Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục tiến vào mọi khía cạnh của hoạt động kinh doanh, bao gồm phân tích giọng nói trong các contact center và call center. Công nghệ này đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc từ một công cụ đơn giản dùng để ghi lại các cuộc hội thoại thành một giải pháp toàn diện do AI thúc đẩy, giúp nâng cao quản lý chất lượng, hiệu suất của nhân viên và trải nghiệm của khách hàng.
Hiện nay, các công cụ phân tích giọng nói dựa trên đám mây cũng khả dụng cho các doanh nghiệp tại chỗ. Trong khi các thế hệ phần mềm phân tích giọng nói tại chỗ trước đây kém hiệu quả và chậm cập nhật hoặc tối ưu hóa, thì đám mây đã trở thành một phần của những tiến bộ lớn về khả năng của nó.
Nội dung bài viết
Theo quan điểm tương tác, mọi công ty đều phải ghi lại các tương tác của khách hàng trong phần mềm của họ như một phần của việc tuân thủ cấp độ dịch vụ — bất kể nhà cung cấp nào xử lý dữ liệu đó. Dữ liệu này chứa các thông tin quan trọng: Khách hàng của bạn hài lòng với điều gì, điều gì khiến họ thất vọng và thậm chí là những rào cản mà họ gặp phải. Và dữ liệu nắm giữ những thông tin chi tiết mà bạn cần để thực sự hiểu được trải nghiệm của họ, để có thể sử dụng dữ liệu đó làm nguồn tăng trưởng kinh doanh.
Những hiểu biết sâu sắc này có thể có tác động lớn đến việc kiểm soát và quản lý chất lượng khi bạn đánh giá các khía cạnh khác nhau của chương trình. Bạn sẽ hiểu sâu hơn về những gì đang diễn ra với trải nghiệm của khách hàng trong quá trình tương tác với các giao dịch viên.
Đám mây cung cấp cho các công cụ AI sức mạnh tính toán để xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, như bản ghi tương tác, tự động hóa các tác vụ và cung cấp thông tin chi tiết thông qua phần mềm phân tích giọng nói. Sự kết hợp các khả năng này cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, hiệu quả hơn và đưa ra kết quả dựa trên dữ liệu.
Hãy cùng xem xét năm cách mà phân tích giọng nói do AI điều khiển có thể cải thiện quy trình kinh doanh và nâng cao dịch vụ khách hàng thông qua chương trình quản lý chất lượng của bạn.
Theo truyền thống, các đánh giá chất lượng trong các contact center yêu cầu phải xem xét thủ công một tập hợp nhỏ các tương tác bằng giọng nói, vừa tốn thời gian vừa dễ xảy ra lỗi của con người. Với phân tích giọng nói do AI điều khiển, tự động hóa thay thế gánh nặng thủ công khi sàng lọc qua các tập dữ liệu tương tác lớn để cung cấp cho bạn phân tích toàn diện hơn — chỉ trong một thời gian ngắn.
Thay vì kiểm tra ngẫu nhiên dữ liệu bằng cách lắng nghe từng cuộc trò chuyện và ghi lại những gì bạn cho là quan trọng, phân tích giọng nói sẽ gắn thẻ các chủ đề quan trọng nhất đối với khách hàng dựa trên cuộc trò chuyện. Ví dụ: bạn có thể biết được từ một số cuộc trò chuyện rằng việc đặt lại mật khẩu là vấn đề thường xuyên đối với khách hàng của mình. Bằng cách gắn thẻ đó là một vấn đề có thể xảy ra, hệ thống sẽ hiển thị mọi tương tác liên quan đến mật khẩu để bạn có thể thực hiện hành động thích hợp để giải quyết chúng.
Phân tích giọng nói do AI điều khiển cũng tự động hóa một phần quy trình đánh giá của bạn bằng cách điền trước một số câu trả lời — thay vì giám sát viên phải lắng nghe và thực hiện thủ công. Nó tự động phát hiện các vấn đề chính mà bạn xác định là quan trọng, bao gồm các cơ hội mới hoặc sự không hài lòng của khách hàng.
