Khơi dậy Sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo để Tăng cường Kết nối với Khách hàng

Trong một trò chơi của những inch, các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông (CSPs) đang tìm kiếm các công cụ hoặc thực hành để giúp họ dẫn đầu. Với doanh thu trong thị trường dịch vụ truyền thông dự kiến sẽ đạt 337 tỷ đô la vào năm 2024, có một lượng lớn đang được đặt lên bàn cân. Để khám phá cách CSPs có thể đạt được lợi thế cạnh tranh và dẫn đầu trong thị trường này, hãy cùng xem xét tác động của việc kết nối với khách hàng theo cách họ muốn và tận dụng trí tuệ nhân tạo (GenAI) để cá nhân hóa những tương tác này.

Đối với CSPs, mục tiêu cuối cùng là biến các vấn đề khách hàng tiềm năng thành các bước có ý nghĩa để nâng cao trải nghiệm và thúc đẩy lòng trung thành. Trước đây, CSPs có thể dự đoán khả năng khách hàng gọi đến và sẽ có một giải pháp phản ứng chung. Những dự đoán này dựa trên mẫu lớn, không cụ thể và không được cá nhân hóa cho từng khách hàng gọi đến, đối xử với khách hàng như những con số hoặc vấn đề cần giải quyết chứ không phải như những người. Với sự tiến hóa của phân tích khách hàng (cảm ơn trí tuệ nhân tạo), CSPs có thể trở nên cá nhân hóa hơn bao giờ hết và điều chỉnh từng cuộc trò chuyện theo nhu cầu và mong muốn cụ thể của khách hàng.

Phá vỡ Mô hình Một Kích cỡ cho Tất cả

CSPs không chỉ là hướng dẫn trên hành trình của khách hàng, họ là những người tạo bản đồ và những người dự báo thời tiết cho hướng dẫn biết khi nào một con đường an toàn để đi. CSPs không thể chỉ chuyên về một phần nhỏ của hành trình khách hàng mà phải sử dụng tất cả các công cụ có sẵn để cung cấp trải nghiệm tuyệt vời từ đầu đến cuối. Với GenAI, phân tích hành trình khách hàng và lập bản đồ hiện đang phát挥, CSPs có thể ngữ cảnh hóa dữ liệu khách hàng độc đáo của họ một cách mượt mà hơn và dự đoán bước tiếp theo của khách hàng trước khi họ thậm chí nhận ra. Bằng cách này, họ có thể cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa khiến khách hàng quay lại và khác biệt so với đối thủ.

Giờ đây, GenAI dựa trên các mô hình đã được đào tạo trên các tập dữ liệu công khai khổng lồ, và trong khi chúng cung cấp thông tin thú vị, thông tin này có sẵn cho mọi người. Để thực sự có được những hiểu biết quý giá, các mô hình cần được tăng cường cho các ngành công nghiệp mà chúng hỗ trợ cụ thể. Tại sao điều đó lại quan trọng? Bởi vì CSPs có cơ hội tinh chỉnh những mô hình này với dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc độc đáo của họ liên quan đến các ngành công nghiệp của họ. Trình độ thông minh dữ liệu này sẽ cho phép họ tương tác với khách hàng trên mức độ cá nhân hóa nhiều hơn.

Vậy thì sao?

Sự thay đổi lớn trong cách tiếp cận này là CSPs không thể chỉ hài lòng với việc dự đoán “cái gì”; họ phải chủ động đi trước “vậy thì sao”, tìm ra gốc rễ của vấn đề và khám phá cách giải quyết nó. Ví dụ, không đủ để họ biết sự nhầm lẫn về hóa đơn là nguyên nhân chính của lưu lượng truy cập trung tâm cuộc gọi – “cái gì” mà hiểu được điều gì đã dẫn đến sự nhầm lẫn về hóa đơn từ đầu – “vậy thì sao” – và cách ngăn chặn nó. Trên đường đi, điều đáng nhớ là không phải tất cả sự ma sát đều xấu nếu bạn chuẩn bị cho nó. Tuy nhiên, việc ngăn chặn sự nhầm lẫn sẽ có giá trị hơn cho khách hàng so với việc làm rõ hóa đơn cho họ.

Với sự chủ động này trong tâm trí, đã đến lúc suy nghĩ về “vậy thì sao” và những gì tiếp theo cho CSPs làm sau khi đã phản ứng. Nếu CSPs hỏi khách hàng của họ những phần nào của hóa đơn họ bị nhầm lẫn và sau đó tập trung vào sự nhầm lẫn đó thay vì tránh vấn đề? Nếu khách hàng bị nhầm lẫn về một khoản phí không mong muốn, chẳng hạn, thì tiếp theo là gì? CSPs nên sử dụng phản hồi trực tiếp này để cá nhân hóa trải nghiệm bằng cách chia nhỏ hóa đơn của khách hàng bằng cách điều hướng từng bước giải thích những gì đã thay đổi và tại sao. Việc liệt kê các khoản phí này giúp khách hàng hiểu “tại sao” đằng sau mỗi khoản phí với những giải thích rõ ràng và ngữ cảnh khiến khách hàng được thông báo và biết về những gì sắp tới. Nhưng CSPs không nên dừng lại ở đó – nếu họ hiểu sự nhầm lẫn và sau đó tương tác với khách hàng, có thể họ có thể tạo ra một dịch vụ tốt hơn được tùy chỉnh theo nhu cầu của họ. CSPs nên phấn đấu cho một danh mục động của các đề xuất để chỉ đạo trải nghiệm khách hàng, tìm kiếm đầu vào khách hàng được cá nhân hóa cho sự tham gia của khách hàng mà tất cả khách hàng đều mong muốn.

Sự Chủ động + Cá nhân hóa = Khách hàng Hạnh phúc

Khách hàng hạnh phúc và hiệu suất nhân viên được cải thiện luôn là (và nên tiếp tục là) ưu tiên cho CSPs, nhưng có một lợi ích bổ sung: khả năng tăng doanh thu. Bằng cách sử dụng GenAI một cách tối đa, CSPs có thể nhanh chóng đi đến trái tim của nhu cầu khách hàng, điều này sẽ tăng cường lòng trung thành, thúc đẩy các chương trình mới và tạo ra sự khác biệt trên thị trường. Như luôn vậy, điều quan trọng nhất cho lợi nhuận là trải nghiệm khách hàng, và một khách hàng hạnh phúc luôn dẫn đến lợi thế cạnh tranh.

Trò chơi đang thay đổi cho CSPs. GenAI, khi được sử dụng đúng cách, sẽ trở thành công cụ cho phép CSPs dự đoán và giải quyết nhu cầu khách hàng trước khi họ thậm chí nhận ra – giống như có một quả cầu pha lê cho sự hài lòng của khách hàng. Và điều đó không chỉ là giữ cho khách hàng hài lòng; nhân viên cũng có thể thoát khỏi những nhiệm vụ tầm thường và tập trung vào những gì thực sự quan trọng. Bằng cách hiểu “vậy thì sao” đằng sau các vấn đề của khách hàng và chủ động với các giải pháp sáng tạo, CSPs không chỉ kinh doanh khách hàng hạnh phúc – họ đang trên con đường tăng doanh thu và dẫn đầu trong cạnh tranh.