Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng (Customer Service)

Trong môi trường kinh doanh lấy khách hàng làm trung tâm, ứng dụng và cẩm nang AI trong Customer Service đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng phục vụ và sự hài lòng của khách hàng. AI giúp tự động hóa các yêu cầu lặp lại, hỗ trợ phân loại và ưu tiên phản hồi, đồng thời cung cấp thông tin kịp thời cho nhân viên chăm sóc khách hàng. Khi được sử dụng đúng cách, AI không làm mất đi yếu tố con người trong Customer Service mà ngược lại, giúp đội ngũ CS có thêm thời gian tập trung vào những tình huống cần sự lắng nghe, thấu hiểu và xử lý tinh tế.

Ứng dụng, cẩm nang AI trong Customer service – Nâng cao hiệu suất và trải nghiệm khách hàng

Trong môi trường kinh doanh hiện nay, Customer Service không chỉ dừng lại ở việc trả lời thắc mắc mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng hình ảnh thương hiệu và duy trì sự hài lòng của khách hàng. Việc ứng dụng AI vào công tác chăm sóc khách hàng đang trở thành xu hướng tất yếu, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất xử lý và cải thiện trải nghiệm khách hàng một cách nhất quán.

Chuyên viên chăm sóc khách hàng là cầu nối trực tiếp giữa doanh nghiệp và khách hàng, với những vai trò cốt lõi như:

• Đảm bảo trải nghiệm khách hàng nhất quán và chuyên nghiệp trên mọi kênh giao tiếp
• Phản hồi kịp thời, xử lý linh hoạt các tình huống phát sinh nhằm duy trì sự hài lòng và niềm tin của khách hàng

Trong thực tế vận hành, đội ngũ chăm sóc khách hàng thường phải đối mặt với nhiều khó khăn, điển hình là:

• Khối lượng yêu cầu lớn, đặc biệt trong các giai đoạn cao điểm hoặc khi doanh nghiệp mở rộng quy mô
• Nhiều tình huống lặp lại, tuy nhiên mỗi khách hàng lại cần được xử lý khéo léo, cá nhân hóa và giữ đúng giọng điệu thương hiệu

Chính trong bối cảnh này, Ứng dụng, cẩm nang AI trong Customer Service trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả, giúp chuẩn hóa phản hồi, giảm tải cho nhân sự và vẫn đảm bảo chất lượng trải nghiệm khách hàng.

Nguyên tắc viết prompt hiệu quả trong Customer Service

Persona – Xác định vai trò AI trong chăm sóc khách hàng

Persona giúp AI hiểu nó đang đại diện cho ai khi giao tiếp với khách hàng, từ đó lựa chọn cách xưng hô, mức độ chi tiết và thái độ phản hồi phù hợp. Trong Customer Service, chỉ cần sai vai trò, phản hồi của AI cũng có thể trở nên quá cứng nhắc hoặc quá thân mật.

Một số persona thường được sử dụng gồm:

• Nhân viên chăm sóc khách hàng, tập trung giải đáp, hướng dẫn và hỗ trợ trực tiếp từng trường hợp cụ thể
• CS Lead / Trưởng nhóm CS, thiên về phân tích tình huống, đề xuất hướng xử lý và chuẩn hóa cách phản hồi
• Customer Experience Manager, tập trung vào trải nghiệm tổng thể, nguyên nhân gốc rễ và cải thiện quy trình

Việc xác định rõ persona giúp AI phản hồi đúng vai – đúng ngữ cảnh, tránh các câu trả lời máy móc hoặc thiếu tính đồng cảm với khách hàng.

Task – Xác định rõ nhiệm vụ cần AI thực hiện

Task là phần quan trọng nhất trong prompt, trả lời trực tiếp cho câu hỏi “AI cần làm gì trong tình huống này?”. Với Customer Service, task càng rõ ràng thì kết quả AI trả về càng dễ sử dụng ngay, giảm thời gian chỉnh sửa của nhân viên.

Các nhiệm vụ thường gặp trong chăm sóc khách hàng bao gồm:

• Soạn email hoặc tin nhắn phản hồi cho khách hàng
• Tóm tắt nội dung khiếu nại từ chuỗi trao đổi dài
• Đề xuất phương án xử lý phù hợp với chính sách hiện hành
• Phân tích phản hồi khách hàng để phát hiện vấn đề lặp lại

Nếu task không được nêu rõ, AI dễ đưa ra nội dung chung chung, mang tính lý thuyết và khó áp dụng trong thực tế chăm sóc khách hàng.

