Bạn có biết rằng 4 trong 5 khách hàng ở Mỹ đã chuyển sang sử dụng thương hiệu khác do trải nghiệm dịch vụ khách hàng kém?
Dịch vụ khách hàng không còn chỉ là xử lý các truy vấn của khách hàng và giải quyết các vấn đề. Nó đã phát triển từ giao dịch thành động lực thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu và sự hài lòng của khách hàng.
Kỳ vọng của khách hàng thường quá cao để có thể đáp ứng, và có một khoảng cách lớn giữa dịch vụ cung cấp và kỳ vọng của khách hàng. Làm thế nào để thu hẹp khoảng cách này?
AI có mặt khắp nơi, và Dịch vụ khách hàng cũng không ngoại lệ. Đây là một hàm kinh doanh rất phù hợp với ứng dụng AI.
Từ chatbot hoạt động 24/7 đến bảng điều khiển trực quan tạo ra thông tin chi tiết theo thời gian thực, hãy cùng xem xét cách AI có thể được sử dụng trong dịch vụ khách hàng và để tăng lòng trung thành với thương hiệu.
Hiểu vai trò của AI trong dịch vụ khách hàng
Thông tin về ClickUp: AI trong dịch vụ khách hàng dự kiến sẽ chiếm hơn 95% các tương tác với khách hàng vào năm 2025.
Với tính linh hoạt của AI, chúng ta có thể lạc quan về dự đoán này. Dưới đây là cách các công cụ AI cho dịch vụ khách hàng giúp ích cho kinh doanh:
1. Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ
Thông tin từ ClickUp: Tỷ lệ khách hàng rời bỏ đã khiến các doanh nghiệp mất tới 1,6 nghìn tỷ đô la doanh thu.
Trí tuệ nhân tạo giúp giữ chân khách hàng thông qua các quy trình như nhận diện ý định và nhắc nhở.
Đầu tiên, nó phân tích giao tiếp của khách hàng trên các kênh khác nhau, nhật ký trò chuyện, email, mạng xã hội, v.v. để hiểu nhận thức về thương hiệu.
Sau đó, nó kích hoạt các chiến lược tái nhắm mục tiêu và tái tương tác để giải quyết sự thất vọng của khách hàng, tạo ra lãi suất hoặc thúc đẩy bán hàng. Cách tiếp cận hai mặt này giúp cải thiện sự tương tác của khách hàng và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
2. Hỗ trợ nhân viên con người
Bạn có thể triển khai các công cụ AI dưới dạng trợ lý ảo thông minh để hỗ trợ đội ngũ dịch vụ khách hàng và nâng cao hiệu quả của nhân viên. Sự kết hợp giữa công nghệ AI và sự đồng cảm của con người giúp giảm thiểu sự phản đối của khách hàng đối với việc sử dụng công nghệ trong dịch vụ khách hàng, đồng thời trao quyền cho nhân viên.
AI trong dịch vụ khách hàng xử lý tất cả các công việc cơ học, chẳng hạn như tìm kiếm thông tin hoặc tạo mẫu kịch bản để hỗ trợ cuộc hội thoại và trả lời câu hỏi của khách hàng. Điều này giúp nhân viên dịch vụ khách hàng có thể tập trung vào việc mang lại cảm giác thân thiện và xây dựng mối quan hệ ý nghĩa.
Chatbot hỗ trợ AI được trang bị khả năng đa ngôn ngữ. Khả năng truy cập nhanh chóng vào thông tin đáng tin cậy, chính xác và nhất quán giúp nhân viên hỗ trợ dễ dàng cung cấp dịch vụ nhanh chóng và hiệu quả hơn bằng ngôn ngữ của khách hàng.
Thông tin từ ClickUp: Trợ lý hội thoại hỗ trợ bởi AI giúp tăng 14% năng suất của nhân viên. Ngoài ra, 8 trong 10 nhà quản lý tin rằng công nghệ này còn giúp giảm khối lượng công việc, từ đó ngăn ngừa tình trạng kiệt sức
Hơn nữa, các thuật toán AI hoạt động 24/7 mà không làm giảm hiệu quả và độ chính xác.
3. Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại
Một phần đáng kể trong các hoạt động dịch vụ khách hàng thường là công việc không hiệu quả hoặc các thao tác lặp đi lặp lại. Xử lý yêu cầu đặt lại mật khẩu, trả lời câu hỏi thường gặp, theo dõi đơn đặt hàng — danh sách công việc còn rất dài.
Thông tin từ ClickUp: Tự động hóa dịch vụ khách hàng có thể giúp nhân viên tiết kiệm hơn 2 giờ mỗi ngày!
Các công cụ AI cho tự động hóa có thể thúc đẩy hiệu quả và độ chính xác trong các công việc thường ngày này. Chúng cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách giải quyết các truy vấn của khách hàng ngay lập tức và chính xác. Đồng thời, chúng giải phóng nguồn nhân lực để tập trung vào các công việc có giá trị cao hoặc phức tạp đòi hỏi kỹ năng tư duy phản biện, chuyên môn hoặc sự tiếp xúc con người.
Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo còn giúp các doanh nghiệp giảm chi phí dịch vụ khách hàng với tự động hóa có thể mở rộng, giảm thời gian chờ đợi, hợp lý hóa quy trình làm việc và dịch vụ 24/7.
