Các doanh nghiệp phân bổ một phần đáng kể doanh thu cho dịch vụ khách hàng, nhưng thường gặp khó khăn trong việc mang lại trải nghiệm hoàn hảo. Sự khác biệt này xuất phát từ khoảng cách lớn giữa kỳ vọng của khách hàng và các dịch vụ hỗ trợ thực tế được cung cấp. Kết quả là 65% khách hàng chuyển công ty do trải nghiệm kém. Chi phí của những trải nghiệm tiêu cực này lên tới 3,7 nghìn tỷ đô la doanh thu toàn cầu vào năm 2024.
Sự xuất hiện của các AI Agent trong dịch vụ khách hàng cung cấp một giải pháp đột phá. Các thực thể được hỗ trợ bởi AI này không chỉ là những người phản hồi tự động; chúng là những trợ lý kỹ thuật số tinh vi được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học tiên tiến.
Các nhân viên AI trong dịch vụ khách hàng thay mô hình hỗ trợ truyền thống bằng cách cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, suốt ngày đêm cho hàng. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, các nhân viên này có thể nhanh chóng giải quyết thắc mắc, cung cấp thông tin chính xác và thậm chí dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi chúng phát sinh.
Hơn nữa, các AI Agent vượt trội trong việc tự động hóa các tác vụ thông thường, con người để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn đòi hỏi sự phối hợp và sáng tạo. Bằng cách hợp lý hóa các quy trình và giảm thời gian phản hồi, các AI Agent nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng và thúc đẩy hiệu quả hoạt động cũng như kiệm chi phí kinh doanh.
Các AI Agent đại diện cho tương lai của dịch vụ khách hàng, nơi công nghệ tăng cường khả năng của con người để cung cấp dịch vụ và mức độ hài lòng vô song. Nắm bắt những giải pháp sáng tạo này không chỉ là đi trước xu hướng; mà còn đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của những khách hàng sành điệu ngày nay và đảm bảo lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
AI Agent là gì?
AI Agent là các ứng dụng phần mềm dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ một cách tự chủ. Nhờ khả năng đa dạng và năng động, các AI Agent cung cấp năng lượng cho nhiều tiện nghi hiện đại ngày nay — từ trợ lý ảo đơn giản trả lời các câu hỏi phổ biến với câu trả lời cổ phiếu, đến xe tự lái sử dụng các mô hình suy luận phức tạp và theo dõi video để điều hướng giao thông.
Nếu AI mô tả tổng thể công nghệ máy tính có thể học, suy luận và giải quyết vấn đề, thì các AI Agent được xây dựng để truyền tải năng lực sắc thái đó trong các vai trò điều hành cụ thể. Trên thực tế, các AI Agent tập trung các mô hình và công cụ dựa trên AI này để hướng tới các mục tiêu được nhắm mục tiêu mà không yêu cầu đầu vào và giám sát liên tục của con người.
Tất cả các AI Agent hoạt động trên một thang trượt về tính linh hoạt. Các AI Agent dựa trên quy tắc không có hoặc bộ nhớ hạn chế đại diện cho các dạng cứng nhắc nhất, thực hiện các tác vụ dựa trên các điều kiện đặt trước. Các AI Agent tự động nhất giải quyết các chức năng phức tạp hơn. Họ có thể độc lập lựa chọn một quá trình hành động, thiết kế kế hoạch, thu thập dữ liệu liên quan và sử dụng nhiều công cụ phần mềm để hoàn thành từng bước. Bằng cách học hỏi từ thông tin phát triển, các AI Agent cải thiện theo thời gian — phân tích phản hồi, tự sửa lỗi và giải quyết các vấn đề mới nổi. Nhiều AI Agent cũng có thể làm việc cùng nhau, thậm chí phối hợp với con người để hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau.
Những khả năng nâng cao này cho phép các AI Agent làm việc ở các cấp độ chuyên môn sâu hơn, làm cho các trường hợp sử dụng kinh doanh tiềm năng mở rộng. Thông qua hệ thống đa tác nhân, các AI Agent riêng lẻ cộng tác giữa các phòng ban và tổ chức khác nhau. Các công ty cũng có thể xây dựng Agent của riêng họ, tích hợp các mục tiêu, hướng dẫn tùy chỉnh và quyền truy cập vào phần mềm và cơ sở dữ liệu nội bộ.
AI Agent hoạt động như thế nào?
Mặc dù có độ phức tạp, nhưng các AI Agent chia sẻ các tính năng tương tự về cách chúng hoạt động. Hãy phân tích cách hoạt động của các AI Agent và theo dõi cách một tổng đài viên nâng cao có thể giải quyết một đơn đặt hàng mua sắm phức tạp.
Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên
Các AI Agent có thể sử dụng biểu hiện tự nhiên của con người, cho phép người dùng giao tiếp trò chuyện với họ thông qua giao diện. Để đạt được sự trao đổi hữu cơ này, các Agent sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), một loại AI tổng quát có thể diễn giải và tạo ra giọng nói và văn bản giống con người.