Và vì mọi tương tác đều được ghi lại, nên nó cung cấp cho bạn một tập dữ liệu khổng lồ để dựa vào thay vì chỉ xem dữ liệu từ một tập hợp nhỏ các tương tác. Do đó, các contact center có thể mở rộng quy trình đánh giá của mình để bao quát phần lớn các tương tác của khách hàng, đảm bảo phân tích toàn diện hơn.
Giá trị sâu sắc của phân tích giọng nói nằm ở khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động. Mỗi tương tác với khách hàng đều chứa thông tin có giá trị; tuy nhiên, việc trích xuất và sử dụng thông tin đó có thể là thách thức nếu không có các công cụ hiện đại.
Phân tích có thể tiết lộ nguồn gốc của nhiều vấn đề mà khách hàng của bạn gặp phải — cho dù đó là vấn đề với dịch vụ tự phục vụ hay các giao dịch viên cần được trang bị tốt hơn để tạo điều kiện thuận lợi cho quy trình. Những thông tin chi tiết này giúp doanh nghiệp cải thiện sự hài lòng của khách hàng, hợp lý hóa các quy trình nội bộ và xác định các cơ hội doanh thu mới.
Nó cũng có thể xác định các vấn đề về tuân thủ. Nếu bạn thấy rằng một giao dịch viên đang nói điều gì đó không phù hợp hoặc thiếu một số thông tin theo quan điểm tuân thủ cấp độ dịch vụ, phân tích có thể dễ dàng phát hiện ra điều đó, giúp giám sát viên không cần phải nghe từng bản ghi âm cuộc gọi.
Cảm xúc của khách hàng cung cấp những thông tin chi tiết sâu sắc hơn nữa. Ví dụ, các cụm từ như “Tôi không hài lòng” hoặc “Tôi cần nói chuyện với người quản lý” được đánh dấu là cảm xúc tiêu cực. Điều này có thể thúc đẩy việc xem xét chi tiết tương tác để xác định nguồn gốc của vấn đề.
Ngoài các cuộc trò chuyện riêng lẻ, phân tích giọng nói còn tổng hợp dữ liệu qua hàng nghìn tương tác để tìm ra xu hướng. Bằng cách theo dõi các mẫu theo thời gian, bạn sẽ thấy sản phẩm hoặc dịch vụ nào tạo ra nhiều yêu cầu hoặc khiếu nại nhất. Điều này cho phép bạn giải quyết các vấn đề thường gặp — hoặc thậm chí giải quyết các vấn đề trước khi chúng leo thang — và cải thiện việc ra quyết định trên khắp các phòng ban.
Một khía cạnh thiết yếu chứng minh trải nghiệm khách hàng được cải thiện là đảm bảo rằng các giao dịch viên đang thực hiện nhiệm vụ một cách tốt nhất. Một tính năng độc đáo của phân tích giọng nói hiện đại là khả năng liên kết dữ liệu hiệu suất của giao dịch viên với các công cụ đào tạo và huấn luyện.
Thay vì áp dụng phương pháp đào tạo tổng quát, bạn có thể đề xuất các mô-đun hoặc bài tập đào tạo cụ thể dựa trên số liệu hiệu suất của từng giao dịch viên. Việc đào tạo trở nên cá nhân hóa và nhắm mục tiêu cao, giúp các giao dịch viên cải thiện những điểm họ cần nhất.
Thêm vào đó, hệ thống cung cấp khả năng tích hợp liền mạch phân tích giọng nói với các tính năng quản lý lực lượng lao động, quản lý chất lượng và quản lý hiệu suất. Điều này cho phép bạn lên lịch các buổi đào tạo mà không làm gián đoạn quy trình làm việc của giao dịch viên.
Giả sử một khách hàng tức giận gọi điện để phàn nàn rằng họ đã chờ sản phẩm của mình trong nhiều tuần và họ đã được chuyển qua nhiều điện thoại viên rồi. Khách hàng thực sự rất khó chịu. Phân tích có thể tiết lộ rằng khách hàng bất mãn này không liên quan đến một điện thoại viên cụ thể, có thể đó là vấn đề về sản phẩm, ví dụ thế.
Nhưng nếu phân tích cho thấy điện thoại viên cần thêm kiến thức về sản phẩm, người quản lý có thể chỉ định chương trình đào tạo sản phẩm hoặc bán hàng cụ thể cho điện thoại viên đó. Việc đào tạo mang lại nhiều mục tiêu cho nhân viên. Và khi sử dụng gamification, nhân viên có thể thấy điểm số của mình được cải thiện theo thời gian.
Sử dụng thông tin chi tiết được tạo ra từ hệ thống quản lý chất lượng có thể có tác động trực tiếp đến việc cải thiện hiệu suất của nhân viên và hơn thế nữa. Nếu một nhân viên liên tục gặp khó khăn trong việc tuân thủ một số yêu cầu theo quy định, phân tích giọng nói sẽ đánh dấu những trường hợp này và nhắc nhở người quản lý thực hiện hành động khắc phục.
Hoặc nếu nhân viên xuất sắc trong một số lĩnh vực nhất định — chẳng hạn như giải quyết các vấn đề phức tạp — người quản lý có thể sử dụng dữ liệu này để nhận ra các hành vi tích cực thông qua trò chơi hoá.
Phân tích giọng nói đo lường trí tuệ cảm xúc bằng cách phân tích không chỉ những từ mà nhân viên nói ra mà còn cả tình cảm và bối cảnh đằng sau chúng.
Trong thời đại mà kỳ vọng của khách hàng cao và sản phẩm tốt là chưa đủ, trí tuệ cảm xúc đã trở thành một thước đo ngày càng quan trọng trong đánh giá hiệu suất của nhân viên.
Một trong những tính năng đột phá được giới thiệu bởi phân tích giọng nói do AI thúc đẩy là theo dõi sự đồng cảm của nhân viên. Bằng cách phân tích các cuộc trò chuyện, công nghệ AI có thể phát hiện và đánh giá liệu một nhân viên có phản ứng đồng cảm với sự thất vọng, tức giận hoặc không hài lòng của khách hàng hay không.
Ví dụ, nếu khách hàng gọi điện đến với một vấn đề đang bức xúc, hệ thống có thể đánh dấu các trường hợp mà nhân viên đã làm giảm tình hình căng thẳng thông qua hành vi đồng cảm. Hệ thống cũng có thể chỉ ra trường hợp nhân viên đã khiến tình hình trở nên tồi tệ hơn bằng những phản hồi không phù hợp.
Và giám sát viên có thể thấy liệu cảm xúc chung có được cải thiện trong suốt quá trình tương tác hay không. Nếu phản hồi của nhân viên đối với vấn đề của khách hàng thiếu sự đồng cảm, thì điều đó nhấn mạnh rằng nhân viên đó cần được đào tạo phát triển kỹ năng.
Chức năng này không chỉ giúp người quản lý xác định xu hướng hoặc lĩnh vực mà nhân viên cần cải thiện trí tuệ cảm xúc, mà còn giúp phân biệt giữa các vấn đề liên quan đến sản phẩm và các vấn đề liên quan đến nhân viên. Ví dụ, nếu nhân viên liên tục thể hiện sự đồng cảm nhưng khách hàng vẫn không hài lòng, thì điều đó có thể chỉ ra một vấn đề khác với chính sách, sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty — chứ không phải là hiệu suất của nhân viên.
Bằng cách cải thiện trí tuệ cảm xúc, các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng và đảm bảo rằng khách hàng cảm thấy được lắng nghe, được coi trọng và được hiểu trong quá trình tương tác với công ty của bạn.
Một trong những mục tiêu cuối cùng của phân tích giọng nói là cho phép các doanh nghiệp thực sự hiểu và đáp ứng tối đa nhu cầu của khách hàng. Mỗi tương tác của khách hàng đều phản ánh nhu cầu, sự thất vọng và mong muốn của họ.