4. Đào tạo nhóm dịch vụ khách hàng
Đào tạo và nâng cao năng lực không còn theo phương pháp chung chung. Các doanh nghiệp hiện nay đầu tư vào huấn luyện cá nhân hóa và cố vấn riêng để giải quyết những điểm mạnh và điểm yếu cụ thể của các thành viên trong nhóm dịch vụ khách hàng.
AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các cuộc gọi, trò chuyện và email để đưa ra phân tích SWOT toàn diện. Sau đó, AI sẽ đề xuất các mô-đun đào tạo mục tiêu phù hợp với sở thích học tập của nhân viên
Nó cũng có thể đo lường các chỉ số như tỷ lệ đăng ký, tỷ lệ hoàn thành, bài tập, v.v. để đánh giá hiệu quả của các khóa đào tạo đó và tối ưu hóa các chiến lược cho phù hợp.
5. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Các chiến lược quản lý khách hàng hiện đại đều xoay quanh cá nhân hóa. Các công ty có thể tăng 40% doanh thu chỉ với cá nhân hóa!
Thông tin từ ClickUp: Mỗi đô la chi cho cá nhân hóa có thể mang lại lợi nhuận gấp 20 lần hoặc hơn!
AI trong dịch vụ khách hàng có thể khai thác dữ liệu liên quan từ lịch sử mua hàng, tương tác trong quá khứ, hoạt động trực tuyến, v.v. để tạo ra hồ sơ khách hàng 360 độ. Sau đó, nó sẽ sắp xếp một trải nghiệm dịch vụ được cá nhân hóa phù hợp với các vấn đề, yêu cầu hoặc sở thích của khách hàng.
Thông tin theo ngữ cảnh này cho phép chuyên gia dịch vụ khách hàng cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, không chỉ dừng lại ở việc gọi tên họ. Sự cá nhân hóa này nâng cao trải nghiệm của khách hàng và nuôi dưỡng lòng trung thành với thương hiệu.
6. Tối ưu hóa tương tác với khách hàng
Các tương tác dịch vụ khách hàng diễn ra trên nhiều kênh khác nhau, như email, điện thoại, trò chuyện, mạng xã hội và hơn thế nữa. AI là một lực lượng tập trung kết hợp tất cả các kênh này để mang lại trải nghiệm khách hàng liền mạch và nhất quán trên tất cả các kênh. Hãy nghĩ về nó như một tổng đài kết nối khách hàng với nhân viên hoặc nguồn lực phù hợp để giải quyết truy vấn của họ. Việc giải quyết nhanh chóng như vậy giúp tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
Hơn nữa, AI giúp các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng một cách chủ động. Dựa trên dự đoán dựa trên dữ liệu, các doanh nghiệp có thể đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ, khuyến khích mua hàng theo cảm tính và loại bỏ các phản đối bán hàng.
Bạn có thể thực hiện việc này một cách chủ động. Ví dụ: đề xuất phụ kiện dựa trên mua hàng gần đây. Hoặc có thể phản ứng, chẳng hạn như chia sẻ hướng dẫn khắc phục sự cố trong quá trình tương tác hỗ trợ
7. Tạo ra những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu
Dịch vụ khách hàng AI mở ra kho tàng dữ liệu và thông tin chi tiết.
Các mô hình AI thu thập lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như cuộc hội thoại với khách hàng, phản hồi khảo sát, cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, v.v., để xác định xu hướng và mẫu. Thông tin chi tiết này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt về việc cải thiện dịch vụ khách hàng.
Các vấn đề thường gặp của khách hàng thậm chí có thể làm sáng tỏ những lỗ hổng trong sản phẩm hoặc dịch vụ được cung cấp! Tương tự, nó có thể nêu bật các vấn đề dai dẳng đang cản trở các chiến lược tiếp thị, bán hàng hoặc giữ chân khách hàng của bạn.
Những thông tin chi tiết này thúc đẩy quá trình ra quyết định chiến lược trong toàn tổ chức để cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn.
Việc áp dụng ClickUp không chỉ cải thiện quy trình của chúng tôi mà còn giúp hình thành Bộ phận Thành công Khách hàng, cho phép chúng tôi tăng từ 2.000 lên 8.000 khách hàng mỗi năm.
Việc áp dụng ClickUp không chỉ cải thiện quy trình của chúng tôi mà còn giúp hình thành Bộ phận Thành công Khách hàng, cho phép chúng tôi tăng từ 2.000 lên 8.000 khách hàng mỗi năm.
Cách sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng: Các trường hợp sử dụng và ví dụ
Hãy xem xét các trường hợp sử dụng AI sau đây, cùng với một số ví dụ, để bổ sung vào quy trình dịch vụ khách hàng của bạn:
Dịch vụ khách hàng đa kênh
Ví dụ: Zendesk, Salesforce, v.v.
Hãy tưởng tượng một khách hàng đang lướt trang sản phẩm trên trang web của bạn.
Chatbot xuất hiện và hỏi họ có bất kỳ thắc mắc nào về sản phẩm không. Trợ lý AI tìm kiếm câu trả lời và giải quyết truy vấn. Tuy nhiên, dấu vết trở nên mờ nhạt.
