AI Contact Center đang trở thành xu hướng tất yếu của các doanh nghiệp trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng cũng như tối ưu vận hành. Và công cụ phản ánh đúng giá trị mà AI mang lại sẽ được thể hiện rõ ràng thông qua các chỉ số đo lường KPI. 

Vậy đâu là KPI giúp đo lường hiệu quả nhất khi triển khai công nghệ thông minh này? Cùng tìm hiểu qua bài viết sau đây.

Vì sao cần KPI riêng cho AI Contact Center?

Thông thường, việc đánh giá hiệu quả ở các trung tâm chăm sóc khách hàng truyền thống sẽ thông qua các chỉ số cuộc gọi như thời gian chờ trung bình, cuộc gọi xử lý được hay tỷ lệ hài lòng của khách hàng.

Tuy nhiên, với doanh nghiệp ứng dụng AI vào Contact Center, việc dùng KPI cũ sẽ không đủ phản ánh những giá trị mà AI đã tạo ra, bởi mô hình hoạt động lúc này đã thay đổi, các yêu cầu hầu như đều được xử lý tự động bởi voicebot, chatbot, hệ thống còn hỗ trợ nhân viên với nhiều đề xuất thông minh qua phân tích cảm xúc cũng như dựa trên dữ liệu thực tế,…

Do đó, để đánh giá chính xác năng suất, chi phí, trải nghiệm khách hàng, doanh nghiệp cần bổ sung những chỉ số mới phù hợp với môi trường tự động hóa thông minh.

3 nhóm KPI quan trọng để đo lường hiệu quả AI Contact Center?

Nhóm 1: KPI về hiệu quả vận hành 

Đây cũng là nhóm KPI phản ánh năng suất cũng như mức độ tối ưu quy trình của hệ thống chăm sóc khách hàng. Nhóm này bao gồm:

• Thời gian xử lý trung bình (AHT): Là thời gian trung bình hoàn thành một yêu cầu xử lý bao gồm thời gian chờ, tương tác, hậu xử lý. Nhờ khả năng tự động hóa quy trình, AI Contact Center sẽ giúp giảm AHT và phân loại thông minh, đồng thời cung cấp gợi ý thời gian thực cho nhân viên.
• Tỷ lệ giải quyết ngay lần đầu (FCR): Là ngay từ lần liên hệ đầu tiên, khách hàng đã được giải quyết yêu cầu và không cần gọi lại. Với FCR, AI có thể dựa trên dữ liệu lịch sử khách hàng để phân tích, hiểu ngữ cảnh, từ đó cung cấp thông tin nhanh hơn, giúp nâng cao FCR lên đến 70 – 80%.
• Tỷ lệ tự phục vụ: Là KPI đặc trưng cho AI Contact Center, thể hiện tỷ lệ yêu cầu mà chatbot hoặc voicebot đã xử lý hoàn toàn tự động, không cần con người can thiệp. Ví dụ như tỷ lệ hỗ trợ khách hàng đổi mật khẩu, thông báo trạng thái đơn hàng, đặt lại dịch vụ,.. Tỷ lệ tự phục vụ càng cao, đồng nghĩa với hiệu quả AI càng tốt.
• Chi phí trên mỗi tương tác: Là tổng chi phí chia cho các số lượng cuộc gọi, email, chat đã được xử lý. Nhờ tính năng tự động hoá các tác vụ lặp lại, AI giúp giảm chi phí đáng kể, đồng thời tối ưu nguồn lực nhân viên và nâng cao năng suất ở mỗi ca trực.

Nhóm 2: KPI về trải nghiệm khách hàng 

“Linh hồn” của mọi Contact Center chính là trải nghiệm khách hàng, điều này thể hiện ở những chỉ số cảm xúc và sự hài lòng của người dùng, cụ thể:

• CSAT – Điểm hài lòng khách hàng: Chỉ số được đo sau mỗi cuộc gọi, chatbot kết thúc. Lúc này AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu phản hồi trước đó nhằm xác định nguyên nhân khiến CSAT tăng hoặc giảm.
• NPS – Chỉ số sẵn lòng giới thiệu: Đo lường mức độ trung thành của khách hàng. AI sẽ giúp phân tích, dự đoán nhóm khách hàng có khả năng rời bỏ để đưa ra chiến lược giữ chân phù hợp.
• Chỉ số cảm xúc: Giúp doanh nghiệp nhận biết trạng thái khách hàng đang hài lòng, thất vọng hay khó chịu trong quá trình tương tác để sớm đưa ra phương án xử lý một cách tốt đẹp nhất.

Nhóm 3: KPI về hiệu suất AI

Nhóm này đặc biệt quan trọng, vì giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng đánh giá tính năng thông minh của AI Contact Center.

• Tỷ lệ giữ chân trong bot: Tỷ lệ yêu cầu được xử lý hoàn toàn tự động bởi chatbot mà không cần can thiệp của nhân viên. Nếu tỷ lệ này quá thấp, có thể kịch bản thiết lập nội dung chưa tốt hoặc bot chưa hiểu đúng ý định khách hàng.
• Độ chính xác nhận diện ý định: Là khả năng AI hiểu đúng mục đích khách hàng yêu cầu là gì, ví dụ khiếu nại, hỏi giá, đổi sản phẩm,…để phản hồi một cách chính xác, tự nhiên hơn.
• Độ chính xác gợi ý:Với hệ thống AI có hỗ trợ nhân viên, KPI này sẽ đánh giá về mức độ gợi ý cách trả lời, sản phẩm liên quan có chính xác và hữu ích không.
• Tốc độ học của AI: Hệ thống càng tối ưu sớm khi AI càng học nhanh từ dữ liệu thực tế. Để đánh giá KPI này, doanh nghiệp cần theo dõi tần suất cập nhật mô hình, cải thiện qua từng giai đoạn và thời gian phản hồi.

Cách thiết lập KPI phù hợp cho từng giai đoạn triển khai AI Contact Center

Giai đoạn 1 – Triển khai thí điểm: Doanh nghiệp nền tập trung vào KPI về hiệu suất AI và chi phí để chứng minh hiệu quả tự động hóa, đồng thời giảm khối lượng công việc cho nhân viên.

Giai đoạn 2 – Mở rộng toàn hệ thống: Theo dõi thêm chỉ số vận hành cũng như trải nghiệm khách hàng thông qua các chỉ số AHT, FCR, CSAT, NPS nhằm đảm bảo nâng cao chất lượng dịch vụ từ AI nhưng vẫn duy trì sự hài lòng của khách hàng.

Giai đoạn 3 – Tối ưu và cá nhân hóa: Bổ sung chỉ số nâng cao như chỉ số cảm xúc, chỉ số đề xuất gợi ý của AI, chỉ số khách hàng đồng hành lâu dài cùng doanh nghiệp nhằm đo lường tác động dài hạn của AI đến với hành trình và giá trị khách hàng.

Những u lưý để đo lường hiệu quả AI Contact Center

Kết hợp KPI định lượng, định tính, có nghĩa vừa dựa vào số liệu, vừa lắng nghe phản hồi từ khách hàng, nhân viên.

Theo dõi theo thời gian thực để  phát hiện vấn đề sớm.

Đo sự cải thiện trước và sau khi triển khai AI 

Có thể tuỳ chỉnh KPI phù hợp theo ngành nghề, ví dụ KPI về tỷ lệ xử lý yêu cầu bảo mật sẽ thiên về ngành ngân hàng, tài chính, KPI về tốc độ phản hồi đơn hàng thiên về ngành thương mại điện tử,…

Tóm lại AI Contact Center không chỉ là công cụ tự động hóa, đây còn là trung tâm dữ liệu, mang đến nhiều trải nghiệm thông minh, giúp doanh nghiệp hiểu về khách hàng hơn, phản hồi nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

Để AI Contact Center thực sự phát huy giá trị và trở thành đòn bẩy giúp doanh nghiệp tăng trưởng bền vững. Việc xác định cũng như theo dõi đúng KPI là yếu tố kim chỉ nam không thể thiếu cho mỗi doanh nghiệp muốn tối ưu chiến lược chăm sóc khách hàng trong dài hạn.