Hướng dẫn tối ưu về AI trong dịch vụ khách hàng (2025)

AI chatbots

Chatbot AI là hình thức AI phổ biến nhất được sử dụng trong dịch vụ khách hàng hiện nay.

Vì chúng được tích hợp vào các công cụ hiện có của nhóm nên rất hiệu quả trong việc xử lý các câu hỏi lặp đi lặp lại và tránh tình trạng quá tải. 

Họ cũng có thể lấy câu trả lời từ trung tâm trợ giúp hoặc kiểm tra trạng thái đơn hàng. 

Và vì họ không ngủ nên khách hàng có thể nhận được sự trợ giúp bất cứ khi nào họ cần.

Generative AI

Trí tuệ nhân tạo tạo ra – đúng như tên gọi của nó – tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, nhạc hoặc mã bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có. 

Nó sử dụng các mô hình học sâu (như mô hình ngôn ngữ lớn ) để hiểu cấu trúc và phong cách, sau đó tạo ra đầu ra gốc để phản hồi lời nhắc.

Bạn có thể quen thuộc với các công cụ như ChatGPT , DALL·E hoặc MusicLM – đây đều là những ví dụ về AI tạo sinh đang được áp dụng. 

Trong dịch vụ khách hàng, AI tạo ra chủ yếu được sử dụng để viết. Điều đó có nghĩa là giúp chatbot đưa ra nhiều câu trả lời tự nhiên hơn hoặc tóm tắt một cuộc trao đổi dài thành một bản tóm tắt nhanh. 

Một số nhóm thậm chí còn sử dụng công cụ này để chuyển những câu hỏi thường gặp thành bài viết trợ giúp.

Các tác nhân AI

Nếu bạn đã đọc tiêu đề báo công nghệ trong năm qua, có lẽ bạn đã nghe nói đến tác nhân AI . 

Loại phần mềm này được thiết kế không chỉ để tạo nội dung hoặc phản hồi lời nhắc mà còn thực hiện hành động có mục đích hướng tới một mục tiêu cụ thể . 

Nếu bạn đang xây dựng trên nền tảng AI linh hoạt, sẽ không có giới hạn nào về cách bạn có thể áp dụng tác nhân AI vào quy trình dịch vụ khách hàng. 

Chúng là yếu tố quan trọng thúc đẩy tự động hóa quy trình thông minh và tự động hóa quy trình làm việc bằng AI , có khả năng xử lý các tác vụ nhiều bước trên nhiều công cụ.

Bạn có thể xây dựng một tác nhân AI có thể đọc tin nhắn của khách hàng, kiểm tra trạng thái đơn hàng của họ trên Shopify và gửi bản cập nhật — tất cả đều không cần sự can thiệp của con người. 

Hoặc một tác nhân AI hướng dẫn khách hàng về chính sách hoàn trả của bạn, tạo nhãn hoàn trả và cập nhật phiếu trong Zendesk .

Khi nói đến các tác nhân AI, bầu trời là giới hạn. Đọc về một số ví dụ khác về các tác nhân AI tại đây.

Không giống như chatbot dựa vào hướng dẫn qua lại, AI agentic được xác định bởi tính tự chủ của nó. Nó có thể tìm ra điều gì cần xảy ra và cách thực hiện, điều chỉnh hành vi của mình dựa trên kết quả. 

Trợ lý giọng nói

Dịch vụ khách hàng chủ yếu là các cuộc trò chuyện, do đó, việc hầu hết trợ lý giọng nói AI được triển khai để hỗ trợ dịch vụ là điều dễ hiểu. 

Họ sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói để hiểu người khác đang nói gì và chuyển văn bản thành giọng nói để trả lời, tất cả đều theo thời gian thực. 

Bạn có thể nghĩ: tại sao phải bận tâm đến giọng nói khi trò chuyện vẫn hoạt động tốt? Câu hỏi hợp lý. 

Một số công ty sử dụng giọng nói vì đó là cách khách hàng của họ mong muốn tương tác, chẳng hạn như gọi đến ngân hàng hoặc đường dây hỗ trợ. 

Trong những trường hợp đó, thường thì nói những gì bạn cần sẽ nhanh hơn là gõ ra. Và đối với những người không thoải mái với giao diện kỹ thuật số, giọng nói có thể tự nhiên hơn.

Ngoài ra, 90% mọi người tin rằng tìm kiếm bằng giọng nói dễ hơn tìm kiếm trực tuyến nên rõ ràng là có nhu cầu sử dụng giọng nói.

Trong dịch vụ khách hàng, trợ lý giọng nói sẽ trả lời các câu hỏi thường gặp và hướng dẫn người dùng thực hiện các tác vụ tự phục vụ như đặt lại mật khẩu hoặc kiểm tra số dư tài khoản.

Học máy

"Học máy" được nhắc đến rất nhiều và đúng là một thuật ngữ khá thông dụng. Nhưng đằng sau sự cường điệu, có những cách thực tế, hữu hình mà nó thể hiện trong hỗ trợ khách hàng.

Về bản chất, học máy là về các hệ thống ngày càng giỏi hơn trong việc phát hiện ra các mẫu hình — không phải vì ai đó đã lập trình mọi quy tắc, mà vì chúng đã thấy đủ ví dụ để tìm ra quy tắc đó. 

Đó là cách bộ lọc thư rác biết phải bắt nội dung nào hoặc cách Netflix đoán bạn sẽ xem gì tiếp theo.

Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, mô hình học máy có thể giúp nhóm dịch vụ khách hàng dự đoán phiếu nào có khả năng leo thang hoặc xác định các mô hình trong khiếu nại của khách hàng trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn.

Để bắt đầu, bạn không cần phải xây dựng mô hình của riêng mình; nhiều nền tảng như Botpress cung cấp các công cụ cắm và chạy có thể tùy chỉnh theo dữ liệu hỗ trợ trước đây của nhóm bạn.

Tự động hóa hỗ trợ phức tạp với chatbot AI

Việc hỗ trợ khách hàng về thế chấp hoặc kế hoạch nghỉ hưu không hề dễ dàng — cả hai đều là những quy trình được quản lý chặt chẽ và thủ công theo truyền thống. Đối với VR Bank, điều này đang ngốn hết tài nguyên và băng thông của nhóm.

VR Bank đã xây dựng một chatbot AI để xử lý các tác vụ này. Bằng cách kết hợp hiểu ngôn ngữ tự nhiên với thiết kế chatbot , chúng tôi đã tạo ra một chatbot hướng dẫn người dùng đưa ra các quyết định tài chính nhạy cảm và đưa dữ liệu trực tiếp vào CRM của họ.

Chỉ riêng chatbot đó hiện đã giúp VR Bank tiết kiệm được hơn 530.000 euro mỗi năm . 

Mở rộng hỗ trợ với tác nhân AI

Khi bạn hỗ trợ hàng trăm nghìn người dùng, ngay cả những câu hỏi nhỏ cũng có thể nhanh chóng tích tụ. 

Đó là thách thức mà Extendly phải đối mặt: làm sao để theo kịp nhu cầu ngày càng tăng mà không làm quá tải nhóm hỗ trợ hoặc phải hy sinh thời gian phản hồi.

Vì vậy, chúng tôi đã giúp xây dựng một tác nhân AI hoạt động giống như một nhân viên hỗ trợ ảo: nó hiểu được những gì người dùng đang yêu cầu và thậm chí có thể tự thực hiện các hành động như tạo phiếu yêu cầu hoặc tự động nâng cao vấn đề. 

Tác nhân được kết nối với CRM và các công cụ nội bộ của họ và ngày càng thông minh hơn khi học hỏi từ các cuộc trò chuyện trước đó. 

Đó là cách họ có thể hỗ trợ 400.000 người dùng mà không cần phải tăng gấp đôi nhân sự.