Vài ngày sau, khách hàng nhìn thấy quảng cáo của bạn trên mạng xã hội. Họ liên hệ với bạn qua Messenger và bạn khiến họ ngạc nhiên khi nhớ ra sản phẩm họ thích, thông tin giao hàng họ đã chia sẻ và các thông tin liên quan khác. Họ thêm sản phẩm vào giỏ hàng, nhưng không thể thanh toán. Bạn gửi email cho khách hàng một phiếu giảm giá và cuối cùng khách hàng quyết định mua hàng!
Điều thú vị là, không có hoạt động nào trong số trên được quản lý thủ công. Với AI, bạn có thể xác định nhịp độ và xác định sự kết hợp phù hợp giữa các kênh. Mô hình AI sẽ theo dõi hành vi và tương tác của khách hàng để hỗ trợ nhất quán trên tất cả các điểm tiếp xúc này.
Tạo nội dung
Ví dụ: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, v.v.
Tạo nội dung là một trong những ứng dụng nổi tiếng nhất của AI trong dịch vụ khách hàng. Vì việc tạo ra nội dung chất lượng cao đòi hỏi thời gian và nguồn lực, các doanh nghiệp thường sử dụng AI tạo nội dung để sản xuất nội dung trong trường hợp khẩn cấp. Cho dù là hướng dẫn khắc phục sự cố, hướng dẫn sử dụng hay câu hỏi thường gặp và tóm tắt từ các trang sản phẩm, các công cụ tạo nội dung có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau.
Hãy tưởng tượng bạn sắp ra mắt một sản phẩm mới. Các công cụ tiếp thị với khả năng AI tạo ra nội dung có thể giúp bạn tạo ra sự chú ý xung quanh sự kiện ra mắt quan trọng này bằng cách sử dụng các email và bài đăng trên mạng xã hội được soạn thảo khéo léo.
Sau khi ra mắt, nhóm dịch vụ khách hàng của bạn sẽ nhận được rất nhiều yêu cầu từ khách hàng. Họ có thể tạo tài nguyên kiến thức bằng AI để trả lời các câu hỏi thường gặp và giảm khối lượng công việc. Nhân viên hỗ trợ có thể xem lại nội dung được tạo và đảm bảo nội dung đó chính xác, đầy đủ và phù hợp với hướng dẫn của thương hiệu.
Chatbot AI
Ví dụ: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, v.v.
Chatbot hỗ trợ AI đang thay đổi dịch vụ khách hàng bằng cách làm cho dịch vụ này trở nên tự động hơn và tập trung vào khách hàng hơn. Chúng có thể xử lý các công việc như câu hỏi thường gặp, lên lịch hẹn, xử lý thanh toán, chia sẻ thông tin cập nhật về đơn đặt hàng, đề xuất sản phẩm và dịch vụ, v.v.
Ví dụ: một khách hàng có thể liên hệ với chatbot của ngân hàng để hỏi về số dư ngân hàng của mình. Chatbot sẽ xác minh danh tính của người dùng để xác thực quyền truy cập của họ vào thông tin này. Sau khi xác minh xong, chatbot sẽ lấy thông tin số dư tài khoản và hiển thị. Ngoài ra, chatbot còn có thể hỗ trợ người dùng chuyển tiền, xem lịch sử giao dịch hoặc thậm chí chuyển vấn đề lên nhân viên hỗ trợ.
Chatbot tận dụng các công nghệ như học máy để cải thiện liên tục. Học máy cho phép chúng phân tích các tương tác trong quá khứ và phản hồi của khách hàng để tinh chỉnh các phản hồi. Kết quả là, chúng trở nên thành thạo hơn trong việc xử lý các tương tác phức tạp và có các cuộc hội thoại tự nhiên
Tin nhắn được tăng cường
Ví dụ: NICE inContact, Velaro, Kore, v.v.
Tin nhắn tăng cường là khi bạn trang bị cho nhân viên hỗ trợ khách hàng một trợ lý AI. Với sự kết hợp này, nhân viên dịch vụ khách hàng chỉ phải sử dụng tối thiểu khả năng nhận thức, đặc biệt là trong các trường hợp thường xuyên và lặp đi lặp lại.
Ví dụ: giả sử ai đó liên hệ với doanh nghiệp của bạn để giải quyết một vấn đề khắc phục sự cố. Mô hình AI thu thập thông tin từ màn hình trò chuyện theo thời gian thực và xử lý thông tin đó để tạo ra những hiểu biết sâu sắc và đề xuất giải pháp trong cuộc hội thoại.
Khi khách hàng giải thích vấn đề, công cụ AI sẽ phân tích chi tiết tài khoản của họ, tìm các bài viết phù hợp trong cơ sở kiến thức hoặc tạo hướng dẫn từng bước để khắc phục sự cố. Sau đó, nhân viên hỗ trợ có thể sử dụng thông tin này để giúp khách hàng. Điều này giúp duy trì sự thân thiện trong khi vẫn tận dụng được tốc độ cung cấp dịch vụ nhanh chóng.
Đôi khi, chatbot tự động xử lý các truy vấn của khách hàng và chuyển sang nhân viên hỗ trợ nếu vấn đề quá phức tạp.
Phân tích cảm xúc
Ví dụ: Dialpad, Repustate, v.v.