Ví dụ: Thông qua chatbot, người dùng viết hướng dẫn cho AI Agent tự trị chọn nhà cung cấp bên thứ ba phù hợp nhất với các ưu tiên của công ty như hiệu quả chi phí.
Thiết kế kế hoạch
Các AI Agent bắt đầu bằng cách thiết kế kế hoạch để hoàn thành nhiệm vụ được giao. Thay vì tuân thủ nghiêm ngặt các bước được xác định trước theo một thứ tự cụ thể, AI agent có thể thích ứng và điều chỉnh, sử dụng quy trình ra quyết định nội bộ của riêng họ để tạo ra quy trình làm việc mới.
Ví dụ: Dựa trên hướng dẫn của người dùng, AI Agent xây dựng quy trình làm việc Agent tùy chỉnh để tìm nhà cung cấp tốt nhất, tập hợp dữ liệu và công cụ phần mềm cần thiết để thực hiện từng giai đoạn.
Sử dụng các công cụ phần mềm
Các AI Agent kết hợp các công cụ khác nhau để hoàn thành các dự án nhiều lớp. Các ứng dụng khác nhau cho phép các Agent thu thập và phân tích dữ liệu, tạo và chạy mã mới, giao tiếp bằng giọng nói hoặc văn bản, phối hợp giữa các thành phần phần mềm khác nhau hoặc quản lý các chức năng tự động.
Ví dụ: AI Agent sử dụng các công cụ tìm kiếm tài liệu và web để quét thông tin nhà cung cấp nằm rải rác qua e-mail, tệp PDF, cơ sở dữ liệu và trang web của công ty. Các công cụ mã hóa và máy tính giúp so sánh và lựa chọn giữa các báo giá và điều khoản thanh toán của nhà cung cấp khác nhau. Trong vòng vài phút, Agent giới thiệu một nhà cung cấp bên thứ ba, sử dụng các công cụ LLM để tạo báo cáo chi tiết bằng văn bản.
Tìm hiểu và cải thiện hiệu suất
Các AI Agent có thể phản ánh hiệu suất của họ bằng cách liên tục tự đánh giá và chỉnh sửa đầu ra của họ. Trong hệ thống đa tác nhân, các Agent có thể đánh giá hiệu suất của nhau thông qua các cơ chế phản hồi. Bộ nhớ đáng kể của chúng cũng cho phép các nhân viên lưu trữ dữ liệu từ các tình huống trong quá khứ, xây dựng một cơ sở kiến thức phong phú để giải quyết các trở ngại mới. Quá trình phản ánh này cho phép các Agent khắc phục sự cố khi chúng phát sinh và xác định các mẫu để dự đoán trong tương lai — tất cả đều không cần lập trình cụ thể.
Ví dụ: Bằng cách tự đánh giá kết quả, AI Agent cải thiện chất lượng và độ chính xác của việc lựa chọn mua sắm. Agent cũng có thể kết hợp các yếu tố quyết định bổ sung, như thông tin đăng nhập bền vững của nhà cung cấp.
Cộng tác với các thành viên trong nhóm và các AI Agent khác
Thay vì một Agent làm tất cả duy nhất, một mạng lưới các Agent chuyên về các vai trò cụ thể có thể làm việc cùng nhau trong các hệ thống nhiều tác nhân. Sự hợp tác Agent này cung cấp mức hiệu suất cao hơn cho các dự án phức tạp. Các AI Agent cũng có thể phối hợp với các thành viên khác nhau trong nhóm khi cần, từ yêu cầu thông tin bổ sung đến yêu cầu xác nhận trước khi tiến hành các nhiệm vụ nhạy cảm.
Ví dụ: Trước khi gửi đơn đặt hàng, nhân viên sẽ nhắc các thành viên trong nhóm xem xét quy trình làm việc của nhân viên và phê duyệt lựa chọn cuối cùng. Đối với các đơn đặt hàng phức tạp hơn, Agent AI mua sắm có thể chia thành các vai trò chuyên dụng riêng biệt, chẳng hạn như Agent thư ký mua hàng hoặc Agent quản lý hợp đồng. Định dạng đa Agent này cho phép hệ thống bao gồm các chi tiết sắc thái hơn, từ tuân thủ hướng dẫn đến đàm phán hợp đồng.
Lợi ích của AI Agent là gì?
Được trang bị khả năng suy luận và học tập sắc thái, các AI Agent tự động cung cấp mức độ chuyên môn hóa sâu hơn khi so sánh với các giải pháp tiêu chuẩn khác. Chức năng tăng lên này mang lại nhiều lợi ích cho các công ty khi họ phát triển và mở rộng. Khi được tích hợp vào quy trình làm việc kinh doanh, AI Agent có thể:
Tăng năng suất: các công cụ AI của nhân viên giúp nhóm tiết kiệm thời gian bằng cách đảm nhận các quyết định liên tục cần thiết cho các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người, tăng hiệu quả tổng thể.
Cải thiện độ chính xác: Các AI Agent có thể tự kiểm tra đầu ra của họ, phát hiện ra lỗ hổng thông tin và sửa lỗi. Điều này cho phép các nhân viên duy trì mức độ chính xác cao trong khi tăng tốc nhiều quy trình.
