Best 5 Trải nghiệm khách hàng AI tools for Hỗ trợ Khách hàng

Một giám đốc sản phẩm SaaS nhận thấy tỷ lệ hủy đăng ký tăng nhẹ. Họ sử dụng nền tảng Trải nghiệm khách hàng AI để kết nối dữ liệu hành vi người dùng (sử dụng tính năng thấp, đăng nhập không thường xuyên) với phân tích cảm xúc từ các phiếu hỗ trợ. AI xác định một phân khúc người dùng cụ thể đang gặp khó khăn với một tính năng mới và dự đoán những tài khoản nào có nguy cơ rời bỏ cao. Điều này cho phép đội ngũ thành công khách hàng chủ động tiếp cận với các tài liệu đào tạo và hỗ trợ được nhắm mục tiêu, giúp giảm tỷ lệ rời bỏ một cách đáng kể trong quý tiếp theo.

Một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến muốn tăng tỷ lệ chuyển đổi. Công cụ CX AI của họ phân tích hành vi duyệt web thời gian thực, các giao dịch mua trước đây và các mặt hàng đã xem của khách truy cập. Dựa trên dữ liệu này, công cụ cá nhân hóa của nền tảng sẽ tự động điều chỉnh trang chủ, đề xuất các sản phẩm bổ sung và kích hoạt các ưu đãi được nhắm mục tiêu cho các mặt hàng trong giỏ hàng bị bỏ quên. Điều này tạo ra một trải nghiệm mua sắm độc đáo cho mỗi người dùng, dẫn đến sự gia tăng đáng kể về giá trị đơn hàng trung bình và lòng trung thành của khách hàng.

Một nhóm phát triển ứng dụng di động cần ưu tiên cho việc phát hành tính năng tiếp theo. Thay vì sàng lọc thủ công hàng nghìn bài đánh giá trên App Store và email hỗ trợ, họ sử dụng một công cụ CX AI. Công cụ này tự động tổng hợp tất cả các phản hồi, thực hiện phân tích cảm xúc và xác định các chủ đề và yêu cầu tính năng lặp đi lặp lại, chẳng hạn như 'chế độ tối' hoặc 'chức năng tìm kiếm tốt hơn'. Cái nhìn sâu sắc dựa trên dữ liệu này cho phép nhóm tự tin xây dựng các tính năng mà khách hàng thực sự muốn, cải thiện điểm số hài lòng của người dùng.

Một công ty dịch vụ tài chính đặt mục tiêu nâng cao chất lượng các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng. Nền tảng Trải nghiệm khách hàng AI của họ phân tích các bản ghi âm cuộc gọi ở quy mô lớn. Nó chuyển đổi các cuộc hội thoại thành văn bản và thực hiện phân tích cảm xúc trên cả giọng điệu của khách hàng và nhân viên. Hệ thống sẽ gắn cờ các cuộc gọi có mức độ thất vọng của khách hàng cao và xác định những khoảnh khắc mà nhân viên đã giải quyết thành công các vấn đề, cung cấp phản hồi cụ thể, có thể hành động cho các chương trình huấn luyện và đào tạo nhân viên.

Một thương hiệu bán lẻ có cả cửa hàng thực tế và sự hiện diện trực tuyến muốn tạo ra một hành trình khách hàng liền mạch. Nền tảng CX AI theo dõi các tương tác của khách hàng trên tất cả các điểm chạm: lượt truy cập trang web, sử dụng ứng dụng di động, mua hàng tại cửa hàng và bình luận trên mạng xã hội. Nó xác định các điểm ma sát, chẳng hạn như quy trình thanh toán trực tuyến khó khăn hoặc dịch vụ tại cửa hàng không nhất quán. Bằng cách hợp nhất dữ liệu này, thương hiệu có thể thực hiện các cải tiến có mục tiêu để đảm bảo trải nghiệm nhất quán và tích cực, bất kể khách hàng chọn tương tác theo cách nào.

Một nhóm tiếp thị cho một thương hiệu điện tử tiêu dùng cần theo dõi tình cảm của công chúng sau khi ra mắt sản phẩm mới. Họ sử dụng một công cụ CX AI để theo dõi các lượt đề cập trên mạng xã hội, các trang tin tức và các nền tảng đánh giá. AI phân tích cảm xúc của những lượt đề cập này, phân loại các chủ đề thảo luận (ví dụ: giá cả, thời lượng pin, thiết kế) và trình bày dữ liệu trong một bảng điều khiển thời gian thực. Điều này cho phép nhóm nhanh chóng giải quyết các phản hồi tiêu cực, khuếch đại các câu chuyện tích cực và thực hiện các điều chỉnh linh hoạt cho thông điệp tiếp thị của họ.