Sức mạnh của Machine Learning trong ngành Dịch vụ Khách hàng

2023/11/27 01:20

Trong thời đại mà kỳ vọng của khách hàng cao hơn bao giờ hết, các doanh nghiệp đang chuyển sang sử dụng công nghệ tiên tiến để mang lại trải nghiệm dịch vụ khách hàng vượt trội.

Một công nghệ đang nhanh chóng trở nên phổ biến chính là machine learning (ML), một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp các hệ thống học hỏi và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình trực tiếp.

Các chuyên gia ngành dịch vụ áp dụng Machine Learning hàng ngày như thế nào?

Bằng cách sử dụng ML, các chuyên gia dịch vụ khách hàng sẽ thúc đẩy hiệu suất, tuỳ chỉnh trải nghiệm và nâng cao sự hài lòng của khách hàng, thúc đẩy lòng trung thành và sự thành công trong kinh doanh. Cùng khám phá cách các chuyên gia khai thác sức mạnh của công nghệ ML để nâng cao quy trình làm việc.

Các ứng dụng của machine learning không chỉ tối ưu hóa quy trình làm việc hàng ngày mà còn giúp tăng cường hiệu quả và đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong ngành dịch vụ

Các ứng dụng của machine learning không chỉ tối ưu hóa quy trình làm việc hàng ngày mà còn giúp tăng cường hiệu quả và đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong ngành dịch vụ

1. Chủ động giải quyết vấn đề thông qua phân tích dự đoán

Bằng việc sử dụng phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể lường trước và giải quyết vấn đề của khách hàng trước khi chúng xảy ra.

Các mô hình này khai thác dữ liệu lịch sử, sử dụng các thuật toán thống kê và kỹ thuật ML để xác định các mô hình và xu hướng, đưa ra các dự đoán sáng suốt. Mỗi mô hình đều có điểm mạnh riêng, cho phép doanh nghiệp lựa chọn mô hình phù hợp nhất với các yêu cầu phân tích dự đoán cụ thể.

Dưới đây là một số cách phổ biến để sử dụng mô hình phân tích dự đoán trong dịch vụ khách hàng.

  • Sự hài lòng của khách hàng

Bằng việc sử dụng dữ liệu lịch sử của khách hàng, như đánh giá phản hồi, lịch sử mua hàng và mô hình tương tác, các mô hình phân tích dự đoán sẽ dự báo sự hài lòng của khách hàng.

Điều này giúp các nhóm dịch vụ khách hàng xác định chính xác những khách hàng gặp rủi ro và thực hiện các biện pháp chủ động để đảm bảo sự hài lòng và trung thành của họ.

  • Giá trị vòng đời khách hàng (CLV)

Bằng cách đánh giá lịch sử mua hàng, hành vi khách hàng và nhân khẩu học, các mô hình phân tích dự đoán có thể dự báo giá trị tiềm năng trong tương lai của khách hàng.

Điều này giúp doanh nghiệp xác định những khách hàng tiềm năng, từ đó điều chỉnh các nỗ lực phục vụ khách hàng để ưu tiên nhu cầu của họ và xây dựng các mối quan hệ lâu dài.

  • Sự leo thang dịch vụ

Thông qua việc phân tích tương tác và phản hồi của khách hàng, các mô hình ML có thể dự đoán khả năng vấn đề của khách hàng sẽ chuyển sang mức hỗ trợ cao hơn.

Thông tin này giúp các nhóm dịch vụ khách hàng có thể can thiệp một cách chủ động, giải quyết các mối lo ngại nhằm ngăn chặn tình trạng leo thang, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Việc đánh giá dữ liệu lịch sử của khách hàng sẽ phát hiện ra các mô hình và xu hướng, báo hiệu các vấn đề tiềm ẩn như hoạt động gian lận, lỗi thiết bị và khả năng giữ chân nhân sự thấp.

Cách tiếp cận chủ động này cho phép các chuyên gia dịch vụ giải quyết trước các vấn đề, hạn chế sự không hài lòng và rời bỏ của khách hàng, từ đó dẫn đến việc cải thiện mức độ hài lòng của họ.

2. Nhận dạng giọng nói trong Call Center Support

Các call center đang tích hợp công nghệ nhận dạng giọng nói dựa trên ML để nâng cao khả năng hỗ trợ khách hàng.