Dịch vụ 24/7

Cho dù là 3 giờ sáng trong ngày lễ hay mùa mua sắm cao điểm, AI đều có thể xử lý các câu hỏi của khách hàng ngay lập tức. 

Loại hỗ trợ luôn bật này giúp các doanh nghiệp phục vụ đối tượng toàn cầu và giữ cho khách hàng hài lòng suốt ngày đêm. Nó cũng làm giảm áp lực cho nhân viên , những người không còn phải căng mình để bao quát mọi múi giờ.

Tăng sự hài lòng của khách hàng

Gartner dự đoán 80% nhóm dịch vụ khách hàng sẽ sử dụng AI tạo sinh để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. 

Đó là vì khách hàng sẽ nhận được sự trợ giúp nhanh hơn, chính xác hơn mà không cần phải chờ đợi hay phải lặp lại.

Tăng năng suất lao động

AI tăng hiệu quả bằng cách đảm nhiệm các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian. Nó có thể tạo báo cáo, lên lịch tin nhắn, quản lý quy trình làm việc hoặc kích hoạt theo dõi mà không cần nỗ lực thủ công. 

Kết quả là, các nhóm có thể chuyển trọng tâm từ việc quản lý vi mô các nhiệm vụ sang thúc đẩy chiến lược. Không có gì ngạc nhiên khi 63% các công ty sử dụng AI báo cáo rằng hiệu quả hoạt động của họ được cải thiện.

Hiệu quả chi phí

Các công ty sử dụng AI báo cáo rằng chi phí lao động giảm 52% . 

Đó là vì AI tự động hóa các tác vụ tốn thời gian như nhập dữ liệu và xử lý các yêu cầu chung của khách hàng. Thay vì thuê thêm người để quản lý công việc này, các nhóm có thể dựa vào AI để thực hiện ngay lập tức, suốt ngày đêm và không nghỉ.

Trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa

Với khả năng truy cập vào lịch sử, sở thích và hành vi của khách hàng, AI có thể điều chỉnh các tương tác theo thời gian thực. 

Sự hỗ trợ cá nhân hóa như thế này giúp xây dựng lòng tin, đó là lý do tại sao nó đang trở thành yếu tố khác biệt chính đối với các nhóm hỗ trợ hiện đại.

1. Tự động hóa hỗ trợ khách hàng toàn diện

Theo ý kiến khiêm tốn của tôi, cách hiệu quả nhất về mặt chi phí mà tôi thấy AI cải thiện dịch vụ khách hàng là thông qua các chatbot xử lý các yêu cầu phổ biến từ đầu đến cuối.

HostifAI – một Botpress đối tác xây dựng quản gia ảo và trợ lý nhân viên cho khách sạn – thực hiện điều này một cách hoàn hảo. 

Khách có thể nhắn tin cho nhiều khách sạn của mình thông qua WhatsApp , Messenger , hoặc Telegram và kết nối ngay với trợ lý đa ngôn ngữ, 24/7 giúp họ làm thủ tục nhận phòng, đặt bữa tối và đặt tour du lịch địa phương, tất cả đều thông qua chatbot. Trợ lý hướng dẫn khách qua từng bước, xác nhận đặt phòng và cập nhật hệ thống nội bộ.

Và điều đáng chú ý là: 75% các cuộc trò chuyện đó không bao giờ cần đến sự can thiệp của con người.

Đó chính là những gì một chatbot dịch vụ khách hàng tuyệt vời nên làm.

2. Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa

Một trong những lý do tôi thường xuyên dùng Netflix là vì cảm giác như ứng dụng này biết tôi muốn xem gì.

Hóa ra, đó là AI, học hỏi từ những gì tôi đã làm trước đây để giúp tôi tìm ra thứ mà tôi thực sự muốn nhấn "phát".

Cách tiếp cận tương tự này cũng áp dụng trong dịch vụ khách hàng. AI có thể hướng dẫn người dùng đến đúng sản phẩm hoặc dịch vụ bằng cách học hỏi từ hành vi hoặc sở thích của họ trong cuộc trò chuyện. 

