Intercom đề xuất chấm điểm toàn bộ hội thoại để đo trải nghiệm khách hàng khi AI mở rộng
Intercom cho rằng các đội chăm sóc khách hàng cần đo lường mọi cuộc trò chuyện khi AI xử lý ngày càng nhiều tương tác, vì các khảo sát mức độ hài lòng truyền thống chỉ thu thập phản hồi từ dưới 10% số cuộc trò chuyện và chủ yếu phản ánh những khách hàng rất hài lòng hoặc rất bực bội. Sản phẩm Fin của Intercom sử dụng CX Score để tự động đánh giá cả các cuộc trò chuyện do AI và nhân viên xử lý theo thang điểm 1–5, bao quát chất lượng dịch vụ, khả năng giải quyết vấn đề và mức độ nỗ lực của khách hàng. Theo Intercom, cách này giúp phần lớn đội ngũ có độ bao phủ dữ liệu cao gấp khoảng 5 lần so với chỉ dùng CSAT, đồng thời chỉ ra vấn đề bắt nguồn từ chất lượng câu trả lời, sản phẩm, chính sách, việc chuyển giao giữa các bộ phận hay quy trình khác. Với tỷ lệ tự động hóa khoảng 80%, Intercom đặt mục tiêu ban đầu là 80% cho hỗ trợ bằng Fin, 70% cho hỗ trợ bởi nhân viên và 78% cho tổng thể, dựa trên dữ liệu lịch sử và các mô hình cải thiện thay vì đơn giản giữ nguyên ngưỡng CSAT cũ. Lợi ích thực tế là đội ngũ có thể phát hiện các điểm gây khó chịu lặp lại, giao chúng cho đúng bộ phận xử lý và kiểm tra xem thay đổi có cải thiện các cuộc trò chuyện sau đó hay không. Intercom cũng lưu ý rằng cần so sánh điểm số giữa các đội có tính chất tương đồng, đồng thời cho rằng việc nhìn thấy toàn bộ dữ liệu giúp cải thiện cả những tương tác chỉ ở mức “tạm ổn”, thay vì chỉ tập trung loại bỏ trải nghiệm tồi.
Các đội chăm sóc khách hàng đang dùng AI nên theo dõi toàn bộ cuộc trò chuyện thay vì chỉ dựa vào CSAT, vì khảo sát thường bỏ sót phần lớn trải nghiệm. Nếu dùng Intercom Fin, họ có thể thử CX Score để tìm các điểm gây khó chịu và phân biệt vấn đề nằm ở câu trả lời của AI, nhân viên hay sản phẩm.
Đọc bài gốc