Trung tâm liên lạc AI | Các trường hợp sử dụng và cách bắt đầu

1. Tiếp nhận yêu cầu của khách hàng

Các tác nhân AI của trung tâm liên lạc bắt đầu bằng cách xử lý các yêu cầu của khách hàng đến từ nhiều kênh, chẳng hạn như cuộc gọi điện thoại, trò chuyện trực tiếp, email hoặc ứng dụng nhắn tin. Trợ lý giọng nói AI và chatbot diễn giải ý định của khách hàng bằng cách sử dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) để nhận ra các chi tiết chính như tính cấp bách và các yêu cầu cụ thể.

Ví dụ, nếu khách hàng hỏi "Đơn hàng của tôi đâu?", tác nhân AI sẽ xác định đó là yêu cầu theo dõi, truy xuất thông tin chi tiết về đơn hàng có liên quan từ hệ thống và phản hồi ngay lập tức.

2. Hiểu bối cảnh

Trung tâm liên lạc AI xem xét ngữ cảnh để cung cấp phản hồi chính xác hơn. Nó phân tích các tương tác trước đó và lịch sử mua hàng để cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa thay vì trả lời chung chung.

Khách hàng yêu cầu hoàn tiền sẽ nhận được thông tin cập nhật có liên quan dựa trên các đơn hàng trước đây của họ, tránh việc trao đổi qua lại không cần thiết. 

3. Thu thập và xử lý thông tin

Khi ý định và bối cảnh được nhận dạng, AI sẽ kết nối với các hệ thống phụ trợ như CRM và cơ sở kiến thức để tìm ra thông tin chi tiết chính xác.

Nếu khách hàng yêu cầu sửa đổi đơn hàng, AI sẽ định vị hồ sơ tài khoản và nếu đủ điều kiện, sẽ bắt đầu quy trình. Khi khắc phục sự cố, AI sẽ xác định các hướng dẫn có liên quan hoặc đề xuất các bước tiếp theo phù hợp dựa trên sự cố được mô tả. 

Trong những trường hợp phức tạp hơn, AI có thể thu thập thêm thông tin chi tiết trước khi chuyển yêu cầu đến nhân viên.

4. Tạo phản hồi

AI tạo ra phản hồi dựa trên dữ liệu thu thập được. Nó đảm bảo các phản hồi:

• Nhận thức theo ngữ cảnh: AI xem xét lịch sử khách hàng dựa trên các tương tác trước đây và yêu cầu cụ thể để cá nhân hóa phản hồi.
• Có thể thực hiện được: Nếu quy trình yêu cầu khách hàng nhập dữ liệu, chẳng hạn như xác nhận thay đổi đơn hàng, AI sẽ cung cấp hướng dẫn rõ ràng, từng bước.
• Thích ứng: Phản hồi được điều chỉnh linh hoạt dựa trên các điều kiện thời gian thực như tình trạng hàng tồn kho hoặc cập nhật chính sách.

Ví dụ, nếu khách hàng hỏi về trạng thái đơn hàng, AI sẽ không chỉ cung cấp số theo dõi. Nó sẽ giải thích thời gian giao hàng dự kiến và đề xuất các tùy chọn như định tuyến lại hoặc giao hàng nhanh.

5. Nâng cấp lên một tác nhân con người

Khi AI dành cho trung tâm liên lạc không thể giải quyết hoàn toàn vấn đề, nó sẽ chuyển khách hàng cho nhân viên, trong khi:

• Chuyển lịch sử trò chuyện để khách hàng không phải nhắc lại.
• Cung cấp bối cảnh, tóm tắt các chi tiết chính như ý định và các giải pháp đã thử.

Trong trường hợp cần hỗ trợ chuyên môn, AI sẽ định tuyến yêu cầu dựa trên chuyên môn hoặc tính cấp bách. Một vấn đề về thanh toán có thể được chuyển đến chuyên gia tài chính, trong khi một vấn đề kỹ thuật sẽ được chuyển đến bộ phận hỗ trợ CNTT. 

