AI có thể cải thiện trải nghiệm cho khách hàng của bạn như thế nào? - Phần 1

62% lãnh đạo doanh nghiệp trong ngành đã đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ nhân viên của mình. Trong số đó, 71% nhận thấy tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) tích cực, và 72% cho biết, năng suất của nhân viên đã tăng lên. Nhưng liệu AI có tác dụng như thế nào đối với trải nghiệm của các khách hàng? Hãy cùng Stradex tìm hiểu về cách thức thúc đẩy trải nghiệm khách hàng bằng công nghệ AI, và những lý do bạn nên làm như vậy.

AI tác động đến trải nghiệm khách hàng như thế nào?

AI đã và đang tạo ra những thay đổi lớn trong cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Thông qua việc sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, AI giúp tối ưu hóa các quy trình hỗ trợ, tiếp thị và bán hàng. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích, AI cũng mang đến những thách thức cần được cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng.

Cải thiện dịch vụ khách hàng với AI

Một trong những lợi thế lớn nhất của AI là khả năng cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7. Báo cáo The State of AI đã chỉ ra rằng, nhiều chuyên gia dịch vụ khách hàng coi đây là một trong những điểm mạnh đáng kể nhất của AI. Các công cụ như chatbot và hệ thống tự động hóa đã giúp tạo điều kiện thuận lợi cho việc hỗ trợ khách hàng không ngừng nghỉ.

Ví dụ, các công ty như Amazon và Netflix sử dụng chatbot để xử lý các yêu cầu của khách hàng vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày, giúp giải quyết các vấn đề nhanh chóng mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. Điều này rút ngắn thời gian chờ đợi của khách hàng và tăng khả năng nhận được phản hồi phù hợp. Theo khảo sát, 64% đại diện dịch vụ khách hàng cho biết AI giúp họ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tạo ra một môi trường tương tác tốt hơn

Tác động: Nhờ có AI, thời gian chờ đợi hỗ trợ được rút ngắn và khách hàng nhận được những phản hồi chính xác, kịp thời hơn. Điều này giảm thiểu cảm giác khó chịu và làm cho trải nghiệm tổng thể trở nên dễ chịu hơn. Ví dụ, Spotify sử dụng AI để theo dõi sở thích nghe nhạc của người dùng và cung cấp gợi ý âm nhạc cá nhân hóa ngay lập tức, tăng sự hài lòng của khách hàng.

Hạn chế: Tuy nhiên, AI cũng mang lại rủi ro trong việc đánh mất những khách hàng cao cấp. Theo bà Cath Brands, giám đốc tiếp thị tại Flintfox, việc sử dụng AI có thể khiến khách hàng cao cấp cảm thấy thiếu sự chăm sóc tận tâm từ con người. Điều này đặc biệt đúng trong các ngành dịch vụ cao cấp, nơi khách hàng thường mong đợi sự hỗ trợ cá nhân hóa.

Nhìn chung, điều này làm giảm bớt sự khó chịu, và do đó, hạn chế những tranh cãi liên quan đến vấn đề hỗ trợ. Nhờ đó, trải nghiệm của khách hàng cũng trở nên dễ chịu hơn. 

>>> Tìm hiểu thêm: Ứng dụng AI trong phân tích dự báo thị trường 

AI trong tiếp thị và bán hàng

Với sự gia tăng của các giao dịch mua bán trực tuyến, khách hàng ngày càng có xu hướng tự nghiên cứu sản phẩm hoặc dịch vụ trước khi đưa ra quyết định mua hàng. Đây là cơ hội để các doanh nghiệp tận dụng AI để cung cấp trải nghiệm tiếp thị và bán hàng cá nhân hóa, nhắm đúng đối tượng mục tiêu. 89% chuyên gia tiếp thị tin rằng AI đã cải thiện chất lượng nội dung của họ, giúp điều chỉnh nội dung theo nhu cầu cụ thể của từng khách hàng.

Ví dụ, Sephora đã sử dụng AI để phát triển công cụ "Virtual Artist" – cho phép khách hàng thử nghiệm các sản phẩm trang điểm trực tuyến thông qua công nghệ thực tế ảo, tạo ra trải nghiệm tương tác thương hiệu và cá nhân hóa hơn.

Tác động: Việc sử dụng AI không chỉ giúp cải thiện chất lượng nội dung mà còn tăng cường khả năng tương tác với khách hàng, giúp các doanh nghiệp tiếp cận khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn. Điều này đã giúp các công ty như Salesforce tăng cường mối quan hệ với khách hàng thông qua việc cá nhân hóa các thông điệp tiếp cận.

Hạn chế: Tuy nhiên, một thách thức của việc sử dụng AI trong tiếp thị là khó có thể tìm được các ví dụ thực tế có liên quan. Như Will Rice, giám đốc SEO & Tiếp thị tại MeasureMents, đã chỉ ra, AI thường chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết mà thiếu các ví dụ cụ thể. Điều này làm giảm khả năng thuyết phục và tạo dựng lòng tin với khách hàng, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu tính sáng tạo và đổi mới.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Việc cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm là yếu tố quan trọng giúp tăng cường doanh số và sự gắn kết của khách hàng. 56% người tiêu dùng cho biết họ có xu hướng quay lại mua hàng sau khi trải qua một trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa. AI cho phép các doanh nghiệp theo dõi hành vi người dùng, từ đó cung cấp các đề xuất và trải nghiệm mua sắm phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân.

