Tổng đài AI có thể hỗ trợ nghe gọi, trả lời câu hỏi và ghi nhận yêu cầu, nhưng không phải giải pháp nào cũng phù hợp với quy trình của doanh nghiệp. Trước khi lựa chọn, cần đánh giá khả năng xử lý tiếng Việt, độ chính xác của thông tin, cách chuyển cuộc gọi cho nhân viên, khả năng tích hợp, bảo mật và tổng chi phí vận hành.
9 tiêu chí lựa chọn tổng đài AI cho doanh nghiệp
Tổng đài AI là hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tự động tiếp nhận hoặc thực hiện cuộc gọi, hiểu nhu cầu của khách hàng và xử lý một số tác vụ theo kịch bản. Doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về tổng đài AI là gì và cách hoạt động trước khi đánh giá từng nhà cung cấp.
Khi lựa chọn, không nên chỉ dựa vào phần trình diễn giọng nói. Một giải pháp phù hợp cần giải quyết được vấn đề cụ thể, kết nối được với quy trình hiện có và có phương án xử lý khi AI không hiểu hoặc không đủ dữ liệu để trả lời.
1. Giải pháp có phù hợp với nghiệp vụ cần xử lý không?
Trước tiên, doanh nghiệp cần xác định tổng đài AI sẽ đảm nhiệm công việc nào. Chẳng hạn, hệ thống có thể tiếp nhận câu hỏi thường gặp, xác nhận lịch hẹn, nhắc lịch thanh toán, tra cứu trạng thái đơn hàng hoặc ghi nhận yêu cầu để nhân viên xử lý tiếp.
Giải pháp Tổng đài AI (AI Call Center) phù hợp nhất với các nghiệp vụ có khối lượng lớn
Mỗi nghiệp vụ có yêu cầu riêng. Một cuộc gọi xác nhận lịch hẹn thường có kịch bản rõ ràng; cuộc gọi khiếu nại lại có thể cần lắng nghe nhiều thông tin, hiểu ngữ cảnh và chuyển đến đúng bộ phận. Nếu đưa mọi tình huống vào cùng một luồng tự động, AI có thể xử lý kém ở những trường hợp cần phán đoán.
Doanh nghiệp nên lập danh sách các tình huống cần tự động hóa, tình huống cần hỗ trợ nhân viên và tình huống phải chuyển người xử lý ngay. Sau đó, xác định kết quả mong muốn như giảm cuộc gọi nhỡ, ghi nhận yêu cầu đầy đủ hơn hay rút ngắn thời gian xử lý câu hỏi lặp lại.
2. Khả năng nghe hiểu tiếng Việt có phù hợp với khách hàng thực tế?
Khả năng nghe hiểu tiếng Việt của tổng đài AI hiện tại đã có bước tiến lớn
Bản demo trong môi trường yên tĩnh chưa đủ để đánh giá khả năng nhận diện giọng nói. Doanh nghiệp nên thử hệ thống với giọng vùng miền, tốc độ nói khác nhau, cách phát âm tên riêng, mã sản phẩm, địa chỉ và thuật ngữ chuyên ngành.
Cũng cần kiểm tra các tình huống thường gặp trong cuộc gọi thật: khách nói nhanh, ngắt lời, đổi ý giữa chừng, có tiếng ồn nền hoặc nói nhiều thông tin trong một lượt. Nếu AI nhận sai tên, số điện thoại hay mã đơn hàng, hệ thống có thể trả lời sai hoặc ghi nhận nhầm dữ liệu.
Khi thử nghiệm, hãy chuẩn bị một bộ câu hỏi và tình huống lấy từ nghiệp vụ thực tế. Đánh giá cả nội dung AI nghe được, câu trả lời phát ra và cách hệ thống xử lý khi chưa chắc chắn.
3. Câu trả lời có dựa trên dữ liệu đáng tin cậy của doanh nghiệp?
AI cần sử dụng thông tin đã được doanh nghiệp xác nhận, chẳng hạn bảng giá, chính sách đổi trả, danh mục sản phẩm hoặc quy trình tiếp nhận. Doanh nghiệp nên hỏi nhà cung cấp dữ liệu được đưa vào hệ thống bằng cách nào, ai có quyền cập nhật và thông tin mới được áp dụng ra sao.
