Một thực tế rõ ràng là một khách hàng hài lòng và gắn kết là đại sứ hiệu quả nhất mà một thương hiệu có thể có và tác động của họ có thể vượt xa các chiến dịch tiếp thị. Nghiên cứu này đến nghiên cứu khác đã chứng minh điều này. Ví dụ: một nghiên cứu của Cognizant cho thấy những khách hàng tương tác trong ngành điện tử tiêu dùng mang lại doanh thu nhiều hơn 44%, trong khi trong ngành khách sạn, họ mang lại doanh thu cao hơn 46%.
Trong báo cáo của PWC, trải nghiệm của khách hàng được 86% giám đốc điều hành doanh nghiệp coi là yếu tố khác biệt hóa thương hiệu quan trọng nhất. Về cơ bản, sự tương tác của khách hàng trực tiếp chuyển thành doanh thu và là nền tảng của một doanh nghiệp vững mạnh.
Điều ngược lại cũng đúng như vậy. Một nghiên cứu của Accenture cho thấy gần một phần ba (33%) khách hàng rời bỏ thương hiệu chỉ sau một trải nghiệm tồi tệ. Và nhiều người không chỉ rời đi mà còn đảm bảo rằng họ sẽ nói về điều đó trên mạng xã hội. Theo một nghiên cứu của Sprout Social, cứ ba khách hàng thì có một người (34%) sẽ chia sẻ trải nghiệm dịch vụ khách hàng tồi tệ trên mạng xã hội.
Hầu hết các tổ chức đều biết điều này. Tuy nhiên, duy trì sự tương tác của khách hàng không phải là điều dễ dàng mở rộng quy mô. Giờ đây, khách hàng mong đợi phản hồi tức thì, tương tác được cá nhân hóa và dịch vụ chủ động. Đây là lúc Trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một cách tiếp cận mới mạnh mẽ và có tiềm năng thay đổi trải nghiệm khách hàng (CX) trong các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các công nghệ AI tiên tiến mà doanh nghiệp có thể sử dụng để mở rộng quy mô tương tác với khách hàng của mình. Hãy đi sâu vào.
AI đàm thoại
LLM, hay Mô hình ngôn ngữ lớn, là một dạng công nghệ AI sáng tạo có thể xử lý và tạo văn bản bằng ngôn ngữ giống con người. Họ được đào tạo về lượng dữ liệu khổng lồ và có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ, như dịch thuật và viết các loại nội dung sáng tạo khác nhau. LLM có hai loại – mô hình nguồn đóng độc quyền (LLM đóng) hoặc mô hình nguồn mở (LLM nguồn mở).
Các LLM nguồn mở như Mistral-7B, Llama2 và Falcon mạnh hơn nhiều so với các LLM đóng, vì các doanh nghiệp có thể chọn LLM phù hợp với trường hợp sử dụng của họ, triển khai chúng trên đám mây trên cơ sở hạ tầng của họ, đào tạo họ về dữ liệu và xây dựng AI các đường ống tích hợp với quy trình làm việc nội bộ của họ.
Một ưu điểm lớn của phương pháp này là doanh nghiệp có thể giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu khách hàng nhạy cảm và do đó không phải lo lắng về những thách thức tuân thủ xuyên biên giới khi chia sẻ dữ liệu khách hàng với một nền tảng khép kín.
Vì LLM cực kỳ giỏi trong việc tạo ra ngôn ngữ nên các nhà điều hành dịch vụ khách hàng có thể sử dụng chúng làm trợ lý để cải thiện giao tiếp với khách hàng, cá nhân hóa phản hồi và cải thiện tốc độ phản hồi của họ. Chúng cũng có thể được sử dụng để xây dựng các chatbot nâng cao, có thể đóng vai trò là đầu mối liên hệ đầu tiên của khách hàng, trả lời các câu hỏi đơn giản và sau đó chuyển những câu hỏi phức tạp hơn đến các nhân viên con người. Rất nhiều doanh nghiệp đã khám phá điều này và chúng tôi kỳ vọng sẽ thấy CX cải thiện đáng kể trong năm tới nhờ LLM.
Tạo hình ảnh được cá nhân hóa
Một chiến lược mạnh mẽ khác đã xuất hiện là khả năng tạo ra hình ảnh của AI. Stable Diffusion là mô hình AI tiên tiến giúp tạo ra hình ảnh chân thực từ các mô tả văn bản. Nó đặc biệt thành thạo trong chủ nghĩa quang học. Điều này làm cho nó hoàn hảo cho tiếp thị cá nhân.
Hãy tưởng tượng cho khách hàng xem một bức ảnh của họ đang sử dụng sản phẩm của bạn, được tạo chỉ từ một mô tả văn bản. Stable Diffusion có thể kết hợp ảnh của khách hàng với ảnh sản phẩm, cho phép họ xem họ sẽ trông như thế nào khi chụp ảnh đó. Đây là kiểu cá nhân hóa mà AI có thể thúc đẩy và nó giúp khách hàng trải nghiệm sản phẩm ngay cả trước khi họ mua nó.
Khi các mô hình tổng hợp hình ảnh tiên tiến hơn xuất hiện, chúng tôi mong đợi trải nghiệm khách hàng mới hơn và phong phú hơn, điều này sẽ thay đổi cách tiếp cận mua sắm trực tuyến của chúng tôi.
Chatbot bằng giọng nói
Cùng với AI có thể tạo ra ngôn ngữ và hình ảnh, các mô hình Generative AI để phiên âm và tạo âm thanh cũng đã xuất hiện. Những mô hình này cho phép phiên âm theo thời gian thực từ âm thanh và dễ dàng tạo ra giọng nói giống con người.
Ở những khu vực địa lý nơi khách hàng thích giao tiếp bằng giọng nói thay vì văn bản, chẳng hạn như cấp 3 hoặc cấp 4 của Ấn Độ, doanh nghiệp có thể tận dụng mô hình AI âm thanh để hiểu truy vấn của khách hàng và xây dựng chatbot phản hồi bằng ngôn ngữ của họ. Một ví dụ về mô hình như vậy là WhisperSpeech, có thể sao chép giọng nói và tạo ra âm thanh đầy đủ từ văn bản. Trong tương lai, chúng tôi mong đợi các chatbot giọng nói mạnh mẽ có thể phản hồi ngay lập tức cho khách hàng bằng ngôn ngữ họ hiểu và giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ khách hàng.
