Cách các đại lý AI trong dịch vụ khách hàng thực hiện công việc

Người quản lý trung tâm liên lạc của bạn đang xử lý 120 cuộc trò chuyện mở vào lúc 2 giờ sáng. Các cam kết bị vi phạm và hàng đợi sẽ tăng gấp ba vào sáng sớm.

Trên thực tế, điều này có nghĩa là các đại lý tự động giải quyết các yêu cầu như “Đơn đặt hàng của tôi ở đâu?” và yêu cầu đặt lại mật khẩu, soạn thảo phản hồi hoàn tiền để phê duyệt, và chuyển giao các trường hợp nâng cấp kèm theo tệp đính kèm cuộc trò chuyện và chi tiết đơn đặt hàng.

Sự chuyển đổi này không phải là giả định; Gartner dự báo rằng 80% tổ chức sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong hỗ trợ khách hàng vào năm 2025.

Dự án thử nghiệm tiếp theo của bạn sẽ quyết định liệu nhóm của bạn sẽ học hỏi ngay bây giờ hay phải mất cả quý sau để bắt kịp. Để xác định nơi triển khai dự án thử nghiệm, bạn cần có cái nhìn tổng quan về cách một đại lý AI thực hiện việc cần làm từ khi nhận tin nhắn đến khi giải quyết vấn đề.

Điểm khóa

Cách các trợ lý AI trong dịch vụ khách hàng thực sự hoạt động

Trong một thiết lập tiêu chuẩn, đại lý AI đọc tin nhắn đến, trích xuất thông tin từ hệ thống CRM và cơ sở kiến thức, quyết định phản hồi phù hợp nhất, sau đó soạn thảo phản hồi để xem xét hoặc gửi tự động.

Bạn có thể cấu hình đại lý như một trợ lý chỉ đề xuất câu trả lời, một đồng nghiệp hỗ trợ soạn thảo phản hồi để phê duyệt, hoặc một đại lý hoàn toàn tự động có thể giải quyết các trường hợp đơn giản một cách độc lập.

Vòng lặp đó được thực hiện hàng trăm lần mỗi giờ, đó là cách một số nhóm giảm thời gian giải quyết trung bình từ mười một phút xuống còn hai phút.

Khi bạn hiểu rõ quy trình, việc nhận ra cách nó tích hợp vào công việc hàng ngày sẽ trở nên dễ dàng hơn.

Cách các đại lý AI tích hợp vào công việc dịch vụ khách hàng hàng ngày

Tác động thực tế của các trợ lý AI thể hiện rõ ràng ở ba khía cạnh: ở đầu hàng đợi, trong các cuộc hội thoại và phía sau hậu trường.

Để tham khảo, một số ví dụ có thể bao gồm:

Nếu loại bỏ các đại lý này, dịch vụ khách hàng sẽ quay trở lại các mô hình cũ như phản hồi lặp đi lặp lại, thời gian giải quyết lâu và nhóm căng thẳng trong giờ cao điểm.

Những áp lực này nhanh chóng leo thang thành giờ làm thêm, hàng đợi mệt mỏi và khách hàng tùy chỉnh thất vọng chuyển sang đối thủ cạnh tranh – những khoảng trống này sẽ nhanh chóng thể hiện trong các chỉ số của bạn.

Lợi ích chính của các trợ lý AI trong dịch vụ khách hàng

Khi được cài đặt đúng cách, các trợ lý AI giúp tăng tốc phản hồi và giảm chi phí cho mỗi tương tác. Chúng xử lý các yêu cầu thường xuyên mà không gây trễ hoặc gián đoạn, giúp nhóm của bạn có thể miễn phí tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.

Dữ liệu của BCG cho thấy các giải pháp LLM được triển khai đầy đủ có thể tăng năng suất từ 30 đến 50% trong dịch vụ khách hàng, giảm thời gian xử lý và giải phóng nhân viên để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

Kết hợp lại, những biện pháp này giúp bạn giảm thời gian chờ đợi, giảm chi phí lao động và cung cấp câu trả lời ngay lập tức cho các công việc đơn giản.

Các trường hợp sử dụng thực tế của các đại lý dịch vụ khách hàng tùy chỉnh

Hầu hết lợi ích từ các trợ lý AI đến từ một số quy trình làm việc tập trung, chứ không phải từ một cuộc cải tổ toàn diện.

Các nhóm thường bắt đầu với các công việc có khối lượng lớn và độ phức tạp thấp, mục tiêu đạt tỷ lệ giải quyết tự động 40% trong vòng 60 ngày để nhanh chóng chứng minh giá trị.

Các mẫu dưới đây cho thấy nơi các đại lý đã mang lại tác động đo lường được, giúp bạn chọn giải pháp phù hợp nhất cho danh sách công việc đang chờ xử lý của mình.

1. Chuyển hướng câu hỏi thường gặp tự động

Trong trường hợp sử dụng này, các chatbot trên trang web hoặc ứng dụng của bạn xử lý các câu hỏi thường gặp liên quan đến vận chuyển, đổi trả hoặc truy cập tài khoản mà không cần sự can thiệp của con người.

Ví dụ: Trợ lý AI của Klarna đã xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại trong tháng đầu tiên, tương đương với khối lượng công việc của 700 nhân viên toàn thời gian. Thời gian phản hồi giảm từ 11 phút xuống còn 2 phút, trong khi mức độ hài lòng của khách hàng vẫn tương đương với hỗ trợ của con người.

2. Trả lời mẫu hỗ trợ nhân viên

Một đại lý AI theo dõi các trò chuyện trực tiếp hoặc vé email và đề xuất các phản hồi mẫu. Nhân viên hỗ trợ sau đó xem xét, chỉnh sửa về giọng điệu và gửi các phản hồi.

Ví dụ: Trợ lý tạo nội dung của JetBlue đã giảm thời gian xử lý cuộc trò chuyện xuống 280 giây, giải phóng 73.000 giờ làm việc của nhân viên trong chỉ một quý. Nhân viên có thể xử lý nhiều cuộc gọi hơn mỗi ca làm việc đồng thời dành ít thời gian hơn để tìm kiếm thông tin.

Phương pháp này cũng hoạt động hiệu quả qua điện thoại khi khách hàng chủ yếu cần cập nhật trạng thái nhanh chóng.

3. Tra cứu đơn đặt hàng qua IVR giọng nói

Trong mô hình này, khách hàng gọi đến bộ phận hỗ trợ cung cấp mã đơn đặt hàng cho hệ thống IVR. Trí tuệ nhân tạo (AI) tra cứu trạng thái đơn đặt hàng, cung cấp thông tin cập nhật và gửi chi tiết qua tin nhắn SMS.

Ví dụ: Bot Ask Delta của Delta Air Lines xử lý một phần ba tổng số truy vấn, giảm 20% lượng cuộc gọi đến. Các truy vấn thường xuyên không bao giờ đến tay nhân viên hỗ trợ, giúp họ tập trung vào việc đặt lại vé, miễn phí hoặc các nhu cầu phức tạp của khách hàng.

4. Tóm tắt ghi chú sau cuộc gọi

Các đại lý AI tự động tạo tóm tắt cuộc gọi, phân loại vấn đề và ghi lại các hành động theo dõi trong hệ thống CRM ngay sau khi kết thúc tương tác qua điện thoại hoặc trò chuyện.

Ví dụ: Trợ lý tạo nội dung của SmileDirectClub tự động hóa việc ghi chú, cho phép nhân viên chuyển sang trường hợp tiếp theo một cách nhanh chóng, như được mô tả trong nghiên cứu trường hợp của CIO Dive. Quy trình này giảm tải khối lượng công việc sau cuộc gọi và cải thiện tuân thủ, cung cấp cho nhóm kiểm soát chất lượng (QA) các bản ghi chính xác và nhất quán.

5. Thông báo sự cố chủ động

Khi hệ thống giám sát phát hiện vấn đề dịch vụ, đại lý AI sẽ chủ động gửi tin nhắn tùy chỉnh cho khách hàng bị ảnh hưởng, giải thích rõ ràng vấn đề và cung cấp ước lượng thời gian giải quyết.

Chiến lược này giảm số cuộc gọi liên quan đến sự cố và cho phép nhân viên tập trung vào các vấn đề đặc thù của khách hàng tùy chỉnh thay vì giải thích lặp đi lặp lại về sự cố. Trí tuệ nhân tạo cập nhật thông tin cho khách hàng khi tình hình thay đổi, loại bỏ nhu cầu gửi thông báo theo dõi thủ công.

Liên quan: Khám phá thêm các trường hợp sử dụng của nhân viên hỗ trợ phù hợp với hệ thống công nghệ của bạn.

Cách chọn đại lý dịch vụ khách hàng phù hợp

Khi đã nhận ra các mô hình, công việc thực sự là lựa chọn các công cụ phù hợp với kênh của bạn, chất lượng dữ liệu và khả năng chấp nhận rủi ro. Bạn sẽ phải lựa chọn giữa các bot CRM tích hợp, bộ công cụ API độc lập và các giải pháp nền tảng toàn diện.

Mỗi giải pháp có độ tích hợp, mô hình định giá và giới hạn tùy chỉnh khác nhau. Lựa chọn sai có thể lãng phí hàng tháng công việc và ngân sách vào các công cụ không thể truy cập dữ liệu của bạn hoặc xử lý lưu lượng cao điểm.

Hầu hết các nhóm xây dựng danh sách rút gọn dựa trên sự phù hợp của kênh, nỗ lực tích hợp và tính dự đoán về giá cả.

Các nhà cung cấp dưới đây minh họa cách các sự đánh đổi đó thể hiện trong các sản phẩm thực tế.

Mỗi nền tảng đều phải đánh đổi giữa khả năng kiểm soát và sự thuận tiện trong việc thiết lập và bảo trì.

Chọn kiến trúc phù hợp với dữ liệu và khối lượng hiện tại của bạn, thay vì phải sửa chữa trong năm tới để phù hợp với thực tế.

Sau khi danh sách rút gọn được cài đặt, tiến hành triển khai theo giai đoạn để chứng minh giá trị mà không ảnh hưởng đến CSAT.

Bắt đầu với các đại lý dịch vụ khách hàng [Bước bằng bước]

Triển khai AI trong dịch vụ khách hàng thành công khi các nhóm giữ mọi thứ đơn giản. Dưới đây là cách chứng minh giá trị sớm, tránh rắc rối và mở rộng quy mô một cách trơn tru.

1. Kiểm tra chất lượng dữ liệu và quyền truy cập API

Bắt đầu bằng cách kiểm tra các phiếu hỗ trợ và nhật ký trò chuyện gần đây. Đảm bảo rằng thông tin khách hàng, chi tiết đơn đặt hàng và loại vấn đề được hiển thị rõ ràng và nhất quán.

Tiếp theo, hãy xác nhận rằng hệ thống CRM, nền tảng xử lý vé và cơ sở kiến thức của bạn có các API REST mở hoặc webhooks. Nếu không có dữ liệu đáng tin cậy và tích hợp dễ dàng, các bot sẽ nhanh chóng gặp sự cố.

2. Chuẩn bị dữ liệu lịch sử và thiết lập mô hình

Tổng hợp các câu hỏi thường gặp (FAQ), bản ghi trò chuyện, mẫu email và tài liệu sản phẩm. Tải nội dung này lên nền tảng của đại lý hoặc thiết lập truy xuất.

Sau đó, thực hiện các bài kiểm tra nội bộ bằng cách sử dụng các câu hỏi thực tế từ khách hàng trong quá khứ và sửa chữa bất kỳ câu trả lời sai nào bạn thấy. Khi độ chính xác đạt 90%, khóa nội dung và tiếp tục.

3. Tích hợp với hệ thống trực tuyến

Khi cơ sở kiến thức của bạn đã sẵn sàng, hãy tích hợp bot của bạn trực tiếp vào hệ thống CRM, nền tảng xử lý vé và hệ thống đơn đặt hàng thông qua các API bảo mật hoặc OAuth.

Bạn cần tạo bản đồ các ý định thường gặp của khách hàng, chẳng hạn như tra cứu đơn đặt hàng hoặc đặt lại mật khẩu, và phân bổ chúng đến các nguồn lực phù hợp.

