Xu hướng lựa chọn công nghệ để phân tích dịch vụ khách hàng năm 2018 – Phần 1

0


Năm 2017, vấn đề trải nghiệm khách hàng bắt đầu nhận được sự quan tâm đặc biệt của các giám đốc điều hành và các chuyên gia tiếp thị trên toàn thế giới. Năm 2018, nhiều công nghệ mới được áp dụng để đánh giá chất lượng phục vụ khách hàng.

Cùng SOI.Pro tìm hiểu những xu hướng đánh giá trải nghiệm khách hàng trong năm nay.

  1. Phân tích dịch vụ trả lời tự động

 Công nghệ này phân tích các dữ liệu trong các tương tác tự phục vụ của khách hàng thông qua hệ thống trả lời điện thoại tự động (Interactive Voice Response – IVR) của call center, các trang web tự phục vụ và Chat Bot.

ivr-menu

Dịch vụ trả lời tự động đã được các công ty áp dụng từ nhiều năm trước. Sau khi áp dụng công nghệ phân tích, các công ty sẽ biết được dịch vụ tự phục vụ có hoạt động hiệu quả và có cải thiện được dịch vụ khách hàng hay không.

2. Hệ thống gợi ý thông minh

Bằng cách tích hợp các công nghệ phân tích dự đoán và trí tuệ nhân tạo AI, công cụ này giúp các công ty phân tích dữ liệu đã từng phục vụ khách hàng trước đây, đồng thời đưa ra gợi ý để chăm sóc khách hàng hoặc thực hiện mục tiêu của công ty.

Công cụ đề xuất thường xử lý dữ liệu thông qua bốn giai đoạn sau:
reco-process
Ví dụ: Hệ thống bán hàng của Amazon sẽ gợi ý cho bạn rất nhiều sản phẩm công nghệ hay ho dựa vào những bạn đã mua trong quá khứ, những sản phẩm mà bạn đã bấm like hay những sản phẩm vẫn còn đang trong giỏ hàng của bạn.

3. Máy học (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI)

Xu hướng công nghệ này đang nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và hứa hẹn sẽ “bùng nổ” trong năm 2018. Machine Learning là công nghệ tự động phân tích dữ liệu – mà không có sự can thiệp / lập trình thông thường của con người.

63947716-machine-learning-chart-with-keywords-and-icons-1

Machine Learning có thể phân tích và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lưu lượng khách hàng (ví dụ thời tiết xấu, các ý kiến tiêu cực trên mạng ​​xã hội). Còn AI sẽ sử dụng thông tin chi tiết được thu thập thông qua Machine Learning để tự động điều chỉnh kế hoạch bằng cách quan sát các yếu tố ảnh hưởng đến lưu lượng khách hàng.

Điều này sẽ giúp giảm thiểu tình trạng quá tải, thiếu nhân công, đồng thời đảm bảo rằng nhu cầu của khách hàng được đáp ứng một cách kịp thời và hiệu quả.

Nguồn: business2community.

Biên tập: SOI.Pro.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *