Làm thế nào các tổ chức phi lợi nhuận có thể sử dụng Trí tuệ nhân tạo để tạo ra sự thân mật tình cảm trên quy mô lớn

By: Jeremy Berman là Đồng sáng lập và Chủ tịch của GoodUnited,

Các tổ chức phi lợi nhuận đã từng phụ thuộc vào nhiều phương pháp khác nhau để gây quỹ. Từ việc thực hiện cuộc gọi đến tổ chức các sự kiện trực tiếp, một trong những cách hiệu quả nhất để thu hút các nhà tài trợ là tạo ra một kết nối cá nhân. Trong lĩnh vực cá nhân có tài sản ròng cao, một giám đốc phát triển thường tạo ra mối quan hệ và mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho 10-50 cá nhân tại một thời điểm. Mặc dù hiệu quả trên quy mô nhỏ, nhiều tổ chức phi lợi nhuận không thể duy trì mối quan hệ chất lượng cao khi họ nhắm đến một cơ sở nhà tài trợ lớn hơn.

Sự phổ biến của truyền thông xã hội đã mang lại cho các nhà tài trợ và tổ chức phi lợi nhuận khả năng kết nối với nhau như chưa từng có. Các nhà tài trợ thường sử dụng các nền tảng như Facebook và Twitter để chia sẻ câu chuyện về cách họ quyết định quyên góp hoặc cách một tổ chức từ thiện đã ảnh hưởng tích cực đến cuộc sống của họ. Những câu chuyện này cung cấp dữ liệu quý giá cho các tổ chức phi lợi nhuận, giúp họ đo lường và tập trung nỗ lực của mình. Tuy nhiên, không thể có một nhân viên của tổ chức phi lợi nhuận đọc mọi câu chuyện, xử lý thông tin để biết điều gì liên quan, và sau đó theo dõi và tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa. Đó là lý do tại sao các tổ chức phi lợi nhuận ngày càng tìm kiếm các tổ chức bên ngoài chuyên về Trí tuệ nhân tạo. Những công ty này có thể lấy những câu chuyện này, hoặc “dữ liệu không cấu trúc”, và tạo ra cấu trúc để nhân viên có thể tạo ra kết nối với một nhóm nhà tài trợ hoặc nhà quyên góp lớn hơn một cách hiệu quả.

Mặc dù có những nỗ lực tốt nhất, nhiều tổ chức bị hạn chế bởi nhân viên và ngân sách của họ. Kết quả của COVID và mong muốn trả lại càng nhiều đô la càng tốt cho sứ mệnh của họ, các tổ chức phi lợi nhuận buộc phải hoạt động rất hiệu quả. Họ không có khả năng thuê nhân viên chuyên môn cao, và hoạt động với một nhân viên giảm có thể hạn chế khả năng của họ. Cách tốt nhất cho hầu hết các công ty để tạo ra sự thân mật tình cảm trên quy mô lớn là bằng cách hợp tác với một tổ chức bên ngoài có thể triển khai các cuộc trò chuyện được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo thông qua các kênh truyền thông xã hội.

“Thế giới phi lợi nhuận đã thay đổi sâu sắc bởi COVID – nhưng có một điểm sáng”, nói Maria Clark, mới EVP của Đối tác tại GoodUnited, và một nhà lãnh đạo phi lợi nhuận lâu năm bị ảnh hưởng cá nhân bởi đại dịch. “Sự đổi mới đã trở thành một nhu cầu, không phải là một sự xa xỉ, điều này đã kích thích việc áp dụng các chiến lược và đối tác mới để tiếp tục thúc đẩy công việc quan trọng mà các tổ chức phi lợi nhuận được kỳ vọng sẽ cung cấp.”

Meet Donors in the Channels They Use Now

Chúng ta đang ở giữa một sự chuyển đổi lớn trong lĩnh vực phi lợi nhuận. Những thay đổi này thường xảy ra mỗi vài thập kỷ. Sự chuyển đổi đầu tiên là gửi séc qua thư trực tiếp, và do đó ngành công nghiệp thư trực tiếp đã ra đời. Một vài thập kỷ sau, internet và email xuất hiện, và các nhà tài trợ bị ngập trong các yêu cầu quyên góp kỹ thuật số. Bây giờ, chúng ta đang ở giữa sự chuyển đổi tiếp theo.

