5 Vấn Đề Chatbot AI Đang Khiến Bạn Mất Khách Hàng
Các vấn đề về chatbot AI có thể âm thầm khiến bạn mất khách hàng. Năm dấu hiệu cảnh báo chatbot của bạn đang làm giảm chuyển đổi trong dịch vụ khách hàng và các...
9 phút đọc
AI
Chatbots
+2
Một chatbot hỗ trợ khách hàng AI liên tục trả lời sai hầu như luôn bắt nguồn từ một trong sáu nguyên nhân có thể khắc phục: nguồn kiến thức lỗi thời, Flow chưa được kiểm tra, ngưỡng chuyển tiếp đặt sai, mô hình yếu, không khớp ngôn ngữ hoặc không ai xem xét những gì nó trả lời sai. Đây là cách chẩn đoán bạn đang gặp vấn đề nào và khắc phục mà không cần xây dựng lại toàn bộ.
Trong bài viết này:
- Khắc phục 1: Nguồn kiến thức của chatbot hỗ trợ khách hàng AI không đầy đủ hoặc lỗi thời
- Khắc phục 2: Flow chưa từng được kiểm tra với cách diễn đạt thực tế
- Khắc phục 3: Ngưỡng chuyển tiếp được đặt sai
- Khắc phục 4: Mô hình AI yếu so với các câu hỏi bạn nhận được
- Khắc phục 5: Vùng phủ ngôn ngữ không khớp với khách hàng của bạn
- Khắc phục 6: Không ai xem xét những gì chatbot trả lời sai
Hầu hết các nhóm thiết lập chatbot hỗ trợ khách hàng AI một lần, thấy nó hoạt động tốt trong vài tuần đầu tiên rồi ngừng theo dõi. Sau đó, tỷ lệ chuyển tiếp tăng dần, khách hàng bắt đầu lặp lại câu hỏi và không ai có thể nói chính xác tại sao, vì không ai xem xét những gì thực sự đang thất bại.
Khắc phục 1: Nguồn kiến thức của chatbot hỗ trợ khách hàng AI không đầy đủ hoặc lỗi thời
Đây là nguyên nhân phổ biến nhất và dễ kiểm tra nhất. Chatbot chỉ biết những gì có trong các nguồn kiến thức được kết nối của nó. Nếu sản phẩm thay đổi, chính sách được cập nhật hoặc tính năng mới ra mắt mà nội dung nguồn không được cập nhật theo, chatbot sẽ tự tin đưa ra câu trả lời cũ.
Hãy lấy danh sách các câu hỏi mà chatbot trả lời sai nhiều nhất và kiểm tra từng câu với nội dung nguồn thực tế. Nếu nguồn hoàn toàn thiếu thông tin, đó là khoảng trống phạm vi. Nếu nguồn có thông tin nhưng chatbot vẫn trả lời sai, thì bản thân nội dung có thể được cấu trúc kém, bị chôn vùi hoặc bị mâu thuẫn ở nơi khác trong cùng nguồn.
Ví dụ, một bản cập nhật trang giá thay đổi số lượng chỗ ngồi trong một gói sẽ âm thầm phá vỡ mọi câu trả lời của chatbot về gói đó cho đến khi ai đó cập nhật nguồn kiến thức cho phù hợp.
Khắc phục 2: Flow chưa từng được kiểm tra với cách diễn đạt thực tế
Một Flow được xây dựng và kiểm tra chỉ với các câu hỏi kiểm tra gọn gàng, được viết chuẩn sẽ hoạt động khác so với khi được kiểm tra với cách khách hàng thực sự gõ. Các câu hỏi thực tế ngắn hơn, ít trang trọng hơn và thường thiếu ngữ cảnh mà một câu hỏi kiểm tra gọn gàng sẽ bao gồm.
Hãy lấy hai mươi tin nhắn thực tế của khách hàng từ lịch sử ticket của bạn, càng lộn xộn càng tốt, và chạy chúng qua Flow theo cách thủ công. Ghi lại mọi nơi câu trả lời sai, không đầy đủ hoặc đúng về mặt kỹ thuật nhưng gây nhầm lẫn. Chỉ riêng bài tập này thường phát hiện ra nhiều vấn đề thực tế hơn cả một tuần theo dõi các chỉ số tổng hợp.
Nếu nhóm của bạn cũng sử dụng Trợ lý trả lời AI để soạn thảo câu trả lời cho nhân viên, thì các vấn đề về nguồn kiến thức tương tự làm hỏng chatbot cũng sẽ xuất hiện ở đó, vì cả hai tính năng đều lấy từ cùng một nội dung cơ bản.
Sẵn sàng đưa doanh nghiệp lên tầm cao mới?
Dùng thử LiveAgent miễn phí và tự mình trải nghiệm.
Khắc phục 3: Ngưỡng chuyển tiếp được đặt sai
Chatbot của LiveAgent cho phép bạn đặt số lượng phản hồi AI tối thiểu trước khi có thể chuyển tiếp cho nhân viên hoặc để AI tự quyết định khi nào chuyển tiếp. Đặt sai cài đặt này theo cả hai hướng đều trông giống như vấn đề hiệu suất trong khi thực ra là vấn đề cấu hình.
Đặt ngưỡng quá cao và khách hàng sẽ bị mắc kẹt trong vòng lặp các phản hồi chatbot vô ích trước khi có thể gặp nhân viên. Đặt quá thấp và chatbot sẽ chuyển tiếp những câu hỏi mà nó có thể xử lý được, làm tăng tỷ lệ chuyển tiếp và lãng phí thời gian của nhân viên cho những yêu cầu không bao giờ cần đến con người.
Hãy xem xét lại cài đặt này cùng với dữ liệu chuyển tiếp thực tế của bạn, không chỉ một lần khi thiết lập. Những gì phù hợp với khối lượng ticket nhỏ hơn hoặc một tập hợp câu hỏi hẹp hơn có thể cần điều chỉnh khi phạm vi chatbot của bạn mở rộng.
Khắc phục 4: Mô hình AI yếu so với các câu hỏi bạn nhận được
Không phải mọi mô hình AI đều suy luận tốt như nhau đối với các câu hỏi nhiều phần hoặc mơ hồ. Một mô hình xử lý tốt các câu hỏi thường gặp đơn giản có thể bắt đầu thất bại khi khách hàng đặt các câu hỏi nhiều lớp yêu cầu kết nối hai hoặc ba mảnh thông tin với nhau.
Điều này đáng được kiểm tra cuối cùng, không phải đầu tiên. Nâng cấp mô hình sẽ không khắc phục được nguồn kiến thức không đầy đủ hoặc Flow chưa được kiểm tra, và các nhóm nhảy thẳng vào thay đổi mô hình thường thấy những thất bại tương tự vẫn tồn tại vì vấn đề thực sự không phải là mô hình. Khi nguồn kiến thức và Flow đã vững chắc, nếu các câu hỏi suy luận phức tạp vẫn thất bại, đó là lúc một mô hình mạnh hơn xứng đáng với chi phí của nó. Các nhà cung cấp mô hình công bố chỉ số chuẩn về suy luận và khả năng làm theo hướng dẫn của riêng họ để so sánh chính xác điều này, đáng để kiểm tra trước khi cho rằng mọi mô hình đều xử lý câu hỏi nhiều phần giống nhau.
Đăng ký nhận bản tin
Mẹo hay và ưu đãi mới nhất gửi thẳng đến hộp thư của bạn.
Khắc phục 5: Vùng phủ ngôn ngữ không khớp với khách hàng của bạn
Chatbot có thể trả lời bằng hơn 100 ngôn ngữ tùy thuộc vào mô hình AI được kết nối, nhưng hỗ trợ ngôn ngữ chỉ hoạt động tốt như nguồn kiến thức cơ bản bằng ngôn ngữ đó. Một nguồn kiến thức được viết và duy trì chỉ bằng tiếng Anh sẽ tạo ra câu trả lời mỏng hơn, kém chính xác hơn cho khách hàng viết bằng bất kỳ ngôn ngữ nào khác, ngay cả khi chatbot về mặt kỹ thuật “hỗ trợ” ngôn ngữ đó.
Hãy kiểm tra khối lượng ticket của bạn theo ngôn ngữ so với mức độ nội dung nguồn kiến thức của bạn thực sự tồn tại bằng mỗi ngôn ngữ. Sự không khớp ở đây trông giống hệt như một vấn đề hiệu suất chung, nhưng cách khắc phục là dịch nội dung nguồn, không phải can thiệp vào Flow hay mô hình.
Khắc phục 6: Không ai xem xét những gì chatbot trả lời sai
Một chatbot được tinh chỉnh tốt khi ra mắt sẽ không tự động duy trì trạng thái đó. Sản phẩm thay đổi, khách hàng bắt đầu đặt những loại câu hỏi mới và một Flow đã bao phủ mọi thứ ba tháng trước âm thầm ngừng bao phủ những gì khách hàng thực sự hỏi hôm nay.
| Dấu hiệu cần kiểm tra hàng tuần | Ý nghĩa thường thấy |
|---|---|
| Tỷ lệ chuyển tiếp tăng | Phạm vi không còn khớp với câu hỏi thực tế |
| Cùng câu trả lời sai, lặp lại | Nguồn kiến thức lỗi thời về chủ đề đó |
| Mẫu diễn đạt mới trong ticket | Flow cần kiểm tra lại với ngôn ngữ hiện tại |
| CSAT giảm trên các ticket do bot giải quyết | Bot “giải quyết” ticket mà khách hàng không hài lòng |
Hãy thiết lập một buổi xem xét hàng tuần các cuộc trò chuyện thất bại và đã chuyển tiếp trong tháng đầu tiên sau bất kỳ thay đổi nào, sau đó chuyển sang hàng tháng khi các con số ổn định. Đây là cách khắc phục duy nhất trong danh sách này không phải là thay đổi một lần. Đó là thói quen giúp phát hiện năm nguyên nhân còn lại trước khi chúng trở thành một vấn đề mà khách hàng nhận thấy.
Nếu bạn vẫn đang cân nhắc giữa các nền tảng thay vì sửa một nền tảng hiện có, hướng dẫn của chúng tôi về cách chọn chatbot AI đề cập đến sáu lĩnh vực tương tự từ góc nhìn của người mua, trước khi bạn cam kết với một thiết lập.
Hãy xem xét sáu nguyên nhân này theo thứ tự trước khi cho rằng toàn bộ thiết lập cần thay thế. Hầu hết các nhóm phát hiện ra rằng vấn đề thực sự chỉ là một khoảng trống cụ thể, có thể khắc phục, không phải là một khiếm khuyết cơ bản trong bản thân chatbot. Chatbot AI của LiveAgent giúp hầu hết các đòn bẩy này — nguồn kiến thức, ngưỡng chuyển tiếp và lựa chọn mô hình — có thể cấu hình trực tiếp, vì vậy việc khắc phục một trong những nguyên nhân này thường chỉ mất một buổi chiều, không phải xây dựng lại.