Mở rộng tính khả dụng: Nhân viên AI có thể làm việc đằng sau hậu trường, từ hoàn thành nhiệm vụ cho các dự án đang diễn ra đến khắc phục các câu hỏi của khách hàng ngoài giờ hành chính thông thường.
Giải phóng trách nhiệm của nhóm: thông qua quy trình làm việc Agent thích ứng, các AI Agent giải phóng các nhóm khỏi khối lượng công việc hoạt động nặng nề, để thay vào đó họ có thể tập trung vào các khoản đầu tư và đổi mới toàn cảnh.
Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa AI Agent có thể giảm đáng kể chi phí hoạt động bằng cách loại bỏ sự kém hiệu quả và lỗi tốn kém của các quy trình thủ công.
Phá vỡ các silo: mạng lưới các Agent cộng tác được kết nối với nhau có thể giảm bớt các trở ngại phổ biến xuất hiện từ các dự án phức tạp bằng cách hợp lý hóa việc thu thập dữ liệu và quy trình làm việc giữa các bộ phận khác nhau.
Tạo các ứng dụng chuyên biệt: các tổ chức có thể tạo các nhóm nhân viên riêng để thực hiện các chức năng độc đáo theo nhu cầu của họ, đào tạo nhân viên về dữ liệu nội bộ để tạo ra kết quả tùy chỉnh chính xác.
Mở rộng quy mô theo nhu cầu thay đổi: Các AI Agent có thể dễ dàng thích ứng với khối lượng tác vụ ngày càng tăng, cho phép các công ty mở rộng hoạt động của họ mà không làm giảm độ chính xác và chất lượng hiệu suất.
Xác định xu hướng: thông qua phân tích dữ liệu, các AI Agent có thể xác định các mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp và đề xuất thông tin chi tiết tiềm năng về kết quả trong tương lai, trao quyền cho các công ty trong quá trình ra quyết định của họ.
Có những loại AI Agent nào?
Các AI Agent có nhiều dạng khác nhau. Bằng cách kết hợp chúng, các tổ chức có thể tạo các hệ thống đa Agent tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Dưới đây là sáu loại AI Agent và cách chúng hoạt động tốt nhất cho các tình huống khác nhau:
Agent phản ứng
Các AI Agent phản ứng tuân theo các hệ thống dựa trên quy tắc cổ điển. Còn được gọi là Agent phản xạ, chúng có thể hiểu và tự động hành động theo lời nhắc theo các quy tắc đặt trước. Cách tiếp cận này hoạt động tốt nhất cho các tác vụ lặp đi lặp lại. Ví dụ: một AI Agent phản ứng có thể sử dụng chatbot để xử lý các yêu cầu phổ biến như đặt lại mật khẩu từ các từ khóa hoặc cụm từ đàm thoại.
Do thiếu trí nhớ, họ chỉ có thể phản ứng với các tình huống hạn chế, ngắn hạn. Về mặt tích cực, các AI Agent phản ứng tỏ ra ít bảo trì, cần lập trình tối thiểu để hoạt động.
Nhân viên chủ động
Nhanh nhẹn hơn nhiều so với các Agent phản ứng, các AI Agent chủ động tạo ra các thuật toán dự đoán để thúc đẩy các chức năng sắc thái hơn. Các mô hình này xác định các mẫu, dự báo kết quả có thể xảy ra và chọn hướng hành động tốt nhất mà không cần sự thúc giục của con người. Các Agent này có thể giám sát các hệ thống phức tạp như chuỗi cung ứng, chủ động xác định các vấn đề và đề xuất giải pháp.
Agent kết hợp
Giống như tên gọi của chúng, các hệ thống lai kết hợp hiệu quả của AI Agent phản ứng với sự phân biệt sắc thái của các AI Agent chủ động. Sự kết hợp này mang lại những gì tốt nhất của cả hai thế giới. Khi cần phản hồi nhanh, họ có thể phản ứng hiệu quả với các tình huống có thể dự đoán được theo các quy tắc đặt trước nhưng cũng có thể điều chỉnh khi điều kiện thay đổi.
Agent dựa trên tiện ích
Các AI Agent dựa trên tiện ích tập trung vào việc tìm trình tự tốt nhất có thể để đạt được kết quả mong muốn. Họ chấm điểm từng hành động tiềm năng dựa trên chỉ số mức độ hài lòng của người dùng, sau đó chọn tùy chọn có điểm cao nhất. Các Agent dựa trên tiện ích là động lực đằng sau hệ thống định vị ô tô, robot và giao dịch tài chính.
Agent học tập
Các AI Agent học tập có thể tinh chỉnh hiệu suất của họ dựa trên kinh nghiệm trước đây. Họ sử dụng trình tạo vấn đề tạo ra các kịch bản thử nghiệm để thử các chiến lược mới, thu thập dữ liệu và đánh giá kết quả. Các AI Agent học tập cũng theo dõi phản hồi và hành vi của người dùng để trau dồi cách tiếp cận tốt nhất, cải thiện sắc thái tổng thể và độ chính xác theo thời gian. Các AI Agent học tập hiện tại giúp tạo ra các trợ lý ảo tinh vi thích ứng với nhu cầu của người dùng.
