Các kỳ nghỉ lễ là thời gian bận rộn của các nhân viên trực tổng đài. Tuy nhiên, các vấn đề gặp phải trong lĩnh vực trải nghiệm khách hàng (CX) đang khiến các công ty chuyển sang sử dụng học máy để tối ưu hóa chúng.
Mùa nghỉ lễ thông thường giúp mang đến một lượng lớn đơn đặt hàng cho các doanh nghiệp. Nó cũng đồng nghĩa với thời gian chờ đợi lâu hơn cho những khách hàng liên hệ đến Call Center và tiếp cận đến nhân viên bộ phận dịch vụ khách hàng.
Tuy nhiên, năm nay với ảnh hưởng của đại dịch khiến số lượng nhân viên trực tổng đài nghỉ việc, rời khỏi các Call Center, nguồn nhân lực cho vị trí dịch vụ khách hàng đang khan hiếm.
Theo Shawna Wolverton, phó giám đốc điều hành sản phẩm của nhà cung cấp trải nghiệm khách hàng Zendesk, các tổ chức ngày càng khó tìm được nhân viên để lấp đầy các bộ phận dịch vụ. Nhà cung cấp này cung cấp các sản phẩm SaaS cho bộ phận hỗ trợ khách hàng và bộ phận bán hàng. Wolverton cho biết, ngay cả khi các công ty tuyển nhân viên mới, thì việc tuyển dụng cũng yêu cầu khâu đào tạo tốn kém thời gian. Trong thời gian nghỉ lễ, các tổ chức cần nhanh chóng phản hồi cho khách hàng của mình.
Trong bài phỏng vấn này, Wolverton chia sẻ về cách AI, tự động hóa và học máy (ML) có thể đóng vai trò như thế nào trong việc trợ giúp các nhân viên dịch vụ khách hàng khi họ đối phó với lượng khách hàng đông đúc, không chỉ trong các kỳ nghỉ lễ mà còn trong tương lai.
Các vấn đề mà các nhân viên Call Center đang gặp phải trong thế giới CX là gì?
Shawna Wolverton: Đã lâu rồi kể từ những ngày mà khách hàng cảm thấy như thể họ cần phải nói chuyện điện thoại “với ai đó” để nhận được câu trả lời. Còn bây giờ, họ muốn nhận được câu trả lời nhanh nhất có thể. Họ đã quen với Google để tìm câu trả lời. Vì vậy, thực sự chúng tôi đang tối ưu hóa cho điều đó và chúng tôi thấy người dùng của chúng tôi thực sự muốn tối ưu hóa cho điều đó.
Nó dẫn đến một số thứ. Một là về tự động hóa và ý tưởng mang lại những trải nghiệm trò chuyện cho phép khách hàng nhận được những câu trả lời đó một cách nhanh chóng. Không hẳn là không cần phải nói chuyện với nhân viên tổng đài, nhưng nó sẽ giải phóng các nhân viên này, những người có thể đã phải sa lầy vào các kiểu: “Đơn đặt hàng của tôi ở đâu, khi nào được giao? Tôi có thể đặt lại mật khẩu của mình không? Bạn có thể giúp tôi thay đổi khoản đặt chỗ không?”. Có thể tự phục vụ một số thao tác đó. Sau đó, giải phóng các nhân viên tổng đại cho những cuộc trò chuyện có giá trị cao hơn, chuyên sâu hơn mà đôi khi bạn cần phải có thời gian trực tiếp để tìm hiểu, từng người một.
AI và ML có thể giúp giải phóng các nhân viên dịch vụ khách hàng bằng những cách nào?
Wolverton: Một trong những bộ thông tin có giá trị nhất mà một doanh nghiệp có được là tất cả những ticket mà họ đã giải quyết trước đó. Chúng tôi đang tìm thấy lợi ích to lớn từ việc giúp các nhân viên mới đó có được bối cảnh, không chỉ từ khách hàng, mà từ tất cả các câu hỏi và câu trả lời đã có trước đó. Vì vậy, hãy hiểu ý định và trình bày ý định đó cho nhân viên để sau đó họ đưa ra các câu trả lời được đề xuất.
