6 tiêu chí đánh giá trải nghiệm khách hàng
Trong "Báo cáo trải nghiệm khách hàng xuất sắc 2023", hãng kiểm toán và tư vấn pháp lý, tư vấn vận hành KPMG đã đưa ra 6 tiêu chí để đánh giá trải nghiệm khách hàng. Đây là 6 tiêu chí đã được đúc kết qua nhiều năm, khẳng định được là yếu tố nền móng trong việc xây dựng trải nghiệm khách hàng xuất sắc.
6 tiêu chí bao gồm: Cá nhân hóa (các sản phẩm, dịch vụ được điều chỉnh để mang tính cá nhân hóa, phù hợp với từng đối tượng cá nhân); Sự đồng cảm (thấu hiểu khách hàng để gắn chặt mối quan hệ giữa doanh nghiệp và khách hàng); Kỳ vọng (sự đáp ứng và vượt kỳ vọng của khách hàng); Giải pháp (cải thiện các trải nghiệm tiêu cực); Thời gian và công sức (giảm thiểu nỗ lực của khách hàng và xây dựng quy trình thuận lợi); Chính trực (thiết lập lòng tin từ khách hàng).
Theo KPMG, ngày nay chuyển đổi số và ESG (vấn đề môi trường, xã hội và quản trị doanh nghiệp) là những chủ đề ưu tiên hàng đầu trên thế giới. Trong bối cảnh này, các doanh nghiệp rất cần sự hỗ trợ của AI, đặc biệt là AI tạo sinh, có tiềm năng to lớn để tăng cường hiệu suất và hiệu quả làm việc của nhân viên. Các doanh nghiệp có tầm nhìn tiến bộ đã nghĩ đến việc tích hợp AI vào chiến lược và hoạt động thường ngày của họ để đạt được lợi thế người đi đầu.
Tuy nhiên, doanh nghiệp cần cẩn trọng khi áp dụng AI, bởi theo khảo sát của KPMG, có tới 38% số khách hàng được khảo sát không sẵn sàng chia sẻ thông tin cho ứng dụng AI khuyến nghị. Chỉ có 32% tỏ ra sẵn sàng và 30% còn lại vẫn đang phân vân. Đối với các ứng dụng AI tư vấn sức khỏe, cũng có tới 26% người được hỏi nói rằng không muốn chia sẻ thông tin.
Rõ ràng, các doanh nghiệp cần có chiến lược áp dụng AI thích hợp để tối đa hiệu quả kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
1. Chính trực
Theo KPMG, một trong những mối quan tâm lớn tới AI là quyền riêng tư dữ liệu. Khách hàng sẽ do dự trong việc chia sẻ thông tin cá nhân của họ nếu họ sợ rằng nó có thể bị lạm dụng hoặc bị đánh cắp. Các doanh nghiệp phải ưu tiên an ninh và tính minh bạch của dữ liệu để xây dựng và duy trì sự tin tưởng của khách hàng. Các hệ thống AI đôi khi có thể đưa ra các quyết định khó giải thích hoặc khó hiểu, dẫn đến sự hoài nghi. Để vượt qua điều này, các doanh nghiệp nên cố gắng tạo ra các mô hình AI có thể giải thích được, đảm bảo khách hàng có thể hiểu lý do đằng sau các đề xuất hoặc hành động do AI tạo ra.
Các thuật toán AI có thể vô tình duy trì định kiến từ dữ liệu mà chúng được đào tạo. Điều này có thể dẫn đến các kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử, gây xói mòn sự tin tưởng của khách hàng. Các doanh nghiệp cần đối phó với sự thiên vị trong hệ thống AI và đảm bảo tính công bằng và tính toàn diện trong các ứng dụng của họ.
Ngoài ra, đạo đức trong lĩnh vực AI là một đề tài nổi bật trong truyền thông. Do đó, khách hàng mong đợi các doanh nghiệp sử dụng AI một cách có đạo đức và trách nhiệm. Các doanh nghiệp ưu tiên xem xét đạo đức, chẳng hạn như tránh sử dụng AI một cách có hại hoặc đảm bảo tính minh bạch trong cách thực hành AI, thường sẽ tạo dựng và duy trì được sự tin tưởng nơi khách hàng.
Khuyến nghị của KPMG: Phân tích hành trình khách hàng để hiểu rõ nơi mà sự tin tưởng được xây dựng hoặc bị xói mòn; Đưa AI vào danh sách rủi ro, đảm bảo rằng các rủi ro có đủ thời gian để xem xét bên cạnh những cơ hội. Phát triển một khung đạo đức cho AI; Áp dụng "tinh thần không tin tưởng" (zero trust approach) đối với tất cả các tương tác để giảm thiểu cơ hội xảy ra gian lận về quyền riêng tư
2. Cá nhân hóa
AI có thể xử lý dữ liệu trong thời gian thực, cho phép các doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng ngay lập tức. Ví dụ, AI có thể điều chỉnh nội dung trang web dựa trên hành vi duyệt web hoặc vị trí của khách hàng, đảm bảo rằng người dùng nhận được thông tin phù hợp nhất tại thời điểm đó.
Hệ thống đề xuất bằng AI có khả năng đề xuất sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung dựa trên hành vi và sở thích trong quá khứ của khách hàng. Những đề xuất này có thể hiển thị trên trang web, ứng dụng di động hoặc trong các thông điệp tiếp thị, tăng cơ hội thuhút và chuyển đổi khách hàng.
AI có thể tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị qua email bằng cách cá nhân hóa nội dung, tiêu đề và thời gian gửi dựa trên sở thích cá nhân của từng khách hàng. Mức độ cá nhân hóa này gia tăng khả năng email được mở, đọc và được làm theo.
Hơn nữa, AI có thể tùy chỉnh nội dung trang web một cách chủ động đối với mỗi khách truy cập, hiển thị các bố cục, ưu đãi và thông điệp khác nhau dựa trên sở thích và tương tác quá khứ của họ. Điều này tạo ra trải nghiệm độc đáo và hấp dẫn cho từng người dùng. AI cũng có thể dự đoán nhu cầu và hành vi của khách hàng thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử.
Ví dụ, nó có thể dự đoán sản phẩm nào mà một khách hàng có thể quan tâm, cho phép các doanh nghiệp trình bày các ưu đãi liên quan thậm chí trước khi khách hàng có ý định tìm kiếm chúng.
Khuyến nghị của KPMG: Đánh giá các mô hình GPT (Generative Pre-trained Transformer). GPT AI mang lại một số ưu điểm độc đáo khi phát triển nội dung cá nhân hóa cho khách hàng, có khả năng tạo ra nội dung hấp dẫn và liên quan; Cá nhân hóa cần phải có dữ liệu. Dữ liệu nên là một vấn đề cấp cao trong doanh nghiệp, cần có một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (Customer Data
Platform - CDP) như một cách để tổng hợp và đồng bộ hóa tất cả dữ liệu; Tập trung vào chất lượng dữ liệu chứ không phải số lượng. AI cần dữ liệu, nhưng phải là dữ liệu chuẩn.
3. Sự đồng cảm
AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu và phản hồi của khách hàng để hiểu sâu hơn về nhu cầu, những khó khăn và cảm xúc của họ. Những hiểu biết dựa trên dữ liệu này giúp các doanh nghiệp và nhân viên đồng cảm với những trải nghiệm và khó khăn của khách hàng. Phân tích cảm xúc bằng AI có thể chỉ ra loại cảm xúc trong các tương tác, nhận xét và phản hồi của khách hàng. Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra các phản hồi phù hợp bằng sự đồng cảm và lòng trắc ẩn, giải quyết các mối bận tâm và đạt được những trải nghiệm tích cực.
Bằng cách hiểu được sở thích cá nhân và những tương tác trong quá khứ, các doanh nghiệp có thể giao tiếp với khách hàng với nhiều sự đồng cảm hơn và có phong thái giao tiếp giống con người hơn.
Cần lưu ý rằng mặc dù AI có thể góp phần tăng cường sự đồng cảm, nhưng nó chỉ đóng vai trò bổ trợ, không thể thay thế tương tác thực giữa người với người. Các doanh nghiệp cần có sự cân bằng giữa tự động hóa bằng AI và tác động của con người để tạo ra một môi trường làm việc có lòng cảm thông.
Khuyến nghị của KPMG: Cân nhắc điểm khác biệt trong hành trình khách hàng khi có sự tác động của con người; Sử dụng phân tích cảm xúc để hiểu trạng thái cảm xúc của khách hàng khi họ tương tác trong hành trình khách hàng; Xác định cách mà AI có thể hỗ trợ và trao quyền cho nhân sự, đồng thời mang lại trải nghiệm vượt trội, mà không chỉ thay thế họ bằng công nghệ.
4. Giải pháp
AI có thể hỗ trợ các nhân viên chăm sóc khách hàng bằng cách đề xuất các giải pháp dựa trên các tương tác trước đây và dữ liệu của khách hàng. Điều này giúp tăng tốc quá trình giải quyết vấn đề và giảm thiểu sự trao đổi thông tin giữa khách hàng và các đội ngũ hỗ trợ.