Một điểm cần kiểm tra là cách AI phản hồi khi dữ liệu thiếu, mâu thuẫn hoặc đã cũ. Hệ thống nên có phương án yêu cầu khách cung cấp thêm thông tin, báo chưa thể xác nhận hoặc chuyển cuộc gọi cho nhân viên. Không nên để AI tự suy đoán về giá, chính sách, tình trạng đơn hàng hay cam kết dịch vụ.
Trong buổi demo, hãy thử một câu hỏi có đáp án rõ ràng, một câu hỏi nằm ngoài dữ liệu và một tình huống dùng thông tin đã thay đổi. Cách hệ thống xử lý câu hỏi chưa có đáp án cũng quan trọng như khả năng trả lời câu hỏi thông thường.
4. Khi cần, AI có chuyển cuộc gọi cho nhân viên kèm đủ ngữ cảnh không?
Không phải cuộc gọi nào cũng nên được tự động xử lý đến cuối. Khách có thể yêu cầu gặp nhân viên, trình bày tình huống phức tạp hoặc cần được hỗ trợ bởi người có thẩm quyền. Vì vậy, doanh nghiệp cần kiểm tra AI nhận biết điều kiện chuyển tiếp thế nào và có chuyển đúng nhóm phụ trách hay không.
Khi bàn giao, nhân viên nên nhận được thông tin cần thiết như lý do khách gọi, nội dung đã trao đổi, dữ liệu khách hàng đã xác minh và việc còn cần xử lý. Nếu khách phải lặp lại toàn bộ câu chuyện, trải nghiệm có thể kém hơn so với gọi vào tổng đài thông thường.
Hãy yêu cầu nhà cung cấp minh họa cả tình huống AI xử lý được và tình huống AI phải chuyển người. Trang Tổng đài AI Bizfly Cloud giới thiệu các năng lực như nhận diện nhu cầu, phân luồng và chuyển nhân viên kèm ngữ cảnh; doanh nghiệp vẫn nên kiểm tra cách những năng lực này vận hành với quy trình thực tế của mình.
Tổng đài AI Call Center mới ra mắt giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí nhân sự
5. Khả năng tích hợp với CRM và các hệ thống hiện có ra sao?
Nếu dữ liệu cuộc gọi nằm tách biệt với hồ sơ khách hàng, nhân viên có thể phải nhập lại thông tin hoặc tìm kiếm trên nhiều công cụ. Doanh nghiệp nên xác định trước tổng đài AI cần kết nối với hệ thống nào, chẳng hạn CRM, phần mềm quản lý đơn hàng, nền tảng đặt lịch, hệ thống ticket hoặc phần mềm chuyên ngành.
Kết nối hệ thống và dữ liệu khách hàng hiệu quả
Khi đánh giá khả năng tích hợp, cần làm rõ:
- Dữ liệu nào được đọc từ hệ thống hiện có?
- Sau cuộc gọi, hệ thống cần cập nhật những trường nào?
- Ticket hoặc yêu cầu được tạo và chuyển cho bộ phận nào?
- Cách xử lý khi kết nối lỗi hoặc dữ liệu bị trùng là gì?
- Việc kết nối cần API, cấu hình riêng hay dịch vụ triển khai bổ sung?
Doanh nghiệp cũng nên thống nhất hệ thống nào lưu hồ sơ khách hàng chính để tránh tình trạng thông tin bị lệch giữa nhiều nơi. Có thể tham khảo thêm bài viết về sự khác nhau giữa phần mềm Call Center và CRM.
6. Chính sách bảo mật và quản lý dữ liệu cuộc gọi có đáp ứng yêu cầu không?
Cuộc gọi có thể chứa thông tin cá nhân, dữ liệu giao dịch hoặc nội dung khiếu nại. Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần biết bản ghi được lưu ở đâu, ai được quyền truy cập, thời gian lưu giữ là bao lâu và cách xóa dữ liệu khi hết nhu cầu sử dụng.
Cũng cần hỏi rõ dữ liệu cuộc gọi có được dùng để huấn luyện mô hình hay không, nhà cung cấp có bên xử lý dữ liệu phụ nào và có nhật ký truy cập để kiểm tra hay không. Nếu nhà cung cấp đưa ra chứng nhận bảo mật, hãy xác minh phạm vi chứng nhận có bao gồm dịch vụ và quy trình xử lý dữ liệu doanh nghiệp quan tâm.