Agent cộng tác
Các AI Agent cộng tác mô tả một mạng lưới các hệ thống AI Agent phối hợp với nhau để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, có thể hoạt động trên các silo của bộ phận. Họ có thể xây dựng quy trình làm việc tùy chỉnh và ủy thác nhiệm vụ cho các thực thể khác, thậm chí cả con người và các AI Agent khác.
Hiểu về nhân viên AI trong dịch vụ khách hàng
Các AI Agent nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách hiểu các câu hỏi, phân tích dữ liệu và tạo phản hồi chính xác. Họ cũng cung cấp hỗ trợ liên tục, quản lý khối lượng lớn yêu cầu, leo thang các vấn đề phức tạp, thu thập phản hồi và tối ưu hóa tài nguyên. Cách tiếp cận có hệ thống này dẫn đến hoạt động dịch vụ khách hàng hiệu quả và hiệu quả hơn.
Các nhân viên dịch vụ khách hàng AI được trang bị để xử lý các nhiệm vụ khác nhau, từ các yêu cầu đơn giản đến giải quyết vấn đề phức tạp. Các chức năng cốt lõi của nhân viên dịch vụ khách hàng AI bao gồm:
Nhận thức môi trường: Các nhân viên dịch vụ khách hàng AI liên tục giám sát môi trường của họ, phát hiện và phân tích các thay đổi theo thời gian thực để phản hồi kịp thời với dữ liệu mới và đầu vào của khách hàng.
Quyết định: Các nhân viên AI trong dịch vụ khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, đảm bảo hành động của họ phù hợp với mục tiêu dịch vụ khách hàng và đưa ra phản hồi tốt nhất có thể.
Học tập thích ứng: Các Agent này tinh chỉnh chiến lược của họ từ các tương tác và kết quả trong quá khứ. Quá trình học tập liên tục này nâng cao hiệu quả và hiệu quả của họ với mỗi tương tác với khách hàng.
Giải quyết vấn đề: Nhân viên dịch vụ khách hàng AI xác định và giải quyết các vấn đề của khách hàng. Họ thường lường trước các vấn đề trước khi chúng leo thang và đưa ra các giải pháp nhanh chóng, chính xác cho những thách thức mới nổi.
Lập kế hoạch chiến lược: Nhân viên dịch vụ khách hàng AI có thể dự báo xu hướng và lập kế hoạch phù hợp, góp phần vào chiến lược dịch vụ khách hàng dài hạn và phân bổ nguồn lực, nâng cao chất lượng dịch vụ tổng thể và sự hài lòng của khách hàng.
Nhân viên AI hoạt động như thế nào trong dịch vụ khách hàng?
Các AI Agent đơn giản hóa và tự động hóa các tác vụ dịch vụ khách hàng phức tạp bằng cách tuân theo quy trình làm việc có cấu trúc để nâng cao sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động. Dưới đây là cách chúng thường hoạt động trong môi trường dịch vụ khách hàng:
Xác định mục tiêu
AI Agent chủ động lập kế hoạch nhiệm vụ dựa trên các hướng dẫn hoặc mục tiêu cụ thể từ người dùng hoặc hệ thống. Điều này có thể bao gồm giải quyết truy vấn của khách hàng, cung cấp thông tin sản phẩm hoặc xử lý yêu cầu dịch vụ. Nhân viên chia nhỏ mục tiêu chính thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, có thể hành động, chẳng hạn như truy xuất dữ liệu khách hàng, phân tích nội dung truy vấn và chuẩn bị phản hồi. Các nhiệm vụ này được thực hiện theo một thứ tự cụ thể hoặc trong các điều kiện nhất định để đảm bảo đạt được mục tiêu hiệu quả.
Thu thập thông tin
Các AI Agent cần truy cập vào thông tin liên quan để thực hiện thành công các nhiệm vụ đã lên kế hoạch. Ví dụ: nhân viên có thể cần trích xuất nhật ký hội thoại, lịch sử khách hàng và chi tiết sản phẩm để cung cấp phản hồi chính xác. Các AI Agent có thể truy cập cơ sở kiến thức của công ty, hệ thống CRM và các cơ sở dữ liệu khác để thu thập thông tin cần thiết. Họ cũng có thể tương tác với các nhân viên khác hoặc mô hình máy học để trao đổi hoặc thu thập thông tin nhằm giải quyết các thắc mắc của khách hàng một cách hiệu quả.