Phân tích giọng nói do AI thúc đẩy có thể tổng hợp dữ liệu này để cung cấp góc nhìn toàn diện, 360 độ về trải nghiệm của khách hàng. Với những hiểu biết và hành động này, bạn trở thành tiếng nói của khách hàng.
Bằng cách biết những chủ đề và xu hướng phổ biến nào đang gặp phải và bất kỳ rào cản nào cần được giải quyết, bạn biết phải làm gì để cải thiện hành trình của khách hàng thông qua các tương tác có sự hỗ trợ của nhân viên và thậm chí là tương tác tự phục vụ. Những hiểu biết từ dữ liệu tương tác giúp nhóm quản lý chất lượng trở thành chuyên gia về khách hàng, những người có tác động tích cực đến kết quả kinh doanh của bạn.
Theo dõi xu hướng cảm xúc của khách hàng theo thời gian giúp hiểu sâu hơn về khách hàng. Ví dụ: nếu cảm xúc tiêu cực tăng đột biến trong quá trình ra mắt hoặc quảng bá sản phẩm cụ thể, hệ thống có thể đánh dấu đây là lĩnh vực có khả năng gây lo ngại.
Sau đó, các nhà quản lý có thể đào sâu hơn, phân tích các tương tác của khách hàng để xác định điều gì đã xảy ra sai sót — đó có phải là sự cố về sản phẩm, giao tiếp không rõ ràng hay lỗi trong việc cung cấp dịch vụ.
Khi bạn cải thiện trí tuệ cảm xúc tổng thể của contact center, các nhà quản lý và giám sát chất lượng sẽ đưa ra những chiến lược phù hợp hơn với tiếng nói của khách hàng. Bạn không chỉ xem xét khía cạnh hiệu suất của nhân viên mà còn xem xét các chủ đề phổ biến đang thịnh hành trên toàn bộ contact center — và cảm xúc liên quan đến điều đó.
Những sự gia tăng đột biến trong các chủ đề này, dù tốt hay xấu, đều dễ xác định và theo dõi hơn. Cuối cùng, bạn có thể loại bỏ các rào cản, lấp đầy khoảng trống và nắm bắt các cơ hội đáng để tập trung.
Và thay vì đưa ra quyết định dựa trên linh cảm, mọi thứ đều dựa trên dữ liệu. Với phân tích dữ liệu, vòng phản hồi này đảm bảo rằng các doanh nghiệp luôn kết nối với khách hàng và có thể nâng cao chất lượng dựa trên phản hồi của họ.
Khi các doanh nghiệp tiếp tục ưu tiên trải nghiệm của khách hàng, những tiến bộ trong phân tích giọng nói trong tổng đài hỗ trợ AI đã mở ra những con đường mới để cải thiện quản lý chất lượng. Và hiện tại, những tính năng dựa trên đám mây có sẵn cho các môi trường tại chỗ.
Bằng cách tự động hóa các quy trình, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động, nâng cao hiệu suất của các tổng đài viên và thúc đẩy trí tuệ cảm xúc, phân tích giọng nói có thể thay đổi hiểu biết của bạn về những gì đang thúc đẩy thành công của doanh nghiệp — để bạn có thể loại bỏ những trở ngại đối với thành công.
Tương lai của phân tích giọng nói nằm ở sự tích hợp liền mạch với AI để đảm bảo rằng các doanh nghiệp có thể đo lường chất lượng. Và nó trao quyền cho họ thực hiện các cải tiến liên tục để chủ động giải quyết nhu cầu của khách hàng.
>>> Tham khảo bài viết liên quan:
Để khám phá cách các tính năng phân tích giọng nói hỗ trợ AI của chúng tôi có thể giúp cải thiện quản lý chất lượng để đảm bảo nhóm của bạn mang lại trải nghiệm khách hàng đặc biệt, vui lòng gọi tới hotline 1900 585853 để hiểu cách AI tạo ra những cơ hội mới trong quản lý lực lượng lao động.
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