Thay vì buộc mọi người phải cuộn qua danh mục tùy chọn vô tận, AI hoạt động giống như một hướng dẫn viên hữu ích hơn bằng cách đặt một vài câu hỏi có mục tiêu, sau đó đề xuất một kế hoạch.

3. Phân tích tình cảm khách hàng

Hiểu được cảm nhận của khách hàng về một thương hiệu là chìa khóa để thúc đẩy doanh số và xây dựng lòng trung thành. 

Và tin tốt là! Có rất nhiều công cụ AI phân tích đánh giá của khách hàng và bài đăng trên mạng xã hội để xác định cảm nghĩ của họ.

Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên được xây dựng cho loại công việc này. Chúng sàng lọc qua văn bản phi cấu trúc như đánh giá của khách hàng, bản ghi trò chuyện và bài đăng trên mạng xã hội để rút ra thông tin chi tiết. Hãy nghĩ đến những thứ như tình cảm, khiếu nại thường xuyên hoặc phản hồi về sản phẩm. 

(Thực tế mà nói, không có nhân viên nào muốn dành hàng giờ để tìm hiểu những điều đó.)

Một số công cụ tôi sử dụng bao gồm Qualtrics Social Connect, công cụ này sẽ kéo các cuộc hội thoại từ các kênh như Instagram , WhatsApp và Facebook vào cùng một nơi. 

Và nếu bạn đã sẵn sàng tìm hiểu sâu hơn, một tác nhân AI được xây dựng bằng NLP có thể tự động xử lý các cuộc trò chuyện hỗ trợ theo thời gian thực và biến chúng thành những thông tin chi tiết có thể hành động được.

4. Phân tích dự đoán 

Bạn đã bao giờ thấy một dịch vụ nhắc nhở người dùng gia hạn ngay trước khi họ quên chưa? Hoặc một nền tảng đánh dấu hoạt động bất thường trước khi ai đó báo cáo sự cố chưa? Đó là phân tích dự đoán.

Bằng cách phân tích hành vi trong quá khứ — như các mẫu sử dụng và các bước tiếp theo phổ biến — AI có thể dự đoán những gì người dùng có thể cần và hành động trước khi họ yêu cầu. Nó có thể kích hoạt luồng hỗ trợ hoặc chủ động giải quyết vấn đề trước khi nó leo thang.

Đối với các tổ chức có sản phẩm vật lý, AI dự đoán giúp dự báo nhu cầu và giảm thiểu tình trạng "hết hàng" đáng sợ. 

Các nhóm có thể lập kế hoạch thông minh hơn bằng cách tính đến doanh số bán hàng trước đây, xu hướng theo mùa và các biến số bên ngoài khác.

5. Phiên âm và phân tích cuộc gọi

AI giọng nói đang định hình lại hoạt động hỗ trợ qua điện thoại bằng cách biến các cuộc trò chuyện thành dữ liệu mà các nhóm thực sự có thể sử dụng. 

Ví dụ, một khách hàng gọi điện để kiểm tra giao dịch mua hàng gần đây. 

Một nhân viên hỗ trợ AI sẽ trả lời, xác nhận danh tính, chia sẻ thông tin chi tiết về việc vận chuyển và nếu vấn đề cần được hỗ trợ thêm, sẽ chuyển cuộc gọi đến một nhân viên trực tiếp kèm theo tóm tắt nhanh về những nội dung đã thảo luận.

6. Tự động hóa các tác vụ hỗ trợ nội bộ khối lượng lớn

Trước thách thức hỗ trợ hàng triệu người dùng, Ruby Labs đã xây dựng các tác nhân AI để tự động hóa quy trình dịch vụ khách hàng nội bộ của họ. 

Các tác nhân này tự động quản lý việc hủy đăng ký, xử lý hoàn tiền, khắc phục sự cố kỹ thuật và thậm chí đánh giá lịch sử thanh toán để đánh dấu các hành vi gian lận tiềm ẩn. 

Bằng cách tích hợp với các công cụ bên ngoài như Stripe và cung cấp các luồng công việc được cá nhân hóa dựa trên hành vi của người dùng, các tác nhân hoạt động như những nhân viên kỹ thuật số thông minh.

Cuối cùng, Ruby Labs đã tự động hóa hơn 4 triệu phiên hỗ trợ mỗi tháng với tỷ lệ giải quyết là 98% . 

1. Đặt mục tiêu rõ ràng

Trước khi chọn bất kỳ công nghệ nào, hãy xác định rõ bạn đang muốn sửa chữa điều gì. Hãy hỏi:

• Những nhiệm vụ nào đang chiếm nhiều thời gian của nhóm?
• Những kết quả nào cần được cải thiện? 
• Sự mâu thuẫn trong quy trình hiện tại nằm ở đâu?

Bỏ qua các giả định. Trao đổi với nhóm hỗ trợ, trưởng nhóm vận hành và nhà phân tích. Tìm hiểu nhật ký trò chuyện, thẻ yêu cầu và phản hồi của người dùng để xác định điểm khó khăn thực sự.

Từ đó, kết hợp vấn đề với giải pháp AI phù hợp.

Nếu không có mục tiêu rõ ràng, bạn có nguy cơ xây dựng một công cụ đắt tiền mà không giải quyết được vấn đề gì. Hãy bắt đầu với điểm khó khăn và để điều đó hướng dẫn việc triển khai AI của bạn.

2. Chọn một nền tảng

Sau khi đã đặt ra mục tiêu, hãy tìm những công cụ hỗ trợ mục tiêu đó. 

Bắt đầu với những gì bạn đang sử dụng. Nhiều CRM, bộ phận trợ giúp và nền tảng hỗ trợ đã bao gồm các tính năng AI như gắn thẻ tự động, định tuyến phiếu hoặc phân tích tình cảm. 

Nếu những công cụ đó không đáp ứng được nhu cầu của bạn, hãy tìm hiểu các công cụ AI chuyên dụng nhưng hãy đảm bảo rằng chúng dễ dàng tích hợp với những công cụ mà nhóm của bạn đang sử dụng.

Nền tảng phù hợp phải phù hợp với quy trình làm việc của bạn chứ không phải tạo ra quy trình mới. 

Ưu tiên các công cụ dễ bảo trì và được xây dựng để xử lý các loại cuộc trò chuyện thực sự mà người dùng đang thực hiện.

Nền tảng AI tốt nhất là nền tảng có thể hoạt động với các hệ thống bạn có và mở rộng khi bạn phát triển.

3. Chuẩn bị dữ liệu của bạn

AI chỉ thông minh bằng dữ liệu bạn cung cấp cho nó.

Trước khi bắt đầu, hãy kiểm tra những gì bạn có: bản ghi cuộc trò chuyện, nhật ký phiếu yêu cầu, nội dung cơ sở kiến thức, hồ sơ CRM. 

Dọn dẹp các mục trùng lặp, sửa các mục không nhất quán và đảm bảo mọi thứ được dán nhãn theo cách mà AI có thể hiểu được.

Đây chính là yếu tố giúp AI của bạn thực sự học hỏi và cải thiện theo thời gian.

4. Xây dựng một giải pháp

Sau khi đã xác định mục tiêu và chuẩn bị dữ liệu, bước tiếp theo là thực hiện. 

Trong hầu hết các trường hợp, các công ty thường a) hợp tác với nhà cung cấp, b) làm việc với các nhà phát triển nội bộ hoặc c) sử dụng nền tảng mã thấp để triển khai AI mà không cần khối lượng công việc phát triển nặng nề. 

Cho dù bạn đang triển khai chatbot AI, tác nhân AI hay mô hình dự đoán, quá trình thiết lập phải phản ánh được mức độ phức tạp của trường hợp sử dụng và trình độ kỹ thuật của nhóm bạn.