Trước khi các công cụ phân tích cảm xúc xuất hiện, để đánh giá cảm xúc của khách hàng, nhân viên dịch vụ phải diễn giải giọng điệu và ngôn ngữ để đặt tên cho cảm xúc đó một cách chủ quan.
Tuy nhiên, công nghệ AI đang loại bỏ tất cả các phỏng đoán trong phân tích cảm xúc của khách hàng. Hãy tưởng tượng một khách hàng liên hệ với đội ngũ hỗ trợ qua trò chuyện. AI phân tích cách phát âm, cấu trúc câu, lựa chọn từ ngữ và thậm chí cả biểu tượng cảm xúc của khách hàng trong quá trình tương tác để đánh giá trạng thái cảm xúc của họ.
Bạn nhận ra khách hàng đang tức giận và sử dụng giọng điệu đồng cảm hơn để thừa nhận sự thất vọng của họ. Tương tự, các công cụ phân tích cảm xúc dựa trên AI cũng có thể phân tích giọng nói, âm điệu, nhịp điệu, sự im lặng, v.v. để phân loại cảm xúc.
Ví dụ, phân tích cảm xúc chủ động có thể được sử dụng trong không gian dịch vụ khách hàng để phát hiện khách hàng có nguy cơ rời bỏ. Các giải pháp phần mềm thành công cho khách hàng có thể phát hiện cảm xúc tiêu cực và điều phối các biện pháp can thiệp chiến lược để giảm thiểu tình trạng khách hàng rời bỏ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Ví dụ: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, v.v.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) để tương tác giống như con người. Các khung công tác này có khả năng hiểu ngôn ngữ con người một cách tinh tế và làm việc với ngôn ngữ một cách tự nhiên. Kết quả là, bạn có thể thoát khỏi các chatbot dựa trên menu và có những cuộc hội thoại chân thực!
Ví dụ: nếu một khách hàng đang lo lắng gửi tin nhắn: "Tôi không tìm thấy điện thoại của mình! CỨU TÔI VỚI!!!", NLP sẽ phân tích văn bản, ghi chú lỗi chính tả và viết hoa, đồng thời hiểu ý định đằng sau những từ ngữ đó.
Nó sẽ xác định rằng khách hàng không thể tìm thấy điện thoại của mình và ghi chú mức độ khẩn cấp trong tin nhắn của họ. Sau đó, nó sẽ cố gắng trấn an khách hàng và hướng dẫn họ tìm thiết bị của mình.
Khả năng này cho phép AI xử lý phạm vi yêu cầu của khách hàng rộng hơn, ngay cả khi chúng không đúng ngữ pháp hoặc được diễn đạt kém. Việc giải quyết nhanh chóng sẽ nâng cao trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy sự hài lòng.
Phân tích dự đoán
Ví dụ: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, v.v.
Phân tích dự đoán có lẽ là ứng dụng phổ biến thứ hai của AI trong dịch vụ khách hàng sau AI tạo ra nội dung. Nó giúp dịch vụ khách hàng trở nên chủ động thay vì phản ứng, vì các doanh nghiệp dự đoán và giải quyết các yêu cầu của khách hàng.
Giả sử bạn đang điều hành một cửa hàng thương mại điện tử. Bạn có thể dự đoán sự gia tăng nhu cầu của khách hàng trong các đợt giảm giá Black Friday, các mùa cụ thể và ngày lễ thông qua phân tích dữ liệu lịch sử kết hợp với phân tích dự đoán hỗ trợ AI. Kiến thức này cho phép bạn dự trữ hàng tồn kho, tối ưu hóa cửa hàng và mở rộng quy mô máy chủ để hoạt động kinh doanh diễn ra suôn sẻ.
Các doanh nghiệp có thể tận dụng phân tích dự đoán để cung cấp trải nghiệm khách hàng liền mạch đồng thời đáp ứng kỳ vọng. Điều này giúp giảm số lượng yêu cầu hỗ trợ trong các sự kiện cao điểm, cho phép đội ngũ hỗ trợ tập trung vào các công việc mang lại giá trị cao hơn.
Hệ thống đề xuất
Ví dụ: Amazon, Netflix, LinkedIn, v.v.
Thông tin về ClickUp: Thị trường công cụ đề xuất toàn cầu dự kiến sẽ đạt giá trị 12 tỷ đô la vào năm 2025.
Xu hướng này đã được dự đoán trước khi các nền tảng như Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, v.v. đã phổ biến hóa công cụ AI này.
Công cụ đề xuất dựa trên AI phân tích lượng lớn thông tin khách hàng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, địa điểm của khách hàng và các tương tác trước đó. Sử dụng mảng dữ liệu này, công cụ đề xuất các sản phẩm, dịch vụ và giải pháp phù hợp với yêu cầu của khách hàng
Ví dụ: tưởng tượng bạn đang điều hành một công ty du lịch và một khách hàng đang tìm kiếm gói du lịch biển ghé thăm trang web của bạn. Một chatbot sẽ bắt đầu cuộc hội thoại với họ và thu thập thông tin chi tiết về kế hoạch du lịch, ngân sách, phương thức di chuyển ưa thích, ngày tháng và nhiều thông tin khác.
Sử dụng thông tin này, hệ thống đề xuất AI hiện có thể lựa chọn các gói du lịch được cá nhân hóa cho các điểm đến, chuyến bay và lựa chọn chỗ ở khác nhau trong phạm vi ngân sách và phạm vi của khách hàng. Cách tiếp cận này giúp tăng khả năng chốt giao dịch!