Công nghệ này ghi lại và phân tích cuộc gọi của khách hàng, tự động phân loại, trích xuất từ khóa cũng như nhận biết tâm trạng và ý định.

Bằng việc sử dụng nhận dạng giọng nói, người đại diện có thể định tuyến cuộc gọi một cách hiệu quả, cung cấp hỗ trợ nhanh chóng và chính xác, cuối cùng là nâng cao trải nghiệm khách hàng.

3. Hỗ trợ từ Chatbot và Trợ lý ảo

Các chatbot thông minh và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi ML đang được triển khai để quản lý các yêu cầu cơ bản từ khách hàng và cung cấp hỗ trợ tự phục vụ.

Những chatbot này, được động lực bởi natural language processing (NLP), có thể hiểu được các truy vấn của khách hàng và đưa ra các phản hồi chính xác và phù hợp.

Khám phá ví dụ thực tế về cách NLP có thể thay đổi quá trình trải nghiệm dịch vụ dưới đây:

Nguồn: Software Advice (2023)

Nguồn: Software Advice (2023)

Nâng cao thời gian phản hồi và hiệu suất, cho phép các nhóm hỗ trợ giải quyết các vấn đề phức tạp hơn của khách hàng.

Các phương pháp hay nhất để triển khai Machine Learning trong dịch vụ khách hàng

Để đạt được thành công và kết quả tối ưu khi triển khai ML trong dịch vụ khách hàng đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược.

Để chuyển đổi sang ứng dụng AI một cách mượt mà, đây là những phương pháp hay nhất dành cho các chuyên gia trong ngành dịch vụ khách hàng:

1. Điều chỉnh các sáng kiến Machine Learning phù hợp với mục tiêu kinh doanh và yêu cầu của khách hàng

Trước khi đi sâu vào ML, hãy xác định rõ các mục tiêu phù hợp với mục tiêu kinh doanh tổng thể và đáp ứng các nhu cầu cụ thể của khách hàng. Xác định các lĩnh vực mà ML có thể tăng cường hiệu suất, rút ngắn thời gian phản hồi hoặc tùy chỉnh các tương tác với khách hàng để tạo ra một trải nghiệm liền mạch hơn.

Tip: Đảm bảo hệ thống ML của bạn đưa ra giải thích rõ ràng cho các quyết định của chúng. Sự minh bạch này thúc đẩy niềm tin của khách hàng, hỗ trợ giải quyết vấn đề hiệu quả và cho phép sự can thiệp của con người khi cần thiết.

2. Liên tục theo dõi và đánh giá hiệu suất của thuật toán Machine Learning

Việc đánh giá và cập nhật nhất quán các thuật toán ML là rất quan trọng cho sự thành công của chúng. Chất lượng của dữ liệu đào tạo ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của các mô hình ML. Đảm bảo bộ dữ liệu của bạn được quản lý cẩn thận và không có sai sót. Thường xuyên kiểm tra và cập nhật các nguồn dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với sự thay đổi trong sở thích của khách hàng.

Tip: Thiết lập một chu trình phản hồi để đánh giá và giám sát sự chính xác và hiệu suất của thuật toán ML theo thời gian.

3. Bảo đảm tính minh bạch và sự tham gia của con người trong quá trình tương tác với khách hàng

Dù ML làm quá trình tương tác với khách hàng trở nên mượt mà nhưng việc duy trì tính minh bạch và sự giám sát của con người là rất điều then chốt. Nêu rõ thời điểm khách hàng tương tác với hệ thống ML, đồng thời đưa ra các tùy chọn hỗ trợ từ con người khi cần thiết.

Tip: Sự giám sát của con người đảm bảo việc ra quyết định có tính đạo đức, giảm thiểu rủi ro sai lệch và thúc đẩy niềm tin từ khách hàng.

Bằng việc áp dụng các phương pháp trên, doanh nghiệp có thể tích hợp thành công ML vào quá trình vận hành ngành dịch vụ khách hàng

Bằng việc áp dụng các phương pháp trên, doanh nghiệp có thể tích hợp thành công ML vào quá trình vận hành ngành dịch vụ khách hàng

Ứng dụng thực tiễn của Machine Learning trong kinh doanh

Tại sao ML là một công nghệ đầy hứa hẹn trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng? Thật đơn giản: Vì ML có khả năng dự đoán hành vi của khách hàng.