Chúng tôi có khả năng trả lời tự động được gọi là macro mà chúng tôi có thể đề xuất dựa trên việc thực hiện một số quá trình học máy và phát hiện các vấn đề xảy ra và sau đó hiển thị câu trả lời, một trang thông tin trợ giúp hoặc một ticket đã đóng trước đó đã được giải quyết tốt và cung cấp cho khách hàng.
Mặt khác, thực sự giống như kiểu tự động hóa hoàn toàn và tạo ra một chatbot cho phép bạn nhận ra những ý định đó và sau đó đưa ra câu trả lời tự động cho khách hàng đôi khi thậm chí không cần đến nhân viên. Sau đó, bạn biết đó, khả năng thông qua các API đàm thoại có sẵn để xây dựng các loại hệ thống nhận ra ý định và sau đó thực sự cung cấp một giải pháp tương tác để bạn có thể thực hiện đặt lại mật khẩu trong cuộc trò chuyện qua chat hoặc thực hiện thay đổi đặt chỗ mà không cần phải nói chuyện trực tiếp với một nhân viên.
Khi bạn nắm bắt nhiều dữ liệu, bạn thực sự có thể sử dụng một số công nghệ học máy và phát hiện ý định để hiểu mức độ tức giận của khách hàng hoặc cách giải quyết vấn đề đó. Nếu ai đó thực sự khó chịu về việc giao hàng, bạn có thể đưa họ trực tiếp đến người có thể giúp giải quyết vấn đề đó, thay vì phải báo cáo vấn đề thông qua nhiều đường dây tổng đài và sau đó chuyển cuộc gọi. Đó là trải nghiệm tốt hơn nhiều cho người dùng cuối và sau đó là trải nghiệm tốt hơn nhiều cho chính các nhân viên tổng đài.
Liệu có bắt buộc phải phụ thuộc vào tự động hóa, học máy hay AI để tiếp tục phát triển lĩnh vực kinh doanh dịch vụ khách hàng không?
Wolverton: Điều tuyệt vời là công nghệ này đang phát triển rất nhanh. Ngay cả trong danh mục đầu tư của chúng tôi, các bot của chúng tôi đã từng có thể đề xuất một bài báo và đó là phần cuối của câu chuyện.
Công nghệ này càng tiếp tục phát triển với ý định và hành động mạnh mẽ hơn với khả năng cho các bot này trò chuyện tự nhiên hơn với khách hàng và học hỏi ngày càng nhiều hơn từ các ticket đã được giải quyết, thì tôi nghĩ đó sẽ là một phần quan trọng của các đội ngũ dịch vụ khách hàng và trải nghiệm khách hàng đang phát triển.
Đó sẽ là một cách mà họ có thể tạo ra sự khác biệt trên thị trường để có thể đưa ra những câu trả lời tuyệt vời cho khách hàng, với tốc độ nhanh hơn nữa.
Bà thấy công nghệ này sẽ đi đến đâu khi chúng ta tiến vào năm 2022 và xa hơn?
Wolverton: Tôi nghĩ chúng ta đang ở đoạn đầu của đường cong phát triển này. Khi công nghệ này phát triển và trở nên phổ biến… nhiều nơi sẽ có được sức mạnh của nó và họ sẽ thấy lợi ích cho khách hàng và lợi ích cho các nhân viên của họ. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ tiếp tục chứng kiến sự phát triển hơn nữa ở đây và ngày càng có nhiều khách hàng áp dụng công nghệ AI và ML, đặc biệt là trên các kênh, như chat, nơi bạn có những cuộc trò chuyện liên tục và kéo dài. Với ý tưởng tin nhắn này… bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các cuộc trò chuyện tự động với bot để có câu trả lời nhanh chóng của mình và dễ dàng chuyển cho các nhân viên trực và những cuộc trò chuyện đó thực sự có thể tồn tại cả trong thế giới tự động và giữa người với người.