ ghi lại mọi tương tác, email và giao dịch mua, sau đó giúp bạn xử lý các con số đó để tìm ra xu hướng ẩn và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động được.

2. Phân tích hành vi theo thời gian thực. Một số công cụ AI theo dõi cách mọi người di chuyển xung quanh trang web của bạn. Các công cụ này tìm hiểu những gì thu hút sự chú ý của khách hàng. Theo thời gian, chúng có thể đề xuất các hành động có mục tiêu hoặc gửi mã phiếu giảm giá được cá nhân hóa và các sản phẩm nổi bật.

3. Thêm công cụ đề xuất AI. Công cụ AI tìm ra các mẫu, chẳng hạn như “những người mua Sản phẩm A thích Sản phẩm B”. Công cụ này phát hiện ra những thứ bạn có thể bỏ lỡ, sau đó đề xuất các dịch vụ cho những khách hàng tương tự để thúc đẩy doanh số.

4. Sử dụng tự động hóa tiếp thị. Khi hệ thống AI của bạn xác định được các giải pháp mà mỗi khách hàng muốn, các công cụ tự động hóa tiếp thị (như Shopify hoặc Privy ) sẽ cung cấp ưu đãi theo yêu cầu. Ví dụ, nếu khách hàng từ bỏ giỏ hàng, công cụ sẽ gửi một ghi chú nhanh hoặc giảm giá để thúc đẩy họ quay lại.

5. Theo dõi hiệu suất và tinh chỉnh. Sau khi bạn thiết lập chiến dịch tiếp thị hoặc bán hàng được cá nhân hóa, hãy đo lường tác động. Khách hàng có nhấp vào email không? Họ có mua nhiều hơn không? Thu thập phản hồi từ nhóm bán hàng và khách hàng của bạn để xem điều gì đang hiệu quả, sau đó tinh chỉnh các mô hình AI của bạn.

5. Phân tích tình cảm AI: cải thiện tình cảm của khách hàng

Phân tích tình cảm hỗ trợ bởi AI giúp bạn hiểu được khách hàng cảm thấy thế nào về thương hiệu của bạn theo thời gian thực. Sử dụng các công cụ lắng nghe xã hội, bạn có thể theo dõi thông tin liên lạc và phương tiện truyền thông xã hội để xem khách hàng của bạn đang vui vẻ, thất vọng hay ở đâu đó ở giữa.

Mục đích chính của việc lắng nghe xã hội bao gồm phân tích tình cảm, mối quan tâm quan trọng và nhận thức về thương hiệu của đối tượng mục tiêu, cũng như phát hiện xu hướng của ngành và đối thủ cạnh tranh.