6. Theo dõi hiệu suất 

Sau khi xử lý các tương tác, AI của trung tâm liên lạc sẽ phân tích hiệu suất của nó để tối ưu hóa các phản hồi trong tương lai và tăng hiệu quả.

• Theo dõi tỷ lệ ngăn chặn .
• Phân tích tâm lý khách hàng.
• Phát hiện những điểm đau phổ biến.

7. Liên tục học hỏi và cải thiện

AI của trung tâm liên lạc sẽ cải thiện độ chính xác và hiệu quả theo thời gian bằng cách phân tích các tương tác và thực hiện điều chỉnh dựa trên cách sử dụng thực tế.

• Cập nhật phản hồi: AI tinh chỉnh phản hồi dựa trên tương tác của khách hàng, giúp phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
• Mở rộng kiến thức: Kết hợp thông tin mới, chẳng hạn như thay đổi chính sách hoặc cập nhật sản phẩm, để luôn cập nhật.
• Cải thiện hiệu quả: AI thích ứng với các vấn đề thường gặp bằng cách tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm các sự cố không cần thiết.

Định tuyến cuộc gọi nâng cao để hỗ trợ hiệu quả

Sử dụng thuật toán, AI có thể hướng dẫn khách hàng đến đúng nhân viên hoặc dịch vụ tự động dựa trên thông tin chi tiết của người gọi và nhu cầu dịch vụ. Thay vì dựa vào các lựa chọn menu cơ bản, AI phân tích nhiều yếu tố để xác định phương án hành động tốt nhất.

• Lịch sử và ý định của khách hàng: AI xem xét các tương tác trước đây để xác định xem khách hàng có phiếu hỗ trợ mở hay vấn đề đang diễn ra hay không, đảm bảo tính liên tục trong dịch vụ.
• Loại vấn đề và mức độ phức tạp: Các yêu cầu đơn giản, chẳng hạn như đặt lại mật khẩu hoặc theo dõi đơn hàng, có thể được xử lý bởi hệ thống tự động, trong khi các yêu cầu phức tạp hơn sẽ được chuyển đến các nhân viên chuyên trách.
• Phân tích tính cấp bách và cảm xúc: AI phát hiện sự bực bội hoặc cấp bách trong giọng nói hoặc tin nhắn của khách hàng, ưu tiên các trường hợp cần được xử lý ngay lập tức.

Phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) AI

Hệ thống IVR AI cải thiện cách xử lý cuộc gọi truyền thống bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để diễn giải và phản hồi các yêu cầu bằng giọng nói. 

Thay vì buộc khách hàng phải điều hướng qua các nút bấm cứng nhắc, AI IVR cho phép họ nói chuyện một cách tự nhiên, cải thiện cả hiệu quả và trải nghiệm của người dùng.

Các doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống IVR cho phép người gọi yêu cầu thông tin thông qua giọng nói hoặc đầu vào bàn phím. Theo truyền thống, các hệ thống này dựa vào tín hiệu đa tần số hai tông màu (DTMF) để kích hoạt các tin nhắn được ghi âm trước hoặc phản hồi văn bản thành giọng nói. Với AI và NLP, IVR đã phát triển để hỗ trợ các tương tác tự nhiên hơn

Triển khai tác nhân AI?

Đọc Bản thiết kế của chúng tôi để triển khai tác nhân AI

Đọc ngay

Truy cập luôn miễn phí

Chatbots để thu hút khách hàng

Giảm bớt căng thẳng cho tổng đài bắt đầu bằng các chatbot của tổng đài liên lạc AI xử lý các yêu cầu thường xuyên của khách hàng một cách hiệu quả. Các tác nhân ảo này cho phép khách hàng nhận được câu trả lời nhanh chóng cho các câu hỏi phổ biến mà không cần phải chờ đợi.

Bằng cách tích hợp với các hệ thống phụ trợ, chatbot AI dành cho trung tâm liên lạc có thể cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về đơn hàng và thậm chí hỗ trợ quản lý tài khoản. 

Tiếp cận khách hàng chủ động

Hệ thống AI thông báo cho khách hàng về các cuộc hẹn sắp tới hoặc thời hạn thanh toán. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để gửi các chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa dựa trên sở thích của khách hàng, cải thiện sự tương tác đồng thời giảm thiểu các cơ hội bị bỏ lỡ.

