Vì sao khách hàng đang rời bỏ bot CX của bạn

Trong nhiều năm, các nhóm dịch vụ khách hàng vẫn xem việc khách lập tức yêu cầu gặp nhân viên là vấn đề cần giải quyết bằng thiết kế. Khi người gọi từ chối trải nghiệm tự động trước cả khi trải nghiệm ấy thực sự bắt đầu, phản ứng tự nhiên là khiến hệ thống nghe ấm áp hoặc giống con người hơn. Viết lại lời chào. Thừa nhận sự bực bội của khách. Cho người gọi biết họ có thể nói chuyện tự nhiên. Người ta cho rằng nếu trải nghiệm bớt máy móc, khách hàng sẽ sẵn lòng tương tác hơn.

Gần đây, chúng tôi đã thấy bằng chứng cho thấy còn một yếu tố khác quan trọng hơn nhiều.

Tại một công ty bảo hiểm lớn sử dụng AI để xử lý các câu hỏi về quyền lợi thuê xe, ban đầu, trợ lý thoại chào người gọi bằng cách nói rằng họ có thể “nói chuyện với tôi như với người thật”. Dù vậy, hơn bốn trong mười người gọi vẫn yêu cầu gặp nhân viên trước khi có tương tác thực chất nào với hệ thống. Chúng tôi đổi lời chào sang một câu đơn giản và trực tiếp hơn, nhưng kết quả hầu như không thay đổi. 44% người gọi vẫn lập tức yêu cầu gặp nhân viên.

Điều thực sự làm thay đổi cách người gọi phản ứng cuối cùng hầu như không liên quan đến giọng điệu của AI. Chúng tôi thay đổi những gì AI có thể thể hiện là nó biết. Thay vì bắt đầu bằng lời chào chung chung, AI sẽ phỏng đoán hợp lý lý do khách hàng gọi đến và cung cấp thông tin chủ động giải quyết vấn đề — chẳng hạn, mô tả chiếc xe gắn với hồ sơ yêu cầu bồi thường của người gọi, cung cấp tình trạng hồ sơ và kiểm tra xem khách hàng có cần thuê xe hay không.

Số yêu cầu gặp nhân viên giảm 23%. Tỷ lệ tương tác thực chất với AI tăng từ 54% lên 66%.

Bài học ở đây không chỉ giới hạn trong trung tâm liên hệ. Khi các công ty chạy đua để AI có khả năng trò chuyện tự nhiên, thân thiện và trực quan hơn, họ có thể đang đầu tư chưa đủ vào một điều căn bản hơn: cung cấp cho AI đủ ngữ cảnh để chứng minh rằng nó hiểu tình huống trước mắt.

AI đang kế thừa sự thiếu hụt niềm tin

Mọi người không tiếp cận một hệ thống AI mới với tâm thế hoàn toàn chưa có định kiến. Họ mang theo nhiều năm trải nghiệm với các hệ thống tổng đài tự động hiểu sai những yêu cầu đơn giản, chatbot đưa ra câu trả lời không liên quan và các hệ thống tự động buộc họ phải lặp lại thông tin đã cung cấp. Dần dà, người dùng nhận ra rằng yêu cầu gặp nhân viên có thể là cách nhanh nhất để giải quyết công việc.

Hành vi đó có thể trông như sự chống đối AI, nhưng có một cách hiểu hữu ích hơn. Trước khi giao một nhiệm vụ cho hệ thống tự động, mọi người muốn có bằng chứng cho thấy hệ thống hiểu đủ rõ tình huống cụ thể của họ để có thể giúp ích. Các nhà nghiên cứu gọi một khía cạnh của sự chống đối này là “sự thờ ơ với tính cá biệt”, tức quan niệm rằng hệ thống tự động không thể tính đến đầy đủ hoàn cảnh của từng cá nhân.

Điều này ngày càng trở nên quan trọng khi AI được đưa vào những lĩnh vực có ảnh hưởng sâu rộng hơn đến cuộc sống và công việc của chúng ta. Khách hàng gọi điện sau một vụ tai nạn xe hơi không xem vấn đề của mình là một yêu cầu bảo hiểm chung chung. Nhân viên sử dụng trợ lý doanh nghiệp mong trợ lý hiểu vai trò, quyền hạn và công việc hiện tại của họ. Nhà phát triển sử dụng công cụ lập trình AI cần câu trả lời có tính đến kiến trúc bao quanh đoạn mã.

Trong mỗi trường hợp, hệ thống AI phải chứng minh rằng nó hiểu những tình huống liên quan đến yêu cầu trước khi người dùng có đủ lý do để tin tưởng câu trả lời của hệ thống.

Ngữ cảnh đang trở thành một phần của giao diện AI

Theo truyền thống, cá nhân hóa có nghĩa là biết tên ai đó, ghi nhớ một sở thích hoặc đề xuất nội dung dựa trên hành vi trước đây. AI mở ra cơ hội cá nhân hóa phù hợp hơn nhiều với từng tình huống. Một hệ thống hữu ích cần hiểu người dùng đang cố gắng đạt được điều gì, chuyện gì đã xảy ra, thông tin nào có liên quan vào thời điểm đó và những hành động nào thực sự khả thi.

