Bạn có đang cân nhắc triển khai trải nghiệm khách hàng (CX) bằng AI nhưng lo ngại sẽ mất đi yếu tố con người không?
Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu các cách sử dụng AI để tạo ra trải nghiệm khách hàng hiệu quả và được cá nhân hóa hơn mà người mua ngày nay bắt đầu mong đợi.
Mục lục
Trải nghiệm khách hàng (CX) bằng AI sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tăng cường và hợp lý hóa các tương tác ở từng giai đoạn trong hành trình của khách hàng.
Nó bao gồm việc áp dụng các hình thức AI khác nhau (ví dụ: học máy) để hiểu sâu hơn và đáp ứng nhu cầu cũng như sở thích của đối tượng mục tiêu.
Các thương hiệu và nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể sử dụng những hiểu biết sâu sắc này để tạo ra các điểm tiếp xúc khách hàng cá nhân hóa và hấp dẫn hơn, khiến mọi người muốn tiếp tục tương tác và mua hàng từ họ.
Trải nghiệm khách hàng AI có thể có nhiều hình thức, tùy thuộc vào ngành của bạn và loại sản phẩm hoặc dịch vụ bạn bán. Sau đây là một số ví dụ:
Một chatbot AI nắm bắt thông tin chi tiết ban đầu về khách hàng tiềm năng, trả lời các câu hỏi và chuyển các truy vấn phức tạp hơn đến các nhân viên con người
Chức năng tìm kiếm hỗ trợ AI cho phép người dùng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm nhanh hơn bằng cách tải lên hình ảnh hoặc nói
Công nghệ AI thu thập dữ liệu quan trọng về từng khách hàng để cho phép các chiến lược tiếp thị có mục tiêu và hiệu quả hơn
Nói một cách đơn giản, công nghệ trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ như con người. Tuy nhiên, sử dụng AI là một lĩnh vực phức tạp với nhiều nhánh khác nhau.
Sau đây là bốn công nghệ AI tiêu biểu được sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng ngày nay.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một loại AI đàm thoại giúp máy tính hiểu và hoạt động với ngôn ngữ của con người.
Nó cho phép AI tạo văn bản, trả lời câu hỏi và hiểu ý định đằng sau các từ và cụm từ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng trong các giải pháp CX AI như:
Các chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ AI. NLP cho phép các bot và trợ lý ảo (như ChatGPT) hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng bằng ngôn ngữ tự nhiên
Phân tích tình cảm. NLP có thể phân tích phản hồi, đánh giá và đề cập trên mạng xã hội của khách hàng để đánh giá tình cảm và cảm xúc của khách hàng
Công nghệ này cho phép phần mềm AI hiểu được bối cảnh của truy vấn và phản hồi phù hợp bằng cách đề xuất các bước tốt nhất tiếp theo.
Trong trường hợp này, chatbot sẽ trả lời câu hỏi ban đầu và tiếp tục cuộc trò chuyện bằng cách hỏi người dùng xem họ có muốn nói chuyện với cố vấn tuyển sinh hay không.
Học máy và học sâu (deep learning) đều là các loại AI cho phép phần mềm tự học và cải thiện theo thời gian.
Sau đây là mối liên hệ giữa hai điều này:
Học máy là một nhánh của AI cho phép máy tính học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng
Học sâu là một dạng học máy tiên tiến hơn giúp AI xử lý các tác vụ phức tạp hơn (ví dụ: nhận dạng hình ảnh hoặc giọng nói) bằng cách sử dụng các cấu trúc giống não gọi là mạng nơ-ron
Học máy phân tích dữ liệu khách hàng trong CX để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và cải thiện kết quả tìm kiếm. Học sâu hỗ trợ các tính năng nâng cao như nhận dạng giọng nói để tương tác với khách hàng tự nhiên và chính xác hơn.
Phân tích dự đoán là các mô hình học máy mà nhóm CX sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán các tương tác trong tương lai.
Ví dụ, họ có thể cho bạn biết khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ của bạn là bao nhiêu để bạn có thể ngăn chặn điều đó.
Thị giác máy tính là một loại AI cho phép máy tính nhìn thấy, diễn giải và hiểu hình ảnh hoặc video tương tự như con người.
Thay vì mắt và não, phần mềm sử dụng thiết bị cảm biến và thuật toán để phân tích hình ảnh và video thành các điểm ảnh và nhận dạng các mẫu. Sau đó, phần mềm thị giác máy tính sử dụng các mẫu đó để xác định vật thể, con người hoặc cảnh.
