Trong kỷ nguyên số, nơi mà trải nghiệm khách hàng quyết định sự thành bại của doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà còn dẫn dắt cách thức doanh nghiệp vận hành và tương tác với khách hàng. Sự phát triển vượt bậc của AI đã mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp cải thiện quy trình chăm sóc khách hàng, đặc biệt là trong việc tự động hóa khảo sát và đánh giá dịch vụ
Theo một nghiên cứu của McKinsey, AI có thể nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng lên đến 15-20%, đồng thời tăng cường sự trung thành và thúc đẩy doanh thu. Ứng dụng AI khảo sát và đánh giá chất lượng dịch vụ tự động không chỉ giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn giải quyết nhiều vấn đề mà phương pháp khảo sát truyền thống gặp phải. (1)
1. Thách thức của phương pháp khảo sát dịch vụ truyền thống
Trước khi ứng dụng AI khảo sát và đánh giá chất lượng dịch vụ, Các phương pháp khảo sát dịch vụ truyền thống mặc dù đã được sử dụng phổ biến trong nhiều năm qua, nhưng vẫn gặp phải một số thách thức lớn. Những thách thức này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả khảo sát mà còn tác động trực tiếp đến trải nghiệm của khách hàng.
1.1. Chi phí và thời gian đầu tư cao
Các chiến dịch khảo sát truyền thống yêu cầu sự tương tác 1:1, tức mỗi nhân viên cần tiếp cận từng khách hàng. Điều này tiêu tốn thời gian và tài nguyên lớn, từ chi phí đào tạo đến thuê nhân sự, nhưng vẫn khó đảm bảo độ chính xác khi tổng hợp và báo cáo dữ liệu.
1.2. Thời gian xử lý phản hồi chậm
Các phương pháp khảo sát thủ công có thể mất nhiều thời gian để hoàn thành, đặc biệt là khi cần tổng hợp và phân tích phản hồi từ hàng nghìn khách hàng. Trong khi đó, khách hàng lại mong muốn phản hồi ngay lập tức sau mỗi giao dịch.
1.3. Khách hàng bị động và không thoải mái
Khách hàng thường cảm thấy phiền phức hoặc không hứng thú khi nhận được lời mời tham gia khảo sát, đặc biệt khi họ không có thời gian hoặc không quan tâm đến chủ đề. Sự tiếp cận sai đối tượng hoặc thiếu sự chuẩn bị tinh thần từ phía khách hàng khiến thông tin thu thập thiếu chính xác và không đầy đủ.
1.4. Thiếu trải nghiệm cá nhân hóa
Theo McKinsey, 71% người tiêu dùng mong muốn thương hiệu cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, và 76% cảm thấy thất vọng nếu không được đáp ứng(2). Tuy nhiên, trong khảo sát truyền thống, khối lượng cuộc gọi lớn khiến nhân viên khó theo sát lịch sử giao dịch hoặc sở thích cá nhân của từng khách hàng, dẫn đến trải nghiệm không đáp ứng kỳ vọng và khả năng mất khách hàng tăng cao.
2. Trí tuệ nhân tạo AI – Trợ thủ đắc lực trong việc tự động hóa khảo sát và đánh giá dịch vụ
Trong bối cảnh chuyển đổi số toàn cầu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc khách hàng đã mở ra những cơ hội mới, giúp doanh nghiệp chuyển đổi mạnh mẽ các quy trình tương tác với khách hàng. Các giải pháp như Chatbot, Voicebot, tổng đài thông minh (call center), và đặc biệt là Autocall, không chỉ mang lại hiệu suất vượt trội mà còn tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng một cách đáng kể.
AI không đơn thuần chỉ là công cụ hỗ trợ, mà còn mang đến sự thay đổi cách mạng trong cách doanh nghiệp vận hành. Với khả năng xử lý nhanh, chính xác, và giảm chi phí, AI đã chứng minh tiềm năng to lớn trong việc gia tăng doanh thu và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Lợi ích của AI trong tự động khảo sát và tối ưu hóa hoạt động chăm sóc khách hàng
2.1. Nâng cao phân tích và thông tin chi tiết
Ứng dụng công nghệ AI trong tự động hóa cho phép theo dõi hiệu suất và những nhu cầu của khách hàng một cách chính xác mà không cần sự tham gia của con người. Các công cụ như Chatbot, Voicebot hay Autocall dễ dàng cung cấp bản tóm tắt cuộc gọi theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp nhanh chóng đánh giá hiệu suất mà không cần dành nhiều thời gian cho việc xem xét hàng giờ cuộc gọi.
2.2. Nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng
Tốc độ và hiệu quả từ ứng dụng công nghệ AI chính là chìa khóa để giữ chân khách hàng. Theo nghiên cứu của Aberdeen Research (2020), các doanh nghiệp tích hợp công nghệ AI vào quy trình đã tăng tỷ lệ hài lòng khách hàng gấp 3,5 lần so với phương pháp truyền thống.(3)
2.3. Tăng cường cá nhân hóa trải nghiệm
Công nghệ như AI Autocall, Chatbot, Voicebot đã tạo bước ngoặt trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. AI có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng để tạo ra các kịch bản tương tác phù hợp, dựa trên thông tin cá nhân của từng khách hàng. Những thương hiệu dẫn đầu trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đã ghi nhận mức tăng trưởng doanh thu từ 10% đến 15%, đồng thời nâng cao tỷ lệ giữ chân khách hàng.(4)
2.4. Tối ưu chi phí vận hành
AI không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giúp giảm đáng kể chi phí. Theo nghiên cứu của Harvard Business Review, các doanh nghiệp sử dụng AI đã tăng 50% số lượng khách hàng tiềm năng, giảm 60-70% thời gian gọi và cắt giảm tới 40-60% chi phí vận hành(5). Tuy nhiên, việc ứng dụng công nghệ cũng đặt ra nhiều thách thức cho nhân viên doanh nghiệp. Theo báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum), 50% người lao động sẽ cần phải tự trao dồi thêm nhiều kĩ năng khác để thích nghị với thời đại công nghệ tự động vào năm 2025(6).