Từ đó, thực hiện thử nghiệm trong môi trường sandbox để đảm bảo luồng tin nhắn được truyền tải mượt mà từ yêu cầu của khách hàng đến quá trình chuyển giao cho nhân viên, đồng thời xác nhận bảo mật và mã hóa trong suốt quá trình.

4. Khởi chạy một chương trình thử nghiệm có kiểm soát

Bắt đầu bằng cách chuyển một phần giới hạn lưu lượng truy cập đến nhân viên của bạn, với mục tiêu đạt tỷ lệ giải quyết tự động 40% trong vòng 60 ngày đồng thời duy trì sự hài lòng của khách hàng.

Các nhóm nên xem xét các tương tác hàng ngày, tinh chỉnh bản đồ ý định và điểm nâng cấp khi cần thiết. Luôn cung cấp cho khách hàng một tùy chọn rõ ràng để trò chuyện với nhân viên hỗ trợ con người.

5. Mở rộng quy mô trên các kênh và khu vực địa lý

Khi chương trình thử nghiệm đạt được mục tiêu, hãy mở rộng sang tất cả các kênh kỹ thuật số, sau đó thêm kênh thoại nếu cần thiết.

Đào tạo bao gồm việc xem xét bản ghi, xử lý ngoại lệ và phản hồi các điều chỉnh. Cập nhật các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLAs) và quy trình nâng cấp để việc phân loại cấp độ 1 được rõ ràng. Định hình sự thay đổi này là loại bỏ công việc nhàm chán khỏi hàng đợi.

Bỏ qua các bước có thể gây ra rắc rối. Một nhóm đã phải tạm dừng triển khai trong một tháng sau khi các bài kiểm tra phát hiện ra rằng bot đưa ra lời khuyên sai.

Sử dụng các đại lý dịch vụ khách hàng một cách an toàn và có trách nhiệm

Những trường hợp như vậy không hiếm, đó là lý do tại sao cách bạn thiết kế các biện pháp kiểm soát quan trọng không kém gì mô hình bạn chọn.

Các bot có thể gây ảo giác, rò rỉ dữ liệu hoặc bỏ lỡ các trường hợp cần nâng cấp sẽ phá hủy niềm tin nhanh hơn so với việc tiết kiệm chi phí. Một người dùng Reddit đã ghi chú rằng chatbot RAG của họ sai khoảng 10% thời gian và cho rằng nó quá rủi ro để sử dụng cho mục đích bên ngoài.

Giải pháp là một bộ công cụ kiểm soát, do bộ phận hỗ trợ và bảo mật quản lý, giúp phát hiện lỗi trước khi chúng đến tay khách hàng và cung cấp khả năng theo dõi khi có sự cố xảy ra.

Các quy tắc này giúp bạn triển khai một cách tự tin và đảm bảo rằng các trường hợp đặc biệt hoặc vi phạm quy định sẽ được phát hiện trong quá trình kiểm tra trước khi trở thành khiếu nại công khai.

Sau khi đã thiết lập các biện pháp kiểm soát hiện tại, câu hỏi tiếp theo là cách thức phát triển trong tương lai.

Tương lai của các trợ lý AI trong trường này

Trong 12 tháng tới, dự kiến các trung tâm liên lạc sẽ triển khai các đại lý đa phương thức có khả năng phân tích hình ảnh sản phẩm hư hỏng được tải lên hoặc nhận diện giọng điệu trong cuộc gọi. Tỷ lệ kiểm soát sẽ tăng lên khi các mô hình được cải thiện.

Gartner dự đoán trí tuệ nhân tạo (AI) cuộc hội thoại có thể tiết kiệm $80 tỷ chi phí lao động đến năm 2026, thúc đẩy việc triển khai mạnh mẽ trong các ngành bán lẻ, viễn thông và tài chính.

Tập trung các chính sách, luồng hoàn trả và quy tắc nâng cấp vào một cơ sở kiến thức duy nhất, chỉ định người quản lý và cài đặt các cam kết dịch vụ (SLAs) cho việc cập nhật. Việc theo đuổi sự tự động hóa hoàn toàn mà không có nội dung vững chắc chỉ chuyển sự thất vọng từ hàng đợi điện thoại sang vòng lặp chatbot.