Chẳng hạn, Spotify sử dụng thuật toán AI để phân tích thói quen nghe nhạc của người dùng, sau đó đưa ra các gợi ý bài hát hoặc danh sách phát phù hợp, giúp cải thiện trải nghiệm cá nhân hóa.

Tác động: Các công cụ AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu theo thời gian thực để cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa ngay tức thì. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm của khách hàng mà còn giúp các thương hiệu nhỏ hơn cạnh tranh hiệu quả với các đối thủ lớn trong ngành.

Hạn chế: Tuy nhiên, AI vẫn thiếu tính sáng tạo khi xử lý những tình huống phức tạp đòi hỏi khả năng giải quyết vấn đề một cách tự phát và sáng tạo. Điều này có thể làm giảm hiệu quả trong việc xử lý các vấn đề cá nhân hóa đặc biệt. 

Tobias Liebsch, nhà đồng sáng lập tại Fintalent.io cho biết: “Một nhược điểm chính của việc sử dụng AI trong dịch vụ khách hàng là nó không có khả năng sáng tạo”.

“Các hệ thống AI hoạt động dựa trên các quy tắc và thuật toán được xác định trước, thiếu tính linh hoạt để suy nghĩ sáng tạo.”

Ông Tobias cảnh báo, mặc dù AI có khả năng vượt trội trong việc tuân theo các nguyên tắc đã đặt ra, nhưng nó có thể “gặp khó khăn trong việc xử lý các tình huống phức tạp hoặc nhiều sắc thái đòi hỏi khả năng giải quyết vấn đề một cách sáng tạo và tự phát”.

Vì các vấn đề của khách hàng thường là độc nhất và đòi hỏi tư duy đổi mới nên AI có thể thiếu tính sáng tạo để đưa ra các giải pháp được cá nhân hóa.

Có ba cách chính mà AI có thể giúp thương hiệu của bạn tạo ra trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn:

• Phân khúc khách hàng nâng cao: Các thuật toán được hỗ trợ bởi AI phân tích dữ liệu khách hàng và tìm các phân khúc riêng biệt dựa trên hành vi, sở thích và lịch sử mua hàng.

• Cá nhân hóa thời gian thực: Các hệ thống do AI điều khiển xử lý dữ liệu theo thời gian thực như hành vi duyệt web, các giao dịch mua trước đó, và vị trí để cung cấp khả năng cá nhân hóa ngay lập tức. 

• Dự đoán thông tin chi tiết về khách hàng: Phân tích AI dự báo hành vi của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng hiện tại, cho phép các thương hiệu dự đoán nhu cầu và sở thích. 

Phân tích dữ liệu

Các công cụ AI có thể thu thập, phân tích và phát hiện những xu hướng từ một khối lượng lớn dữ liệu. Việc truy cập được vào những thông tin chi tiết về dữ liệu này có nghĩa là bạn có thể phát hiện (và ăn mừng!) những thành công của mình.

Điều đó cũng có nghĩa là bạn có thể nhanh chóng xác định các lĩnh vực cần cải thiện — bao gồm cả cách thức mang lại trải nghiệm tổng thể tốt hơn cho khách hàng.

Báo cáo The State of AI Report cho thấy AI/tự động hóa đã giúp các chuyên gia phân tích dữ liệu giữa các bộ phận/công việc khác nhau.

Ví dụ: thu thập và phân tích phản hồi của khách hàng là cách sử dụng AI phổ biến thứ hai đối với các chuyên gia dịch vụ khách hàng. Trong khi đó, phân tích/báo cáo dữ liệu là trường hợp sử dụng AI phổ biến của các chuyên gia bán hàng.

Tác động: Những xu hướng được phát hiện dựa trên phản hồi của khách hàng và dữ liệu bán hàng có thể cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về cách thức cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Chẳng hạn như đề nghị khách hàng đưa ra những đề xuất để cải thiện trải nghiệm mua hàng trong các cuộc khảo sát.

Hoặc tìm ra những lý do phổ biến khiến khách hàng hủy sử dụng dịch vụ, để bạn có thể cải thiện dịch vụ của mình và giảm tỷ lệ khách hàng rời đi.

Hạn chế tiềm ẩn: Ít tương tác với khách hàng hơn

Ông Justin Silverman - nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành công ty Merchynt cho biết, hãng sử dụng AI cho “mọi bước đi trong quá trình tiếp xúc với khách hàng.”

Ông Silverman cho biết thêm, AI đã cải thiện sự hài lòng của khách hàng thông qua “kế hoạch chiến lược được cá nhân hóa gần như ngay lập tức dựa trên thông tin chúng tôi thu thập trong quá trình đăng ký của khách hàng.” Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo, sự đánh đổi cho lợi ích này, là việc sẽ có ít sự tương tác mang tính chất con người với khách hàng hơn. 

Do đó, Merchynt đang “bỏ lỡ những cơ hội quý giá để thu thập phản hồi về cách chúng tôi có thể tiếp tục cải thiện dịch vụ của mình.

Kết luận

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích rõ rệt trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng, nhưng các doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng về những hạn chế tiềm ẩn. Điều quan trọng là không chỉ dựa hoàn toàn vào AI mà cần kết hợp nó với các yếu tố con người để mang lại sự hài lòng tối đa cho khách hàng. Hy vọng thông qua bài viết trên của Stradex, bạn đọc đã nắm được cách thức thúc đẩy trải nghiệm khách hàng bằng công nghệ AI. Theo dõi Stradex Blog để cập nhật những thông tin, kiến thức hữu ích nhất.