Đối với chatbot và tác nhân ảo, giai đoạn này bao gồm:

• Xác định luồng chào mừng và các mục đích chính (trạng thái đơn hàng, trả lại, hủy, Câu hỏi thường gặp)
• Thiết lập các quy tắc chuyển giao để hỗ trợ các tác nhân
• Xử lý thử lại và dự phòng cho các trường hợp ngoại lệ
• Kết nối với API để có dữ liệu trực tiếp (ví dụ: cập nhật vận chuyển, tra cứu CRM, tính khả dụng của lịch)
• Lưu trữ ngữ cảnh như số đơn hàng, sở thích hoặc lịch sử trò chuyện

Và đừng quên tích hợp. 

AI trong dịch vụ khách hàng hoạt động tốt nhất khi nó giao tiếp với phần còn lại của stack của bạn : Zendesk để được hỗ trợ, Stripe để thanh toán, Shopify để đặt hàng hoặc hệ thống nội bộ của bạn thông qua API tùy chỉnh.

Các đồng nghiệp tài năng của tôi đã tạo ra một hướng dẫn miễn phí về cách kết nối chatbot với Zendesk :

5. Kiểm tra và nhắc lại

Trước khi đưa AI vào hoạt động, hãy tiến hành thử nghiệm có kiểm soát. 

Chạy mô phỏng bằng các tình huống thực tế và thử nghiệm các trường hợp ngoại lệ để xem hiệu suất hoạt động. 

Tìm kiếm các điểm gây khó chịu như ý định bị hiểu lầm và luồng không có lối thoát. Thực hiện điều chỉnh trước khi ra mắt. 

Sử dụng giai đoạn này để thu thập phản hồi nhanh và tinh chỉnh logic. Chỉ khi nó hoạt động ổn định trong môi trường thử nghiệm thì bạn mới nên chuyển sang triển khai đầy đủ.

6. Triển khai và giám sát

Khi giải pháp của bạn được triển khai, bạn sẽ nhanh chóng biết được giải pháp nào hiệu quả và giải pháp nào không. 

Dữ liệu sử dụng là vòng phản hồi có giá trị nhất của bạn. Bạn sẽ bắt đầu thấy hệ thống xử lý sự thay đổi trong thế giới thực như thế nào, thành công ở đâu và cần tinh chỉnh ở đâu.

Một số số liệu cần theo dõi sau khi ra mắt bao gồm:

• Hành động hoặc ý định được kích hoạt nhiều nhất
• Điểm lỗi (ví dụ: logic dự phòng, dự đoán có độ tin cậy thấp)
• Thời gian giải quyết hoặc hoàn thành nhiệm vụ
• Độ chính xác so với chuẩn mực của con người
• Tỷ lệ tăng hoặc chuyển giao

Nếu bạn đang sử dụng chatbot, bạn nên tìm hiểu kỹ về phân tích chatbot của mình. Chúng sẽ cho bạn biết nhiều thông tin về những gì đang hiệu quả và những gì đang đi chệch hướng.

Mẹo chuyên nghiệp : Giữ Nhật ký cải tiến AI, một tài liệu chạy đơn giản nơi bạn theo dõi các vấn đề và bài học liên quan đến hệ thống AI của mình. Xem lại thường xuyên (tôi khuyên bạn nên xem lại hai tuần một lần) để theo dõi các thay đổi và ghi lại các mẫu mới. 

Và cuối cùng, cho dù bạn tập trung vào việc cải thiện CX bằng AI hay tự động hóa các tác vụ nội bộ như xử lý phiếu AI , thì việc theo dõi tác động đến doanh nghiệp vẫn rất quan trọng. 

Bắt đầu bằng cách tính ROI. Sau đây là cách đo lường ROI cho chatbot dịch vụ khách hàng .

Mục tiêu ở đây là phải chủ động: AI không thể tự cải thiện nếu không có phản hồi liên tục.