Công nghệ thị giác máy tính được sử dụng cho trải nghiệm khách hàng AI như:
Tìm kiếm trực quan. Công nghệ thị giác máy tính cho phép khách hàng tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh thay vì văn bản
Nhận dạng hình ảnh. Công nghệ thị giác máy tính có thể xác định sản phẩm, phân tích hình ảnh do khách hàng gửi để hỗ trợ và đảm bảo kiểm soát chất lượng tại các cửa hàng thực tế
Cả hai ứng dụng đều có thể tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng và giúp họ dễ dàng tìm thấy những mặt hàng mong muốn trực tuyến hơn.
Công nghệ thực tế ảo và thực tế tăng cường tạo ra trải nghiệm tương tác và nhập vai cho từng khách hàng.
Thực tế tăng cường phủ thông tin kỹ thuật số lên thế giới thực. Nó sử dụng camera và phần mềm để kết hợp cả hai góc nhìn trên thiết bị của bạn. Thực tế ảo đưa bạn vào một môi trường hoàn toàn kỹ thuật số với một tai nghe phản ứng với chuyển động của bạn.
Ví dụ, khách hàng tiềm năng có thể sử dụng AR để “thử” quần áo hoặc phụ kiện. Sử dụng VR, họ có thể “đi bộ qua” các bất động sản.
AR và VR không chỉ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, mà chúng thường sử dụng AI để nâng cao trải nghiệm. Ví dụ, tai nghe VR có thể sử dụng AI để xác định vị trí tay của bạn, trong khi các ứng dụng AR sử dụng AI để nhận dạng mặt bàn và đặt một vật thể kỹ thuật số lên đó.
Mỗi công nghệ AI nêu trên đều cải thiện đáng kể CX bằng cách làm cho các tương tác hiệu quả hơn, cá nhân hóa hơn và hấp dẫn hơn.
Sau đây là chín cách để thử nghiệm việc thêm AI vào trải nghiệm khách hàng của bạn.
Trải nghiệm khách hàng AI thành công phải bắt đầu bằng dữ liệu chính xác. Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) rất quan trọng để lưu trữ tất cả thông tin khách hàng để bạn có thể tạo ra các tương tác gắn kết và cá nhân hóa hơn.
Theo Twilio, gần 90% các nhà lãnh đạo tin rằng sự cá nhân hóa này sẽ đóng vai trò quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp họ trong ba năm tới.
Bạn có thể sử dụng CRM AI để tập trung thông tin từ nhiều nguồn và tạo ra chế độ xem thống nhất của từng khách hàng
Phân tích cơ sở dữ liệu này có thể giúp bạn xác định cách tiếp cận các nhóm khách hàng cụ thể bằng nội dung và ưu đãi mà họ có thể quan tâm.
Trong khi nhóm của bạn có thể sử dụng CRM để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại (ví dụ: gửi email theo dõi hoặc lên lịch cuộc gọi), thuật toán AI sẽ thu thập thông tin chi tiết quan trọng về hành trình của người mua.
Sau đó, bạn có thể sử dụng những thông tin chi tiết này để đưa ra quyết định nhằm tạo ra trải nghiệm khách hàng hiệu quả và có mục tiêu hơn.
Ví dụ, Trợ lý bán hàng AI liên tục phân tích các giao dịch, danh bạ và email của từng đại diện bán hàng để xác định khách hàng tiềm năng và chuyển dữ liệu có thể thực hiện được. Việc xác định các mô hình này cho phép trợ lý cá nhân đề xuất các giao dịch có tiềm năng chốt cao nhất.
Bạn có thể sử dụng những hiểu biết sâu sắc về CRM do AI cung cấp này để khiến mọi tương tác bán hàng và tiếp thị trở nên cá nhân hơn. Theo thời gian, cách tiếp cận riêng này có thể khuyến khích sự duy trì và lòng trung thành của khách hàng bằng cách kết hợp hiệu quả của AI với sự kết nối và lòng tin của con người.
AI có thể giảm bớt sự thất vọng cho khách hàng khi chờ hỗ trợ ngoài giờ làm việc bằng cách cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng 24/7. Các chatbot hỗ trợ NLP có thể khởi động tương tác, trả lời các câu hỏi và giải quyết các vấn đề cơ bản mà không cần sự can thiệp của con người.
Khi vấn đề trở nên phức tạp hơn, chatbot có thể chuyển cuộc trò chuyện đến thành viên nhóm phù hợp nhất.
Ví dụ, chatbot của công ty công nghệ IBM cung cấp hai kênh cho khách truy cập trang web mới: hỗ trợ hoặc bán hàng.
Tùy chọn hỗ trợ dẫn đến nhiều tùy chọn khắc phục sự cố tự phục vụ. Tùy chọn bán hàng cung cấp cuộc gọi, cuộc họp qua email hoặc trò chuyện trực tiếp nếu đại diện trực tuyến.