Context – Cung cấp bối cảnh để AI hiểu đúng tình huống

Context giúp AI hiểu vì sao khách hàng liên hệ và giới hạn xử lý nằm ở đâu. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng trong Customer Service, nơi mỗi phản hồi đều liên quan trực tiếp đến quyền lợi và cảm nhận của khách hàng.

Ngữ cảnh thường cần cung cấp cho AI bao gồm:

• Bối cảnh khiếu nại hoặc yêu cầu hỗ trợ cụ thể
• Chính sách đổi trả, bảo hành hoặc điều khoản dịch vụ liên quan
• Dữ liệu và lịch sử tương tác với khách hàng

Khi có đầy đủ context, AI sẽ đưa ra phản hồi sát thực tế, tránh hứa hẹn vượt thẩm quyền hoặc trái chính sách doanh nghiệp.

Format – Kiểm soát cách trình bày đầu ra

Format giúp kiểm soát hình thức trình bày của kết quả, đảm bảo nội dung AI tạo ra có thể sử dụng ngay trong quy trình chăm sóc khách hàng mà không cần chỉnh sửa nhiều.

Các định dạng thường được sử dụng trong Customer Service gồm:

• Email phản hồi gửi trực tiếp cho khách hàng
• Danh sách phương án xử lý để CS lựa chọn hoặc tham khảo
• Bảng theo dõi ticket phục vụ quản lý và báo cáo
• Nội dung FAQ để chuẩn hóa câu trả lời cho các tình huống lặp lại

Yêu cầu rõ format giúp đội CS tiết kiệm thời gian, đồng thời duy trì sự nhất quán trong giao tiếp với khách hàng.

Prompt:

Tôi là nhân viên chăm sóc khách hàng. Hãy soạn một email phản hồi cho khách hàng đang khiếu nại về việc giao hàng chậm so với cam kết. Bối cảnh là đơn hàng đã trễ 3 ngày do đối tác vận chuyển, khách hàng tỏ ra không hài lòng và yêu cầu giải thích rõ ràng. Vui lòng soạn email với giọng điệu đồng cảm, chuyên nghiệp, giải thích ngắn gọn nguyên nhân và đề xuất 2 phương án xử lý để khách hàng lựa chọn. Trình bày nội dung dưới dạng email hoàn chỉnh, dễ gửi ngay.

Trường hợp áp dụng 1: Soạn thảo nội dung phản hồi khiếu nại khách hàng

Phản hồi khiếu nại và đề xuất phương án xử lý bằng Gemini trong Docs

Mục tiêu của bước này là tạo ra một email phản hồi có tính đồng cảm, rõ ràng và đúng chính sách, đồng thời tránh đối đầu với khách hàng khi yêu cầu của họ vượt ngoài phạm vi hỗ trợ tiêu chuẩn. Thay vì từ chối thẳng, email cần đưa ra nhiều phương án khả thi để khách hàng chủ động lựa chọn, qua đó giảm căng thẳng và tăng khả năng chấp nhận giải pháp.

Ở bước này, Gemini trong Docs đóng vai trò như một trợ lý soạn thảo, giúp CS:

• Diễn đạt cảm xúc đồng cảm một cách tự nhiên
• Giữ giọng điệu chuyên nghiệp, đúng chuẩn thương hiệu
• Trình bày phương án xử lý rõ ràng, mạch lạc

Prompt:

Hãy giúp tôi soạn một email phản hồi khiếu nại của khách hàng với giọng điệu đồng cảm và chuyên nghiệp. Tôi là nhân viên chăm sóc khách hàng, đang xử lý trường hợp khách hàng mua một cặp tai nghe nhưng khi nhận hàng thì bị hư hỏng. Khách hàng đã gửi email kèm hình ảnh tình trạng sản phẩm. Tôi đã đề xuất gửi sản phẩm thay thế, tuy nhiên khách hàng đang yêu cầu giao hàng nhanh, trong khi hình thức này không nằm trong chính sách tiêu chuẩn của đơn hàng. Vui lòng soạn email có đoạn thể hiện sự thấu hiểu và ghi nhận sự bức xúc của khách hàng, đồng thời liệt kê 3 phương án giải quyết khả thi để khách hàng lựa chọn. (Gemini trong Docs)

Trong nhiều trường hợp, 3 phương án cơ bản chưa đủ để giải quyết triệt để sự không hài lòng của khách hàng, đặc biệt với các khách hàng khó tính hoặc giá trị cao. Khi đó, CS có thể sử dụng prompt mở rộng để tạo thêm các phương án thay thế, từ đó linh hoạt hơn trong quá trình xử lý.

