Cho dù đó là việc lên lịch lại chuyến bay hay chỉ cần trợ giúp để thiết lập Wi-Fi, tất cả chúng ta đều từng là khách hàng bấm số gọi đến tổng đài chăm sóc khách hàng Contact Center. Trong trường hợp đó, bạn gặp vấn đề rắc rối và thường là đang trong tâm trạng thất vọng.
Đối với khách hàng, họ hy vọng tương tác sẽ đơn giản, dễ hiểu, và đi thẳng vào trọng tâm. Họ gọi điện để trình bày vấn đề, một nhân viên trả lời và giải quyết vấn đề — và giải pháp đánh dấu sự kết thúc của tương tác.
Trong các Contact Center, chúng tôi biết rằng có rất nhiều công nghệ, quy trình và con người đằng sau hậu trường giúp mọi thứ hoạt động. Các nhân viên, giám sát viên và người đánh giá đều đóng vai trò quan trọng trong việc mang lại trải nghiệm mượt mà đó.
Vậy, làm thế nào để bạn có thể đảm bảo mọi thứ diễn ra suôn sẻ?
Hãy cùng nghiên cứu một tương tác đứng trên lập trường của khách hàng để xem công nghệ có thể hỗ trợ những trải nghiệm tốt hơn như thế nào.
Reng, reng! Có người gọi — hãy bắt đầu thôi.
Nội dung bài viết
Hãy tưởng tượng bạn là một khách hàng cần đổi lịch chuyến bay vì chuông báo thức không đánh thức bạn dậy đủ sớm để đến sân bay. Không cần phải nói, căng thẳng đang lên cao.
Bạn gọi đến số dịch vụ khách hàng của hãng hàng không, hơi hoảng loạn, và bạn được kết nối với một giao dịch viên. Bạn giải thích vấn đề của mình và giao dịch viên tìm cho bạn một vé mới cho chuyến bay khác. Đơn giản. Dễ dàng. Xong.
Nhưng để tương tác trở nên đơn giản như vậy đối với khách hàng, giao dịch viên cần phải làm nhiều việc cùng một lúc. Đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp ích.
Phân tích cảm xúc là một mô hình AI và học máy (ML) được đào tạo để đo lường cảm xúc của các tương tác, chẳng hạn như tương tác là tích cực, tiêu cực hay trung tính.
Phân tích tình cảm và các số liệu giúp doanh nghiệp:
Trong trường hợp này, khách hàng đã gọi đến tổng đài trong tâm trạng rất căng thẳng. Nhân viên không chỉ cần tìm ra giải pháp mà còn phải làm sao xoa dịu khách hàng vốn đã bối rối.
May mắn thay, nhân viên biết cách thực hiện điều này vì họ đã được hướng dẫn đúng cách về những tình huống này. Và khách hàng đã rời khỏi tương tác với một tấm vé máy bay mới và lòng trung thành mới với hãng hàng không.
Tương tác trên đã tạo ra một khách hàng hài lòng và trung thành. Nhưng nếu không thì sao?
Hãy tưởng tượng bạn là một khách hàng trong cùng một tình huống, nhưng nhân viên không thể trả lời các câu hỏi của bạn và giúp bạn trong một khoảng thời gian hợp lý. Có lẽ bạn sẽ không đi du lịch với hãng hàng không này nữa, phải không?
Rõ ràng, đó là lý do tại sao những người đánh giá lại là một phần thiết yếu của Contact Center. Họ là những người lắng nghe các cuộc gọi và xác định xem có cần đào tạo thêm hay không.
Nhưng sự phát triển của Contact Center đã tăng vọt và những người đánh giá hầu như không thể theo dõi mọi cuộc gọi được thực hiện hàng ngày bởi mọi nhân viên.
Các công cụ quản lý chất lượng (QM) do AI hỗ trợ có thể giúp các Contact Center đánh dấu các cuộc gọi mà họ cần đánh giá. Một cách để họ thực hiện điều này là phát hiện ngôn ngữ tiêu cực trong các cuộc gọi. Sau đó, tương tác được gửi đến bảng điều khiển để người đánh giá lắng nghe và xác định xem có cần đào tạo thêm hay không.
Các công cụ QM do AI hỗ trợ này giúp những người đánh giá đào tạo nhân viên của họ hiệu quả hơn. Các công cụ này đưa các tương tác đến với nhân viên thay vì để họ tìm kiếm trong hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu cuộc gọi của khách hàng.
Hãy bước vào vị trí của khách hàng một lần nữa và tưởng tượng rằng bạn muốn đặt chuyến bay. Bạn muốn đảm bảo rằng hãng hàng không mà bạn chọn đi là đáng tin cậy và có dịch vụ khách hàng được đánh giá cao trong trường hợp có sự cố xảy ra.
Là một giám sát viên, công việc của bạn là đảm bảo Contact Center của mình hoạt động theo cách giúp hãng được đánh giá cao. Nhưng với hàng nghìn, nếu không muốn nói là hàng triệu cuộc gọi diễn ra tại bất kỳ thời điểm nào, thì đó không phải là một nhiệm vụ nhỏ.
Các số liệu truyền thống như điểm khuyến khích hay sự hài lòng của khách hàng rất hữu ích để đánh giá hiệu quả của một Contact Center, nhưng giờ đây chúng không còn đủ nữa. Phân tích hỗ trợ bởi AI và thông tin chi tiết theo thời gian thực giúp giám sát viên hiểu được những gì đang diễn ra trong các Contact Center tại bất kỳ thời điểm nào.
Các công cụ AI và ML cần phân tích hàng triệu tương tác trên mọi kênh và đóng gói mọi thứ lại với nhau trong một nền tảng an toàn. Sau đó, các công cụ này sẽ đưa ra các xu hướng và mô hình quan trọng. Đây là cách giám sát viên có thể đảm bảo Contact Center của họ hoạt động trơn tru.
Giống như trên máy bay, nhiều doanh nghiệp đã báo cáo một chút nhiễu loạn khi bay lên đám mây. Trên thực tế, 40% doanh nghiệp báo cáo rằng họ đã đạt được thành công hạn chế với các nỗ lực di chuyển CCaaS của mình, theo báo cáo của Forrester Consulting thay mặt cho SuccessKPI.
Nhưng với trải nghiệm được tối ưu hóa — và với bộ công cụ đám mây phù hợp — 79% các doanh nghiệp này tin rằng họ có thể đạt được kết quả thành công với việc di chuyển lên đám mây.
Một doanh nghiệp trong số đó là một công ty chăm sóc sức khỏe muốn di chuyển lên nền tảng Genesys Cloud™ nhưng không làm gián đoạn trải nghiệm của khách hàng.
Với các công cụ phù hợp, bao gồm thông tin chi tiết do AI cung cấp, công ty đã di chuyển lên Genesys Cloud mà không bị gián đoạn. Công ty thậm chí còn bắt đầu đánh giá hiệu suất của các giao dịch viên bằng cách phân tích sâu và xem số liệu thống kê các cấp độ giao dịch viên và chi tiết các loại cuộc gọi.
Để tìm hiểu thêm về việc tích hợp các công cụ do AI hỗ trợ vào Contact Center của bạn để cải thiện trải nghiệm khách hàng, vui lòng liên hệ trực tiếp MP Transformation – đối tác vàng chiến lược của Genesys tại thị trường Việt Nam – thông qua Hotline 1900 585853 hoặc email về địa chỉ contact@mpt.com.vn.
MP Transformation
Để tìm hiểu thêm về MP Transformation, hãy theo dõi và tương tác với chúng tôi trên các trang mạng xã hội
Tầng 10, Tòa nhà Sudico, Đường Mễ Trì, Mỹ Đình 1, Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội.
1900585853
contact@mpt.com.vn