Khi ML dự đoán nội dung phù hợp nhất cho từng cá nhân, khách hàng sẽ nhận được các gợi ý tốt hơn, ít email không liên quan hơn, giảm thiểu thư rác trong hộp thư đến và kết quả tìm kiếm được cải thiện, v.v.

Những dự đoán của ML có tác động tích cực đến với trải nghiệm của khách hàng, trong nhiều ngành và lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Ví dụ, dưới đây là bảy ứng dụng kinh doanh đã được thiết lập của ML, mỗi ứng dụng đều ảnh hưởng đến lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng:

Ứng dụng và giá trị kinh doanh Dự đoán Hành động Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Targeted marketing để tăng tỷ lệ phản hồi Khách hàng có mua hàng nếu được liên hệ không? Gửi tài liệu quảng cáo cho những người có tiềm năng mua hàng. Liên hệ cá nhân hóa hơn, phù hợp và ít thư rác hơn.
Đề xuất để tăng doanh số và mức độ tương tác Khách hàng có tương tác với mặt hàng hoặc option này không? Hiển thị hoặc cung cấp mặt hàng đó. Nội dung hữu ích hơn và giảm tình trạng quá tải thông tin.
Targeted ads để tăng lượt click Người dùng có phản hồi với quảng cáo này không? Chọn quảng cáo để hiển thị dựa trên khả năng phản hồi từ người dùng. Quảng cáo cá nhân hóa và phù hợp hơn.
Phát hiện gian lận để ngăn chặn Giao dịch có gian lận không? Tạm dừng các giao dịch có rủi ro cao và/hoặc gửi chúng cho kiểm toán viên. Ít khoản phí trái phép và ít giao dịch bị chặn không cần thiết.
Đánh giá rủi ro để quản lý rủi ro tài chính Cá nhân có thể nộp đơn khiếu nại đối với khoản vay của họ không? Định giá vay và chính sách bảo hiểm theo mức độ rủi ro. Không trả phí bảo hiểm hoặc lãi suất cao hơn mức cần thiết.
Lọc thư rác để hạn chế số lượng thư rác Email này có phải là thư rác không? Chuyển thư rác sang thư mục riêng biệt. Hạn chế tiếng ồn và lãng phí thời gian trong hộp thư đến của bạn.
Quản lý chuỗi cung ứng để tối ưu hóa hàng tồn kho Sẽ có bao nhiêu nhu cầu cho mỗi mặt hàng? Duy trì mức tồn kho phù hợp. Các sản phẩm luôn có sẵn khi cần thiết.

Nguồn: Eric Siegel (2023)

Tương lai của Machine Learning trong các ngành dịch vụ

Khi ML tiếp tục phát triển, nó hứa hẹn sẽ thay đổi cảnh quan của ngành dịch vụ khách hàng.

Các ứng dụng của ML được xây dựng để định hình lại trải nghiệm của khách hàng, mở đường cho kỷ nguyên mới trong ngành dịch vụ

Các ứng dụng của ML được xây dựng để định hình lại trải nghiệm của khách hàng, mở đường cho kỷ nguyên mới trong ngành dịch vụ

Các thuật toán nâng cao sẽ giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu khách hàng để có được những cái nhìn sâu sắc, mang đến trải nghiệm có tính cá nhân hóa.

Các chatbot và trợ lý ảo tiên tiến sẽ nhanh chóng giải quyết các vấn đề một cách chính xác, trong khi phân tích dự đoán sẽ hỗ trợ tích cực và chủ động, dự đoán nhu cầu của khách hàng.

Tương lai của ngành dịch vụ khách hàng với sự hỗ trợ của machine learning chắc chắn sẽ mang đến những trải nghiệm tuyệt vời, tạo nên sự hài lòng, lòng trung thành của khách hàng và hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng kinh doanh.

Tại VNG Cloud, chúng tôi dự kiến sẽ ra mắt GPU Cloud vào năm 2024 - một nền tảng mạnh mẽ và hiện đại, tập trung vào việc mang lại hiệu suất GPU vượt trội. Giải pháp đám mây này được thiết kế riêng cho nhiều ứng dụng cao cấp, từ AI, Machine Learning, Deep Learning, mô hình Large Language (LLM) đến các tác vụ yêu cầu tài nguyên điện toán cao. Các server GPU chuyên dụng của chúng tôi luôn sẵn sàng để đáp ứng nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu phức tạp cao như hiện nay.