Sự khác biệt đó giúp lý giải vì sao thử nghiệm bảo hiểm thành công. AI không chỉ chào người gọi một cách dễ chịu hơn. Nó giúp giảm bớt công sức trong quá trình tương tác. Người gọi để kiểm tra xem mình có được hưởng quyền lợi thuê xe hay không không còn phải giải thích hồ sơ yêu cầu bồi thường, xác định chiếc xe của mình rồi chờ hệ thống truy xuất thông tin liên quan. Bằng cách cung cấp ngay ngữ cảnh đó, hệ thống đã chứng tỏ năng lực trước khi yêu cầu người gọi tin tưởng giao thêm bất cứ việc gì.

Nguyên tắc này áp dụng cho AI trong toàn doanh nghiệp. Mỗi khi người dùng phải lặp lại thông tin mà hệ thống lẽ ra đã biết, sửa một giả định mà hệ thống không bao giờ nên đưa ra, hoặc tự khôi phục ngữ cảnh vốn đã có ở nơi khác trong tổ chức, niềm tin sẽ suy giảm. Đối với doanh nghiệp, điều đó có nghĩa là cần xem ngữ cảnh là một phần của trải nghiệm người dùng, chứ không chỉ là vấn đề kỹ thuật ở hậu trường.

AI có thể làm thay đổi cách chúng ta đo lường thành công

Thử nghiệm của chúng tôi còn cho thấy một hành vi khác rất dễ bị bỏ qua. Sau khi đưa lời chào có ngữ cảnh vào sử dụng, một số người gọi nghe lời nhắn mở đầu rồi đơn giản là gác máy.

Các chỉ số truyền thống của trung tâm liên hệ có thể xếp những cuộc gọi đó vào nhóm bị bỏ dở. Nhưng một số khách hàng ấy vừa nhận được chính xác thông tin họ có vẻ cần. Nếu ai đó gọi để hỏi liệu yêu cầu bồi thường đã được duyệt hay chưa và AI lập tức thông báo rằng yêu cầu đã được chấp thuận, quyền lợi thuê xe đã sẵn sàng, thì có lẽ chẳng còn gì cần trao đổi.

Khoảng 3% số cuộc gọi sử dụng lời chào động dường như diễn ra theo kiểu này: người gọi ngắt máy sau khi nhận được thông tin và không gọi lại trong vòng hai giờ. Tỷ lệ này không lớn, nhưng đặt ra một câu hỏi rộng hơn: Điều gì sẽ xảy ra khi những chỉ số chúng ta vẫn dùng để đo mức độ tương tác không còn phản ánh chính xác giá trị?

Khi AI ngày càng có nhiều năng lực hơn, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều trường hợp trong đó tương tác ngắn hơn lại hiệu quả hơn. Nếu một hệ thống có thể dự đoán nhu cầu và chủ động cung cấp đúng thông tin, thì thời lượng hội thoại, số bước hoàn thành và ngay cả tỷ lệ bỏ cuộc theo cách đo lường truyền thống cũng có thể trở thành những thước đo thành công kém ý nghĩa hơn.

Mỗi lần tương tác với AI đều là một lần thử sức

Khi AI được tích hợp vào ngày càng nhiều quy trình làm việc, người dùng sẽ ngày càng giỏi đánh giá hệ thống nào xứng đáng với thời gian của họ. Những khoảnh khắc đầu tiên của một lần tương tác có sức nặng đáng kể, bởi mọi người nhanh chóng đánh giá xem hệ thống có hiểu tình huống của họ không, thông tin hệ thống đưa ra có vẻ đáng tin cậy không và việc tiếp tục có đáng công sức bỏ ra hay không.

Những trải nghiệm AI tốt nhất sẽ là những trải nghiệm có thể nhanh chóng thể hiện khả năng nắm bắt bối cảnh hữu ích và chính xác. Trong dịch vụ khách hàng, điều đó có thể là hiểu được tình trạng hồ sơ yêu cầu bồi thường trước khi người gọi giải thích. Với trợ lý doanh nghiệp, đó có thể là hiểu được vai trò, quyền hạn và công việc hiện tại của nhân viên. Trong phát triển phần mềm, đó có thể là suy luận về kiến trúc bao quanh một đoạn mã.

Khi đầu tư vào thế hệ trải nghiệm AI tiếp theo, các công ty nên làm cho những hệ thống này tự nhiên hơn khi tương tác. Nhưng hội thoại tự nhiên chỉ có thể giúp chúng ta tiến xa đến một mức độ nhất định. Mọi người sẽ cho AI cơ hội khi AI đem đến cho họ lý do để tin rằng nó có thể giúp ích; và ngày càng thường xuyên, lý do đó chính là khả năng nắm bắt bối cảnh.