2.5. Đảm bảo bảo mật thông tin cá nhân (PII)
Ngoài việc tối ưu hóa hiệu suất, các công cụ AI như Autocall còn đảm bảo an toàn thông tin nhạy cảm của khách hàng. AI hỗ trợ việc xóa dữ liệu cá nhân trong các tương tác, giúp doanh nghiệp tuân thủ nghiêm ngặt các quy định như GDPR và CCPA, đồng thời củng cố lòng tin của khách hàng.
3. Các use cases ứng dụng AI khảo sát và đánh giá chất lượng dịch vụ khách hàng tự động
3.1.Trên thế giới
Hoff – Chuỗi siêu thị nội thất tại Nga
Hoff, một trong những chuỗi siêu thị nội thất lớn nhất tại Nga, đã triển khai các cuộc gọi tự động dựa trên AI để nhắc nhở khách hàng về việc giao hàng. Nếu khách hàng cần thay đổi đơn hàng, bot sẽ chuyển họ đến tổng đài viên. Nhờ các cuộc gọi nhắc nhở này, Hoff giảm thiểu rủi ro gián đoạn giao hàng, thực hiện trung bình 23.000 cuộc gọi mỗi tháng, giúp tăng 10% tỷ lệ giao hàng thành công và đảm bảo 80% khách hàng nhận được lời nhắc. Giải pháp này giúp giảm thiểu rủi ro gián đoạn giao hàng và tối ưu hóa hiệu suất làm việc của nhân viên.(7)
Apex Systems – Tập đoàn dịch vụ tài chính đa quốc gia
Một tập đoàn dịch vụ tài chính đa quốc gia đã sử dụng nền tảng hỗ trợ AI để đánh giá và chấm điểm các cuộc gọi trong trung tâm liên lạc có lưu lượng lớn. Giải pháp này giúp quét và xử lý khoảng 50.000 cuộc gọi trong vòng chưa đầy 24 giờ, cung cấp thông tin chi tiết hơn về các cuộc gọi và cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng.(8)
3.2. Tại Việt Nam
CSAT Autocall – Giải pháp tự động hóa khảo sát của FPT
CSAT Autocall là một giải pháp tiên tiến được phát triển bởi FPT Digital, giúp tự động hóa quá trình khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng ngay sau mỗi giao dịch. Đây là công cụ giúp doanh nghiệp giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhân sự và tối ưu hóa quá trình thu thập phản hồi từ khách hàng.
- Tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng:. CSAT Autocall được thiết kế để giải quyết bài toán hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện khảo sát mức độ hài lòng và chăm sóc khách hàng ở các điểm chạm cụ thể trong hành trình của họ. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng mà còn đảm bảo rằng không có tệp khách hàng quan trọng nào bị “bỏ lỡ.”
- Tự động hóa khảo sát 24/7: CSAT Autocall có thể hoạt động liên tục mà không cần tăng cường nhân sự, giúp doanh nghiệp tự động thu thập phản hồi từ khách hàng vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày, mà không cần sự can thiệp của con người.
- Dữ liệu chi tiết và trực quan: Giải pháp cung cấp các báo cáo chi tiết và trực quan, giúp doanh nghiệp dễ dàng xác định các điểm cần cải thiện trong dịch vụ, đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.
Việc ứng dụng công nghệ tiên tiến như chatbot, voicebot, và autocall đã đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong chăm sóc khách hàng. Những giải pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, đầu tư vào tự động hóa không chỉ là xu hướng mà còn là chiến lược sống còn. Autocall chính là chìa khóa để doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả vận hành, nâng cao chất lượng dịch vụ, và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số.
Reference:
- McKinsey. (n.d.). Service industries can fuel growth by making digital customer experiences a priority.
- McKinsey. (n.d.). The value of getting personalization right (or wrong) is multiplying. McKinsey & Company.
- Enthu.ai. (n.d.). Conversation intelligence software
- Harvard Business Review. (n.d.). Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
- Harvard Business Review. (2016). Why salespeople need to develop machine intelligence.
- Hanoi Moi. (n.d.). WEF: Người lao động cần chủ động tích lũy kỹ năng để thích ứng yêu cầu mới.
- Voximplant. (n.d.). Hoff case study.
- Apex Systems. (n.d.). AI call center evaluations case study.
- Bell24 Vietnam. (n.d.). Ứng dụng minh họa thực tiễn về autocall trong tự động hóa cho doanh nghiệp
- Enthu.ai. (n.d.). Call center automation.
- Brands Vietnam. (n.d.). Những lỗ hổng của các phương pháp khảo sát thị trường truyền thống
- VBee. (n.d.). AI trong chăm sóc khách hàng
- VinBigData. (n.d.). Auto call technology.