Thực hiện nhiệm vụ
Với đủ dữ liệu, AI Agent bắt đầu thực hiện từng tác vụ một cách có hệ thống. Điều này có thể liên quan đến việc trả lời các câu hỏi của khách hàng, cung cấp các bước khắc phục sự cố hoặc leo thang các vấn đề phức tạp cho nhân viên. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, nhân viên sẽ xóa nhiệm vụ đó khỏi danh sách và chuyển sang nhiệm vụ tiếp theo. Trong suốt quá trình này, nhân viên đánh giá tiến độ giải quyết vấn đề của khách hàng. Nó tìm kiếm phản hồi bên ngoài từ người dùng và kiểm tra nhật ký của mình để đảm bảo tác vụ được thực hiện chính xác. Agent tạo và hành động trên các nhiệm vụ mới nếu cần thiết để đảm bảo kết quả cuối cùng đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Bây giờ, chúng ta sẽ hiểu cách làm việc của một nhân viên dịch vụ khách hàng với một ví dụ được đưa ra trong hình trên:
- Người dùng bắt đầu liên hệ: Người dùng bắt đầu yêu cầu bằng cách gửi email cho dịch vụ khách hàng. Trong email, người dùng có thể chỉ định yêu cầu hoặc câu hỏi của họ. Ở đây người dùng đang cho biết sở thích phim khoa học viễn tưởng và hành động.
- Email mà dịch vụ khách hàng nhận được: Dịch vụ khách hàng nhận email từ người dùng.
- AI Agent định tuyến email đến mô hình ngôn ngữ: Các AI Agent định tuyến email đến một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên.
- Mô hình ngôn ngữ phân tích email: LLM phân tích email của người dùng để hiểu yêu cầu hoặc câu hỏi của họ. Trong hình trên, LLM sẽ xác định rằng người dùng quan tâm đến phim khoa học viễn tưởng và hành động.
- Tạo phản hồi: Sau đó, AI Agent sẽ trả lời email của người dùng. Phản hồi có thể bao gồm thông tin, khuyến nghị hoặc hướng dẫn. Ví dụ: trong quy trình làm việc nhất định, LLM sẽ tạo danh sách các đề xuất phim khoa học viễn tưởng và hành động cho người dùng.
- Người dùng nhận được phản hồi: Người dùng nhận được phản hồi từ AI Agent . Câu trả lời phải giải quyết yêu cầu hoặc câu hỏi của người dùng. Theo quy trình làm việc này, người dùng sẽ nhận được danh sách các đề xuất phim khoa học viễn tưởng và hành động.
Cách tiếp cận có cấu trúc này cho phép các nhân viên AI xử lý các nhiệm vụ dịch vụ khách hàng phức tạp một cách hiệu quả, đảm bảo rằng kết quả cuối cùng vừa phù hợp vừa hữu ích cho khách hàng.
Các thành phần chính của AI Agent trong dịch vụ khách hàng
AI Agent dựa vào một số thành phần chính để hoạt động hiệu quả trong môi trường dịch vụ khách hàng. Những yếu tố này rất quan trọng để phát triển các Agent thông minh có khả năng thực hiện nhiệm vụ một cách tự chủ, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động. Các thành phần này bao gồm:
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): LLM đóng vai trò là cốt lõi nhận thức của AI Agent trong dịch vụ khách hàng, tương tự như hệ điều hành của máy tính được thiết kế riêng cho xử lý ngôn ngữ. Tận dụng những tiến bộ trong học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình này sở hữu kiến thức sâu rộng về các chủ đề khác nhau và hiểu ngữ cảnh đặc biệt, cần thiết cho tương tác hiệu quả với khách hàng.
- Agent thực thi/tạo tác vụ/Agent proxy: Nó là một thành phần quan trọng của một AI Agent . Nó hoạt động giống như Bộ xử lý trung tâm (CPU) của máy tính, xác định các tác vụ cần thiết và trình tự của chúng trong AI Agent . Nó điều phối LLM, tích hợp nó với bộ nhớ dài hạn và phối hợp với các công cụ bên ngoài. Sự điều phối này cho phép AI Agent cung cấp trải nghiệm dịch vụ khách hàng tối ưu.
- Bộ nhớ: Bộ nhớ của AI Agent lưu trữ dữ liệu có liên quan, tương tự như sự kết hợp giữa RAM và ổ cứng của máy tính, cho phép Agent gọi lại và sử dụng thông tin sau này. Cơ sở dữ liệu vectơ hiện đại như Pinecone hoặc Chroma giúp AI Agent ghi nhớ bối cảnh của các nhiệm vụ và tương tác với khách hàng.
- Các công cụ bổ sung: Cũng giống như máy tính được hưởng lợi từ các thiết bị ngoại vi và phụ kiện khác nhau, các AI Agent trong dịch vụ khách hàng tận dụng các công cụ bổ sung để nâng cao chức năng của chúng. Các công cụ này cho phép nhân viên truy cập internet, truy xuất kiến thức chuyên môn hoặc cộng tác với các mô hình AI khác được điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể, làm phong phú thêm trải nghiệm dịch vụ khách hàng.
Bằng cách tích hợp hiệu quả các thành phần này, nhân viên dịch vụ khách hàng AI có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ, trả lời các câu hỏi của khách hàng và liên tục cải thiện hiệu suất của mình, cuối cùng dẫn đến sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động cao hơn.
