vi
en
ja
Dịch vụ khách hàng đang chứng minh là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Cùng với sự phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, việc trích xuất ngữ cảnh và thực thể từ các cuộc hội thoại, theo dõi cảm xúc và mô hình hóa ý định của khách hàng trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả về chi phí hơn.
Nhưng chính xác thì doanh nghiệp đang đẩy mạnh ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng như thế nào? Cùng FPT.AI khám phá nhé.
Tính năng nổi bật của AI trong chăm sóc khách hàng
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang định hình lại ngành dịch vụ khách hàng bằng cách khắc phục những hạn chế của chatbot truyền thống. Thay vì phụ thuộc vào hệ thống dựa trên quy tắc với phản hồi cứng nhắc và định sẵn, các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT phân tích hàng nghìn luồng thông tin để hiểu sở thích, yêu cầu của khách hàng và phản hồi tự nhiên, mang tính đối thoại hơn.
Octopus Energy đã sử dụng AI chatbot để thực hiện công việc của 250 nhân viên với đánh giá hài lòng từ khách hàng cao hơn cả con người. Các trung tâm liên lạc đang ngày càng áp dụng các trợ lý ảo như Voicebot, Callbot để để xử lý các tác vụ đơn giản, lặp lại, đồng thời cung cấp hỗ trợ 24/7 qua nhiều kênh như điện thoại, trò chuyện trực tuyến và mạng xã hội.
Tuy nhiên, giá trị của Generative AI không chỉ dừng lại ở việc trả lời câu hỏi. Công nghệ này còn còn có thể đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa dựa trên dữ liệu và lịch sử tương tác của khách hàng; cung cấp chức năng tìm kiếm hội thoại cho các FAQ bằng nhiều ngôn ngữ; xử lý khối lượng dữ liệu lớn để rút ra thông tin hữu ích như “Đâu là khiếu nại phổ biến nhất?”; theo dõi và phân loại xu hướng khách hàng; hỗ trợ nhân viên bằng cách tự động tạo phản hồi cho câu hỏi thường gặp, cung cấp tóm tắt về các khiếu nại và giải pháp trước đây, đồng thời đề xuất sản phẩm phù hợp. Điều này giúp nhân viên có thể tập trung vào các tương tác phức tạp hơn, nơi họ tạo ra giá trị cao nhất.
>>> XEM THÊM: Callbot là gì? Cách sử dụng Callbot để chăm sóc khách hàng
TOP 25 Ứng dụng thực tế của Generative AI trong ngành dịch vụ khách hàng
- Tự động tạo câu trả lời cho khách hàng: Các ứng dụng AI tạo sinh – như Service GPT của Salesforce có thể hiểu ý định khách hàng, tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn (web, CRM, cơ sở kiến thức) và tạo phản hồi cá nhân hóa phù hợp. Nhân viên vẫn xem xét và chỉnh sửa trước khi gửi, giúp tránh thông tin sai lệch.
- Hỗ trợ nhân viên nhập liệu: Tương tự tính năng dự đoán văn bản của Gmail nhưng mạnh mẽ hơn nhiều. Zendesk tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phát triển giải pháp cho phép nhân viên gõ phần cơ bản rồi hệ thống tự động hoàn thiện, giúp tiết kiệm thời gian trả lời trên các kênh số.
- Tự động ghi chú cuộc gọi: Sprinklr AI+ tự động ghi lại thông tin quan trọng trong cuộc đối thoại, giúp nhân viên không phải đa nhiệm giữa lắng nghe và ghi chép. Nhân viên có thể tập trung vào cuộc trò chuyện thay vì cố gắng ghi nhớ chi tiết.
- Khám phá câu hỏi thường gặp của khách hàng: Generative AI theo dõi và phân loại lý do khách hàng liên hệ, giúp call center hiểu các yếu tố thúc đẩy nhu cầu. Google Cloud’s Generative FAQ for CCAI Insights cho phép tải bản ghi đã được biên tập để phân tích, tạo điểm nổi bật và đánh giá sự hài lòng.
- Tự động hóa xử lý sau cuộc gọi: Genesys Copilot, nhà cung cấp CCaaS hàng đầu trong Magic Quadrant, tự động hóa quá trình tạo bản tóm tắt cuộc gọi và mã phân loại cho CRM, tiết kiệm thời gian và chuẩn hóa định dạng tóm tắt, giúp nhân viên dễ dàng nắm bắt thông tin từ các cuộc gọi trước.
- Đơn giản hóa việc chuyển tiếp cuộc gọi: Khách hàng thường phải lặp lại vấn đề khi được chuyển đến nhân viên khác. Verint Interaction Transfer Bot tạo bản tóm tắt ngắn gọn cho nhân viên mới, giúp tiếp tục cuộc trò chuyện mà không cần khách hàng nhắc lại thông tin.
- Phát hiện cơ hội tự động hóa dịch vụ: Five9 AI Insights nhóm các cuộc trò chuyện theo đặc điểm và sử dụng Generative AI/NLP để tìm mẫu, đề xuất cải thiện quy trình và cơ hội tự động hóa, đồng thời dự đoán tiết kiệm chi phí tiềm năng.