AI chatbot và trợ lý ảo có thể cung cấp phản hồi tức thì 24/7 đối với các câu hỏi của khách hàng, giảm thời gian chờ đợi để được hỗ trợ. Những hệ thống này có thể xử lý một lượng lớn các yêu cầu cùng một lúc, đảm bảo việc giải quyết câu hỏi nhanh hơn. Tương tự, các cơ sở tri thức và câu hỏi thường gặp được điều hành bởi AI cho phép khách hàng tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi của họ mà không cần sự can thiệp của con người. Cách tiếp cận tự phục vụ này giúp khách hàng chủ động hơn và giảm khối lượng công việc cho đội ngũ hỗ trợ.
Ngoài ra, AI có thể phát hiện các vấn đề hoặc vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra và tiếp cận khách hàng một cách chủ động. Bằng cách cung cấp sự hỗ trợ trước khi khách hàng gặp khó khăn, AI có thể giảm bớt vấn đề và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Khuyến nghị của KPMG: Xem xét việc sử dụng AI để phân tích phản hồi từ nhân viên và khách hàng để xác định các mẫu hành vi và các vấn đề tiềm ẩn; Sử dụng AI trong việc phân tích nguyên nhân gốc - tìm mối quan hệ giữa các yếu điểm và quan hệ nhân quả giữa chúng. Phát triển mô hình dự đoán để thúc đẩy hỗ trợ khách hàng một cách chủ động; Chủ động tìm kiếm các thế hệ AI chatbot mới. Cần tránh việc chuyển kênh tương tác đến các công nghệ chưa được khách hàng đánh giá cao - điều này tuy có lợi ích ngắn hạn nhưng lại mất lợi ích dài hạn.
5. Thời gian và Công sức
AI có thể giảm đáng kể thời gian và công sức mà khách hàng phải dành ra khi giao dịch với các doanh nghiệp, bằng cách tối ưu hóa các quy trình, tự động hóa các tác vụ và hỗ trợ khách hàng một cách cá nhân hóa.
AI còn có thể truy vấn và phân tích lượng thông tin khổng lồ, giúp khách hàng dễ dàng và nhanh chóng tìm thấy một chi tiết hoặc một giải pháp cụ thể. Điều này giúp giảm thời gian tìm kiếm thông qua các trang web hoặc tài liệu để tìm thông tin liên quan.
AI cũng có thể cập nhật đơn hàng, theo dõi và giao hàng một cách tự động. Điều này giúp khách hàng không phải chờ xử lý thủ công hoặc liên hệ với bộ phận chăm sóc khách hàng để hỏi về đơn hàng của họ.
Khuyến nghị của KPMG: Phân tích vòng đời khách hàng để xác định giai đoạn mà AI sẽ có tác động có lợi nhất cả về mặt thương mại và đối với khách hàng; Sử dụng hành trình khách hàng và Sơ đồ chuỗi giá trị để xác định các cơ hội nâng cao giá trị khi áp dụng AI; Tập trung vào quy trình tiếp nhận khách hàng mới, không chỉ vì doanh nghiệp cần để lại ấn tượng tốt từ đầu, mà còn để tránh những vấn đề có thể phát sinh sau này.
6. Kỳ vọng
AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp đáp ứng và thậm chí vượt qua kỳ vọng của khách hàng. AI còn có thể phân tích để dự đoán nhu cầu và sở thích của khách hàng.
Bằng cách hiểu các khuynh hướng hành vi của khách hàng, các doanh nghiệp có thể chủ động cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, vượt qua kỳ vọng bằng cách cung cấp giải pháp trước khi khách hàng yêu cầu.
Việc sử dụng ngày càng nhiều các hệ thống đề xuất bằng AI để gợi ý sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên các giao dịch mua hàng và sở thích trước đây của khách hàng sẽ làm tăng cơ hội bán thêm và bán chéo cũng như giúp khách hàng hài lòng hơn với trải nghiệm mua sắm.
Khuyến nghị của KPMG: Triển khai ứng dụng "low-code AI" hoặc "no-code AI" (AI không cần lập trình) nhằm khám phá các cách thức đơn giản và an toàn để bắt đầu tích lũy kinh nghiệm AI; Sử dụng AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, đơn giản hóa lộ trình tương tác; Ứng dụng các công cụ AI dành cho chuỗi cung ứng là cách dễ dàng để cải thiện quản lý hàng tồn kho.
