Giải mã công nghệ nhận diện đa ý định trong cuộc gọi: Vũ khí mới để nâng cao CSAT và hiệu suất tổng đài

Trong mỗi cuộc gọi, điều khách hàng thực sự cần không chỉ là một câu trả lời mà là được thấu hiểu. Nhưng để hiểu đầy đủ, chính xác những gì khách hàng đang nói và mong muốn thật sự của họ không phải là điều dễ dàng. Đó là lý do vì sao công nghệ nhận diện đa ý định trong cuộc gọi đang được xem là một bước tiến quan trọng, giúp doanh nghiệp nâng cao CSAT và tối ưu hiệu suất vận hành tổng đài.

Cuộc gọi CSKH – nơi khách hàng cần thấu hiểu

Trong giao tiếp thực tế, đặc biệt là trong các cuộc gọi đến tổng đài, người dùng thường không nói ra nhu cầu một cách đơn tuyến. Họ mang theo nhiều mục đích cùng lúc trong một lần tương tác. Họ có thể vừa phản ánh chất lượng dịch vụ, vừa muốn tìm hiểu thêm thông tin, đồng thời đề xuất yêu cầu hủy hoặc thay đổi gói dịch vụ.

Trong ngôn ngữ của phân tích cuộc gọi bằng AI, những nhu cầu được thể hiện như vậy được gọi là “ý định” (intent). Mỗi ý định là một mục tiêu hành động mà khách hàng muốn thực hiện, ví dụ: “tra cứu hóa đơn”, “phản ánh chất lượng”, “yêu cầu hủy dịch vụ”… 

Trong nhiều trường hợp, một cuộc gọi có thể chứa nhiều ý định cùng lúc, gọi là “đa ý định” (multi-intent). Đây chính là điểm tạo nên sự phức tạp trong việc phân tích và phản hồi. Nếu doanh nghiệp chỉ nhận diện được một phần nội dung, họ sẽ bỏ lỡ những vấn đề khác mà khách hàng thực sự quan tâm, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ hài lòng (CSAT) và hiệu suất chăm sóc.

Ví dụ, một khách hàng gọi đến để khiếu nại về việc chậm giao hàng. Trong khi trình bày, họ cũng hỏi lại thông tin về gói dịch vụ hiện tại và đề cập đến ý định sẽ hủy nếu không được giải quyết sớm. Nếu hệ thống chỉ ghi nhận khiếu nại giao hàng mà bỏ qua tra cứu dịch vụ và rủi ro khiến khách hủy đơn, thì doanh nghiệp đã đánh mất cơ hội xử lý triệt để và giữ chân khách hàng.

Thách thức của hệ thống QC truyền thống

Trong hầu hết các hệ thống QC tổng đài hiện nay, việc đánh giá cuộc gọi vẫn đang được thực hiện theo hướng đơn ý định. Giám sát viên hoặc hệ thống phân tích chỉ đánh dấu nội dung chính mà khách hàng đề cập, và thường bỏ qua các tín hiệu khác diễn ra đồng thời trong cuộc hội thoại. Điều này dẫn đến hai vấn đề lớn:

Thứ nhất, hệ thống chỉ ghi nhận được một phần của bức tranh tổng thể. Nếu khách hàng vừa thắc mắc, vừa phản ánh, vừa yêu cầu hỗ trợ, nhưng doanh nghiệp chỉ xử lý một phần nội dung, khách hàng không cảm thấy được lắng nghe đầy đủ. Điều này làm giảm chỉ số CSAT, tăng tỷ lệ gọi lại và rủi ro rời bỏ.

Thứ hai, các hệ thống QC truyền thống không đủ nhạy để hiểu các biến thể ngôn ngữ đa chiều, đặc biệt là khi khách hàng sử dụng các câu nói gián tiếp, ẩn ý hoặc chuyển từ ý định này sang ý định khác trong cùng một đoạn thoại. Việc phụ thuộc vào từ khóa hay mẫu định sẵn khiến hệ thống dễ bỏ sót các tín hiệu ngữ nghĩa trong cuộc hội thoại.

Đây cũng chính là khoảng trống lớn mà các công nghệ AI phân tích cuộc gọi hiện đại đang tìm cách khắc phục thông qua khả năng nhận diện đa ý định.

Cách OmiQC ứng dụng công nghệ để nhận diện đa ý định

Với mục tiêu tạo ra một hệ thống phân tích cuộc gọi toàn diện, OmiQC đã tích hợp nhiều lớp công nghệ để có thể nhận diện đồng thời nhiều ý định trong một cuộc hội thoại, kể cả khi các ý định này không được trình bày rõ ràng hoặc xuất hiện đan xen.

