Các công ty đang triển khai AI để tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn. Dưới đây là bảy trường hợp mà các công ty đã ứng dụng AI để giúp tạo ra các trải nghiệm khách hàng ý nghĩa: AI CX.
1. AI CX tạo quảng cáo kỹ thuật số có tính liên quan mạnh mẽ
Theo Joanna Coles, cựu giám đốc nội dung của Tạp chí Hearst, “Mọi người ghét quảng cáo.” Điều này là do, theo Marc Pritchard, giám đốc thương hiệu của Procter & Gamble, quảng cáo thường không liên quan và đôi khi “ngớ ngẩn, lố bịch hoặc ngu ngốc”.
Quảng cáo không hề biến mất, nhưng đã đến lúc trải nghiệm quảng cáo cần thay đổi:
- 91% người tiêu dùng nói rằng ngày nay quảng cáo có tính xâm nhập nhiều hơn so với 2-3 năm trước đây
- 83% người tiêu dùng đồng ý với tuyên bố: “Không phải tất cả quảng cáo đều xấu, nhưng tôi muốn lọc ra những quảng cáo thực sự đáng ghét”
- 25,8% người dùng internet đã chặn quảng cáo (*)
Để giải quyết những thách thức với quảng cáo kỹ thuật số và làm cho chúng ít bị xâm nhập hơn, các thương hiệu đang khai thác AI để hiển thị các quảng cáo siêu liên quan. Máy học giúp các công ty dự đoán liệu một người có khả năng nhấp vào quảng cáo hay không – dựa trên hành vi trực tuyến, hồ sơ khách hàng và phân khúc đối tượng.
Ví dụ: quảng cáo nhắm chọn dựa trên dự đoán cho phép các công ty điều chỉnh quảng cáo cho phù hợp với từng khách hàng và giới thiệu sản phẩm trong một quảng cáo dựa trên hàng nghìn tín hiệu. Các thuật toán này cải thiện theo thời gian để cung cấp các quảng cáo ngày càng mang tính cá nhân.
2. AI CX cho phép việc tìm kiếm được cá nhân hóa
AI đang được sử dụng để giúp khách hàng khám phá các sản phẩm phù hợp nhất và hợp lý hóa trải nghiệm người dùng trực tuyến. Điều này được thúc đẩy bởi thực tế là 80% người tiêu dùng có xu hướng mua hàng từ các thương hiệu cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa.
Điển hình của việc sử dụng tìm kiếm được cá nhân hóa là Netflix. Công ty phát trực tuyến có quyền đối với 13.612 nội dung. Để giúp khách hàng nhanh chóng tìm thấy nội dung họ muốn xem, AI của Netflix thu thập lượng dữ liệu khổng lồ để hiển thị màn hình chính khác nhau cho từng người xem. Các đề xuất đưa ra dựa trên hành vi xem trước đây và phân khúc đối tượng người xem chi tiết.
Mua sắm trực tuyến là một ví dụ khác về tìm kiếm được cá nhân hóa nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Các công ty thương mại điện tử đang sử dụng AI để hiển thị các sản phẩm có tính liên quan cao từ các danh mục trực tuyến mở rộng.
Chẳng hạn, Wayfair có 37.173 cốc cà phê. Tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn bằng cách giúp người dùng không phải cuộn qua nhiều trang chỉ để xem một vài sản phẩm mà họ quan tâm. Tìm kiếm được cá nhân hóa do AI cung cấp càng trở nên phổ biến hơn khi 71% người tiêu dùng cảm thấy thất vọng khi trải nghiệm mua sắm không được cá nhân hoá.
3. AI CX giúp khách hàng tìm được mức giá tốt nhất
AI cũng giúp khách hàng tìm được mức giá tốt nhất để họ có thể tự tin rằng họ đang nhận được mức giá tốt nhất có thể dựa trên những dự đoán thông minh xung quanh biến động giá.
Ví dụ, Hopper là một công ty khởi nghiệp được đánh giá cao trong lĩnh vực du lịch dựa nhiều vào AI để cung cấp một trải nghiệm khách hàng đặc biệt. Công ty “đưa ra các đề xuất chuyến bay cho khách du lịch dựa trên các dự đoán về giá cả có độ chính xác cao, cung cấp thông tin về các đợt giảm giá và các khuyến mại duy nhất phù hợp với khách du lịch”.
Một cách khác để cải thiện trải nghiệm của khách hàng là thông qua một chatbot du lịch AI để nhanh chóng trả lời các câu hỏi và giải quyết các thắc mắc.
4. AI CX cung cấp câu trả lời ngay lập tức cho các câu hỏi của khách hàng
AI ứng dụng trong dịch vụ khách hàng cung cấp giải pháp tức thì cho các truy vấn đơn giản hàng ngày như đơn đặt hàng hoặc tình trạng chuyến bay, chính sách và yêu cầu hoàn tiền cũng như các Câu hỏi thường gặp khác. Nền tảng AI dịch vụ khách hàng nâng cao có thể tích hợp với các hệ thống back-end như CRM và nền tảng vận chuyển để cung cấp các giải pháp được cá nhân hóa cho vô số khách hàng cùng một lúc. Điều này giúp giải phóng các nhân viên dịch vụ khách hàng để tập trung nỗ lực vào các tình huống khách hàng phức tạp, có tác động cao – mang lại sự hài lòng tốt hơn cho khách hàng (CSAT) trên toàn diện.
5. AI CX dự đoán và ngăn chặn các vấn đề
Các công ty cũng đang sử dụng AI cho dịch vụ khách hàng chủ động. Trải nghiệm khách hàng AI cho phép họ dự đoán và giải quyết các vấn đề và sự cố thậm chí trước khi khách hàng nhận thức được có các sự cố đó. Ví dụ bao gồm thông báo cho khách hàng khi gói hàng sẽ đến muộn do thời tiết chậm trễ, cung cấp dịch vụ đăng ký sớm cho khách hàng có chuyến bay đến sớm hoặc chủ động hướng dẫn một người về cách chăm sóc sản phẩm.
Chẳng hạn HP cho khách hàng biết khi nào mực máy in của họ sắp hết và cung cấp các lựa chọn dễ dàng để mua được loại mực tương thích. Điều này giúp loại bỏ sự thất vọng của người dùng – cải thiện tính thân thiện với người dùng và tỷ lệ phản hồi của khách trong các cuộc khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng – cũng như khách hàng không cần phải tự liên hệ với công ty để giải quyết vấn đề hay sự cố phát sinh.
6. AI CX cho phép khách hàng nhận được hỗ trợ 24/7 trên mọi kênh
Ngày càng có thêm nhiều kênh mà khách hàng mong đợi nhận được dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Đội ngũ nhân viên dịch vụ khách hàng rất tốn kém và rất khó để có thể tuyển đủ nhằm hỗ trợ quản lý đa kênh liên tục suốt ngày đêm. AI giúp các công ty mở rộng việc hỗ trợ khách hàng đa nền tảng: email, trò chuyện, thoại, nhắn tin, SMS và thoại. Điều này cho phép khách hàng nhận được sự hỗ trợ họ cần trên các kênh ưa thích của họ. Nếu không có AI, sẽ rất tốn kém để có trải nghiệm đa kênh thực sự mà khách hàng mong đợi, tức là ngay lập tức, được cá nhân hóa và có ý nghĩa.
7. AI CX giúp loại bỏ những rắc rối về lợi nhuận
Dịch vụ khách hàng bán lẻ là rất quan trọng và lợi nhuận là một phần quan trọng trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến. Hơn 30% của tất cả các giao dịch mua trực tuyến được trả lại. Mặc dù các nhà bán lẻ đã nỗ lực để làm cho quy trình trả hàng diễn ra suôn sẻ nhất có thể trong vài năm qua, nhưng việc trả lại một mặt hàng vẫn khiến khách hàng khó chịu.
AI giúp cải thiện CX bằng cách dự đoán thời điểm có khả năng trả lại hàng dựa trên các mặt hàng trong giỏ hàng hoặc hành vi của người dùng. Ví dụ: nếu một người dùng chọn nhiều loại kích thước khác nhau cho cùng một mặt hàng hoặc đã kiểm tra hướng dẫn kích thước và chính sách trả lại trong cùng một phiên, điều đó có thể cho thấy rằng người đó không chắc chắn về kích thước nên mua. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI sẽ tiến hành can thiệp trước để giúp khách hàng tìm ra lựa chọn tốt nhất có thể để tránh việc thất vọng khi không nhận được sản phẩm đúng kích cỡ và do đó phải trả lại sản phẩm, vốn gây ra sự tốn kém cho công ty hoặc khách hàng.
Mời quý độc giả cùng chia sẻ các use case của doanh nghiệp mình khi ứng dụng AI vào việc cải thiện trải nghiệm khách hàng ( AI CX) cho doanh nghiệp của mình.
* Số liệu tham khảo tại link: https://www.vieodesign.com/blog/new-data-why-people-hate-ads
** Bài và ảnh được Đỗ Quyên lược dịch và tổng hợp từ Internet.
*** Cùng tham khảo thêm nhiều bài viết và hoạt động bổ ích về sales và marketing do các chuyên gia của chúng tôi chia sẻ và sưu tầm trên https://csmovietnam.com/
**** Follow fan page của chúng tôi: https://www.facebook.com/csmovietnam để nhanh chóng cập nhật các hoạt động mới nhất của CSMO.