Các chatbot AI có thể xử lý nhiều truy vấn. Tuy nhiên, điều quan trọng là công nghệ này có thể nhanh chóng thu hẹp nhu cầu của khách hàng và chuyển đến nhân viên khi cần.
Theo nghiên cứu của Salesloft, các nhân viên trực tiếp trong giao dịch doanh nghiệp với doanh nghiệp (B2B) có cơ hội đặt lịch họp cao nhất khi họ phản hồi trong vòng hai phút kể từ khi khách truy cập trang web tương tác với chatbot.
Để mọi người chờ trong năm phút sẽ làm tăng nguy cơ họ rời khỏi trang web của bạn lên 10 lần. Nguy cơ tăng lên 100 lần sau 10 phút.
Bạn có thể sử dụng AI để giảm khả năng người mua cảm thấy choáng ngợp hoặc không hài lòng với những gợi ý sản phẩm không liên quan.
Thuật toán học máy có thể giúp bạn phân tích hành vi và sở thích của khách hàng để đề xuất các sản phẩm phù hợp nhất. Mục tiêu là thúc đẩy doanh số mà không cần nỗ lực thủ công bổ sung.
Ví dụ, khả năng học máy của Netflix thúc đẩy toàn bộ trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa. Gã khổng lồ phần mềm sử dụng thuật toán để phân loại, sản xuất, mã hóa và phát trực tuyến nội dung của mình, như được nêu trong video bên dưới.
AI liên tục học hỏi từ các tương tác để cải thiện độ chính xác theo thời gian. Nếu ai đó bắt đầu xem một thể loại chương trình và phim mới, phần mềm sẽ đưa những thể loại đó vào các đề xuất trong tương lai.
AI có thể cung cấp các tùy chọn trực quan hơn cho khách hàng đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm sản phẩm bằng chức năng tìm kiếm chỉ bằng văn bản trên trang web của bạn.
Tìm kiếm tăng cường (bao gồm cả thị giác máy tính) cho phép khách hàng tìm kiếm sản phẩm bằng cách tải hình ảnh lên, giúp tìm thấy các mặt hàng tương tự dễ dàng hơn.
Ví dụ, Prada cho phép người dùng tìm kiếm bằng hình ảnh thay vì phải nhập mô tả dài dòng cho sản phẩm.
Tùy chọn tìm kiếm trực quan cho phép khách hàng tìm thấy các sản phẩm cụ thể khi họ sắp mua. Loại bỏ sự cản trở sẽ làm giảm khả năng họ từ bỏ và hủy bỏ giao dịch mua.
Tìm kiếm tăng cường không phải lúc nào cũng bao gồm hình ảnh. Tính năng tìm kiếm tăng cường của nền tảng khám phá sản phẩm Syte bao gồm một công cụ AI tự động nâng cao thông tin sản phẩm.
Tính năng này sử dụng NLP để xác định chính xác hơn ngữ cảnh và ý định để cung cấp kết quả có liên quan hơn. Ví dụ, hệ thống hiểu rằng người dùng tìm kiếm “áo sơ mi” muốn các loại áo sơ mi và áo cánh may đo khác nhau thay vì váy.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể viết và truyền cảm hứng cho nội dung email tiếp thị và bán hàng, ngăn ngừa tình trạng bí ý tưởng và tăng tốc thời gian phản hồi.
Bạn có thể sử dụng các công cụ này để tự động trả lời các yêu cầu thường gặp qua email và giúp bạn tạo ra hoạt động tiếp cận được cá nhân hóa trong thời gian ngắn hơn.
Ví dụ, trình soạn email AI cho phép bạn biến lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ: “Viết cho tôi email tiếp theo kèm mã giảm giá”) thành email bán hàng chuyên nghiệp, chất lượng cao.
Trợ lý kích hoạt bằng giọng nói có thể cải thiện khả năng truy cập cho khách truy cập trang web và tạo ra trải nghiệm rảnh tay, thuận tiện hơn cho khách hàng khi đang di chuyển.
Theo nghiên cứu của Statista, gần một phần tư người tiêu dùng Hoa Kỳ mua hàng bằng giọng nói. Bạn có thể tích hợp công nghệ nhận dạng giọng nói vào sản phẩm, ứng dụng hoặc các bộ phận cụ thể của CX để cho phép ra lệnh bằng giọng nói.
Giả sử bạn triển khai AI cho phép khách hàng đặt hàng nhanh chóng hoặc đặt hàng lại bằng micrô trên điện thoại thông minh.
Việc tạo ra trải nghiệm mua hàng nhanh hơn và thuận tiện hơn cũng giúp thương hiệu của bạn tiếp cận được với người khiếm thị.
AI có thể giúp doanh nghiệp nhanh chóng xác định và giải quyết phản hồi tiêu cực để cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề cũng có thể ngăn ngừa sự thất vọng.
NLP và phân tích tình cảm có thể tự động phân tích đánh giá của khách hàng và bình luận trên mạng xã hội để hiểu khách hàng cảm thấy thế nào về sản phẩm và dịch vụ của bạn.
Ví dụ, các công cụ AI có thể cho bạn biết những lĩnh vực bạn đang làm tốt (ví dụ: giá cả) hoặc những lĩnh vực bạn có thể cải thiện (ví dụ: quy trình hoàn tiền) chỉ trong nháy mắt.
Phần mềm quản lý trải nghiệm khách hàng Medallia sử dụng AI để kiểm tra tương tác của khách hàng để lấy phản hồi và đưa ra thông tin chi tiết.
Công nghệ AI phân tích văn bản từ các tương tác để tìm ra các mẫu mới nổi hoặc các vấn đề cần chú ý.
Người dùng có thể sử dụng phản hồi để thông báo các chiến lược trong tương lai, cải thiện các khía cạnh sản phẩm cụ thể và làm cho tất cả các nhóm nhân khẩu học hạnh phúc hơn.
Bạn cũng có thể tận dụng phân tích dự đoán để dự đoán nhu cầu và vấn đề của khách hàng trước khi chúng phát sinh. Ví dụ, phân tích các mô hình trong tương tác hỗ trợ khách hàng có thể giúp bạn xác định các điểm khó khăn trước khi hủy tài khoản, chẳng hạn như các khiếu nại kỹ thuật tăng đột biến.
Nếu hệ thống phát hiện người dùng có hành vi tương tự, nhóm hỗ trợ khách hàng của bạn có thể chủ động liên hệ với khách hàng để đưa ra các giải pháp được cá nhân hóa trước khi họ quyết định rời đi.
Ngoài các bình luận, số liệu về mức độ tương tác và lòng trung thành của khách hàng có thể chỉ ra tình cảm tích cực hoặc tiêu cực. Ví dụ:
Tỷ lệ giữ chân khách hàng. Tỷ lệ khách hàng tiếp tục mua hàng của bạn cao có thể cho thấy tình cảm tích cực
Sự hài lòng của khách hàng (CSAT). Điểm trung bình trên 100 (biểu thị mức độ hài lòng của khách hàng với các quy trình hoặc tương tác cụ thể) cho thấy bạn có thể cải thiện tình cảm
Tỷ lệ giới thiệu. Tỷ lệ phần trăm cao doanh số từ giới thiệu khách hàng có thể cho thấy tình cảm tích cực
Tỷ lệ khách hàng bỏ đi. Tỷ lệ khách hàng ngừng mua hàng của bạn cao có thể cho thấy tâm lý tiêu cực
Bạn có thể theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) như thế này bằng phần mềm chuyên dụng (ví dụ: Twilio Engage hoặc Qualtrics).
Bạn có thể sử dụng AI để giảm bớt sự khó chịu của khách hàng bằng các quy trình cụ thể tại tổng đài của mình.
Các công cụ phân tích giọng nói hỗ trợ AI có thể phiên âm và phân tích các cuộc gọi để xác định các vấn đề phổ biến và đo lường hiệu suất của nhân viên.
Việc trích xuất những thông tin chi tiết này giúp bạn hiểu rõ hơn về trải nghiệm dịch vụ khách hàng tổng thể để có thể cải thiện.
Ví dụ, ngân hàng American Express sử dụng phần mềm AI của bên thứ ba để thu thập dữ liệu từ trung tâm cuộc gọi đa kênh của mình.
Phần mềm thu thập và phân tích nội dung cuộc gọi để đánh giá trải nghiệm của người dùng như đăng ký tài khoản và tương tác tín dụng.
Phần mềm có thể xác định cảm xúc của khách hàng, mức độ lịch sự của nhân viên khi giải quyết thắc mắc và liệu trải nghiệm chung là tích cực hay tiêu cực.
Bằng cách thử nghiệm sức mạnh của AI, bạn có thể khám phá ra điều thực sự nâng cao tương tác của mình. Tuy nhiên, một cách tiếp cận tập trung, gia tăng là rất quan trọng đối với bất kỳ chiến thuật mới nào để giúp bạn theo dõi tác động của nó chính xác hơn.
Nếu bạn không chắc chắn nên bắt đầu từ đâu, hãy cân nhắc dùng thử miễn phí 14 ngày của CRMVIET. Sử dụng dữ liệu CRM cập nhật trong toàn bộ CX của bạn đảm bảo bạn luôn phù hợp với hành vi và sở thích của khách hàng để đưa ra quyết định sáng suốt và có tác động hơn.