Cụ thể, OmiQC kết hợp:

• Keyword/Regex-based detection: phát hiện ý định dựa trên tập hợp các từ khóa và biểu thức chính quy. 
• Deep Learning model: sử dụng mô hình học sâu để hiểu ngữ cảnh, cấu trúc câu và sắc thái biểu đạt. Đây là nền tảng giúp hệ thống phát hiện các ý định tiềm ẩn mà từ khóa thông thường không nắm bắt được.
• Knowledge Graph: kết nối các khái niệm có liên quan trong ngành dịch vụ (sản phẩm, chính sách, hành vi người dùng) để hiểu sâu hơn mối quan hệ giữa các nội dung trong cuộc gọi.
• Multi-intent model: đây là công nghệ cốt lõi, cho phép hệ thống phân loại và xác định nhiều mục tiêu khác nhau trong một lượt tương tác mà không bị trùng lặp hoặc loại trừ lẫn nhau.

Bằng cách tích hợp các công nghệ trên, OmiQC có thể phân tích cuộc gọi với độ chính xác cao hơn. Công cụ không chỉ dừng lại ở việc nhận dạng ý định chính mà còn phân loại và đo lường mức độ ưu tiên của từng ý định phụ, từ đó đưa ra phản hồi đúng hơn với nhu cầu thực sự của khách hàng.

Lợi ích thực tiễn cho doanh nghiệp

Việc triển khai công nghệ nhận diện đa ý định không chỉ là một cải tiến kỹ thuật mà còn mang lại lợi ích rõ rệt cho vận hành và trải nghiệm khách hàng. Cụ thể: 

Công nghệ này giúp tăng tỷ lệ giải quyết ngay lần gọi đầu tiên (FCR). Khi doanh nghiệp hiểu được toàn bộ các vấn đề mà khách hàng đưa ra trong một lần tương tác, họ có thể xử lý triệt để, giảm thiểu việc khách hàng phải gọi lại hoặc bị chuyển tiếp giữa nhiều bộ phận. Điều này cũng đảm bảo tránh gây ra cảm giác khó chịu, ức chế cho khách hàng vì thủ tục rườm rà cùng thời gian chờ đợi lâu. 

Bên cạnh đó, việc nâng cao CSAT là hệ quả tất yếu. Khi khách hàng cảm thấy mình được lắng nghe đầy đủ và phản hồi nhanh chóng, họ có xu hướng đánh giá trải nghiệm tích cực hơn, từ đó cải thiện mối quan hệ dài hạn với thương hiệu.

Hệ thống còn giúp giảm thời gian xử lý trung bình (AHT), nhờ vào việc hỗ trợ điện thoại viên hiểu ngay mục đích của cuộc gọi, không cần hỏi lại nhiều lần. Đồng thời, các thông tin được tổng hợp thông minh cũng giúp giảm áp lực ghi chú, báo cáo và rút ngắn quy trình sau cuộc gọi.

Hiệu suất tổng đài cũng được cải thiện, thay vì mất thời gian cho từng ý định một cách rời rạc, tổng đài viên có thể xử lý đồng thời và có hệ thống, tăng năng suất và nâng cao năng lực phục vụ.

Multi-intent detection – Công nghệ AI mang lại góc nhìn đầy đủ để hành động kịp thời

Điểm mấu chốt của công nghệ nhận diện đa ý định nằm ở khả năng giải mã toàn cảnh một cuộc hội thoại, không bỏ sót chi tiết nào. Thay vì chỉ thấy một phần nhỏ của nhu cầu, doanh nghiệp giờ đây có thể thấy toàn bộ bức tranh, hiểu rõ hơn khách hàng của mình và hành động đúng lúc, đúng cách.

Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường vận hành phức tạp như hiện nay, khi một sai lệch nhỏ trong giao tiếp cũng có thể tạo ra phản ứng dây chuyền tiêu cực. Công nghệ AI phân tích cuộc gọi theo hướng đa ý định giúp giảm thiểu rủi ro, tăng độ chính xác và giúp các tổ chức phản ứng nhanh hơn với kỳ vọng ngày càng cao của người dùng.

OmiQC với việc được tích hợp công nghệ multi-intent detection vào quy trình phân tích cuộc gọi, là giải pháp tiên phong đang giúp nhiều doanh nghiệp biến dữ liệu hội thoại thành hành động có giá trị thực tiễn.

Việc hiểu đúng và đủ những gì khách hàng nói trong mỗi cuộc gọi đang trở thành yếu tố phân biệt giữa một tổng đài phản ứng bị động và một hệ thống chăm sóc chủ động, thấu hiểu. Công nghệ nhận diện ý định trong cuộc gọi, đặc biệt là khả năng phát hiện đa ý định, không chỉ giúp tăng hiệu suất xử lý mà còn là công cụ chiến lược để nâng cao CSAT, giữ chân khách hàng và tối ưu vận hành tổng thể.

Trong một thế giới mà dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh, doanh nghiệp nào sớm khai thác sức mạnh từ các tương tác tưởng chừng bình thường như cuộc gọi chăm sóc khách hàng sẽ là những doanh nghiệp dẫn đầu trong hành trình chuyển đổi trải nghiệm người dùng bằng công nghệ.