- vừa được xem lúc

[Series] Bình dân học AI: AI trong Hỗ trợ khách hàng

0 0 2

Người đăng: Minh Anh

Theo Viblo Asia

Trong bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Nhiều người lo ngại AI đang ngày càng bá đạo và dần thay thế con người trong hầu hết các lĩnh vực hiện nay - kỷ nguyên của Skynet. Tuy nhiên, thực tế cho thấy AI không phải là kẻ thù, mà là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ. Thay vì sợ hãi, điều chúng ta cần là học cách cộng tác với AI, nâng cấp kỹ năng để tận dụng sức mạnh của nó. AI không đơn thuần "cướp" việc làm mà đang tái định hình thị trường lao động, người thật sự "cướp" việc làm là người biết làm việc với AI.

Do đó, series này ra đời, hướng đến "Bình dân học AI" (cái tên lấy cảm hứng từ 1 group facebook đang được khá quan tâm: Bình dân học AI)

1. Hỗ trợ khách hàng – Tổng quan

Hỗ trợ khách hàng là ngành tập trung vào việc giải đáp thắc mắc, xử lý khiếu nại, và đảm bảo trải nghiệm tốt cho khách hàng qua các kênh như email, điện thoại, hoặc chat trực tuyến. Công việc này đòi hỏi kỹ năng giao tiếp, sự kiên nhẫn, và khả năng xử lý tình huống. Các nhiệm vụ chính bao gồm:

  • Trả lời câu hỏi khách hàng: Giải đáp thông tin về sản phẩm, dịch vụ, hoặc chính sách.
  • Xử lý khiếu nại: Giải quyết vấn đề như giao hàng chậm, sản phẩm lỗi, hoặc hoàn tiền.
  • Tương tác đa kênh: Hỗ trợ qua mạng xã hội, email, hoặc tổng đài.
  • Phân tích và cải thiện: Thu thập phản hồi khách hàng để cải thiện dịch vụ.

Trước khi AI xuất hiện, hỗ trợ khách hàng chủ yếu dựa vào nhân viên, tốn nhiều thời gian cho các câu hỏi lặp lại. Ví dụ, trả lời 50 câu hỏi về chính sách đổi trả trong mùa Tết có thể mất cả ngày làm việc.

Khi AI xuất hiện ngày càng nhiều và ngày càng tốt hơn

AI đang cách mạng hóa ngành hỗ trợ khách hàng, đặc biệt ở các tác vụ lặp lại hoặc phân tích dữ liệu. Nếu không thích nghi, một số khâu có thể bị AI thay thế:

  • Trả lời câu hỏi cơ bản: Chatbot AI như Zendesk hoặc Tawk.to tự động trả lời các câu hỏi phổ biến (như giờ làm việc, chính sách giao hàng).
  • Xử lý yêu cầu hàng loạt: AI tự động phân loại email hoặc tin nhắn, giảm tải cho nhân viên.
  • Phân tích phản hồi: AI như Salesforce phân tích cảm xúc khách hàng (sentiment analysis) để đánh giá mức độ hài lòng.
  • Hỗ trợ 24/7: Chatbot cung cấp dịch vụ liên tục, thay thế nhân viên làm việc ca đêm.

Cộng tác với AI như thế nào?

AI không thể thay thế khả năng thấu hiểu cảm xúc, xử lý tình huống phức tạp, hoặc giao tiếp mang tính cá nhân của con người. Nhân viên hỗ trợ khách hàng có thể cộng tác với AI để tăng năng suất và giảm nỗ lực:

  • Tự động hóa câu hỏi lặp lại: AI trả lời các câu hỏi cơ bản, giúp nhân viên tập trung vào vấn đề phức tạp.
  • Phân tích dữ liệu nhanh: AI cung cấp thông tin về lịch sử khách hàng hoặc xu hướng khiếu nại, hỗ trợ đưa ra giải pháp tốt hơn.
  • Cá nhân hóa tương tác: Nhân viên sử dụng dữ liệu từ AI để tạo trải nghiệm gần gũi, như gọi tên khách hàng hoặc đề xuất sản phẩm phù hợp.
  • Đào tạo kỹ năng: AI cung cấp kịch bản mẫu hoặc phân tích phản hồi để cải thiện kỹ năng giao tiếp.

Ví dụ, một nhân viên hỗ trợ khách hàng ở Việt Nam có thể dùng chatbot để trả lời câu hỏi về thời gian giao bánh chưng Tết, sau đó trực tiếp xử lý khiếu nại về đơn hàng bị giao trễ để tạo sự an tâm cho khách.

2. Các công cụ AI phổ biến trong Hỗ trợ khách hàng

Dưới đây là 4 công cụ AI phổ biến trong ngành hỗ trợ khách hàng, kèm theo tính năng, ưu điểm và nhược điểm:

img

Zendesk (AI Features)

  • Tính năng: Chatbot AI tự động trả lời câu hỏi, phân loại yêu cầu, và phân tích dữ liệu khách hàng.
  • Ưu điểm:
    • Tích hợp đa kênh (email, chat, mạng xã hội).
    • Chatbot dễ tùy chỉnh với kịch bản sẵn có.
    • Phân tích dữ liệu để cải thiện dịch vụ.
  • Nhược điểm:
    • Chi phí cao (~19-115 USD/tháng) cho các tính năng nâng cao.
    • Cần thời gian thiết lập kịch bản chatbot.
    • Đôi khi trả lời AI thiếu tự nhiên với câu hỏi phức tạp.

img

Intercom

  • Tính năng: Chatbot AI hỗ trợ tương tác thời gian thực, phân khúc khách hàng, và tự động hóa email hoặc tin nhắn.
  • Ưu điểm:
    • Giao diện thân thiện, dễ tích hợp với website và app.
    • Hỗ trợ cá nhân hóa dựa trên hành vi khách hàng.
    • Tự động hóa quy trình hỗ trợ (như gửi email nhắc nhở).
  • Nhược điểm:
    • Chi phí cao (~74-139 USD/tháng) cho các tính năng đầy đủ.
    • Yêu cầu kiến thức kỹ thuật để tùy chỉnh nâng cao.
    • Hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào.

img

Tawk.to

  • Tính năng: Chatbot miễn phí hỗ trợ chat trực tiếp, trả lời câu hỏi cơ bản, và theo dõi hành vi khách hàng trên website.
  • Ưu điểm:
    • Hoàn toàn miễn phí, phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ.
    • Dễ cài đặt trên website hoặc mạng xã hội.
    • Hỗ trợ đa ngôn ngữ, bao gồm tiếng Việt.
  • Nhược điểm:
    • Tính năng AI hạn chế so với các công cụ trả phí.
    • Đầu ra chatbot có thể đơn giản, thiếu cá nhân hóa.
    • Cần nhân viên giám sát để xử lý câu hỏi phức tạp.

img

Salesforce Service Cloud

  • Tính năng: Sử dụng AI để phân tích cảm xúc khách hàng, tự động hóa hỗ trợ, và tích hợp CRM.
  • Ưu điểm:
    • Phân tích dữ liệu khách hàng chi tiết, hỗ trợ đưa ra quyết định.
    • Tích hợp chatbot và CRM để quản lý khách hàng toàn diện.
    • Hỗ trợ xử lý yêu cầu phức tạp với AI Einstein.
  • Nhược điểm:
    • Chi phí rất cao (~25-300 USD/tháng), không phù hợp cho doanh nghiệp nhỏ.
    • Cần đào tạo để sử dụng hiệu quả.
    • Giao diện phức tạp với người mới bắt đầu.