Doanh nghiệp nên thống nhất mục đích ghi âm, thông báo cho khách hàng, quyền truy cập bản ghi và quy trình xử lý khi có yêu cầu liên quan đến dữ liệu. Với ngành có yêu cầu riêng, cần phối hợp với bộ phận pháp chế hoặc an toàn thông tin để rà soát trước khi đưa dữ liệu vào hệ thống.
7. Có công cụ theo dõi chất lượng và kiểm tra kết quả của AI không?
Tổng đài AI Contact Center giúp doanh nghiệp tự động hóa chăm sóc khách hàng
Doanh nghiệp cần biết hệ thống đã xử lý cuộc gọi như thế nào, không chỉ biết cuộc gọi đã kết thúc. Hãy kiểm tra liệu giải pháp có cung cấp bản ghi, nội dung chuyển giọng nói thành văn bản, lý do phân luồng và kết quả xử lý hay không.
Nếu dùng AI để đánh giá chất lượng, doanh nghiệp nên xem hệ thống có cho phép thiết lập tiêu chí riêng theo từng nghiệp vụ không. Điểm số cần đi kèm nội dung hoặc bằng chứng để quản lý hiểu vì sao cuộc gọi được đánh giá như vậy. Những trường hợp phức tạp, tranh chấp hoặc có dấu hiệu khiếu nại vẫn cần người phụ trách kiểm tra.
Doanh nghiệp có thể tham khảo thêm cách triển khai chấm điểm cuộc gọi bằng AI, sau đó xác định tiêu chí nào phù hợp với quy trình nội bộ của mình.
8. Hệ thống đáp ứng được lưu lượng và có phương án hỗ trợ khi xảy ra sự cố không?
Nhu cầu sử dụng có thể tăng đột biến vào mùa cao điểm, trong chiến dịch bán hàng hoặc khi doanh nghiệp triển khai chương trình chăm sóc khách hàng. Khi đánh giá nhà cung cấp, hãy hỏi rõ số cuộc gọi có thể xử lý đồng thời, cách hệ thống xếp hàng, phương án chuyển tiếp khi quá tải và cơ chế khôi phục khi mất kết nối.
Đừng chỉ dựa vào thông số giới thiệu. Doanh nghiệp nên yêu cầu làm rõ các nội dung trong cam kết dịch vụ, thời gian hỗ trợ kỹ thuật, đầu mối tiếp nhận sự cố và trách nhiệm của mỗi bên khi hệ thống gián đoạn.
Một đợt thử nghiệm với lưu lượng và kịch bản gần thực tế sẽ giúp phát hiện sớm các vấn đề về đường truyền, chất lượng âm thanh hoặc quy trình tiếp nhận. Nếu hệ thống cần tích hợp với nhiều nền tảng, hãy đưa cả các kết nối đó vào phạm vi đánh giá.
9. Tổng chi phí và điều kiện thương mại có minh bạch không?
Giá dịch vụ không phải lúc nào cũng phản ánh toàn bộ chi phí triển khai. Ngoài phí sử dụng, doanh nghiệp có thể cần tính đến chi phí thiết lập ban đầu, tích hợp, lưu trữ bản ghi, phút gọi, số lượng cuộc gọi đồng thời, tùy chỉnh kịch bản, hỗ trợ kỹ thuật và các khoản phát sinh khi vượt ngưỡng.
Hãy yêu cầu nhà cung cấp giải thích cách tính phí bằng một kịch bản sử dụng cụ thể của doanh nghiệp. Đồng thời, kiểm tra điều kiện thay đổi gói dịch vụ, thời hạn hợp đồng, phí kết thúc hợp đồng và khả năng xuất dữ liệu khi cần chuyển đổi.
Trước khi mở rộng, nên chạy thử một nghiệp vụ có phạm vi rõ ràng. Ghi nhận kết quả theo đường cơ sở của doanh nghiệp, chẳng hạn số cuộc gọi được AI xử lý, số trường hợp phải chuyển nhân viên, dữ liệu CRM được cập nhật đầy đủ đến đâu và phản hồi của khách hàng. Kết quả thử nghiệm giúp doanh nghiệp quyết định có nên mở rộng hay cần điều chỉnh kịch bản.
Ví dụ: chọn tổng đài AI cho doanh nghiệp bán lẻ
Một doanh nghiệp bán lẻ thường nhận cuộc gọi hỏi tình trạng giao hàng, tồn kho và chính sách đổi trả. Thay vì giao toàn bộ cuộc gọi cho AI, doanh nghiệp có thể bắt đầu với hai việc có quy trình rõ: tra cứu tình trạng đơn hàng từ hệ thống quản lý và ghi nhận yêu cầu đổi trả.
Nếu đơn hàng được tìm thấy, AI trả lời theo dữ liệu hiện có. Nếu thông tin không khớp hoặc khách muốn khiếu nại, hệ thống ghi nhận nội dung và chuyển cho nhân viên kèm mã đơn cùng phần trao đổi trước đó.
Khi thử nghiệm, doanh nghiệp cần kiểm tra AI có đọc đúng dữ liệu, phân biệt được câu hỏi về đơn hàng với khiếu nại, cập nhật CRM hoặc ticket đúng cách và không tự đưa ra cam kết ngoài chính sách hay không.
Cách đánh giá nhà cung cấp trong buổi demo
Để buổi demo cho kết quả có thể so sánh, doanh nghiệp nên chuẩn bị trước các kịch bản thay vì chỉ nghe nhà cung cấp trình diễn tình huống thuận lợi. Có thể đi theo các bước sau:
- Chọn một nghiệp vụ có nhiều cuộc gọi lặp lại và quy trình xử lý tương đối rõ
- Chuẩn bị câu hỏi thường gặp, trường hợp ngoại lệ và dữ liệu mẫu đã được phép sử dụng
- Yêu cầu trình diễn toàn bộ luồng: tiếp nhận, tra cứu, trả lời, ghi nhận kết quả và chuyển nhân viên
- Ghi lại lỗi nhận diện, câu trả lời sai, bước xử lý thủ công và chi phí liên quan
- Thống nhất tiêu chí đánh giá trước khi quyết định mở rộng
Câu hỏi thường gặp
Tổng đài AI có thay thế toàn bộ tổng đài viên không?
Không nhất thiết. AI phù hợp với các tác vụ có dữ liệu và quy trình rõ ràng, như trả lời câu hỏi phổ biến hoặc ghi nhận yêu cầu. Nhân viên vẫn cần xử lý các trường hợp ngoại lệ, khiếu nại phức tạp và tình huống cần phán đoán.
Doanh nghiệp có phải thay CRM hoặc hệ thống tổng đài hiện tại không?
Không phải lúc nào cũng cần. Khả năng giữ lại hệ thống hiện có phụ thuộc vào phương án kết nối, dữ liệu cần trao đổi và yêu cầu vận hành. Doanh nghiệp nên khảo sát kỹ API, chi phí tích hợp và trách nhiệm hỗ trợ trước khi lựa chọn.
Nên đo hiệu quả tổng đài AI bằng chỉ số nào?
Có thể theo dõi tỷ lệ cuộc gọi được tiếp nhận, số yêu cầu được xử lý mà không cần chuyển người, số cuộc gọi phải chuyển tiếp, thời gian xử lý, tỷ lệ khách liên hệ lại và mức độ đầy đủ của dữ liệu sau cuộc gọi. Nên so sánh với số liệu nền của chính doanh nghiệp thay vì áp dụng một ngưỡng chung cho mọi ngành.
Có nên triển khai AI cho cuộc gọi khiếu nại ngay từ đầu không?
Chỉ nên làm khi doanh nghiệp đã xác định rõ loại khiếu nại AI có thể tiếp nhận, thông tin cần thu thập và điều kiện chuyển cho nhân viên. Với khiếu nại phức tạp, AI có thể ghi nhận ban đầu rồi chuyển xử lý thay vì tự đưa ra quyết định.
Lựa chọn tổng đài AI nên bắt đầu từ nghiệp vụ cần giải quyết, sau đó mới so sánh công nghệ và chi phí. Doanh nghiệp cần kiểm chứng chất lượng tiếng Việt, nguồn dữ liệu trả lời, khả năng chuyển tiếp, tích hợp, bảo mật và hiệu quả qua một đợt thử nghiệm có tiêu chí rõ ràng.
Người biên soạn: Bizfly Cloud