Nguồn tài nguyên tự phục vụ
Ví dụ: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom, v.v.
Thông tin từ ClickUp: Gần 70% khách hàng thích tự phục vụ hơn là nói chuyện với chuyên viên dịch vụ khách hàng.
Các doanh nghiệp nên đáp ứng nhu cầu do khách hàng dẫn dắt này.
Việc tận dụng AI cho công việc này giúp ích theo nhiều cách:
- Ví dụ, như đã thảo luận, bạn có thể sử dụng công cụ AI tạo nội dung để viết kho lưu trữ kiến thức.
- Thứ hai, chatbot hỗ trợ AI có thể xử lý các truy vấn cơ bản của khách hàng và chuyển hướng khách hàng đến các bài viết dựa trên kiến thức để cung cấp giải pháp tốt nhất.
- Tiếp theo, nó có thể tối ưu hóa và tổ chức cơ sở kiến thức bằng cách gắn thẻ các bài viết, hướng dẫn sử dụng, tài liệu sản phẩm, v.v. , sử dụng các từ khóa và chủ đề thích hợp. Điều này sẽ giúp nhân viên dịch vụ khách hàng dễ dàng truy cập thông tin liên quan nhanh chóng và điều hướng thư viện.
Điều này giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên trực tiếp và giúp khách hàng tìm kiếm giải pháp một cách độc lập và thuận tiện.
Định tuyến thông minh
Ví dụ: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, v.v.
Các truy vấn của khách hàng khác nhau về mức độ phức tạp, kênh và bộ phận được gửi đến. Với rất nhiều yếu tố thay đổi, việc chuyển truy vấn của khách hàng đến nhân viên phù hợp có thể khá phức tạp, tùy thuộc vào băng thông và tính sẵn sàng của họ.
Định tuyến thông minh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và học máy có thể hoạt động như một công cụ tự động hóa, cho phép các doanh nghiệp xử lý các yêu cầu của khách hàng. Các trung tâm liên lạc sử dụng định tuyến thông minh để phân tích bản chất của yêu cầu bằng cách sử dụng các tiêu chí được xác định trước hoặc các từ khóa cụ thể.
Ví dụ: bạn đang điều hành một trung tâm cuộc gọi được hỗ trợ bởi AI cho một ngân hàng. Một khách hàng chọn tùy chọn thông tin số dư tài khoản trong hệ thống trả lời thoại tương tác (IVR). Họ sẽ tự động nhận được một văn bản truyền tải thông tin này. Một khách hàng khác muốn tìm hiểu các tùy chọn vay và thế chấp. Tùy thuộc vào hồ sơ và yêu cầu của họ, họ sẽ tự động được kết nối với một nhân viên có sẵn, người có đủ năng lực để xử lý yêu cầu này.
Ưu tiên yêu cầu
Ví dụ: ClickUp Brain, Todoist, v.v.
Chúng ta đã thấy AI hoạt động như một máy phân loại khi chuyển yêu cầu của khách hàng đến nhân viên dịch vụ phù hợp. Ngoài ra, AI còn đóng vai trò quan trọng trong việc xếp hạng các yêu cầu theo mức độ khẩn cấp, tác động tiềm ẩn và giá trị khách hàng.
Ví dụ: giả sử bạn đã thiết lập và cấu hình ma trận ưu tiên dựa trên AI để phân tích tất cả các yêu cầu hỗ trợ. Ma trận này tính đến mức độ nghiêm trọng của vấn đề được báo cáo, nhóm khách hàng bị ảnh hưởng trực tiếp và tác động tiềm ẩn đến hoạt động kinh doanh và doanh thu. Dựa trên mức độ ưu tiên được tính toán này, đội ngũ hỗ trợ khách hàng có thể ưu tiên các vấn đề quan trọng ảnh hưởng đến cơ sở khách hàng lớn hơn, đảm bảo rằng những vấn đề này được giải quyết trước tiên.
Tương tự, mô hình ưu tiên dựa trên AI có thể tận dụng các mẫu hành trình của khách hàng để xác định các khách hàng tiềm năng có khả năng chuyển đổi thành khách hàng trả tiền hoặc khách hàng tiềm năng phù hợp với hồ sơ khách hàng lý tưởng. Những quyết định sáng suốt như vậy cho phép các nhóm dịch vụ và hỗ trợ khách hàng giải quyết các vấn đề một cách chiến lược và nâng cao trải nghiệm khách hàng mà không bị kiệt sức.
Quản lý dữ liệu
Ví dụ: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, v.v.
Dịch vụ khách hàng liên quan đến một lượng lớn dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như nhật ký trò chuyện, bản ghi âm cuộc gọi, dấu vết email, đề cập trên mạng xã hội và hơn thế nữa. Việc lưu trữ, quản lý và làm việc với khối lượng dữ liệu lớn như vậy là gần như không thể bằng các phương pháp truyền thống. May mắn thay, các giải pháp AI tuân theo nguyên tắc tổ chức dựa trên quy tắc nhưng linh hoạt để hợp lý hóa quy trình kinh doanh này.