Phân tích tình cảm khách hàng

Để hiểu được cảm xúc của khách hàng, các công cụ AI sẽ phân tích các tương tác khi chúng diễn ra. 

Nếu phát hiện ra sự thất vọng, hệ thống có thể ưu tiên trường hợp để leo thang. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng xu hướng tình cảm để cải thiện đào tạo nhân viên và tinh chỉnh các chiến lược dịch vụ khách hàng. 

Bằng cách liên tục theo dõi phản hồi trên nhiều kênh, AI giúp xác định các vấn đề thường gặp trước khi chúng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.

Trợ lý hỗ trợ thời gian thực

Trung tâm liên lạc AI lắng nghe các tương tác trực tiếp của khách hàng, trích xuất thông tin có liên quan từ cơ sở kiến thức và các tương tác trước đây khi cần. Nó cải thiện hiệu quả của đại lý bằng cách:

• Truy xuất các tài nguyên hữu ích, chẳng hạn như Câu hỏi thường gặp hoặc hướng dẫn khắc phục sự cố, dựa trên vấn đề của khách hàng.
• Nhận biết các tương tác trước đây để đề xuất các giải pháp phù hợp với lịch sử của khách hàng.
• Xác định sự thất vọng hoặc tính cấp bách, cho phép các tác nhân ưu tiên các cuộc trò chuyện quan trọng.
• Tự động ghi chép và tóm tắt cuộc gọi, giảm nhu cầu ghi chép thủ công.

Hỗ trợ đa ngôn ngữ

Công cụ dịch thuật AI xóa bỏ rào cản ngôn ngữ, cho phép doanh nghiệp hỗ trợ khách hàng bằng nhiều ngôn ngữ. Cho dù thông qua trò chuyện hay giọng nói, AI đảm bảo giao tiếp trôi chảy mà không cần nhóm hỗ trợ đa ngôn ngữ lớn.

Phát hiện gian lận và kiểm tra an ninh

AI phân tích các mẫu giọng nói và các nỗ lực xác thực để xác định hoạt động đáng ngờ. Nếu có điều gì đó có vẻ bất thường, hệ thống có thể yêu cầu xác minh bổ sung hoặc chuyển trường hợp này đến chuyên gia bảo mật.

1. Xác định phạm vi của bạn

Bước đầu tiên để tạo một tác nhân AI cho trung tâm liên lạc rất đơn giản – nó sẽ làm gì? Bắt đầu bằng cách phác thảo rõ ràng mục đích của tác nhân của bạn.

Quyết định xem nó sẽ tập trung vào:

• Yêu cầu của khách hàng
• Hỗ trợ đại lý
• Định tuyến cuộc gọi
• Sự tham gia chủ động
• Một sự kết hợp của các dịch vụ này

Việc xác định rõ phạm vi sẽ đảm bảo tác nhân AI được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu kinh doanh cụ thể và cải thiện hỗ trợ khách hàng nói chung.

2. Chọn một nền tảng

Chọn nền tảng AI hỗ trợ NLP và tự động hóa, đồng thời đảm bảo tích hợp và truy xuất dữ liệu theo thời gian thực.

Không thiếu các nền tảng tác nhân AI để lựa chọn. Nếu bạn đang tìm kiếm nguồn cảm hứng, danh sách tuyển chọn các nền tảng AI hàng đầu của chúng tôi là nơi tuyệt vời để bắt đầu.

