“Xin đừng để đây trở thành một bài nói chuyện rập khuôn và lôi cuốn về AI và Machine Learning khác,” Tôi nghĩ trong lòng khi bước vào Renaissance Atlanta cho Execs In The Know’s AI Briefing. Trong khi háo hức kết nối với nhiều nhà lãnh đạo kinh nghiệm tiên phong về trải nghiệm khách hàng tại các thương hiệu như Porsche và FedEx, tôi đề phòng với việc các cuộc trò chuyện về AI thường trở nên quá mức đồng dao và trì trệ. Tôi muốn có những ý tưởng hành động có thể mang về đội Guru - và điều tôi nhận được cũng chính là điều đó và hơn thế nữa.

Với ly cà phê trong tay, lo lắng của tôi nhanh chóng tan biến khi tôi ngồi xuống và trò chuyện với vài người ở bàn của mình. Các nhà lãnh đạo thương hiệu hàng đầu chia sẻ mở lời về tầm nhìn của họ về việc làm sáng tỏ khả năng hỗ trợ omni-channel CX của AI. Một số chỉ mới thử nghiệm AI, và những người khác đã sâu đắm trong nhiều dự án.

Trước khi biết, sự kiện bắt đầu với sự tham gia của UPS's Gil Pongetti chỉ dẫn chúng tôi qua việc triển khai gần đây của họ về một chatbot được AI hỗ trợ, kế tiếp là một buổi trao đổi ý kiến sôi nổi, mở dạng panel với sự tham gia của các chuyên gia ngành, bao gồm Steve Mayernick của Guru. Sau những cuộc trao đổi bàn tròn, ngày kết thúc trong một Phòng Thí Nghiệm Đổi Mới, nơi các nhà lãnh đạo thương hiệu gặp gỡ cá nhân với các nhà cung cấp giải pháp AI trên ly cocktail.

Ngày đầy những câu chuyện cụ thể về thách thức thực tế, chiến thắng có thể đo lường, và ý tưởng cho những bước tiếp theo có thể chạm được. Sau khi ghi chú và thu được những cái nhìn suốt ngày, đây là 5 điểm quan trọng của tôi:

1. AI chỉ thông minh khi có dữ liệu và quá trình huấn luyện phía sau nó

Khi đến với các giải pháp hỗ trợ AI, câu ngạn ngữ cổ điển của IBM, "rubbish in, rubbish out" rất thích hợp. Để AI mang lại kết quả trải nghiệm khách hàng - dù là dưới dạng chatbot, giải pháp quy trình làm việc, hoặc hỗ trợ cho nhân viên - dữ liệu mà nó dựa vào cần phải chất lượng cao và đáng tin cậy. Bạn cũng cần một cơ chế để giải pháp AI tiếp tục học và cải thiện, điều này đòi hỏi sự giám sát cẩn thận và hiệu chỉnh liên tục.

2. AI nên củng cố trải nghiệm trong các kênh hiện có của bạn, không tạo ra những kênh mới

Khách hàng nên kỳ vọng một trải nghiệm nhất quán trên các kênh hỗ trợ của bạn. Thực tiễn hay xuất sắc đã được đề cập nhiều lần trong suốt ngày. Với điều này trong đầu, bất kỳ giải pháp AI nào cũng nên cải thiện trải nghiệm của khách hàng và/hoặc nhân viên trong khi duy trì tính nhất quán trên các kênh của bạn. Ví dụ, điều này có thể dịch thành giọng điệu và cách diễn đạt khi tương tác với khách hàng, trải nghiệm quy trình làm việc cho nhân viên, hoặc quá trình bồi thường vụ án.

3. Hãy trung thực với khách hàng

Đừng cố gắng lừa dối khách hàng và giả vờ rằng chatbot mới của bạn là người hỗ trợ. Khách hàng của bạn đủ thông minh để hiểu được điều này, điều này chỉ khiến họ tức giận và làm tổn thương điểm CSAT của bạn. Thay vào đó, cụ thể nêu rõ rằng đó là một bot hoặc trợ lý ảo, và cung cấp cho khách hàng một cách dễ dàng để liên hệ với một người hỗ trợ trực tiếp hoặc bỏ qua bot. UPS chia sẻ cách mà mọi tương tác chat bắt đầu với trợ lý ảo tự xác định mới của họ, và nếu một khách hàng được chuyển giao cho một nhân viên trực tiếp, tất cả các tương tác bot đều được chuyển tiếp một cách liền mạch, từ đó làm giảm câu hỏi lặp đi lặp lại.

4. Bắt đầu nhỏ & lặp lại

Có nhiều cách bạn có thể tiềm năng sử dụng AI để cải thiện hoạt động dịch vụ và trải nghiệm khách hàng của bạn. Hãy tự thân mình một ơn và không cố gắng nấu cả đại dương. Quan trọng là bắt đầu nhỏ và học hỏi từ những chiến thắng và thách thức ban đầu trước khi bạn đầu tư tài nguyên đáng kể. Cách tiếp cận tốt nhất là xác định một thách thức cụ thể hoặc một lĩnh vực cần cải tiến mà AI có thể tiềm năng giải quyết, và bắt đầu từ đó.

5. Đặt mục tiêu đúng để theo dõi và xây dựng sự đồng thuận

Sau khi bạn đã quyết định về một dự án cụ thể, kiểm tra các chỉ số đánh giá KPI hiện tại cho kênh, xác định các chỉ số và mục tiêu thành công, và đánh giá các giải pháp có thể đạt được chúng tốt nhất. Cách tiếp cận này hoạt động đặc biệt tốt khi bạn không có một nhà tài trợ hành động trong bảng lãnh đạo C-Suite, vì bạn có thể dễ dàng xây dựng lý do kinh doanh cho AI thông qua một dự án ban đầu giảm rủi ro và mở rộng khi bạn có được sự đồng thuận.

Dưới đây là một ví dụ mà Guru Steve Mayernick chia sẻ về việc giảm thời gian xử lý điều hướng điều chỉnh điện tử 20%:

Tò mò muốn tìm hiểu thêm về cảnh quan trọng hỗ trợ AI? Hãy xem buổi hội thảo Trực tiếp Elevate mới nhất của chúng tôi, "Làm thế nào AI có thể mang lại cánh tay trắng cho đội ngũ hỗ trợ của bạn, không phải tờ thư sa thải".