Tại sao hỗ trợ tự phục vụ chỉ tốt bằng nội dung

Tại thời điểm này, không có nghi ngờ rằng đầu tư vào một số loại công cụ tự phục vụ có ROI tích cực. 

Trong vài năm qua, thực tế tất cả các doanh nghiệp đã đầu tư vào chatbot hoặc trợ lý ảo, được cung cấp trung tâm trợ giúp và phần Câu hỏi thường gặp, hoặc sử dụng các loại công cụ hỗ trợ khác nhằm mục đích giúp khách hàng tra cứu và tự mình tìm ra câu trả lời cho yêu cầu của mình. 

Mục đích? Giảm số lượng tương tác có giá trị thấp mà nhóm hỗ trợ của họ cần xử lý. 

Lúc đầu, một số không muốn nhảy vào con tàu tự động hóa và AI đàm thoại. Tuy nhiên, giờ đây họ đã thấy rằng việc cạnh tranh và phát triển trong các thị trường quá đông đúc mà không có lợi thế cạnh tranh là gần như không thể.

Những tiến bộ trong công nghệ AI đàm thoại đã giúp tự động hóa một lượng lớn yêu cầu hỗ trợ, nhưng một số thương hiệu vẫn gặp khó khăn trong việc tìm ra giá trị thực của nó.

Tại sao các công ty đang vật lộn với tự động hóa?

Khi triển khai một công cụ tự phục vụ, hầu hết các doanh nghiệp đều mong đợi kết quả ngắn hạn đến trung hạn. Khi điều này đơn giản không xảy ra, họ có xu hướng đổ lỗi cho những lý do khác nhau, một trong những chính là công nghệ. 

Chúng tôi đã nghe hàng ngàn lần rằng chatbot không đủ thông minh, rằng họ vẫn bị tụt lại phía sau và không thể hiểu được ngôn ngữ của loài người như con người.

Nhưng nó thực sự là trường hợp? Hay là chúng ta đang mong đợi một điều gì đó hơn thế nữa?

Chỉ những giải pháp AI tốt mới thực sự hiểu yêu cầu của khách hàng

Chắc chắn, trong một số trường hợp, trợ lý ảo phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu đào tạo. Nếu họ chưa từng thấy một yêu cầu cụ thể nào trước đây, thì trong một số trường hợp, họ thậm chí không thể xác định mục đích của yêu cầu đó. 

Một số công ty đã bắt đầu giải quyết vấn đề này bằng cách chọn các chatbot dựa trên logic ngữ nghĩa. Điều này có nghĩa là ngay cả khi họ chưa từng thấy yêu cầu nào trước đây, họ vẫn có thể xác định nghĩa của từ và tìm câu trả lời gần nhất. 

AI không thể thực sự sản xuất nội dung

Tại thời điểm này, ngay cả khi một chatbot có thể trả lời như con người, nó vẫn chưa thực sự sở hữu trí thông minh của con người. Điều này có nghĩa là gì? Điều đó có nghĩa là các chatbot trả lời bằng tập lệnh được tạo sẵn hoặc tạo câu trả lời từ tập lệnh, nhưng chúng thực sự không thể tự đưa ra câu trả lời hợp lý trừ khi chúng có thông tin để cung cấp. 

Chắc chắn, họ có thể khớp yêu cầu hoặc truy vấn của người dùng với nội dung hiện có và đưa ra câu trả lời, nhưng họ không thể tự tạo nội dung mới. 

Vậy điều đó thực sự ảnh hưởng đến tỷ lệ tự phục vụ như thế nào? Hãy tìm hiểu sâu hơn một chút.

Một số công nghệ phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu đào tạo

Nhiều nền tảng AI đàm thoại hiện có đang gặp khó khăn trong việc cung cấp giá trị thực trừ khi có các nhóm chuyên dụng đào tạo các mô hình với dữ liệu liên quan. 

Điều này có nghĩa là AI cần xem một số ví dụ và học cách phản ứng khi gặp chúng. Điều này được thực hiện bằng cách đào tạo chatbot.

Với mục đích này, chúng ta cần trích xuất và sắp xếp dữ liệu để cung cấp cho AI. Do đó, đào tạo các giải pháp có thể cực kỳ tốn thời gian. Tuy nhiên, nhiều giải pháp AI đàm thoại hiện tại chỉ dựa trên học máy và do đó yêu cầu các khóa đào tạo này để cải thiện kết quả. 

Lựa chọn công nghệ như AI tượng trưng thần kinh không yêu cầu đào tạo có thể giúp cuộc sống của người quản lý dự án và trải nghiệm khách hàng trở nên dễ dàng hơn, đồng thời mang lại kết quả tốt mà nhóm của bạn ít phải bảo trì hơn.

Đọc cũng: Ebook – Xây dựng Chatbot mà không cần đào tạo với Neuro-Symbolic AI

Tại sao nhiều chatbot và giải pháp AI đàm thoại không đưa ra được câu trả lời?

Nếu bạn đang sử dụng một chatbot thực sự hiểu ý định và vẫn đang gặp phải hiệu suất chatbot thấp về tỷ lệ trả lời, thì rất có thể bạn đang thiếu nội dung có giá trị mà người dùng của bạn quan tâm. 

Giả sử một người dùng hỏi: 'Cửa hàng của bạn trên Đại lộ số 5 có mở cửa vào Thứ Bảy không?'. 

Một chatbot có thể đưa ra câu trả lời theo nhiều cách khác nhau, nhưng nó sẽ không bao giờ có thể nói có hoặc không trừ khi thông tin đó được lưu trữ trong một hệ thống mà nó có quyền truy cập. 

Câu trả lời cần được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu riêng của chatbot, trong trang web của khách hàng hoặc trong bất kỳ hệ thống bên thứ ba nào khác được kết nối với chatbot. Nếu không, sẽ không có câu trả lời thỏa mãn cho khách hàng. 

Các nhóm Trải nghiệm và Dịch vụ khách hàng cần dành chút thời gian để phân tích các lỗ hổng nội dung, xem câu hỏi nào của người dùng không nhận được bất kỳ câu trả lời thích hợp nào và tạo nội dung để ít nhất chatbot có thể trả lời những câu hỏi thường gặp nhất. 

Nội dung của bạn càng toàn diện và chi tiết thì càng ít khả năng khiến khách hàng của bạn cảm thấy khó xử. 'Tôi xin lỗi nhưng tôi không thể tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi của bạn'.

Hãy dùng thử chatbot và Câu hỏi thường gặp của chúng tôi MIỄN PHÍ trong 14 ngày và tự mình xem cách Inbenta cung cấp công nghệ và nền tảng tốt nhất để cung cấp dịch vụ hỗ trợ tự phục vụ cho khách hàng của bạn.

Kiểm tra các bài viết tương tự của chúng tôi