Các loại nhân viên AI trong dịch vụ khách hàng
Nhiều AI Agent khác nhau có thể được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, với một số loại phổ biến được liệt kê dưới đây:
Trợ lý khách hàng ảo (VCA)
Trợ lý khách hàng ảo là các AI Agent tiên tiến hơn có thể xử lý các tác vụ dịch vụ khách hàng phức tạp. Chúng tích hợp nhiều khả năng, bao gồm trò chuyện, giọng nói, phân tích cảm xúc và phân tích dự đoán, để cung cấp hỗ trợ toàn diện. VCA có thể hỗ trợ nhiều loại truy vấn, tự động hóa các tác vụ thường ngày và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa.
Agent theo dõi tự động
Các nhân viên theo dõi tự động đảm bảo rằng các mối quan tâm của khách hàng được giải quyết đầy đủ bằng cách theo dõi các vấn đề chưa được giải quyết. Các AI Agent này có thể gửi lời nhắc, thu thập phản hồi và cung cấp hỗ trợ bổ sung khi cần thiết, đảm bảo trải nghiệm dịch vụ khách hàng kỹ lưỡng và hài lòng.
Agent phát hiện gian lận
Các Agent phát hiện gian lận giám sát các tương tác và giao dịch của khách hàng để tìm các dấu hiệu của hoạt động gian lận. Các AI Agent này phân tích các mẫu và hành vi để xác định gian lận tiềm ẩn, cảnh báo các nhóm dịch vụ khách hàng và thực hiện các hành động phòng ngừa để bảo vệ khách hàng.
Hệ thống định tuyến thông minh
Hệ thống định tuyến thông minh có thể giải quyết các doanh nghiệp đang gặp khó khăn với các mối quan tâm của khách hàng. Các AI Agent này phân tích và hướng các vấn đề của khách hàng đến bộ phận hoặc kênh hỗ trợ thích hợp, đảm bảo giải quyết chính xác và kịp thời.
Agent phân tích cảm xúc
Các AI Agent có thể được trang bị khả năng phân tích cảm xúc để giảm thiểu sự không hài lòng của khách hàng. Các nhân viên này phân tích giọng điệu cảm xúc của các tương tác với khách hàng, phát hiện mức độ thất vọng và giúp ưu tiên một số mối quan tâm nhất định để giải quyết nhanh hơn.
Agent phân tích dự đoán
Các nhân viên phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu khách hàng lịch sử, lịch sử duyệt web và mô hình mua hàng để dự báo nhu cầu trong tương lai và điều chỉnh dịch vụ khách hàng cho phù hợp. Cách tiếp cận chủ động này giúp dự đoán các yêu cầu của khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ.
Agent quản lý tri thức
Các Agent quản lý tri thức có thể đơn giản hóa việc quản lý các cơ sở kiến thức dịch vụ khách hàng mở rộng. Các AI Agent này thu thập và lưu trữ thông tin như chi tiết sản phẩm, hướng dẫn khắc phục sự cố và các câu hỏi thường gặp, tận dụng máy học và NLP để cập nhật cơ sở kiến thức và dễ dàng truy cập.
Các AI Agent trong dịch vụ khách hàng nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng thông qua các ứng dụng chuyên biệt khác nhau, từ chatbot đến định tuyến thông minh và phân tích dự đoán. Các AI Agent này hợp lý hóa hoạt động, cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa và đảm bảo giải quyết kịp thời và chính xác cho các mối quan tâm của khách hàng.
Tại sao lĩnh vực dịch vụ khách hàng cần nhân viên AI?
Có một số lý do tại sao lĩnh vực dịch vụ khách hàng ngày càng phụ thuộc vào các AI Agent :
- Khả dụng 24/7: Không giống như các nhân viên con người yêu cầu nghỉ giải lao và làm việc trong giờ đã định, các nhân viên AI có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng suốt ngày đêm, mỗi ngày trong năm. Điều này cho phép khách hàng nhận được hỗ trợ bất cứ lúc nào và từ bất kỳ địa điểm nào, bất kể múi giờ của họ.
- Cải thiện hiệu quả và tiết kiệm chi phí: Các AI Agent có thể xử lý nhiều yêu cầu và nhiệm vụ thông thường, cho phép các Agent con người tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. Điều này có thể cải thiện hiệu quả của nhóm dịch vụ khách hàng và giảm chi phí tổng thể.
- Thời gian giải quyết nhanh hơn: Bằng cách tự động hóa các tác vụ và trả lời các câu hỏi phổ biến, nhân viên AI có thể giảm thiểu thời gian chờ đợi và giải quyết kịp thời các vấn đề của khách hàng, tăng sự hài lòng của khách hàng.
- Phân tích và cá nhân hóa dữ liệu: Các AI Agent có thể phân tích dữ liệu khách hàng để xác định xu hướng và mô hình. Thông tin này có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng và cung cấp hỗ trợ phù hợp hơn.
- Agent Hỗ trợ : Các AI Agent cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ các Agent con người. Ví dụ: họ có thể cung cấp các đề xuất hoặc phản hồi theo thời gian thực cho các truy vấn, cũng như các bài viết cơ sở kiến thức có liên quan, để giúp các nhóm giải quyết vấn đề nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Trợ lý AI là một công cụ có giá trị có thể giúp các nhóm dịch vụ khách hàng cải thiện hiệu quả, giảm chi phí và cung cấp trải nghiệm tổng thể tốt hơn cho khách hàng.