3. Demo sử dụng Tawk.to và so sánh với quy trình thủ công

Tawk.to là một công cụ AI miễn phí, lý tưởng cho doanh nghiệp nhỏ muốn tích hợp chatbot vào website. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết để thiết lập chatbot hỗ trợ khách hàng cho một cửa hàng bán quà Tết:

Bước 1: Truy cập Tawk.to

  • Truy cập Tawk.to và đăng ký tài khoản miễn phí.
  • Cài đặt widget Tawk.to trên website (copy mã và dán vào mã nguồn HTML).

Bước 2: Thiết lập chatbot

  • Vào dashboard Tawk.to, chọn “Triggers” để tạo kịch bản trả lời tự động.
  • Thêm câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến, ví dụ: Câu hỏi: “Thời gian giao quà Tết là bao lâu?” Trả lời: “Chào bạn! Quà Tết sẽ được giao trong 2-3 ngày tại TP.HCM và 3-5 ngày tại các tỉnh khác. Cần hỗ trợ thêm, inbox mình nhé!”
  • Kích hoạt chatbot để tự động trả lời khi khách truy cập website.

Bước 3: Kiểm tra và tinh chỉnh

  • Kiểm tra chatbot trên website, đảm bảo trả lời đúng và tự nhiên.
  • Tinh chỉnh kịch bản, ví dụ: thêm câu “Chúc bạn một cái Tết thật rực rỡ!” để tăng tính gần gũi.

Bước 4: Giám sát và can thiệp

  • Theo dõi tương tác qua dashboard Tawk.to, can thiệp trực tiếp khi gặp câu hỏi phức tạp (như khiếu nại).
  • Sử dụng báo cáo để phân tích số lượng câu hỏi được xử lý tự động.

img

==> Thời gian: Khoảng 30-60 phút, bao gồm thiết lập và kiểm tra.

Nếu không sử dụng AI, quy trình hỗ trợ khách hàng sẽ như sau:

  1. Chuẩn bị: Soạn sẵn câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến (1-2 giờ).
  2. Trả lời thủ công: Trả lời 50 câu hỏi qua chat hoặc email (4-6 giờ).
  3. Phân tích phản hồi: Tổng hợp ý kiến khách hàng thủ công (1-2 giờ).
  4. Cải thiện: Điều chỉnh cách trả lời dựa trên phản hồi (1 giờ).

==> Thời gian: Tổng cộng 7-11 giờ.

Cộng tác với AI sẽ được những gì?:

  • Thời gian: Tawk.to giảm thời gian từ 7-11 giờ xuống 30-60 phút.
  • Nỗ lực: AI tự động trả lời câu hỏi lặp lại, giảm công sức xử lý thủ công.
  • Sáng tạo: AI đảm nhận các tác vụ cơ bản, nhưng nhân viên cần can thiệp để xử lý tình huống phức tạp và cá nhân hóa.
  • Chi phí: Tawk.to miễn phí, tiết kiệm hơn so với thuê nhân viên hoặc dùng công cụ trả phí.

4. Kết Luận

AI đang cách mạng hóa ngành hỗ trợ khách hàng, giúp tự động hóa trả lời câu hỏi, phân tích dữ liệu, và hỗ trợ 24/7, cho phép nhân viên tập trung vào xử lý tình huống phức tạp và cá nhân hóa. Để cộng tác hiệu quả, hãy học kỹ năng thiết lập chatbot, phân tích dữ liệu khách hàng, và giao tiếp cảm xúc. Ở Việt Nam, nơi thương mại điện tử và dịch vụ khách hàng đang bùng nổ, AI là chìa khóa để bạn tạo trải nghiệm khách hàng đỉnh cao.

Để nâng cấp kỹ năng, hãy tham khảo các khóa học sau:

Thử ngay Tawk.to miễn phí và nâng cấp dần kỹ năng của bản thân trong Customer Service và nhiều lĩnh vực khác

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 178

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 163

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 69

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 74

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 88

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 55