Khi đánh giá nền tảng cho AI của trung tâm liên lạc, hãy cân nhắc các yếu tố như:

• Khả năng tương thích với hệ thống CRM và vé của bạn
• Hỗ trợ cho cả tương tác bằng văn bản và giọng nói
• Tùy chọn tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn
• Khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng

Đối với AI của trung tâm liên lạc, các nền tảng như Botpress cung cấp các công cụ tiên tiến, bao gồm Autonomous Nodes , cho phép các tác nhân LLM xác định thời điểm tuân theo quy trình làm việc có cấu trúc hoặc tạo phản hồi một cách năng động. Các nhà phát triển có thể hướng dẫn AI bằng các lời nhắc bằng ngôn ngữ đơn giản, giúp dễ dàng tạo ra các tác nhân ảo thích ứng, nhận biết ngữ cảnh xử lý các tương tác của khách hàng theo thời gian thực

3. Tích hợp các công cụ và cơ sở kiến thức

Sau khi chọn nền tảng, bước quan trọng tiếp theo là tích hợp mọi công cụ, nền tảng hoặc hệ thống có liên quan đến quy trình làm việc AI của bạn.

Nền tảng mã thấp sẽ cung cấp tích hợp được xây dựng sẵn. Nền tảng chatbot linh hoạt sẽ cung cấp tích hợp tùy chỉnh – nhà phát triển có thể tích hợp bất kỳ hệ thống hoặc nền tảng nội bộ nào bạn sử dụng mà bạn muốn chatbot có thể hoạt động.

Bạn cũng sẽ muốn tạo Cơ sở kiến thức để chatbot có thể khai thác – các nguồn như chính sách và quy trình chính thức, danh sách chờ được cập nhật hoặc các yêu cầu pháp lý.

4. Kiểm tra và tinh chỉnh

Ngay cả sau khi triển khai tác nhân AI của trung tâm liên lạc, vẫn luôn có cơ hội để tinh chỉnh. Các tương tác trong thế giới thực sẽ tiết lộ cách AI có thể cải thiện, từ độ chính xác của phản hồi đến việc xử lý các vấn đề phức tạp của khách hàng hiệu quả hơn.

Đảm bảo rằng kế hoạch của bạn có khả năng nhắc lại về tác nhân AI của bạn – đây là cách tốt nhất để tối đa hóa ROI.

5. Triển khai 

Khi tác nhân AI của trung tâm liên lạc của bạn đã sẵn sàng, đã đến lúc triển khai và tích hợp nó vào hoạt động dịch vụ khách hàng của bạn. Có nhiều cách để làm cho nó dễ tiếp cận:

• Triển khai nó vào hệ thống IVR của bạn để hỗ trợ các cuộc gọi đến.
• Triển khai nó như một tiện ích trò chuyện trực tiếp trên trang web của bạn.
• Tích hợp nó với các nền tảng dịch vụ khách hàng như Zendesk hoặc Salesforce.
• Kết nối nó với các kênh nhắn tin như WhatsApp , Facebook Messenger hoặc Slack để tương tác liền mạch với khách hàng.

Để đảm bảo tác động tối đa, hãy truyền đạt tính khả dụng của nó cho khách hàng và nhóm hỗ trợ. Việc tích hợp và nhận thức đúng cách sẽ giúp người dùng tương tác với tác nhân AI một cách hiệu quả, tối đa hóa giá trị của nó trong việc hợp lý hóa hoạt động của trung tâm liên lạc.

6. Giám sát

Một nền tảng tác nhân AI chất lượng sẽ cung cấp phân tích liên tục để theo dõi hiệu suất và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Việc theo dõi các số liệu chính đảm bảo rằng AI tiếp tục nâng cao hỗ trợ khách hàng thay vì tạo ra các điểm kém hiệu quả mới.

• Phân tích thời gian thực giúp đo lường độ chính xác của phản hồi và tỷ lệ ngăn chặn. Nếu tác nhân AI của trung tâm liên lạc thường xuyên tăng cấp các trường hợp cần xử lý, có thể điều chỉnh để cải thiện phản hồi của tác nhân.
• Nhật ký hội thoại cung cấp thông tin chi tiết về các vấn đề thường gặp, cho phép doanh nghiệp tinh chỉnh quy trình làm việc và tăng cường tương tác với khách hàng. Nếu một số chủ đề nhất định gây thất vọng, việc cập nhật dữ liệu đào tạo hoặc tinh chỉnh tự động hóa có thể giúp ích.

Nếu có sẵn phân tích chatbot , doanh nghiệp có thể theo dõi các mô hình tương tác và xác định những lĩnh vực mà AI cần tối ưu hóa thêm.