TRƯỜNG DOANH NHÂN HBR - HBR BUSINESS SCHOOL ×

AI TRONG DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG CÓ THỂ LÀM GÌ ĐỂ GIẢM CHI PHÍ TĂNG HIỆU QUẢ

Mục lục [Ẩn]

  • 1. AI trong dịch vụ khách hàng là gì?
  • 2. Lợi ích khi sử dụng AI chăm sóc khách hàng
  • 3. AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì giúp doanh nghiệp?
    • 3.1. Chatbot 24/7 – Tư vấn tự động, không gián đoạn
    • 3.2. Hệ thống phân tích cảm xúc khách hàng (Emotion AI)
    • 3.3. AI hỗ trợ quản lý dữ liệu khách hàng (CRM thông minh)
    • 3.4. Phân tích hành vi và dự đoán nhu cầu khách hàng
    • 3.5. Hỗ trợ đa kênh (Omnichannel)
  • 4. Quy trình ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng
    • Bước 1. Đánh giá hiện trạng và xác định mục tiêu ứng dụng AI
    • Bước 2. Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng
    • Bước 3. Lựa chọn công cụ hoặc nền tảng AI phù hợp
    • Bước 4. Đào tạo đội ngũ và triển khai thử nghiệm (Pilot)
    • Bước 5. Đánh giá, tối ưu và mở rộng ứng dụng AI
  • 5. Những khó khăn khi ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

Trong kỷ nguyên số, doanh nghiệp cần tối ưu chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng để cạnh tranh hiệu quả. Vậy AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì để giúp doanh nghiệp đạt được điều đó?Cùng HBR khám phá cách AI đang thay đổi dịch vụ khách hàng và mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp trong thời đại mới.

Nội dung chính của bài viết:

  • AI trong dịch vụ khách hàng là gì – và vì sao công nghệ này đang thay đổi hoàn toàn cách doanh nghiệp chăm sóc khách hàng.
  • Lợi ích khi sử dụng AI chăm sóc khách hàng – làm thế nào AI giúp doanh nghiệp phục vụ khách hàng 24/7, cá nhân hóa trải nghiệm và giảm chi phí vận hành.
  • AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì giúp doanh nghiệp – các ứng dụng cụ thể như chatbot, phân tích cảm xúc, CRM thông minh hay hỗ trợ đa kênh.
  • Quy trình ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng – từng bước triển khai AI hiệu quả từ đánh giá hiện trạng đến tối ưu vận hành.

1. AI trong dịch vụ khách hàng là gì?

AI trong dịch vụ khách hàng là việc ứng dụng các công nghệ thông minh như chatbot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy học (machine learning), phân tích dữ liệu hành vi khách hàng,... để tự động hoá, cá nhân hoá và nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng.

AI trong dịch vụ khách hàng là gì?
AI trong dịch vụ khách hàng là gì?

Khác với cách chăm sóc khách hàng thủ công truyền thống vốn tốn nhiều chi phí và nhân lực, AI giúp doanh nghiệp tiếp cận và phục vụ khách hàng 24/7, đưa ra phản hồi nhanh chóng, chính xác, đồng thời thu thập và phân tích dữ liệu nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng trải nghiệm khách hàng.

Ví dụ AI trong chăm sóc khách hàng:

  • Chatbot AI tư vấn 24/7:
    • Một doanh nghiệp thời trang có thể tích hợp chatbot AI trên website để trả lời các câu hỏi phổ biến như: “Sản phẩm này còn size M không?”, “Chính sách đổi trả thế nào?”,…
    • Chatbot hoạt động không ngừng nghỉ, giúp tiết kiệm chi phí thuê nhân sự trực tổng đài.
  • AI phân tích cảm xúc khách hàng: Một trung tâm thẩm mỹ có thể sử dụng phần mềm AI để phân tích tông giọng của khách hàng trong cuộc gọi, từ đó đánh giá mức độ hài lòng và tự động chuyển những trường hợp bức xúc cho quản lý xử lý kịp thời.
  • CRM tích hợp AI: Một doanh nghiệp F&B sử dụng phần mềm quản lý khách hàng có AI để tự động ghi nhận lịch sử mua hàng, từ đó cá nhân hóa ưu đãi (ví dụ: tặng voucher cho món ăn khách hay gọi nhất mỗi tháng).

2. Lợi ích khi sử dụng AI chăm sóc khách hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng thể hiện vai trò là công cụ hỗ trợ đắc lực trong lĩnh vực này, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang cần tối ưu chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Dưới đây là những lợi ích nổi bật khi ứng dụng AI vào hoạt động chăm sóc khách hàng:

Lợi ích khi sử dụng AI chăm sóc khách hàng
Lợi ích khi sử dụng AI chăm sóc khách hàng

1 - Phục vụ khách hàng liên tục 24/7

AI cho phép doanh nghiệp duy trì kênh giao tiếp với khách hàng một cách liên tục, không bị giới hạn bởi thời gian hay nguồn lực nhân sự. Các hệ thống chatbot, trợ lý ảo có thể xử lý hàng trăm thắc mắc cùng lúc, đảm bảo phản hồi kịp thời và chính xác cho khách hàng mọi thời điểm, kể cả ngoài giờ hành chính hoặc ngày nghỉ.

2 - Tối ưu chi phí vận hành

Việc ứng dụng AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí đáng kể cho đội ngũ chăm sóc khách hàng. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nhân sự để xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại như trả lời câu hỏi thường gặp, gửi thông báo, hay khảo sát mức độ hài lòng, AI có thể tự động hóa các công việc này một cách hiệu quả, từ đó giảm chi phí tuyển dụng, đào tạo và quản lý.

3 - Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI có khả năng thu thập, phân tích và ghi nhớ dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các hình thức chăm sóc mang tính cá nhân hóa cao như gợi ý sản phẩm phù hợp, gửi ưu đãi theo hành vi mua sắm hoặc nhắc lịch hẹn một cách tinh tế. Cá nhân hóa là yếu tố quan trọng giúp khách hàng cảm thấy được quan tâm và gia tăng sự trung thành đối với thương hiệu.

4 - Tăng tỷ lệ giữ chân và mua lại từ khách hàng hiện hữu

Một trong những thách thức lớn của doanh nghiệp vừa và nhỏ là khả năng duy trì mối quan hệ với khách hàng sau bán hàng. AI giúp hệ thống hóa và tự động hóa quy trình chăm sóc sau bán hàng như gửi email cảm ơn, thông báo khuyến mãi, hoặc khảo sát đánh giá dịch vụ. 

Điều này giúp doanh nghiệp giữ được tần suất tương tác đều đặn, thúc đẩy hành vi mua lại và nâng cao giá trị vòng đời khách hàng.

5 - Phân tích dữ liệu và dự báo hành vi khách hàng

AI không chỉ thực hiện các tác vụ tự động, mà còn có khả năng phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng, hành vi tiêu dùng, nhu cầu mới của khách hàng. Nhờ vào các công cụ phân tích dữ liệu thông minh, doanh nghiệp có thể chủ động điều chỉnh chiến lược chăm sóc khách hàng, xây dựng kế hoạch tiếp thị cá nhân hóa và gia tăng hiệu quả chuyển đổi.

6 - Nâng cao độ chính xác và tính nhất quán

Con người có thể mắc lỗi trong quá trình vận hành, đặc biệt khi khối lượng công việc lớn. Trong khi đó, AI giúp đảm bảo tính chính xác và nhất quán trong mọi tác vụ chăm sóc khách hàng – từ việc ghi nhận thông tin, phân loại nhu cầu, đến nhắc nhở lịch trình chăm sóc. Điều này giúp doanh nghiệp duy trì được hình ảnh chuyên nghiệp và đáng tin cậy trong mắt khách hàng.

3. AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì giúp doanh nghiệp?

Trong bối cảnh khách hàng ngày càng yêu cầu cao về tốc độ, sự cá nhân hóa và trải nghiệm dịch vụ, câu hỏi được nhiều doanh nghiệp đặt ra là: AI có thể giúp gì trong chăm sóc khách hàng để nâng cao hiệu quả và tiết kiệm chi phí?

Thực tế cho thấy, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành “trợ lý đắc lực” của các doanh nghiệp hiện đại, giúp tự động hóa quy trình phục vụ, phân tích hành vi khách hàng, dự đoán nhu cầu và mang đến trải nghiệm nhất quán trên mọi kênh tương tác.

Dưới đây là những ứng dụng tiêu biểu của AI trong dịch vụ khách hàng mà doanh nghiệp có thể triển khai ngay.

AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì giúp doanh nghiệp?
AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì giúp doanh nghiệp?

3.1. Chatbot 24/7 – Tư vấn tự động, không gián đoạn

Chatbot AI là công cụ phổ biến nhất trong chăm sóc khách hàng hiện nay. Nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chatbot có thể hiểu và phản hồi các câu hỏi của khách hàng một cách tự nhiên như con người.

Ứng dụng cụ thể:

  • Tự động trả lời các câu hỏi thường gặp như: “Thời gian giao hàng bao lâu?”, “Chính sách đổi trả thế nào?”, “Sản phẩm còn hàng không?”.
  • Hướng dẫn khách hàng đi qua các bước của hành trình mua hàng mà không cần nhân viên hỗ trợ trực tiếp.
  • Cá nhân hóa phản hồi dựa trên lịch sử tương tác và hành vi trước đó của khách hàng.

Lợi ích: Doanh nghiệp có thể phục vụ khách hàng 24/7, giảm tải cho đội ngũ CSKH và tiết kiệm chi phí nhân sự.

3.2. Hệ thống phân tích cảm xúc khách hàng (Emotion AI)

Emotion AI là công nghệ giúp nhận diện và phân tích cảm xúc của khách hàng thông qua giọng nói, biểu cảm, hoặc nội dung tin nhắn. Công nghệ này giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về tâm trạng và mức độ hài lòng của khách hàng trong quá trình giao tiếp.

Ứng dụng cụ thể:

  • Phân tích giọng nói trong cuộc gọi để xác định cảm xúc tiêu cực như bực tức, thất vọng hay hài lòng.
  • Đưa ra cảnh báo cho quản lý hoặc nhân viên chăm sóc khách hàng khi khách hàng thể hiện sự không hài lòng để kịp thời can thiệp.
  • Hỗ trợ đánh giá chất lượng dịch vụ dựa trên cảm xúc thực tế của khách hàng.

Lợi ích: Giúp doanh nghiệp chủ động kiểm soát trải nghiệm khách hàng, xử lý kịp thời các tình huống tiêu cực và nâng cao hình ảnh thương hiệu.

3.3. AI hỗ trợ quản lý dữ liệu khách hàng (CRM thông minh)

Một trong những điểm yếu của doanh nghiệp vừa và nhỏ là việc lưu trữ và khai thác dữ liệu khách hàng còn thủ công và rời rạc. Việc tích hợp AI vào hệ thống quản trị khách hàng (CRM) giúp giải quyết triệt để vấn đề này.

Ứng dụng cụ thể:

  • Tự động thu thập, lưu trữ và phân loại dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn như website, mạng xã hội, email, hotline.
  • Phân tích và chấm điểm khách hàng tiềm năng (lead scoring) để hỗ trợ đội ngũ kinh doanh tập trung vào những khách hàng có khả năng mua cao nhất.
  • Nhắc lịch chăm sóc, gửi thông báo hoặc follow-up tự động.
  • Giảm thiểu tình trạng thất lạc dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán trong quá trình phục vụ.

Lợi ích: Giúp doanh nghiệp xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng tập trung, chuyên nghiệp, đồng thời tối ưu hiệu quả hoạt động của đội ngũ bán hàng và CSKH.

3.4. Phân tích hành vi và dự đoán nhu cầu khách hàng

AI có khả năng học hỏi từ lịch sử tương tác và hành vi mua hàng của khách hàng để dự đoán nhu cầu trong tương lai. Đây là ứng dụng giúp doanh nghiệp chuyển từ “phản ứng” sang “chủ động” trong chăm sóc và bán hàng.

Ứng dụng cụ thể:

  • Dự đoán thời điểm khách hàng có thể mua lại sản phẩm hoặc quan tâm đến dịch vụ mới.
  • Phân tích hành vi duyệt web, tương tác trên mạng xã hội hoặc email để gợi ý sản phẩm phù hợp.
  • Hỗ trợ đội ngũ bán hàng thực hiện các chiến lược upsellcross-sell hiệu quả hơn.

Lợi ích: Tăng doanh thu từ khách hàng hiện hữu, cải thiện hiệu quả marketing và giảm chi phí cho việc tìm kiếm khách hàng mới.

3.5. Hỗ trợ đa kênh (Omnichannel)

Khách hàng ngày nay có thể liên hệ với doanh nghiệp qua nhiều kênh khác nhau: website, Facebook, Zalo, hotline, email, TikTok,… AI giúp đồng bộ và quản lý toàn bộ các kênh này một cách thống nhất.

Ứng dụng cụ thể:

  • Tích hợp các công cụ AI vào hệ thống quản lý đa kênh để tự động phản hồi khách hàng trên mọi nền tảng.
  • Tổng hợp toàn bộ lịch sử tương tác của khách hàng từ các kênh khác nhau vào một hồ sơ duy nhất.
  • Đảm bảo rằng mọi nhân viên CSKH đều có cùng thông tin khi tiếp xúc khách hàng, tránh việc trả lời thiếu nhất quán.

Lợi ích: Doanh nghiệp có thể mang đến trải nghiệm liền mạch, chuyên nghiệp cho khách hàng, dù họ tương tác qua bất kỳ kênh nào.

AI không chỉ giúp doanh nghiệp tự động hóa các quy trình chăm sóc khách hàng, mà còn mở ra khả năng hiểu sâu hơn về khách hàng và xây dựng trải nghiệm vượt trội. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đây là bước chuyển mình cần thiết để tăng năng suất, tối ưu chi phí và nâng cao năng lực cạnh tranh trong thời đại số.

4. Quy trình ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động dịch vụ khách hàng không thể thực hiện một cách cảm tính hoặc manh mún. Doanh nghiệp cần có lộ trình rõ ràng, có mục tiêu cụ thể, dữ liệu đầy đủ và quy trình triển khai bài bản để đảm bảo AI mang lại hiệu quả thực sự.

Dưới đây là 5 bước cơ bản trong quy trình ứng dụng AI vào dịch vụ khách hàng mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng:

Quy trình ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng
Quy trình ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

Bước 1. Đánh giá hiện trạng và xác định mục tiêu ứng dụng AI

Trước khi triển khai bất kỳ giải pháp công nghệ nào, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc hiểu rõ hiện trạng hoạt động chăm sóc khách hàng hiện tại.
Hãy xem xét toàn bộ hành trình khách hàng - từ khi họ biết đến thương hiệu, tương tác, mua hàng, cho đến giai đoạn sau bán. Ở mỗi điểm chạm, doanh nghiệp cần xác định:

  • Những khâu nào đang tiêu tốn nhiều thời gian hoặc nhân lực?
  • Những điểm nào khiến khách hàng chưa hài lòng?
  • Quy trình nào có thể tự động hóa mà vẫn đảm bảo hiệu quả?

Việc đánh giá kỹ lưỡng giúp doanh nghiệp nhận ra “nút thắt” trong trải nghiệm khách hàng, từ đó xác định khu vực có thể ứng dụng AI mang lại lợi ích rõ ràng nhất.

Sau khi hiểu rõ hiện trạng, bước tiếp theo là xác định mục tiêu cụ thể khi ứng dụng AI. AI có thể giúp doanh nghiệp đạt nhiều mục tiêu khác nhau — nhưng nếu không xác định rõ ràng, việc triển khai dễ dàn trải và kém hiệu quả.
Một số mục tiêu phổ biến gồm:

  • Tăng tốc độ phản hồi khách hàng và cải thiện chỉ số hài lòng (CSAT).
  • Giảm chi phí vận hành đội ngũ chăm sóc khách hàng.
  • Nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa.
  • Hệ thống hóa dữ liệu khách hàng để ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

Bước 2. Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng

AI chỉ có thể hoạt động hiệu quả khi được “nuôi dưỡng” bằng dữ liệu chính xác và đầy đủ. Nói cách khác, nếu dữ liệu đầu vào sai, mọi kết quả phân tích của AI cũng sẽ sai. Vì vậy, trước khi triển khai công nghệ AI, doanh nghiệp cần dành thời gian để xây dựng và sắp xếp lại dữ liệu khách hàng một cách khoa học.

Trước hết, hãy thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn hiện có trong doanh nghiệp. Dữ liệu khách hàng có thể đang nằm rải rác ở nhiều nơi như:

  • Website (form đăng ký, hành vi truy cập)
  • Mạng xã hội (tin nhắn, bình luận, lượt tương tác)
  • Phần mềm bán hàng (POS, CRM)
  • Tổng đài hoặc hotline (ghi âm cuộc gọi, phản hồi khách hàng)
  • Email marketing hoặc các kênh chăm sóc khách hàng trực tuyến khác

Khi hợp nhất những nguồn dữ liệu này, doanh nghiệp sẽ có một cái nhìn toàn diện về khách hàng – bao gồm ai đang mua hàng, họ quan tâm điều gì, tần suất tương tác ra sao và mức độ hài lòng như thế nào.

Tiếp theo, doanh nghiệp cần chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác.

  • Loại bỏ thông tin trùng lặp hoặc lỗi thời (ví dụ khách hàng thay đổi số điện thoại, email).
  • Thống nhất định dạng thông tin như họ tên, ngày sinh, giới tính, số điện thoại, địa chỉ.
  • Sắp xếp và lưu trữ dữ liệu tập trung trong một hệ thống quản lý khách hàng (CRM) hoặc kho dữ liệu dùng chung.

Khi dữ liệu được sắp xếp gọn gàng, AI mới có thể học hỏi và phân tích hiệu quả. Từ đó, hệ thống có thể dự đoán hành vi khách hàng, gợi ý sản phẩm phù hợp, và hỗ trợ cá nhân hóa dịch vụ một cách chính xác hơn.

Bước 3. Lựa chọn công cụ hoặc nền tảng AI phù hợp

Sau khi đã có dữ liệu khách hàng được chuẩn hóa, doanh nghiệp cần lựa chọn nền tảng hoặc công cụ AI phù hợp với nhu cầu và năng lực của mình.
Mỗi doanh nghiệp có đặc thù riêng về quy mô, ngành nghề và mục tiêu kinh doanh, vì vậy không có giải pháp “một mẫu cho tất cả”.

Khi lựa chọn công cụ, cần xem xét các tiêu chí:

  • Mức độ phù hợp với mục tiêu kinh doanh: công cụ có giải quyết được vấn đề cốt lõi không.
  • Chi phí đầu tư và khả năng mở rộng: đảm bảo giải pháp có thể phát triển cùng doanh nghiệp.
  • Tính dễ sử dụng: ưu tiên nền tảng thân thiện, không đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật cao.
  • Khả năng tích hợp: có thể kết nối với hệ thống sẵn có như CRM, ERP, hay kênh bán hàng trực tuyến.
Các tiêu chí cần xem xét khi lựa chọn công cụ
Các tiêu chí cần xem xét khi lựa chọn công cụ

Một số công cụ AI phổ biến hiện nay mà doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam có thể cân nhắc gồm:

  • HubSpot AI, Salesforce Einstein: phù hợp với doanh nghiệp có hệ thống CRM chuyên sâu.
  • Zendesk AI, Zoho Desk: phù hợp với doanh nghiệp chú trọng chăm sóc khách hàng đa kênh.
  • Harafunnel, RevoChat, Fchat AI: giải pháp linh hoạt, chi phí thấp, phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Lựa chọn đúng công cụ ngay từ đầu giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, rút ngắn thời gian triển khai và đảm bảo hiệu quả ứng dụng lâu dài.

Bước 4. Đào tạo đội ngũ và triển khai thử nghiệm (Pilot)

Sau khi đã lựa chọn được công cụ hoặc nền tảng AI phù hợp, doanh nghiệp cần chuẩn bị con người và quy trình trước khi triển khai trên diện rộng. Đây là bước quan trọng, bởi công nghệ dù tiên tiến đến đâu cũng không thể mang lại hiệu quả nếu đội ngũ chưa sẵn sàng hoặc chưa hiểu cách vận hành.

Trước hết, doanh nghiệp cần đào tạo đội ngũ chăm sóc khách hàng và quản lý vận hành về:

  • Cách sử dụng và giám sát hệ thống AI: từ thao tác vận hành, cập nhật dữ liệu đến xử lý các tình huống AI chưa hiểu hoặc phản hồi sai.
  • Quy trình phối hợp giữa nhân viên và AI: xác định rõ những khâu AI đảm nhiệm, những khâu nào cần sự can thiệp của con người.
  • Các chỉ số đánh giá hiệu quả (KPIs): ví dụ như tốc độ phản hồi, tỷ lệ hài lòng của khách hàng (CSAT), tỷ lệ xử lý tự động thành công (Automation Rate).

Song song với đào tạo, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng giai đoạn thử nghiệm (pilot) thay vì triển khai ngay trên toàn hệ thống.

Giai đoạn này thường kéo dài từ 1–3 tháng và tập trung vào một nhóm nhỏ khách hàng hoặc một kênh giao tiếp cụ thể (ví dụ: chỉ trên website hoặc fanpage).
Mục tiêu của giai đoạn thử nghiệm là:

  • Kiểm tra khả năng hoạt động thực tế của AI trong môi trường doanh nghiệp.
  • Phát hiện các lỗi, lỗ hổng trong quy trình và dữ liệu.
  • Thu thập phản hồi từ khách hàng và nhân viên để hiệu chỉnh mô hình AI.

Khi AI đã được tinh chỉnh và chứng minh hiệu quả ở giai đoạn thử nghiệm, doanh nghiệp mới nên triển khai trên diện rộng. Việc đào tạo, thử nghiệm và hiệu chỉnh liên tục giúp AI ngày càng thông minh hơn, đồng thời giảm thiểu rủi ro trong quá trình vận hành thực tế.

Bước 5. Đánh giá, tối ưu và mở rộng ứng dụng AI

AI không phải là một dự án có điểm kết thúc, mà là một quá trình cải tiến liên tục. Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần thường xuyên theo dõi, đánh giá và tối ưu để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả, phù hợp với sự thay đổi của thị trường và nhu cầu khách hàng.

Doanh nghiệp nên thiết lập hệ thống đo lường định kỳ dựa trên các chỉ số cụ thể:

  • Hiệu quả vận hành: tốc độ phản hồi, số lượng yêu cầu xử lý tự động, tỷ lệ lỗi.
  • Hiệu quả kinh doanh: mức độ hài lòng của khách hàng, tỷ lệ khách hàng quay lại, doanh thu phát sinh từ nhóm khách hàng được chăm sóc bởi AI.
  • Hiệu quả chi phí: so sánh chi phí vận hành trước và sau khi triển khai AI để đánh giá ROI (Return on Investment).

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần liên tục tối ưu và nâng cấp hệ thống. AI có thể học và thích ứng, nhưng để đạt hiệu quả cao, doanh nghiệp phải thường xuyên:

  • Cập nhật dữ liệu mới, loại bỏ dữ liệu cũ hoặc sai lệch.
  • Bổ sung các tình huống, kịch bản tương tác mà AI chưa hiểu rõ.
  • Nâng cấp phần mềm và tích hợp thêm các công cụ hỗ trợ mới (ví dụ: AI giọng nói, AI phân tích hành vi, AI dự đoán nhu cầu).

Sau khi AI đã hoạt động ổn định trong mảng chăm sóc khách hàng, doanh nghiệp có thể mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực khác như: Marketing, Bán hàng, Quản lý vận hành

Khi AI được áp dụng xuyên suốt toàn bộ hành trình khách hàng – từ tiếp cận, bán hàng, chăm sóc đến giữ chân – doanh nghiệp sẽ hình thành một hệ sinh thái chăm sóc khách hàng thông minh, giúp tối ưu trải nghiệm và tăng trưởng bền vững.

5. Những khó khăn khi ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong dịch vụ khách hàng mang lại nhiều giá trị nhưng cũng đi kèm không ít thách thức. 

Dưới đây là những khó khăn phổ biến và các giải pháp khả thi giúp doanh nghiệp triển khai AI hiệu quả hơn.

Những khó khăn khi ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng
Những khó khăn khi ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

1 - Thiếu dữ liệu và dữ liệu kém chất lượng

Hầu hết doanh nghiệp chưa có hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu tập trung. Dữ liệu khách hàng bị phân tán ở nhiều nền tảng khác nhau, trùng lặp, thiếu cập nhật hoặc không đủ để AI học và phân tích.

Giải pháp:

  • Xây dựng hệ thống CRM hoặc Data Hub để quản lý dữ liệu tập trung.
  • Chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu định kỳ.
  • Khuyến khích nhân viên nhập và cập nhật thông tin khách hàng đầy đủ sau mỗi lần tương tác.
  • Bắt đầu huấn luyện AI với dữ liệu hiện có, sau đó mở rộng dần phạm vi.

2 - Thiếu nhân sự có kiến thức về công nghệ và AI

Doanh nghiệp thường thiếu đội ngũ am hiểu AI, dẫn đến việc triển khai và vận hành phụ thuộc vào bên thứ ba. Nhân viên chăm sóc khách hàng cũng dễ bị “ngợp” khi phải làm việc với công nghệ mới.

Giải pháp:

  • Tổ chức các buổi đào tạo nội bộ hoặc khóa học chuyên sâu về AI ứng dụng trong kinh doanh.
  • Kết hợp giữa nhân viên hiện tại và chuyên gia tư vấn công nghệ để triển khai ban đầu.
  • Xây dựng đội ngũ “AI Champion” nội bộ - nhóm nhân sự hiểu công nghệ và có khả năng lan tỏa trong tổ chức.

3 - Chi phí đầu tư ban đầu cao, hiệu quả chưa thấy ngay

Việc triển khai AI đòi hỏi đầu tư cho phần mềm, hạ tầng, đào tạo và tư vấn. Tuy nhiên, hiệu quả của AI thường cần thời gian để thể hiện, khiến doanh nghiệp e ngại đầu tư.

Giải pháp:

  • Bắt đầu từ các giải pháp nhỏ, chi phí thấp (chatbot, AI CRM, tự động hóa email).
  • Triển khai theo giai đoạn: thử nghiệm – đo lường – mở rộng.
  • Xác định chỉ số hiệu quả (ROI) rõ ràng để đánh giá giá trị thực tế của AI.

4 - Thiếu chiến lược và quy trình triển khai rõ ràng

Nhiều doanh nghiệp triển khai AI theo xu hướng mà không gắn với mục tiêu cụ thể, dẫn đến lãng phí nguồn lực hoặc hệ thống không được sử dụng hiệu quả.

Giải pháp:

  • Xác định rõ mục tiêu: AI được ứng dụng để giải quyết vấn đề gì (tăng tốc phản hồi, giảm chi phí, cá nhân hóa trải nghiệm...).
  • Xây dựng lộ trình triển khai theo từng giai đoạn cụ thể.
  • Thiết lập chỉ số đo lường (KPIs) và cơ chế đánh giá định kỳ.

5 - Tư duy và văn hóa doanh nghiệp chưa sẵn sàng cho chuyển đổi số

Một bộ phận lãnh đạo và nhân viên còn e ngại thay đổi, lo lắng AI sẽ thay thế con người, hoặc xem AI chỉ là công cụ “của các tập đoàn lớn”.

Giải pháp:

  • Truyền thông nội bộ rõ ràng: AI hỗ trợ con người, không thay thế con người.
  • Khuyến khích nhân viên học hỏi, đề xuất ý tưởng ứng dụng AI vào công việc.
  • Ban lãnh đạo cần làm gương trong việc sử dụng và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

6 - Hệ thống công nghệ chưa đồng bộ, khó tích hợp AI

Nhiều doanh nghiệp đang sử dụng nhiều nền tảng rời rạc (CRM, bán hàng, email, mạng xã hội) khiến việc tích hợp AI gặp khó khăn.

Giải pháp:

  • Rà soát toàn bộ hệ thống công nghệ hiện có và chọn nền tảng có khả năng kết nối tốt.
  • Ưu tiên sử dụng các công cụ AI tích hợp sẵn với phần mềm hiện tại (ví dụ: CRM có AI, chatbot liên kết với fanpage, website).
  • Từng bước xây dựng hạ tầng dữ liệu thống nhất để mở rộng ứng dụng AI trong tương lai.

Trong thời đại số, AI trong dịch vụ khách hàng có thể làm gì không chỉ là câu hỏi mà là lời giải cho doanh nghiệp muốn giảm chi phí, tăng hiệu quả và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Việc ứng dụng AI chăm sóc khách hàng giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, phản hồi nhanh 24/7, phân tích hành vi, dự đoán nhu cầu và cá nhân hóa dịch vụ, từ đó tối ưu vận hành và gia tăng sự hài lòng của khách hàng. Dù vẫn còn những thách thức về dữ liệu, nhân sự và chiến lược, song với định hướng đúng đắn, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tận dụng sức mạnh của AI có thể giúp gì trong chăm sóc khách hàng để chuyển đổi hoạt động chăm sóc khách hàng trở nên thông minh, linh hoạt và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững.'

Thông tin tác giả

Tony Dzung tên thật là Nguyễn Tiến Dũng, là một doanh nhân, chuyên gia về marketing và nhân sự, diễn giả truyền cảm hứng có tiếng tại Việt Nam. Hiện Mr. Tony Dzung là Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings - hệ sinh thái HBR Holdings bao gồm 4 thương hiệu giáo dục: Tiếng Anh giao tiếp Langmaster, Trường Doanh Nhân HBR, Hệ thống luyện thi IELTS LangGo Tiếng Anh Trẻ Em BingGo Leaders. 

Đặc biệt, Mr. Tony Dzung còn là một trong những người Việt Nam đầu tiên đạt được bằng cấp NLP Master từ Đại học NLP và được chứng nhận bởi Hiệp hội NLP Hoa Kỳ. Anh được đào tạo trực tiếp về quản trị từ các chuyên gia nổi tiếng đến từ các trường đại học hàng đầu trên thế giới như Harvard, Wharton (Upenn), Học viện Quân sự Hoa Kỳ West Point, SMU và MIT...

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHÓA HỌC CỦA HBR
ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHÓA HỌC CỦA HBR
Đăng ký ngay
Hotline