Thông thường phải mất bao lâu để triển khai giải pháp dịch vụ khách hàng AI từ đầu đến cuối?

Việc triển khai một giải pháp dịch vụ khách hàng AI có thể mất từ vài tuần đến vài tháng, tùy thuộc vào độ phức tạp của giải pháp. Một chatbot trả lời câu hỏi thường gặp cơ bản có thể hoạt động trong vòng một ngày, trong khi một trợ lý AI tích hợp đầy đủ có thể mất 2-3 tháng. Việc triển khai cho các doanh nghiệp lớn với hệ thống tùy chỉnh và các yêu cầu tuân thủ có thể mất đến 6 tháng.

Các công cụ dịch vụ khách hàng AI có hoạt động tốt như nhau trên các ngôn ngữ và nền văn hóa khác nhau không?

Các công cụ dịch vụ khách hàng AI thay đổi về hiệu quả trên nhiều ngôn ngữ vì LLMs được đào tạo chuyên sâu hơn bằng các ngôn ngữ như tiếng Anh, khiến độ chính xác của chúng kém hơn ở những ngôn ngữ có ít dữ liệu đào tạo hơn. Sắc thái văn hóa và tiếng lóng cũng có thể gây ra hiểu lầm, vì vậy các doanh nghiệp hỗ trợ các thị trường đa dạng thường cần đầu tư vào đào tạo và kiểm tra đa ngôn ngữ ở từng vùng ngôn ngữ để đảm bảo chất lượng.

Liệu AI có thể xử lý hiệu quả các tương tác nhạy cảm hoặc mang tính cảm xúc cao với khách hàng không?

AI có thể xử lý nhiều tương tác cảm xúc hoặc nhạy cảm nhờ phân tích cảm xúc, giúp phát hiện sự đau khổ hoặc cảm xúc tiêu cực. Nó thường hiệu quả trong các vấn đề như lỗi dịch vụ, nơi logic leo thang giúp duy trì phản hồi chuyên nghiệp. Tuy nhiên, AI vẫn gặp khó khăn với các cuộc trò chuyện mang tính cá nhân sâu sắc, liên quan đến cảm xúc mãnh liệt vì thiếu sự đồng cảm thực sự. Trong những trường hợp này, tác nhân con người vẫn đóng vai trò thiết yếu.

Làm thế nào để tôi đào tạo AI phản ánh giọng điệu và tông điệu cụ thể của thương hiệu trong các cuộc trò chuyện với khách hàng?

Để AI phù hợp với giọng điệu và ngữ điệu của thương hiệu, bạn cần huấn luyện nó trên dữ liệu cụ thể của thương hiệu. Các công ty thường cung cấp hướng dẫn về phong cách hoặc bản ghi cuộc trò chuyện hiện có để AI học cách giao tiếp theo phong cách của thương hiệu. Nhiều nền tảng AI hỗ trợ cài đặt giọng điệu có thể tùy chỉnh để điều chỉnh cách AI phản hồi. Việc đánh giá liên tục các tương tác thực tế cũng giúp tinh chỉnh hệ thống, đảm bảo nó luôn nhất quán với cá tính thương hiệu của bạn theo thời gian.

Hệ thống dịch vụ khách hàng AI cần bảo trì như thế nào sau khi ra mắt?

Hệ thống dịch vụ khách hàng AI cần được bảo trì liên tục sau khi ra mắt, bao gồm cập nhật dữ liệu đào tạo để phản ánh các sản phẩm hoặc chính sách mới, theo dõi nhật ký hội thoại để phát hiện lỗi hoặc thiếu sót, và đào tạo lại mô hình nếu độ chính xác giảm. Doanh nghiệp cũng cần theo dõi các chỉ số hiệu suất như tỷ lệ giải quyết và mức độ hài lòng của khách hàng, đồng thời liên tục tinh chỉnh luồng hội thoại để thích ứng với những thay đổi trong kỳ vọng của khách hàng.