Ứng dụng AI để phân tích phản hồi của khách hàng như thế nào?

Căn cứ chính xác và thực tiễn nhất giúp các doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng chính là phân tích phản hồi. Thay vì phải dành nhiều ngày thậm chí cả tuần chỉ để vật lộn với các con số thì AI có thể trả ra kết quả chỉ sau vài phút.

Câu hỏi đặt ra là “Làm sao để kiểm soát chất lượng phân tích của AI?”, “Mức độ chính xác phụ thuộc vào điều gì"? Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn qua bài viết dưới đây nhé.

Lợi ích khi sử dụng AI để phân tích phản hồi khách hàng

Không khó để nhận ra những khác biệt khi ứng dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng. Một cách rõ ràng nhất, AI sẽ giúp doanh nghiệp:

• Phân tích nhanh và chính xác lượng dữ liệu lớn: AI có thể thu thập, phân loại và phân tích một lượng lớn phản hồi khách hàng trong thời gian ngắn, giúp doanh nghiệp nhanh chóng đưa ra quyết định dựa trên thông tin chính xác.
• Ưu tiên phản hồi khẩn cấp: AI có thể phân tích cảm xúc của khách hàng (phân tích tâm trạng), từ đó có thể đưa ra những cải tiến phù hợp hơn với người dùng, mang lại lợi nhuận cao hơn, tránh các rủi ro đáng tiếc xảy ra. Đặc biệt, khi 1 doanh nghiệp có 1 sản phẩm mới ra mắt thị trường thì việc lấy ý kiến phản hồi là vô cùng cần thiết.
• Tiết kiệm thời gian và nguồn lực: AI tự động hóa quy trình phân tích phản hồi, giảm tải công việc cho nhân viên và tiết kiệm tài nguyên, cho phép doanh nghiệp tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Ứng dụng AI để phân tích phản hồi của khách hàng như thế nào?

Khách hàng thường không trực tiếp gửi phản hồi rõ ràng cho người bán hoặc doanh nghiệp. Phản hồi của họ có thể ở dưới dạng tin nhắn, comment, câu trả lời phiếu khảo sát, email, lượt đánh giá tại các app… Để hiểu khách hàng, doanh nghiệp sẽ phải đào sâu hơn bằng cách “truy vết” từng hoạt động. Ví dụ như: Thời gian dừng lại quảng cáo, chuyên mục thường xuyên đọc, tần suất hoạt động trên website, số lượt đặt hàng, sản phẩm có tỷ lệ tái đặt hàng cao…

Chỉ riêng chừng đó thôi đã có cả “núi” dữ liệu khiến các doanh nghiệp phải đau đầu. 

Tất nhiên, trong cái khó thì “ló” cái tools. AI đã xuất hiện như một vị cứu tinh trong hoạt động phân tích dữ liệu. Báo cáo Thực trạng ứng dụng AI mới nhất của Hubspot cho biết:

Vậy thì chính xác với trí thông minh nhân tạo, chúng ta có thể thu được những giá trị gì từ dữ liệu phản hồi của khách hàng. Hãy cùng khám phá cách AI làm việc nhé.

Tự động phân loại và ưu tiên phản hồi

Đây là một trong những ứng dụng quan trọng nhất vì giúp doanh nghiệp xử lý phản hồi nhanh chóng và hiệu quả, tập trung vào các vấn đề cần giải quyết ngay lập tức. 

“Với kinh nghiệm của tôi, ứng dụng mạnh mẽ nhất của AI trong phân tích phản hồi khách hàng là tự động phân loại và ưu tiên phản hồi.” Jon Gordon, đối tác điều hành và đồng sáng lập Sheer Velocity chia sẻ.

Gordon cho biết, ở công ty trước đây của ông, có hàng ngàn yêu cầu hỗ trợ khách hàng và đánh giá sản phẩm được gửi về hàng ngày. Việc sắp xếp thủ công tất cả dữ liệu đó rất tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót.

Để giải quyết tình trạng này họ đã triển khai các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để “tự động gắn thẻ phản hồi liên quan đến các khu vực hoặc sản phẩm cụ thể, làm nổi bật các vấn đề có tính cấp thiết dựa trên phân tích cảm xúc.” Sau đó, họ có thể chuyển các mục này đến các đội nhóm phù hợp.

• Với những nhóm phản hồi đòi hỏi yêu cầu cao, cần được tư vấn trực tiếp, tư vấn 1:1 thì doanh nghiệp sẽ ưu tiên gặp mặt để xử lý.
• Còn với những phản hồi đơn giản, dễ xử lý thì có thể dùng Chatbot AI hoặc đội ngũ trực chat/chăm sóc khách hàng.

Hiện tại, phần mềm BizChatAI (vận hành bởi VCCorp) có thể hỗ trợ doanh nghiệp phản hồi khách hàng tự động, nhanh chóng. Nhờ sự tích hợp AI, BizChat còn giúp tư vấn, khơi gợi nhu cầu khách hàng và chốt đơn ngay trong phiên chat.

Bạn quan tâm có thể để lại thông tin tại đây để được tư vấn chi tiết và cụ thể hơn.

Tư vấn BizChatAI

AI giúp tự động phản hồi và phân loại các câu trả lời

Việc AI có thể xử lý một lượng lớn đánh giá giúp doanh nghiệp thu thập toàn bộ thông tin từ hàng loạt phản hồi đến từ khách hàng. Theo ông Matthew Franzyshen - Giám đốc phát triển kinh doanh tại Ascendant, đây là động lực thúc đẩy việc triển khai các giải pháp AI vào quy trình kinh doanh.

“Một lợi ích to lớn mà tôi đã trải nghiệm là khả năng xử lý khối lượng dữ liệu phản hồi khổng lồ trong thời gian kỷ lục,” Franzyshen cho biết. “Chúng tôi từng phân tích hơn 10.000 đánh giá của khách hàng chỉ trong vài giờ, một nhiệm vụ mà nếu làm thủ công, đội nhóm của chúng tôi sẽ mất vài tuần để hoàn thành.”

Dự đoán các vấn đề ngay trước cả khi khách hàng đề cập

Chúng ta thường tiếp nhận những vấn đề của khách hàng và sau đó mới xử lý chúng. Nhưng với sự hỗ trợ của AI, doanh nghiệp có thể dự đoán trước những vấn đề mà khách hàng sẽ gặp phải, từ đó cải thiện trải nghiệm, giữ chân khách hàng và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn.

Alari Aho, CEO và người sáng lập Toggl, nhấn mạnh rằng việc sử dụng AI trong phân tích phản hồi khách hàng là một yếu tố then chốt. Vậy làm thế nào Aho và đội ngũ của ông đã áp dụng AI để đạt được điều đó?

Aho giải thích: “Chúng tôi sử dụng phân tích dự đoán dựa trên AI để phát hiện các vấn đề của khách hàng trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Bằng cách phân tích dữ liệu phản hồi từ trước, các mô hình AI có thể dự đoán những tính năng hoặc khía cạnh nào của sản phẩm/dịch vụ có thể gây ra sự không hài lòng hoặc tạo ra niềm vui cho người dùng.”

Theo Aho, cách tiếp cận chủ động này giúp tối ưu hóa chiến lược phát triển sản phẩm của Toggl và cải thiện phản hồi dịch vụ khách hàng.

Ông cho biết: “Chúng tôi đặc biệt áp dụng AI vì nó giúp chúng tôi dự đoán và giảm thiểu các vấn đề tiềm ẩn, dẫn đến dịch vụ khách hàng chủ động hơn, đồng thời gia tăng sự trung thành và hài lòng của khách hàng.”

Dù đã đạt được những thành công, Aho lưu ý rằng việc triển khai và đào tạo hệ thống AI ban đầu yêu cầu rất nhiều thời gian và dữ liệu để hoạt động. Tuy nhiên, những lợi ích lâu dài về chất lượng tương tác với khách hàng và hiệu quả hoạt động hoàn toàn xứng đáng với khoản đầu tư này.

Xác định mức độ hài lòng của khách hàng

Nhờ ứng dụng AI, doanh nghiệp có thể đo lường sự hài lòng của khách hàng một cách sâu sắc hơn, từ đó nắm bắt chính xác tâm lý và nhu cầu của họ để điều chỉnh chiến lược kinh doanh kịp thời.

Ông Ben Vaughan, Phó Chủ tịch Dịch vụ Phân tích tại Brewster Consulting Group, đã chia sẻ hai cách mà công ty ông tận dụng AI. Cụ thể,

• Họ sử dụng AI Ghi chú (fireflies.ai) để ghi âm và phiên âm các cuộc họp
• Sau đó sử dụng công cụ tương tự ChatGPT để phân tích nội dung các cuộc trò chuyện một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Vaughan giải thích thêm: “Chúng tôi có thể yêu cầu AI trả lời các câu hỏi trong quá trình phân tích nh:

• Dựa trên cuộc trò chuyện, liệu Khách hàng X có cảm thấy họ nhận được giá trị tương xứng với số tiền bỏ ra không?
• Khách hàng X có dấu hiệu nào cho thấy họ có thể chấm dứt hợp tác với chúng tôi trong thời gian gần không?

Những thông tin chi tiết này giúp chúng tôi có cái nhìn khách quan về mức độ hài lòng của khách hàng.”

Phân tích email của khách hàng trên quy mô lớn

Email vẫn là kênh giao tiếp phổ biến, vì vậy việc AI có thể xử lý hàng loạt email và trích xuất thông tin quan trọng rất cần thiết. Mỗi một chiến dịch email gửi đi ước tính tiếp cận tới 100.000 khách hàng.

Chad Gouws, nhà sáng lập FDB Analytics, chia sẻ rằng công ty của ông sử dụng AI để xử lý và phân tích hàng ngàn email của khách hàng mỗi ngày. Sự hỗ trợ của AI đã giúp FDB Analytics đạt được những kết quả cụ thể:

• Thứ nhất, AI giúp FDB Analytics hiểu rõ cảm xúc của khách hàng đối với các vấn đề họ đang gặp phải và cách công ty bảo hiểm đã giải quyết những vấn đề đó. Nếu một email bị hệ thống đánh dấu là tiêu cực, nó sẽ được ưu tiên để đội ngũ hỗ trợ khách hàng xử lý ngay lập tức.
• Thứ hai, AI được sử dụng để xác định các xu hướng trong các vấn đề mà khách hàng thường gặp phải. “Chúng tôi muốn tìm ra những mô hình hoặc bộ phận nào của doanh nghiệp đang gặp vấn đề để có thể khắc phục từ gốc rễ, từ đó cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng,” Gouws cho biết.

Cuối cùng, FDB Analytics còn sử dụng AI để nhận diện các đối thủ cạnh tranh được khách hàng nhắc đến trong email, giúp công ty hiểu rõ hơn về bối cảnh cạnh tranh trong ngành bảo hiểm.

Phần mềm BizMail, vận hành bởi VCCorp hiện tại đã có tích hợp tính năng AI giúp hỗ trợ doanh nghiệp soạn thảo email đơn giản, dễ dàng, đồng thời hỗ trợ phân tích các chỉ số email để tối ưu hóa các chiến dịch. Bạn quan tâm có thể liên hệ hotline 0964 69 12 99 hoặc để lại thông tin tại đây.

Dùng thử BizMail

Lưu ý quan trọng khi sử dụng AI để phân tích phản hồi khách hàng

Câu hỏi khác được đặt ra là: Làm sao để AI có thể làm tốt nhất vai trò phân tích của mình và tính chính xác của những kết quả trả ra?

Trên thực tế, quá trình ứng dụng AI vẫn gặp khá nhiều hạn chế. Rào cản lớn nhất đến từ khả năng xây dựng và huấn luyện mô hình. Để có khả năng phân tích chuyên sâu, các doanh nghiệp cung cấp AI phải có khả năng đào tạo, huấn luyện, tiềm lực công nghệ mạnh mẽ.

Mặc dù AI xuất sắc trong việc phân tích định lượng, ông Franzyshen - Giám đốc phát triển kinh doanh tại Ascendant cũng đưa ra cảnh báo: “Tôi nhận thấy đôi khi AI gặp khó khăn trong việc xử lý ngôn ngữ phức tạp hoặc mỉa mai, có thể dẫn đến hiểu sai cảm xúc thực sự của phản hồi. Để giảm thiểu điều này, chúng tôi luôn có sự giám sát của con người để xác thực những hiểu biết từ AI.” Điều này cho thấy vẫn cần sự đồng hành, giám sát của yếu tố con người trong quá trình ứng dụng AI.

Kết luận

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ AI, chúng ta có thể kỳ vọng vào những ứng dụng sâu rộng hơn trong việc phân tích phản hồi của khách hàng. Trong tương lai, AI không chỉ đơn thuần phân tích văn bản mà còn có thể xử lý các loại dữ liệu khác như hình ảnh, video để hiểu rõ hơn về hành vi và cảm xúc của khách hàng. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác hơn, tạo ra trải nghiệm khách hàng ngày càng tốt hơn và nâng cao lợi thế cạnh tranh trên thị trường.