Hơn 5 tỷ đô la đã được quyên góp cho các tổ chức phi lợi nhuận thông qua các kênh xã hội, và 2 tỷ đô la trong số đó là trong năm qua. “Làn sóng quyên góp tiếp theo này sẽ mở ra những cơ hội mà không thể tưởng tượng được thậm chí 10 năm trước, nhưng sẽ trở thành một nhu cầu nếu chúng ta hy vọng tiếp tục thu hút một loạt các người ủng hộ quan tâm đến việc tạo ra tác động”, Clark nói. “Các tổ chức phi lợi nhuận phải gặp gỡ những người ủng hộ của họ ở nơi họ đang có và nói với họ theo cách mà họ có thể đồng cảm.”

Kết quả của sự chuyển đổi này sang việc quyên góp xã hội, điều quan trọng là các công ty phải bắt đầu thử nghiệm các kênh truyền thông mới này. Trò chuyện tin nhắn, Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu kết hợp với phán đoán của con người là chìa khóa để掌握 tương lai của sự tham gia phi lợi nhuận. Các tổ chức không cần phải chi một triệu đô la cho khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo vào ngày mai, nhưng họ cần bắt đầu nhỏ, thử nghiệm các kênh và đầu tư vào chiến lược để xem nơi thị trường đang đi để họ không bị bỏ lại phía sau.

Nơi tốt nhất để giao tiếp với khách hàng là nơi họ đang dành thời gian. Ngày càng nhiều, điều này có nghĩa là Facebook Messenger, Instagram và các nền tảng truyền thông xã hội khác. Sự khác biệt giữa nơi chúng ta đang ở ngày hôm nay so với 20-30 năm trước với email là các nền tảng nhắn tin xã hội thực sự là đối thoại.

Một tổ chức phi lợi nhuận có thể hỏi một người quyên góp một câu hỏi trên Facebook Messenger, người quyên góp có thể trả lời, và sau đó Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý và tạo ra một trải nghiệm hấp dẫn theo thời gian thực. Ví dụ, ai đó có thể nói với Hiệp hội Ung thư Mỹ rằng họ quyên góp vì bà của họ bị ung thư phổi, và họ muốn ngăn chặn bệnh này trong tương lai. Điều này trang bị cho Hiệp hội Ung thư Mỹ, và các tổ chức phi lợi nhuận tương tự, thông tin họ cần để phản hồi và theo dõi với nhà tài trợ theo cách được cá nhân hóa để họ cảm thấy tích cực về nguyên nhân.

Alter Your Voice Accordingly

Các robot không nên nghe có vẻ như robot. Ngoài việc gặp gỡ các nhà tài trợ ở nơi họ dành thời gian, các tiến bộ trong Trí tuệ nhân tạo cho phép các tổ chức phi lợi nhuận điều chỉnh giọng nói của họ để nghe có vẻ như đối thoại hơn. Một số tổ chức phi lợi nhuận không đạt được mục tiêu bằng cách tiết lộ cho người dùng rằng họ đang nói chuyện với một robot, điều này có thể khiến các nhà tài trợ cảm thấy rằng tương tác là giả tạo và không chân thực. Thay vào đó, các tổ chức phi lợi nhuận nên giao tiếp bằng giọng nói của tổ chức. Ví dụ, Hiệp hội Ung thư Mỹ có thể gửi tin nhắn, “Thay mặt Hiệp hội Ung thư Mỹ, chúng tôi cảm ơn”, thay vì giới thiệu người dùng với một “Cindy, Robot của Hiệp hội Ung thư Mỹ”.

Nói chuyện bằng giọng nói của tổ chức phi lợi nhuận đòi hỏi phải dành thời gian để hiểu những thông điệp nào đã từng vang vọng với các nhà tài trợ của họ trong quá khứ. Tạo ra sự thân mật tình cảm trên quy mô lớn có nghĩa là lập trình Trí tuệ nhân tạo để nói bằng ngôn ngữ không chính thức mà một người sẽ sử dụng, thay vì giọng điệu正式 và khô khan thường đặc trưng của một robot. Ví dụ, một người có thể giới thiệu bản thân bằng cách nói, “Xin chào”, thay vì “Xin chào, rất vui được gặp bạn ngày 6 tháng 8”.

Các tổ chức cũng nên dành thời gian để học quan điểm của cá nhân họ dự định giao tiếp. Ví dụ, một tổ chức từ thiện quyên góp tiền cho nghiên cứu ung thư có thể nói chuyện với những người sống sót sau ung thư, gia đình của những người sống sót sau ung thư, hoặc các tổ chức xã hội. Giọng nói mà một cuộc trò chuyện được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo nên thay đổi tùy thuộc vào người họ đang nói chuyện. Loại điều này tạo ra cơ hội cho giao tiếp có ý nghĩa hơn. “Tôi rất vui vì chúng tôi có thể giúp bạn hỗ trợ cuộc chiến chống lại ung thư của con gái bạn”, có tác động cá nhân lớn hơn một cụm từ cổ điển như “cảm ơn vì đã quyên góp”. Để được chân thực, điều quan trọng là tổ chức phải dành thời gian để học quan điểm của mỗi nhóm nhà tài trợ tiềm năng và tiến hành các cuộc trò chuyện theo cách mà cá nhân mong đợi được giao tiếp.

Clark, người đã dành 30 năm trong lãnh đạo tại Hiệp hội Ung thư Mỹ, hiểu tại sao kết nối chân thực lại quan trọng đến vậy. “Trải nghiệm ung thư rất cá nhân đối với cá nhân và gia đình của họ, vì vậy điều quan trọng là tạo ra một kết nối chân thực với những người ủng hộ của chúng tôi mà phản ánh lòng trắc ẩn và hỗ trợ của chúng tôi cho hành trình của họ”, cô nói. “Và chúng tôi đã học được rằng chúng tôi có thể nhân rộng cảm xúc đó thông qua các cuộc trò chuyện và kết nối được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo.”

Trong thế giới phi lợi nhuận, có một số lượng ngày càng tăng các công ty theo đuổi Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu xung quanh việc phân tích dữ liệu. Các công ty sẽ phân tích hàng triệu hồ sơ nhà tài trợ và thông báo cho các tổ chức phi lợi nhuận về loại người nào sẽ quyên góp cho tổ chức phi lợi nhuận cụ thể đó trong tương lai. Mặc dù có rất nhiều thông tin quý giá, nhưng không có nhiều doanh nghiệp tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để cải thiện thông điệp. May mắn thay, ngành công nghiệp đang ở giai đoạn đầu của một sự thay đổi lớn. Nhiều tổ chức đang phát hiện ra những cách mới để tận dụng dữ liệu để cải thiện trải nghiệm người dùng và giao tiếp hiệu quả hơn.

Kết luận

Khi Trí tuệ nhân tạo không phải là một phần của phương trình, thì có một giới hạn về khả năng mà một cá nhân có thể tạo ra một trải nghiệm tuyệt vời cho các bên liên quan của họ. Bằng cách yêu cầu khách hàng chia sẻ câu chuyện của họ, các công ty có thể tạo ra sự thân mật tình cảm. Bây giờ chúng ta có quyền lực để không để câu chuyện rơi vào tai điếc. Nếu một nhà tài trợ chia sẻ một trải nghiệm cá nhân về việc bà của họ qua đời vì ung thư, thì việc sử dụng tên của bà trong các cuộc trò chuyện trong tương lai là một cơ hội tuyệt vời để xây dựng sự thân mật tình cảm.

Đặt câu hỏi đúng, biết cách sử dụng dữ liệu, và gửi thông điệp đúng, là tất cả những điều cần thiết cho các tổ chức phi lợi nhuận để xây dựng sự thân mật tình cảm trên quy mô lớn. Sử dụng Trí tuệ nhân tạo hiệu quả là điều sẽ mở ra sự chuyển đổi tiếp theo của việc quyên góp. Cách duy nhất để dân chủ hóa trải nghiệm nhà tài trợ phi lợi nhuận là chạm vào từng cá nhân và mang lại cho họ một trải nghiệm tuyệt vời. Thực tế là ngày nay, điều đó có thể được thực hiện bởi nhiều hơn là chỉ cuộc trò chuyện trực tiếp giữa con người với con người.