- Phát triển bảng điểm đảm bảo chất lượng: Verint Quality Template Bot giúp chuyển kiến thức và kinh nghiệm phân tích CSAT/cảm xúc của khách hàng của chuyên gia chất lượng thành bảng điểm Quality Assurance (QA). Lãnh đạo QA mô tả tương tác lý tưởng, Generative AI phân tích lịch sử để xây dựng bảng điểm, sau đó đội QA có thể xem xét, chỉnh sửa và hoàn thiện bảng điểm đó trước khi lặp lại quy trình trên các kênh khác
- Thêm ngữ cảnh vào chấm điểm chất lượng tự động: Manager Assist cho Amazon Connect không chỉ tự động đánh giá tiêu chí khách quan (nhân viên có làm X không?) mà còn cả tiêu chí chủ quan như “khách hàng có rời cuộc gọi một cách hài lòng không?”, hoặc “Nhân viên có đưa ra bất kỳ nhượng bộ nào không?” Bên cạnh đó, giải pháp cung cấp lý do cho câu trả lời tự động trong trường hợp các nhà phân tích chất lượng, giám sát viên hoặc huấn luyện viên muốn đào sâu hơn về hiệu suất của nhân viên.
- Xác định cơ hội huấn luyện nhân viên: Manager Assist cho Amazon Connect cung cấp bản tóm tắt hiệu suất nhân viên cho mỗi cuộc trò chuyện. Nhân viên có thể chủ động hơn trong việc đề xuất giảm giá hoặc giải pháp sớm hơn thay vì chờ đợi khách hàng hỏi. Chủ động thể hiện cam kết giải quyết vấn đề. Sự đổi mới này cũng khuyến khích sự hợp tác giữa các đội đảm bảo chất lượng và huấn luyện, những người có thể tạo ra một chiến lược học tập kết nối để củng cố hiệu suất của nhân viên.
- Cảnh báo giám sát viên về vấn đề của nhân viên: NICE Enlighten Actions phát hiện cảm xúc khách hàng theo thời gian thực, theo dõi xu hướng và cảnh báo giám sát viên khi cảm xúc giảm đáng kể. Công cụ cũng cảnh báo khi nhân viên thể hiện hành vi cụ thể cần can thiệp.
- Đo lường tâm trạng khách hàng chi tiết: Vượt qua phân loại đơn giản tích cực/tiêu cực, Mood Insights của Talkdesk nhận diện cảm xúc cụ thể như thất vọng, biết ơn và nhẹ nhõm, giúp thương hiệu hiểu cách nhân viên tạo ra các phản ứng cảm xúc và cải thiện đào tạo.
- Dịch các cuộc gọi khách hàng trực tiếp: Các giải pháp hiện tại chuyển giọng nói thành văn bản, dịch rồi chuyển lại – quá trình chậm và tạo khoảng im lặng. Generative AI hứa hẹn dịch giọng nói thời gian thực, được OpenAI trình diễn, và Google sắp triển khai trên Contact Center AI Platform.
- Điều chỉnh giọng của nhân viên trong thời gian thực: Sanas kết hợp Generative AI với xử lý âm thanh để chuyển đổi tiếng Anh với giọng nặng thành giọng Mỹ chuẩn. 12/20 BPO dịch vụ khách hàng hàng đầu đã áp dụng, giảm tỷ lệ nghỉ việc tới 50%, mặc dù có các lo ngại về đạo đức và phân biệt chủng tộc.
- Phát hiện khoảng trống trong cơ sở kiến thức: Khi Generative AI không tìm thấy bài viết kiến thức để trả lời, nó đánh dấu thiếu sót này cho quản lý, giúp cải thiện cơ sở kiến thức cho cả bot và nhân viên con người.
- Tạo bài viết kiến thức: CustomerAI của Twilio không chỉ phát hiện khoảng trống mà còn tự động tạo bài viết dựa trên cách nhân viên giỏi đã xử lý các truy vấn tương tự. Nội dung được giám sát viên xem xét trước khi xuất bản, đảm bảo định dạng nhất quán dễ hiểu.
- Đơn giản hóa hoạt động tự phục vụ và xây dựng bot: Generative App Builder của Google cho phép xây dựng chatbot bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì công cụ kéo-thả. Nhà phát triển mô tả thông tin cần thu thập và API cần tích hợp, nền tảng sẽ tạo bot hoàn chỉnh trong vài phút.
- Mở rộng phạm vi AI hội thoại: Nuance (Microsoft) tích hợp ChatGPT vào nền tảng của mình, cung cấp phản hồi dự phòng cho các câu hỏi chưa được đào tạo, giúp tự động hóa nhiều truy vấn hơn và trích dẫn nguồn thông tin cho khách hàng muốn tìm hiểu thêm.