Vai trò của nhân viên AI trong quy trình dịch vụ khách hàng
Dưới đây là cách các nhân viên AI có thể đóng góp vào từng bước của quy trình dịch vụ khách hàng:
Kênh tương tác khách hàng
- Xử lý yêu cầu: Nhân viên AI có thể xử lý các câu hỏi ban đầu của khách hàng 24/7, cung cấp phản hồi tức thì và giải phóng nhân viên cho các vấn đề phức tạp hơn.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các nhân viên hỗ trợ LLM có thể phân tích và hiểu thông điệp của khách hàng trên nhiều kênh khác nhau, giúp chuyển chúng đến nhóm hỗ trợ thích hợp hoặc đưa ra các vấn đề khẩn cấp.
Hệ thống Ticket
- Tạo phiếu tự động: Nhân viên AI có thể tự động tạo phiếu từ các tương tác của khách hàng, phân loại và gắn thẻ chúng dựa trên nội dung của tin nhắn.
- Phân loại thông minh: Nhân viên AI có thể phân loại phiếu chính xác hơn bằng cách phân tích nội dung và ngữ cảnh của các truy vấn của khách hàng, nâng cao hiệu quả định tuyến.
- Phân tích dự đoán: AI Agent có thể dự đoán mức độ khẩn cấp và thời gian giải quyết tiềm năng của phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp ưu tiên và phân bổ nguồn lực hiệu quả.
- Phân tích cảm xúc: Nhân viên AI có thể phân tích cảm xúc của khách hàng để ưu tiên các vấn đề mang tính cảm xúc hoặc phát hiện rủi ro rời bỏ tiềm ẩn.
Quản lý cơ sở tri thức
- Quản lý nội dung tự động: Nhân viên AI đề xuất các bài viết cơ sở kiến thức có liên quan dựa trên nội dung phiếu, đẩy nhanh thời gian giải quyết.
- Tạo nội dung: AI Agent cho dịch vụ khách hàng có thể phân tích các vấn đề phổ biến và phản hồi của khách hàng để tạo và cập nhật các bài viết cơ sở kiến thức, đảm bảo thông tin chính xác và phù hợp.
- Giao tiếp:
- Cập nhật tự động: Nhân viên AI có thể gửi thông tin cập nhật tự động cho khách hàng về trạng thái phiếu yêu cầu của họ, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện tính minh bạch.
- Tương tác với khách hàng: Nhân viên AI có thể xử lý các truy vấn theo dõi của khách hàng về trạng thái phiếu, cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người.
- Vòng lặp phản hồi:
- Phân tích khảo sát: Nhân viên AI có thể phân tích phản hồi của khách hàng từ các cuộc khảo sát để xác định xu hướng và cảm xúc, giúp các tổ chức cải thiện chất lượng dịch vụ và xác định các lĩnh vực cần nâng cao.
- Phân tích giọng nói và văn bản: Nhân viên AI có thể phân tích các tương tác của khách hàng (cả nói và viết) để trích xuất thông tin chi tiết về mức độ hài lòng của khách hàng và khoảng cách dịch vụ.
- Phân tích và báo cáo:
- Chỉ số hiệu suất: Nhân viên AI có thể tạo báo cáo theo thời gian thực về thời gian giải quyết phiếu, điểm hài lòng của khách hàng, v.v., cho phép quản lý mức dịch vụ chủ động.
- Thông tin chi tiết dự đoán: AI Agent có thể cung cấp thông tin chi tiết dự đoán về xu hướng dịch vụ khách hàng trong tương lai và các vấn đề tiềm ẩn, cho phép thực hiện các hành động ưu tiên.
Bằng cách tích hợp AI vào các khía cạnh này của quy trình dịch vụ khách hàng, các tổ chức có thể nâng cao hiệu quả, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, cuối cùng dẫn đến việc cung cấp dịch vụ tốt hơn.
Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng
Các AI Agent chuyển đổi dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ thông minh, hiệu quả, được cá nhân hóa trên các điểm tiếp xúc khác nhau. Các hệ thống tiên tiến này tận dụng các công nghệ để tăng cường tương tác với khách hàng, hợp lý hóa quy trình và thúc đẩy sự hài lòng tổng thể. Khả năng của nhân viên dịch vụ khách hàng AI bao gồm:
- Nhận thức những thay đổi năng động trong hành vi của khách hàng:
- AI Agent có thể phát hiện và giải thích những thay đổi trong hành vi và sở thích của khách hàng.
- Họ theo dõi những thay đổi trong mô hình mua hàng, xác định xu hướng yêu cầu và nhận ra sự thay đổi tâm lý trong phản hồi.
- Khả năng này cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để cải thiện tương tác của khách hàng và cá nhân hóa phản hồi.
- Hành động đáp ứng:
- Các AI Agent phản hồi nhanh chóng nhu cầu của khách hàng bằng thông tin chi tiết theo thời gian thực.