Hãy tưởng tượng nhóm dịch vụ khách hàng không thể cung cấp dịch vụ cá nhân hóa do dữ liệu khách hàng bị phân tán trên nhiều kênh hoặc kho dữ liệu riêng biệt. Họ còn phải làm việc với nhiều loại dữ liệu không có cấu trúc và có cấu trúc, cùng với một số dữ liệu bán cấu trúc. Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) hỗ trợ AI tự động thu thập, sắp xếp và phân loại dữ liệu này. Sau đó, nền tảng này sẽ làm sạch dữ liệu để tạo hồ sơ khách hàng duy nhất và thiết lập mối quan hệ cá nhân.
Việc có dữ liệu đáng tin cậy ở một địa điểm tập trung giúp các doanh nghiệp dễ dàng xác định xu hướng, mô hình, chủ đề lặp lại, lĩnh vực cần cải thiện và các vấn đề thường gặp. Vì vậy, hãy sử dụng dữ liệu một cách khôn ngoan để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhằm cải thiện dịch vụ khách hàng.
Tự động ghi âm cuộc gọi
Ví dụ: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, v.v.
Trước đây, các doanh nghiệp thường dựa vào việc ghi chép thủ công để trích xuất thông tin quan trọng từ các cuộc gọi của khách hàng. Quá trình này tốn thời gian, tốn nhiều nguồn lực và dễ xảy ra lỗi. Ngày nay, tính năng ghi chép cuộc gọi dựa trên AI có thể chuyển đổi âm thanh thành văn bản theo thời gian thực. Điều này cho phép nhân viên đánh giá các cuộc gọi điện thoại, xác định từ khóa, phân tích cảm xúc của khách hàng và hiểu được những điểm khó khăn của họ. Những thông tin chi tiết này giúp họ thực hiện các hành động phù hợp hơn.
Ngoài hỗ trợ thời gian thực, các bản ghi chép này có thể dùng làm tài liệu tham khảo, giúp nhân viên phản ánh hiệu suất làm việc của mình. Các doanh nghiệp có thể tạo thư viện bản ghi chép thành công để đào tạo nhân viên mới xử lý các tình huống tương tự.
Hướng dẫn triển khai AI trong dịch vụ khách hàng
Bây giờ bạn đã biết cách sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng, hãy chuyển sang phần thú vị nhất — triển khai công nghệ AI. Dưới đây là hướng dẫn đơn giản gồm 6 bước để giúp bạn thực hiện quá trình này:
Bước 1: Xác định mục tiêu dịch vụ khách hàng của bạn
Bắt đầu bằng cách cài đặt mục tiêu dịch vụ khách hàng. Tham khảo ý kiến của các nhóm dịch vụ và tìm kiếm phản hồi từ những khách hàng hài lòng để xác định điểm mạnh và điểm yếu của bạn. Dưới đây là một số ví dụ để bạn tham khảo:
- Giảm thời gian chờ đợi và thời gian xử lý trung bình
- Nâng cao tỷ lệ giải quyết vấn đề trong lần liên hệ đầu tiên
- Trao quyền cho khách hàng tìm kiếm giải pháp thông qua các tùy chọn tự phục vụ
- Cá nhân hóa tương tác với khách hàng
- Tăng năng suất của nhân viên
Những mục tiêu này sẽ giúp bạn nâng cao dịch vụ khách hàng hoặc giải quyết mọi lỗ hổng.
Bước 2: Đánh giá cơ sở hạ tầng dịch vụ khách hàng hiện tại của bạn
Tiếp theo, các nhà lãnh đạo kinh doanh phải đánh giá thiết lập dịch vụ khách hàng hiện tại của mình. Điều này bao gồm:
- Mức độ trưởng thành kỹ thuật số: Kiến trúc dịch vụ khách hàng của bạn có hỗ trợ tích hợp công nghệ AI không?
- Hệ thống công nghệ: Các hệ thống, ứng dụng, nền tảng và giải pháp phần mềm như CRM, trung tâm liên lạc, v.v., đang được sử dụng là gì?
- Kênh truyền thông: Bạn sử dụng kênh nào (điện thoại, email, trò chuyện, mạng xã hội, v.v.) để tương tác với khách hàng?
- Khung dữ liệu: Bạn thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng như thế nào?
Hiểu rõ những khía cạnh này sẽ giúp bạn lựa chọn các công cụ AI có thể tích hợp với hoạt động kinh doanh của mình.
Bước 3: Khám phá các công cụ AI khác nhau
Bạn đã thấy một số cách triển khai các công cụ AI để cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc. Bạn có thể thiết lập chatbot, xây dựng công cụ phân tích cảm xúc, bổ sung kho dữ liệu, tạo nội dung và hơn thế nữa.
Sử dụng mục tiêu của bạn để xác định các công cụ AI phù hợp cho công việc. Trong khi làm vậy, hãy ưu tiên các giải pháp có tiềm năng tác động lớn hơn. Bắt đầu với 1-2 ứng dụng cốt lõi và sau đó mở rộng việc sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng.
Bước 4: Tuân thủ chính sách quản lý dữ liệu chặt chẽ
Vì AI phụ thuộc mạnh mẽ vào dữ liệu, bạn cần thiết lập một chính sách quản lý dữ liệu vững chắc trong tổ chức của mình. Bạn cần triển khai các quy trình cho:
- Thu thập dữ liệu: Xác định nguồn và tiêu chuẩn cho việc thu thập dữ liệu
- Lưu trữ dữ liệu: Chuẩn hóa định dạng lưu trữ dữ liệu
- Quyền truy cập dữ liệu: Thiết lập các quy tắc kiểm soát truy cập và cấp quyền
- Bảo mật dữ liệu: Tuân thủ các quy tắc bảo mật dữ liệu
Các chiến lược trên sẽ đảm bảo chất lượng dữ liệu trong khi phục vụ khách hàng một cách tự tin.
Bước 5: Đào tạo và hướng dẫn nhóm dịch vụ khách hàng của bạn
Đào tạo và hướng dẫn nhân viên dịch vụ khách hàng sẽ xóa tan mọi lo ngại, do dự và phản đối mà bạn có thể gặp phải khi triển khai AI trong dịch vụ khách hàng. Hãy hướng dẫn họ về cách các công cụ AI sẽ cải thiện quy trình làm việc của họ để họ cởi mở hơn với ý tưởng này.
Ngoài đào tạo và giới thiệu, hãy chia sẻ các tài nguyên như mẫu quản lý dịch vụ khách hàng để giới thiệu tính hữu ích của giải pháp. Những minh họa thực tế như vậy sẽ thúc đẩy việc áp dụng và là điểm khởi đầu cho các nhóm dịch vụ khách hàng.
Bước 6: Giám sát và tối ưu hóa
Mặc dù trí tuệ nhân tạo và học máy liên tục được cải tiến, bạn phải theo dõi hiệu suất của chúng liên tục. Theo dõi các chỉ số như năng suất của nhân viên hoặc tỷ lệ giải quyết, phân tích phản hồi của khách hàng và thực hiện phân tích SWOT để tinh chỉnh việc triển khai AI của bạn.
ClickUp Brain: Nguồn tài nguyên duy nhất cho mọi nhu cầu AI của bạn
ClickUp Brain là mạng lưới thần kinh đầu tiên trên thế giới kết nối các nhiệm vụ, tài liệu, dự án và con người với AI. Giải pháp AI mạnh mẽ này cải thiện sự phối hợp của nhóm dịch vụ khách hàng, tăng năng suất lên 30% và giảm chi phí xuống 75%.
Chúng tôi phân loại khả năng ứng dụng của ClickUp Brain thành ba mô-đun chính: AI Knowledge Manager, AI Project Manager và AI Writer for Work.
Dưới đây là cách các công cụ này hoạt động trong dịch vụ khách hàng:
Quản lý Kiến thức AI
Sử dụng ClickUp Brain để:
- Phân loại, sắp xếp và cập nhật thư viện cơ sở kiến thức, giúp khách hàng dễ dàng tìm kiếm giải pháp một cách độc lập. Điều này đáp ứng nhu cầu tự phục vụ của khách hàng, đồng thời giảm thời gian chờ đợi và khối lượng công việc của nhân viên hỗ trợ
- Đề xuất các bài viết có liên quan trong cơ sở kiến thức hoặc các tài nguyên khác cho nhân viên trong khi trò chuyện hoặc gọi điện. Hỗ trợ thời gian thực như vậy giúp giải quyết nhanh chóng và chính xác các thắc mắc của khách hàng
- Phân tích tương tác của khách hàng để tạo bản nháp hướng dẫn sử dụng, tài liệu khắc phục sự cố và câu hỏi thường gặp. Điều này sẽ tăng thêm giá trị cho cơ sở kiến thức hiện có của bạn
Quản lý dự án AI
Trong quá trình quản lý dự án, ClickUp Brain giúp:
- Hợp lý hóa quy trình làm việc bằng cách sắp xếp các yêu cầu của khách hàng theo mức độ ảnh hưởng và mức độ khẩn cấp, đảm bảo rằng nhân viên hỗ trợ khách hàng giải quyết các vấn đề quan trọng trước tiên
- Tự động hóa các công việc thường ngày và lặp đi lặp lại, chẳng hạn như lên lịch theo dõi qua email, theo dõi thời gian giải quyết yêu cầu, trả lời câu hỏi thường gặp, v.v.
- Kết nối các nhân viên với các thành viên nhóm có liên quan dựa trên bản chất của yêu cầu của khách hàng, tạo tiền đề cho việc giải quyết vấn đề hợp tác
- Đang theo dõi yêu cầu dịch vụ khách hàng và cập nhật trạng thái của chúng theo thời gian thực
AI Writer cho công việc
ClickUp Brain không chỉ là AI tạo ra nội dung. Bạn có thể:
- Cá nhân hóa tin nhắn trò chuyện và phản hồi email bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng để thúc đẩy sự tương tác
- Trả lời các truy vấn hỗ trợ cơ bản và khắc phục sự cố phổ biến trong khi cung cấp hỗ trợ 24/7
- Xác định những lỗ hổng về kiến thức hoặc nội dung và đưa ra ý tưởng để cập nhật và giáo dục khách hàng
- Dịch câu hỏi và/hoặc câu trả lời sang các ngôn ngữ khác để hỗ trợ nhu cầu của khách hàng ở các khu vực địa lý khác nhau
ClickUp Brain là một phần của bộ ClickUp. Điều này có nghĩa là bạn có thể thu nhỏ các chức năng được hỗ trợ bởi AI này để tận dụng ClickUp cho Dịch vụ khách hàng nói chung.