- Giữ tương tác tự phục vụ đúng hướng: Conversation Booster của Nuance phát hiện khi khách hàng thay đổi ý định giữa chừng (gây nhầm lẫn cho bot) và đưa ra thông điệp tái tập trung, giúp đưa cuộc trò chuyện về đúng hướng để hoàn thành tác vụ như thanh toán hay cập nhật thông tin.
- Mô phỏng cuộc trò chuyện để kiểm tra bot: Conversation Simulation của Cognigy tạo nhiều cuộc trò chuyện giả để thử nghiệm chatbot với đầu vào đa dạng. Kết hợp với Cognigy Playbooks, nhóm phát triển có thể xác minh luồng bot, đầu ra và thêm “xác nhận” – các điều kiện bot phải đáp ứng.
- Xây dựng khảo sát khách hàng: Sprinklr Surveys sử dụng tài liệu chiến lược và hướng dẫn thương hiệu để tạo bảng câu hỏi chỉ trong vài giây. Giải pháp còn hỗ trợ phân phối đa kênh, tổng hợp dữ liệu và phân tích phản hồi bằng Generative AI.
- Trích xuất insight từ phản hồi khách hàng: Smart Summary Generator của InMoment tiêu thụ dữ liệu từ nhiều nguồn (khảo sát, bản ghi, đánh giá trực tuyến) và tạo tổng quan xu hướng. Trung tâm liên hệ có thể theo dõi liên tục các vấn đề mới nổi để hành động nhanh chóng.
- Dự đoán Net Promoter Score: Evaluagent phát triển giải pháp dự đoán điểm NPS từ phân tích cuộc trò chuyện, khắc phục hạn chế của khảo sát truyền thống (tỷ lệ phản hồi thấp). Mặc dù đang trong giai đoạn beta, kết quả ban đầu “đầy hứa hẹn” khi so sánh với dữ liệu NPS thực tế.
- Xác định các bước khắc phục sự cố: Flow Modelling của Cresta phân tích các cuộc trò chuyện thành công để xác định con đường giải quyết lý tưởng dựa trên tác động đến trải nghiệm khách hàng và kết quả kinh doanh, cũng như các đặc điểm dẫn đến giải quyết thành công.
- Tăng cường chức năng tìm kiếm: Industry Benchmarks của NICE cung cấp công cụ tìm kiếm được tăng cường bởi Generative AI, kết nối với kho dữ liệu cuộc trò chuyện ẩn danh để so sánh hiệu suất dịch vụ với đối thủ cạnh tranh qua các chỉ số như cảm xúc khách hàng, lý do cuộc gọi và mức độ tự động hóa.
>>> XEM THÊM: Sentiment Analysis là gì? Cơ chế hoạt động & 10 lợi ích nổi bật của công nghệ phân tích cảm xúc
Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng như thế nào cho hiệu quả?
Mô hình AI hoạt động tốt nhất khi nó hiểu được ý định của khách hàng. Đừng mong đợi rằng ứng dụng AI có thể phù hợp với mọi quy trình của doanh nghiệp bạn và thay thế bộ phận chăm sóc khách hàng. Các doanh nghiệp cần phải điều chỉnh và đào tạo các mô hình AI để phù hợp với ngành, lĩnh vực của mình.
Doanh nghiệp cần phải bắt đầu xây dựng kho dữ liệu, quy trình và cơ chế để có thể giúp các mô hình AI học hỏi. Một việc quan trọng không kém đó là xây dựng quy trình cho phép truy vấn và khiếu nại đến các nhân viên CSKH trước khi tương tác do AI thực hiện khiến khách hàng không hài lòng.
>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Làm sao để tự xây dựng AI Agents cho doanh nghiệp?
FPT.AI – Lời giải cho bài toán ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng của doanh nghiệp Việt
Là một nền tảng trí tuệ nhân tạo toàn diện với các mô-đun như nền tảng xây dựng chatbot sử dụng NLP (Natural Languge Processing), các dịch vụ giọng nói bao gồm chuyển giọng nói thành văn bản (Speech to Text) và chuyển văn bản thành giọng nói (Text to Speech), nhận diện và trích xuất hình ảnh với công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision), FPT.AI chính là đáp án cho bài toán vận hành của dịch vụ CSKH.
Rất nhiều doanh nghiệp trong nước tin tưởng và ứng dụng trong việc xây dựng chatbot CSKH trên website doanh nghiệp và các kênh nhắn tin phổ biến như Facebook Messenger, Zalo; tổng đài tự động, để gọi điện thông báo đến hàng trăm nghìn khách hàng cùng thời điểm, nhận diện các loại chứng minh thư cũ và mới trong công tác eKYC của ngân hàng,…
Không thể phủ nhận dịch vụ CSKH là bộ phận thiết yếu của doanh nghiệp. Tuy vậy, bộ phận này vẫn cần một cú hích về công nghệ để công tác vận hành hiệu quả hơn, giúp khách hàng gắn bó với doanh nghiệp hơn. Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng chính là giải pháp thông minh nhất dành cho doanh nghiệp trong thời đại 4.0 này. Hy vọng bạn đã tìm thấy thông tin bổ ích từ bài viết trên của FPT.AI.
>>> XEM NGAY:
