Thấu hiểu và nắm bắt cảm xúc của khách hàng chưa bao giờ là một công việc dễ dàng. Hiện nay, các cách làm truyền thống mang tính chủ quan đã dần nhường bước cho trí tuệ nhân tạo, giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng dịch vụ và giành lấy trái tim của khách hàng.

Khách hàng chính là người giúp doanh nghiệp tồn tại, thấu hiểu khách hàng và đem lại trải nghiệm tốt nhất luôn là nhiệm vụ hàng đầu của mọi nhà điều hành doanh nghiệp. Tập trung vào việc làm hài lòng khách hàng là cách tốt nhất để doanh nghiệp có thể dẫn đầu tăng trưởng. Với tốc độ phát triển của khoa học kĩ thuật và thế giới đang ngày càng phẳng, khoảng cách về chất lượng sản phẩm giữa các đơn vị cung ứng đã không còn quá xa, chính trải nghiệm của khách hàng sẽ là yếu tố quyết định khả năng cạnh tranh và tập khách hàng trung thành của một doanh nghiệp.

Vào năm 1986, Parasuraman và các cộng sự đã tạo ra mô hình SERVQUAL để đánh giá chất lượng dịch vụ, giúp doanh nghiệp xóa bỏ khoảng cách giữa kì vọng của khách hàng và thực tế trải nghiệm.

Mô hình này được ứng dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia và chắc chắn không phải xa lạ với những nhà quản trị chất lượng dịch vụ, tuy nhiên nó cũng có yếu điểm đó chính là độ phức tạp trong việc đo lường. Nhiều phân tích đã chỉ ra rằng những doanh nghiệp xuất sắc trong việc làm khách hàng hài lòng đều có một điểm chung đó là xây dựng một hệ thống đo đạc, đào tạo quản lý nhân viên chi tiết và thường xuyên kiểm tra thông qua hình thức mystery shopping (mua hàng bí mật).

Liệu những thành tựu của cuộc cách mạng 4.0, cụ thể là những đột phá của trí tuệ nhân tạo có giúp cho các nhà quản trị doanh nghiệp làm tốt hơn trong việc giành lấy trái tim của khách hàng? Câu trả lời là có, và thậm chí AI còn giúp doanh nghiệp trả lời các câu hỏi trong mô hình Parasuraman một cách cụ thể, dựa trên số liệu và không còn mang tính chủ quan.

Biết khách hàng của bạn, hiểu họ là ai và họ muốn gì

Nếu như trước đây, thông tin khách hàng chỉ đơn thuần là dữ liệu mua sắm, thông tin cá nhân sơ sài được lưu trên hệ thống CRM của doanh nghiệp với nhiều hoài nghi về tính chính xác thì ngày hôm nay mạng xã hội cho doanh nghiệp biết nhiều hơn về khách hàng của họ.

Năm 2015, nhóm chúng tôi xây dựng giải pháp Social Listening cho một khách hàng bán lẻ, dựa trên dữ liệu từ Twitter kết hợp với các thuật toán của IBM Watson để cho ra các phân tích chuyên sâu về hành vi của khách hàng (insight), bên cạnh các thông tin cơ bản.

Phân tích các dòng tweet để nắm bắt tính cách của khách hàng.

Như vậy, khi một khách hàng bước vào cửa hàng, hay họ đăng một bình luận về sản phẩm, nhân viên sẽ nhận được các thông tin về sở thích, tính cách để có thể chọn cách tiếp cận phù hợp, mang tính cá nhân hóa cao và cung cấp dịch vụ tốt hơn. Tất nhiên, mục tiêu cuối cùng vẫn là để khách hàng mua sản phẩm, nhưng không để cho họ cảm thấy được tiếp cận bởi một nội dung rập khuôn.

Kiểm soát chất lượng dịch vụ tốt hơn

Liệu rằng những bộ tiêu chuẩn trong ứng xử, quy tắc dịch vụ được đặt ra bởi những nhà quản trị có được tuân thủ bởi một nhân viên ở một cửa hàng ở cách xa vài nghìn kilomet? Liệu rằng việc tuân thủ này sẽ luôn được duy trì như một thói quen, một niềm tự hào, hay chỉ để đối phó với các chiến dịch, với các đợt kiểm tra? Phương pháp khách hàng bí mật thường tốn thời gian và chi phí, nhưng AI sẽ giúp cho doanh nghiệp có thêm nhiều sự lựa chọn.

Hệ thống camera ngày nay đã có thể trở nên thông minh hơn khi ứng dụng Deep Learning tạo ra nhiều đột phá trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision).

Lượng khách hàng ghé thăm một cửa hàng và số đơn hàng chốt được luôn là một tiêu chí cần thiết để đánh giá kĩ năng bán hàng của nhân viên. Trong quá khứ, đôi khi nhà quản lý ở rất xa và chỉ được nhận lời giải thích khi không có doanh thu là do không có khách ghé thăm cửa hàng. Hiện nay, việc đếm lượng khách hàng ghé thăm, xác định các khu vực được khách hàng quan tâm trở nên dễ dàng và phổ biến với AI, khi sử dụng mô hình YOLO dựa trên kiến trúc mạng CNN cho kết quả với mức độ chính xác rất cao.

Ứng dụng AI đếm số lượng khách hàng trong cửa hàng.
Kiểm soát khu vực trong một nhà hàng.

Không chỉ thế, với sự phổ biến của mạng xã hội cùng thói quen mua sắm online, chúng ta có thể tiếp cận ngay với các ý kiến, đánh giá dịch vụ trên các nền tảng như Facebook, Twitter dưới dạng các status, comment. Tuy nhiên, doanh nghiệp có đang lắng nghe hay chỉ trông chờ vào các kênh truyền thống như tổng đài, các chiến dịch khảo sát thị trường?

Sự đột phá của công nghệ NLP trong những năm gần đây giúp cho việc phân tích cảm nhận (sentiment analysis) ngày càng chính xác, cung cấp kết quả rất cụ thể cho doanh nghiệp để đánh giá độ hiệu quả của một chiến dịch truyền thông hay nhanh chóng quyết định phương án xử lý trước các sự kiện có ảnh hưởng tiêu cực đến thương hiệu.

Kết quả thống kê cảm nhận của người dùng dựa theo keyword trên mạng xã hội.

Việc xây dựng bản đồ trải nghiệm khi khách hàng tiếp cận với dịch vụ là cực kỳ quan trọng. Trên bản đồ này, các nhà quản trị có thể quên mất một khâu không kém phần quan trọng đó là chăm sóc hậu mãi. Làm thế nào để đánh giá các tổng đài viên luôn giữ được thái độ ôn hòa với mọi khách hàng, dù là khách hàng khó tính hay đang nóng giận? Hình thức nghe lại cuộc đối thoại ngẫu nhiên và thông báo cuộc gọi ghi âm là một cách làm khá phổ biến. Hiện tại, sử dụng AI vào trong việc phát hiện bất thường trong cuộc gọi giúp doanh nghiệp quản trị tốt hơn và sớm điều chỉnh để nâng cao chất lượng.

Phân biệt cảm xúc thông qua giọng nói.

Trên đây là những câu chuyện dự án mà tôi đã từng trải qua, không kể đến những câu chuyện của những công ty quá nổi tiếng trong việc thấu hiểu khách hàng nhờ AI như Facebook, Amazon… Tôi cũng tin rằng đây là thời điểm thích hợp để các doanh nghiệp nhanh chóng tiếp cận với AI và chạy đua trên con đường thấu hiểu khách hàng.

Khoa Trần – Ban Giải pháp & Công nghệ, FPT Software

Tin liên quan: