Chatbot là ứng dụng dựa trên phần mềm mà các doanh nghiệp sử dụng để giao tiếp với khách hàng của họ thông qua cuộc trò chuyện trực tiếp hoặc hệ thống nhắn tin. Giao diện người dùng của chatbot có thể dựa trên giọng nói, văn bản hoặc kết hợp cả hai.
Chatbot AI có vai trò ngày càng quan trọng
Gartner, công ty tư vấn nghiên cứu công nghệ trụ sở tại Mỹ dự báo trong năm nay, các bot sẽ chiếm 70% tương tác liên hệ của người dùng ở những lĩnh vực kinh doanh chủ chốt. Trong khi đó, CNBC dự báo tính năng thoại tự động có thể giúp các doanh nghiệp tiết kiệm hơn 8 tỷ USD chi phí trong năm 2022.
Các hộp thoại tự động dựa trên AI ngày nay trở thành một tính năng quan trọng trên nền tảng thương mại điện tử. Chúng đã tiến hoá vượt ra khỏi biểu tượng ở góc phải màn hình mà khách truy cập có thể nhấp vào nếu họ muốn có một cuộc trò chuyện đơn giản.
Các công ty đang làm 2 điều để mở rộng sức mạnh của các bot. Đầu tiên, chúng được trao quyền truy cập nhiều thông tin hơn như lượt truy cập của khách hàng vào website, cả hiện tại và lịch sử truy cập, đồng thời đưa ra phản hồi đề xuất. Thứ hai, các bot ngày càng “chủ động” hơn, khi có khả năng tự động bật lên cửa sổ vào những thời điểm chủ chốt trong hành trình mua sắm của khách hàng.
Các nhà cung cấp phải đưa thêm dữ liệu về sản phẩm của họ để chatbot có thể giải quyết được nhiều câu hỏi trong hoạt động tiền bán hàng (pre-sales).
Ngoài ra, dữ liệu về hành vi khách hàng trên website cũng có thể được phân tích để nắm bắt sở thích người dùng đối với từng danh mục sản phẩm khác nhau. Kết hợp tất cả những điều này với nghiên cứu về thời gian không hoạt động (idle) cùng hành vi điển hình của khách truy cập, các hệ thống có thể xác định thời điểm phù hợp để đặt câu hỏi cho khách hàng tiềm năng.
Nhận biết ngữ cảnh để đưa ra phản hồi phù hợp
Các hộp thoại tự động sẽ rất giới hạn tính năng nếu thiếu đi AI. Khi đó, chúng chỉ có thể đưa ra những lời chào và danh sách các lựa chọn cho khách hàng thay vì cung cấp nhiều dịch vụ hơn.
Tuy nhiên với việc sử dụng máy học (machine learning), các chatbot có thể hiểu về trải nghiệm khách hàng, nắm bắt được người dùng đang tìm gì, hay thường tìm gì dựa vào dữ liệu lịch sử. Khả năng hiểu rõ yêu cầu của khách hàng có thể được coi là “giác quan thứ 6” nhằm đưa ra những đề xuất phù hợp với từng tình huống và khách hàng cụ thể.
“Các chatbot có thể sử dụng cách tiếp cận dựa trên ngữ cảnh”, Shauli Mizrahi, Giám đốc công nghệ, đồng sáng lập Rep AI cho biết. “Các hệ thống chatbot có thể xác định, với độ tự tin cao về thời điểm một khách hàng tiềm năng đang định rời khỏi website. Một câu hỏi thích hợp được đưa ra đúng thời điểm, có khả năng giữ lại sự quan tâm của khách hàng và làm tăng doanh số”.
Ví dụ, khi khách hàng tiềm năng đang ở trang chủ, một câu hỏi chung chung về lý do tại sao họ ở đó, theo sau là con trỏ đến đúng những sản phẩm phù hợp, có thể làm tăng mức độ quan tâm và giữ chân khách. Khoảng thời gian không hoạt động trên trang sản phẩm có thể được giải quyết bằng những câu hỏi liên quan sở thích người dùng để đưa ra thông tin so sánh nếu có.
Người sáng lập Rep AI nói rằng tỷ lệ trung bình khách hàng trò chuyện với chatbot trong toàn ngành là 3,3%. Thế nhưng, muốn tăng mức độ quan tâm và sức hấp dẫn đối với các trang thương mại điện tử, mục tiêu cần đạt là 30%.
Hoạt động tiền bán hàng là bước đầu tiên trong chuỗi khách hàng và là nơi có thể ứng dụng chatbot nhiều nhất. Mặc dù một số câu hỏi nêu ra tại thời điểm đó khó trả lời bằng hệ thống tự động, mục đích chính của khâu này là chăm sóc khách hàng.
Khi người dùng truy cập website và tìm kiếm giải pháp cho vấn đề của mình, khách hàng đang nóng lòng được phục vụ và việc cung cấp dịch vụ nhanh chóng là yếu tố quan trọng. Còn hiện tại vẫn mất khoảng thời gian tương đối lâu cho hệ thống tiếp cận một người nên làm tăng sự thất vọng và dẫn đến sụt giảm doanh số.
Để giải quyết những rủi ro đó, các công ty như Rep AI đang nghiên cứu cung cấp chỉ số đánh giá hiệu quả (KPI) cho bộ phận dịch vụ nhằm xác định thời gian chờ đợi và kịp thời nhận biết khách hàng cần hỗ trợ. Hoạt động tiền bán hàng hiệu quả sẽ rút ngắn thời gian chờ, giữ chân khách hàng và hạn chế tình trạng khách chuyển sang các website đối thủ.
Các vòng lặp đào tạo hệ thống AI phải hoàn thiện hơn để nắm bắt và đưa ra phản hồi “một cách con người” đối với khách hàng. Nói cách khác, các phản ứng con người có thể nhanh chóng được áp dụng nhằm nâng cao phản hồi của chatbot, từ đó có khả năng xử lý nhiều vấn đề một cách tự động hơn.
Vinh Ngô
