Chatbot AI không thay thế những nhân viên hỗ trợ tốt. Thay vào đó, chúng đảm nhận những công việc mà lẽ ra ngay từ đầu không cần đến con người. Dưới đây là năm tình huống hỗ trợ cụ thể mà chatbot luôn vượt trội hơn nhân viên con người về tốc độ, tính nhất quán và mức độ hài lòng của khách hàng, cùng với những điểm mà chúng vẫn còn hạn chế.
Tình huống 1: Trả lời cùng một câu hỏi hàng trăm lần mỗi ngày
Mọi đội hỗ trợ đều phải xử lý lặp đi lặp lại một nhóm câu hỏi nhỏ: thời gian giao hàng, chính sách đổi trả, sự khác biệt giữa các gói, cách một tính năng đơn giản đã được ghi tài liệu đầy đủ hoạt động ra sao. Một nhân viên con người trả lời cùng một câu hỏi đến lần thứ một trăm trong ngày thì dù ý định có tốt đến đâu cũng dễ trả lời qua loa và thiếu nhất quán. Một chatbot kết nối với tài liệu của bạn đưa ra cùng một câu trả lời chính xác, đúng chính sách ở lần lặp thứ nhất và lần thứ mười nghìn, mà chất lượng không bị sự mệt mỏi làm thay đổi.
Đây là trường hợp sử dụng có ROI cao nhất cho một chatbot chăm sóc khách hàng, chính vì giá trị của nó tích lũy theo thời gian. Mỗi câu hỏi mà bot xử lý đúng là một câu hỏi nhân viên không bao giờ phải xử lý, và câu trả lời của chatbot không bao giờ khác đi một cách tinh tế tùy thuộc vào ai đang trực ca.
Tình huống 2: Hỗ trợ ngoài giờ và vào cuối tuần
Nhu cầu hỗ trợ không dừng lại lúc 6 giờ chiều hay vào cuối tuần, nhưng việc bố trí một đội ngũ con người hoạt động suốt ngày đêm rất tốn kém, và khoảng thời gian ban đêm hay cuối tuần thường là thứ đầu tiên bị cắt giảm trong ngân sách của một đội nhóm nhỏ hơn. Một chatbot dựa trên cơ sở tri thức không có lịch trực. Nó trả lời một câu hỏi lúc 2 giờ sáng với độ chính xác như lúc 2 giờ chiều, nên khách hàng ở các múi giờ khác nhau hoặc có nhu cầu gấp ngoài giờ sẽ nhận được câu trả lời chính xác ngay lập tức.
Tình huống này ít nói về việc bot “tốt hơn” con người mà chủ yếu là việc nó hiện diện khi không có nhân viên nào được xếp trực. Với những đội nhóm đang xây dựng điều này, xây dựng chatbot AI tùy chỉnh cho đội hỗ trợ sẽ hướng dẫn các hướng no-code, API và phát triển tùy chỉnh để đạt được mục tiêu đó.
Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?
Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.
Tình huống 3: Phân loại và định tuyến ticket ở tuyến đầu
Trước khi một nhân viên con người kịp nhìn vào hàng đợi, chatbot đã có thể ghi nhận câu hỏi của khách hàng, đối chiếu với cơ sở tri thức, rồi hoặc giải quyết dứt điểm hoặc chuyển tiếp kèm theo ngữ cảnh đã thu thập được. Lịch sử hội thoại, những gì đã được thử và lý do vì sao nó không được giải quyết tự động, tất cả đều được gửi tới nhân viên con người. Điều này giúp giảm mạnh thời gian nắm bắt tình hình, tăng tốc thời gian trả lời và loại bỏ nhu cầu làm phiền khách hàng với cùng những câu hỏi lặp đi lặp lại.
Tình huống 4: Theo dõi đơn hàng và cập nhật trạng thái
“Đơn hàng của tôi đâu rồi” và “trạng thái tài khoản của tôi là gì” chính là kiểu câu hỏi không cần đến phán đoán. Tất cả những gì chúng cần là một tra cứu trực tiếp. Chatbot gọi một API bên ngoài để lấy dữ liệu hiện tại và đưa thẳng vào câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên, thay vì để khách hàng tự mò mẫm trong cổng thông tin hay nhân viên phải tra cứu thủ công.