- Họ có thể tự động leo thang các vấn đề quan trọng, cung cấp câu trả lời tức thì cho các truy vấn phổ biến và điều chỉnh phản hồi dựa trên cảm xúc của khách hàng.
- Điều này đảm bảo hỗ trợ kịp thời và phù hợp, cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
- Lý luận và giải thích:
- Các AI Agent sử dụng các thuật toán nâng cao để phân tích bộ dữ liệu mở rộng, trích xuất các mẫu có ý nghĩa và rút ra thông tin chi tiết có thể hành động.
- Họ hiểu các truy vấn phức tạp của khách hàng và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn, đưa ra phản hồi chính xác và nhận biết ngữ cảnh.
- Điều này nâng cao khả năng đưa ra quyết định theo thời gian thực, sáng suốt.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề:
- Các AI Agent thành thạo trong việc giải quyết một loạt các thách thức về dịch vụ khách hàng.
- Họ có thể khắc phục sự cố kỹ thuật, giải quyết tranh chấp thanh toán và hỗ trợ thông tin sản phẩm.
- Khả năng phân tích của họ giúp điều hướng các trở ngại và đưa ra các giải pháp hiệu quả, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
- Suy luận và học tập:
- Các AI Agent liên tục tương tác với dữ liệu khách hàng, tham gia vào các quy trình suy luận và học tập.
- Họ phân tích các tương tác trong quá khứ, xác định các mẫu và dự đoán nhu cầu của khách hàng.
- Điều này cho phép họ điều chỉnh các chiến lược và phát triển khả năng ra quyết định của mình, cung cấp hỗ trợ chủ động.
- Phân tích hành động và kết quả:
- AI Agent mô phỏng các kịch bản và đánh giá các tác động tiềm ẩn để dự đoán kết quả.
- Họ trao quyền cho các nhóm dịch vụ khách hàng với thông tin chi tiết để lập kế hoạch chiến lược, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa nguồn lực.
- Tầm nhìn xa này nâng cao khả năng đạt được các mục tiêu dịch vụ khách hàng mong muốn.
- Quyền tự chủ:
- Các AI Agent hoạt động với một mức độ tự quản, tự động đưa ra quyết định và quản lý tài nguyên.
- Họ xử lý các câu hỏi thông thường, chuyển các vấn đề phức tạp cho nhân viên và điều chỉnh hành vi cho phù hợp với nhu cầu phát triển của khách hàng.
- Điều này làm giảm nhu cầu can thiệp liên tục của con người và cải thiện hiệu quả hoạt động.
- Mục tiêu:
- Nhân viên AI điều chỉnh hành động của họ với các mục tiêu dịch vụ khách hàng cụ thể, chẳng hạn như giảm thời gian phản hồi và cải thiện tỷ lệ giải quyết.
- Họ tập trung vào việc mang lại kết quả hữu hình và gia tăng giá trị cho quy trình dịch vụ khách hàng.
- Sự liên kết này đảm bảo rằng các AI Agent đóng góp vào các mục tiêu kinh doanh tổng thể.
- Tích hợp trên các điểm tiếp xúc:
- AI Agent được triển khai trên nhiều kênh, đảm bảo trải nghiệm khách hàng liền mạch.
- Họ tương tác với khách hàng thông qua chatbot trên các trang web, ứng dụng nhắn tin, ứng dụng di động và phương tiện truyền thông xã hội.
- Sự tương tác nhất quán này củng cố nhận thức về thương hiệu và lòng trung thành của khách hàng.
- Truy cập thông tin:
- Các AI Agent kết nối với cơ sở tri thức, hệ thống CRM và cơ sở dữ liệu để truy cập thông tin liên quan.
- Họ truy xuất và tổng hợp dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu của khách hàng và giải quyết vấn đề.
- Điều này trao quyền cho các nhóm dịch vụ khách hàng thông tin chi tiết kịp thời và chính xác, nâng cao khả năng ra quyết định.
- Cuộc trò chuyện tự nhiên:
- AI Agent sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thu hút khách hàng vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, tự do.
- Họ mô phỏng các tương tác giống như con người, thúc đẩy đối thoại có ý nghĩa và xây dựng mối quan hệ với khách hàng.
- Điều này nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể trên các kênh giao tiếp khác nhau.
- Xử lý yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên:
- Các AI Agent dựa vào khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên phức tạp để diễn giải và xử lý đầu vào văn bản hoặc giọng nói.
- Họ phân tích các mẫu ngôn ngữ, tín hiệu ngữ cảnh và ý định của người dùng để giải mã chính xác các truy vấn của khách hàng.
- Điều này đảm bảo sự tương tác và giao tiếp liền mạch giữa khách hàng và nhóm dịch vụ khách hàng.
Bằng cách tận dụng các khả năng chính này, các AI Agent nâng cao đáng kể hiệu quả và hiệu quả của các hoạt động dịch vụ khách hàng, dẫn đến cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Nguồn : AI Agent for Customer Service: Các khả năng chính, trường hợp sử dụng và triển khai