Sử dụng ClickUp để:
- Thiết lập quy trình làm việc tự động để xử lý các thắc mắc của khách hàng
- Tự động chuyển các phiếu yêu cầu dịch vụ khách hàng đến nhân viên phù hợp
- Ưu tiên các truy vấn có tác động và mức độ khẩn cấp cao
- Sắp xếp các yêu cầu phổ biến của khách hàng bằng thẻ
Danh sách trên chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. ClickUp và ClickUp Brain có thể hồi sinh hoạt động dịch vụ khách hàng của bạn bằng nhiều cách.
Nâng cao dịch vụ khách hàng với các mẫu ClickUp
ClickUp cung cấp thư viện mẫu phong phú cho các nhiệm vụ dịch vụ khách hàng khác nhau, như:
1. Mẫu tuyên bố vấn đề của khách hàng ClickUp
Mẫu Tuyên bố Vấn đề của Khách hàng của ClickUp giúp hợp lý hóa việc thu thập và hiểu các yêu cầu và thách thức của khách hàng. Những thông tin chi tiết này giúp dễ dàng hơn trong việc đưa ra các giải pháp và cải tiến sản phẩm để cung cấp dịch vụ khách hàng phong phú hơn.
Mẫu tài liệu này giúp bạn ghi lại các vấn đề của khách hàng, phân loại và hiển thị chúng theo loại, đồng thời tạo dự án cho từng vấn đề để có thể đưa ra các giải pháp.
2. Mẫu kế hoạch thành công của khách hàng ClickUp
Mẫu Kế hoạch Thành công Khách hàng của ClickUp giúp xác định thành công của khách hàng bằng các chỉ số có thể định lượng. Với mục tiêu này, các doanh nghiệp có thể tổ chức các hoạt động của khách hàng như giới thiệu sản phẩm, theo dõi tiến độ và duy trì trách nhiệm giải trình trong khi cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc.
3. Mẫu hỗ trợ khách hàng ClickUp
Mẫu Hỗ trợ khách hàng của ClickUp giúp đội ngũ hỗ trợ khách hàng quản lý các yêu cầu một cách hiệu quả. Mẫu này giúp sắp xếp và ưu tiên các phiếu yêu cầu, phân công công việc và theo dõi mức độ hài lòng của khách hàng để cung cấp dịch vụ hỗ trợ chất lượng cao. Mẫu này bao gồm chế độ xem các nhiệm vụ sắp đến hạn để giúp ưu tiên công việc.
4. Mẫu yêu cầu dịch vụ khách hàng ClickUp
Với Mẫu yêu cầu dịch vụ của ClickUp, các doanh nghiệp có thể quản lý chiến lược các yêu cầu dịch vụ khách hàng và các vấn đề kỹ thuật. Việc chuẩn hóa các yêu cầu dịch vụ giúp loại bỏ khả năng nhầm lẫn hoặc hiểu lầm, đồng thời đảm bảo giải quyết nhanh chóng và chính xác.
Mẫu này giúp bạn:
- Hợp lý hóa quy trình làm việc để tiếp nhận yêu cầu dịch vụ khách hàng
- Ưu tiên các yêu cầu dựa trên mức độ khẩn cấp và tác động
- Dễ dàng hợp tác với đồng nghiệp để giải quyết vấn đề nhanh chóng
5. Mẫu nâng cấp dịch vụ khách hàng ClickUp
Mẫu Escalation Dịch vụ Khách hàng từ ClickUp bổ sung cho dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Khách hàng không hài lòng với mức độ dịch vụ họ nhận được có thể báo cáo một cách có tổ chức, trong khi doanh nghiệp có thể đánh dấu những trường hợp này và giải quyết chúng theo mức độ ưu tiên.
Và hơn thế nữa! Bạn thậm chí có thể sử dụng ClickUp Brain để tạo mẫu tùy chỉnh nếu những mẫu này không đủ.
Sẵn sàng nâng tầm trải nghiệm?
Trí tuệ nhân tạo và dịch vụ khách hàng là một cặp đôi hoàn hảo.
Việc kết hợp công nghệ AI vào dịch vụ khách hàng giúp cải thiện khả năng giữ chân khách hàng, hỗ trợ nhân viên, nâng cao tinh thần và năng suất của nhân viên, cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa và tạo ra những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu.
Bạn có thể triển khai AI trong dịch vụ khách hàng theo nhiều cách, từ chatbot đến công cụ phân tích cảm xúc. Chúng tôi đã chia sẻ hướng dẫn đơn giản gồm sáu bước để giúp bạn giới thiệu AI vào hoạt động dịch vụ khách hàng.
Giờ đây, bạn đã biết cách sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng và cách lựa chọn công cụ AI ưa thích. Bạn có thể chọn một giải pháp AI chuyên dụng cho các hàm khác nhau hoặc chỉ sử dụng ClickUp để ClickUp Brain có thể giới thiệu AI vào toàn bộ hoạt động của bạn. Lựa chọn thứ hai sẽ là lựa chọn khôn ngoan hơn, mang đến cho bạn sự linh hoạt và khả năng mở rộng.
Đăng ký ClickUp để xem cách bạn có thể biến đổi dịch vụ khách hàng của mình!