Trong những năm tới, áp lực từ bên ngoài đối với các nhóm dịch vụ khách hàng cũng sẽ thay đổi.

Trong trung hạn, các cơ quan quản lý sẽ siết chặt quy định về công bố thông tin, và bạn sẽ thấy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) chuyên biệt cho từng lĩnh vực như ngân hàng hoặc y tế, giúp giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" (hallucinations), điều này có nghĩa là bạn nên chuẩn bị cho việc kiểm toán cách các đại lý trả lời và ghi chép cuộc hội thoại.

Vai trò của con người sẽ chuyển hướng sang giải quyết các vấn đề phức tạp và giám sát bot. Một số vị trí cơ bản có thể thu hẹp, nhưng các vị trí mới như nhà thiết kế cuộc hội thoại và huấn luyện viên bot sẽ xuất hiện. Kế hoạch cho mô hình kết hợp: bot xử lý các công việc thường xuyên, con người quản lý các tình huống phức tạp và vấn đề quan trọng.

Câu hỏi thường gặp

Đây là những câu hỏi mà các nhà lãnh đạo hỗ trợ và vận hành thường đặt ra trước khi triển khai thử nghiệm.

Liệu các đại lý AI có thay thế hoàn toàn nhân viên con người?

Không. Các đại lý AI xử lý các câu hỏi thường xuyên và quy trình làm việc đơn giản, nhưng các trường hợp phức tạp hoặc mang tính cảm xúc vẫn cần con người xử lý. Gartner cho biết 78% lãnh đạo trải nghiệm khách hàng (CX) tin rằng con người là không thể thay thế khi vấn đề phức tạp hoặc nhạy cảm, vì vậy hãy lập kế hoạch cho mô hình kết hợp.

Phải mất bao lâu để thấy được lợi nhuận đầu tư (ROI)?

Các nhóm thường thấy ROI trong khoảng sáu tháng sau khi tỷ lệ giải quyết tự động đạt khoảng 40%. Lúc đó, các đại lý AI sẽ chuyển hướng đủ số lượng vé để giảm giờ làm việc và giờ làm thêm của nhân viên, đồng thời duy trì mức độ hài lòng của khách hàng (CSAT) ổn định. Hầu hết các thử nghiệm sử dụng khung thời gian 60 ngày để xác nhận kết quả trước khi mở rộng quy mô.

Nếu bot trả lời sai thì sao?

Xem các câu trả lời sai là vấn đề thiết kế, không phải lý do để từ bỏ. Dựa vào các nguồn tin cậy để xây dựng phản hồi, thêm kiểm duyệt của con người cho các trường hợp đặc biệt và kiểm tra bản ghi chép thường xuyên. Các biện pháp kiểm soát này giúp tỷ lệ lỗi quan sát được dưới 1% trên lưu lượng truy cập thực tế trong khi bạn điều chỉnh mô hình và nội dung.

Việc cần làm: Khách hàng thực sự có thích trò chuyện với bot không?

Khách hàng thích nhận câu trả lời nhanh cho các câu hỏi đơn giản và muốn tương tác với con người cho các vấn đề phức tạp. CSAT tăng khi các bot cung cấp câu trả lời tức thì và luôn có tùy chọn "Nói chuyện với nhân viên" rõ ràng. Tuy nhiên, 64% khách hàng vẫn ưa chuộng không sử dụng AI khi các bot khiến họ bị kẹt trong vòng lặp.

Các Bước Tiếp Theo Với Nhân Viên Dịch Vụ Khách Hàng

Xét đến tương lai có thể xảy ra, bước tiếp theo là quyết định nơi triển khai thử nghiệm an toàn đầu tiên. Các đại lý AI giúp giảm chi phí và tăng tốc độ phản hồi, cho phép nhóm của bạn tập trung vào các cuộc gọi và trò chuyện cần sự phán đoán.

Việc chờ đợi có thể dẫn đến tỷ lệ rời bỏ cao hơn và chi phí lao động tăng cao. Càng sớm triển khai thử nghiệm, bạn càng sớm hiểu rõ những công việc hiệu quả trong môi trường của mình và biến nó thành lợi thế cho nhóm của bạn.