Đây hoàn toàn nằm trong vùng mà khách hàng đã thấy thoải mái khi giao cho AI. Nghiên cứu của SurveyMonkey cho thấy 65% thấy thoải mái khi để AI xử lý một yêu cầu giao dịch đơn giản. Một câu hỏi kiểm tra trạng thái thuộc loại dựa trên dữ kiện như các câu hỏi hỗ trợ có thể có, và có mức rủi ro thấp nhất.
Tham gia bản tin của chúng tôi
Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.
Tình huống 5: Tự phục vụ tài khoản và gói đăng ký
Thay đổi gói, câu hỏi về thanh toán, yêu cầu hủy dịch vụ và các vấn đề về mật khẩu hay quyền truy cập là những việc có khối lượng lớn, phần lớn mang tính thủ tục và hiếm khi cần đến thái độ thấu cảm. Điều chúng cần thay vào đó là một câu trả lời chính xác, tức thì, được lấy từ đúng tài liệu. Một chatbot xử lý những việc này một cách nhất quán suốt ngày đêm, đồng thời giải phóng nhân viên khỏi một nhóm ticket có khối lượng lớn nhưng độ phức tạp thấp.
Tuy vậy, ngay cả ở đây, sự thoải mái của khách hàng cũng không phải vô điều kiện. Cùng nghiên cứu của SurveyMonkey cho thấy 59% thấy thoải mái khi dùng AI cụ thể cho việc như xử lý trả hàng, thấp hơn đáng kể so với việc đặt hàng. Càng gần với tình huống “có gì đó đã sai”, khách hàng càng muốn có một lối đi rõ ràng để gặp nhân viên con người nếu câu trả lời tự động không ổn.
Nơi nhân viên con người vẫn thắng chatbot
Không điều nào ở trên có nghĩa là chatbot nên nắm toàn bộ cuộc hội thoại. Cùng nghiên cứu của SurveyMonkey cũng cho thấy 69% người không thoải mái khi AI đưa lời khuyên y tế và 68% không thoải mái khi AI đưa lời khuyên đầu tư. Đây là tín hiệu rõ ràng rằng mức độ thoải mái với AI giảm mạnh khi tính rủi ro và tính cá nhân của vấn đề tăng lên. Một tranh chấp hóa đơn khiến ai đó thực sự bực bội, hay một yêu cầu cần sự kín đáo, cần một con người có thể đưa ra phán đoán mà bot không có.
Lưu ý: Còn một khía cạnh pháp lý đáng được đưa vào thiết kế ngay từ đầu, chứ không phải gắn thêm sau đó. Theo khung AI dựa trên rủi ro của EU, chatbot được coi là đối tượng của nghĩa vụ minh bạch. Xem chatbot theo Đạo luật AI châu Âu để biết điều đó nghĩa là gì trên thực tế với một bot hướng tới khách hàng.
Xây dựng mô hình hỗ trợ kết hợp Con người + AI
Các tình huống trên là lý lẽ cho việc chủ động phân chia công việc, chứ không phải cho tự động hóa hoàn toàn. Chatbot nên nắm những câu hỏi lặp lại, đã được ghi tài liệu tốt, rủi ro thấp và phải được thiết kế rõ ràng để nhận biết khi nào một cuộc hội thoại cần chuyển tiếp. Nhân viên nên được giải phóng để dành thời gian cho những ticket thực sự cần con người, chẳng hạn như các tương tác giàu cảm xúc, những trường hợp ngoại lệ mà tài liệu không đề cập, và bất cứ điều gì mà một câu trả lời tự động sai sẽ gây tốn kém hơn thời gian nó tiết kiệm.
Dữ liệu hội thoại của chính chatbot là thứ giúp sự phân chia này ngày càng tốt hơn theo thời gian. Mỗi lần chuyển tiếp và mỗi câu hỏi chưa được trả lời lặp lại đều là tín hiệu trực tiếp cho biết cơ sở tri thức đang có lỗ hổng ở đâu, hoặc ở đâu phán đoán của con người thực sự cần thiết. Hãy đưa những dữ liệu đó trở lại cả tài liệu và chương trình đào tạo nhân viên của bạn, và sự phân chia giữa những gì bot xử lý và những gì đến tay con người sẽ tự cải thiện.
Sẵn sàng trút bỏ nửa khối lượng công việc lặp lại trong hàng đợi hỗ trợ của bạn? Dùng thử Chatbot Chăm sóc Khách hàng và xem tình huống nào trong năm tình huống này có thể được bot đảm nhận trước tiên.