Prompt:

Đề xuất 10 phương án xử lý thay thế cho giao hàng nhanh nhằm giải quyết sự không hài lòng của khách hàng trong trường hợp sản phẩm bị hư hỏng khi giao hàng. (Gemini trong Docs)

Trường hợp áp dụng 2: Phản hồi các vấn đề phức tạp bằng tài liệu FAQ

Tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn và phản hồi nhất quán

Mục tiêu của bước này là tạo ra một nguồn thông tin chuẩn (single source of truth) để AI có thể dựa vào đó soạn thảo phản hồi cho khách hàng. Thay vì CS phải tự đọc nhiều tài liệu rời rạc, AI sẽ giúp tổng hợp và chuẩn hóa nội dung trước khi sử dụng.

Ở bước này, Gemini được sử dụng ở hai môi trường khác nhau: Google Drive để tổng hợp thông tin và Gmail để soạn email phản hồi.

Prompt trong Drive :

Tóm tắt thông tin về [tên sản phẩm], bao gồm chính sách đổi/trả áp dụng cho sản phẩm, thành phần chính và các chứng nhận chất lượng liên quan. (Gemini trong Drive)

Prompt trong Gmail :

Soạn email phản hồi câu hỏi của khách hàng liên quan đến chính sách đổi/trả và chứng nhận sản phẩm, dựa trên nội dung từ @[Customer FAQ Document]. Vui lòng sử dụng giọng điệu hỗ trợ, rõ ràng và chuyên nghiệp. (Gemini trong Gmail)

Trường hợp áp dụng 3: Chuẩn hoá khung giao tiếp cho đội CS

Xây dựng mẫu giao tiếp và nguyên tắc đào tạo nội bộ

Chuẩn hóa ngôn ngữ giao tiếp giúp đội CS:

• Giảm sự phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân
• Đảm bảo mọi khách hàng đều nhận được trải nghiệm nhất quán
• Dễ dàng đào tạo và kiểm soát chất lượng dịch vụ

AI đóng vai trò hỗ trợ soạn thảo nhanh các mẫu nội dung và khung nguyên tắc, sau đó CS Lead hoặc quản lý sẽ rà soát và điều chỉnh để phù hợp với thực tế doanh nghiệp.

Tạo sẵn các mẫu nội dung giao tiếp phổ biến để nhân viên CS có thể sử dụng ngay, đồng thời dễ cá nhân hóa theo từng khách hàng và từng tình huống cụ thể.

Prompt 1 – Mẫu giao tiếp :

Soạn thảo các mẫu nội dung cho ba tình huống giao tiếp với khách hàng: email xin lỗi, email xác nhận đơn hàng và thư cảm ơn dành cho khách hàng thân thiết. Mỗi mẫu trình bày trong một đoạn văn, sử dụng giọng điệu thân thiện, lịch sự và dễ điều chỉnh theo từng khách hàng cụ thể. (Gemini trong Docs)

Chuẩn hóa tư duy và cách ứng xử của nhân viên CS trong từng nhóm khách hàng khác nhau, đặc biệt hữu ích khi đào tạo nhân viên mới hoặc đánh giá chất lượng dịch vụ.

Prompt 2 – Nguyên tắc giao tiếp :

Soạn danh sách các nguyên tắc giao tiếp với khách hàng để phục vụ đào tạo nhân viên mới. Nội dung chia thành ba nhóm: cách giao tiếp với khách hàng hài lòng, khách hàng trung lập và khách hàng không hài lòng. Trình bày ngắn gọn, dễ hiểu và có thể áp dụng ngay trong thực tế. (Gemini trong Docs)

Xây dựng kịch bản giao tiếp qua điện thoại giúp đội CS tại cửa hàng bán lẻ nói chuyện tự tin, nhất quán và chuyên nghiệp, ngay cả với nhân viên mới hoặc trong giờ cao điểm.

Prompt 3 – Hội thoại điện thoại :

Tôi là quản lý chăm sóc khách hàng. Tôi cần xây dựng ngôn ngữ giao tiếp chuẩn để đội ngũ sử dụng khi nói chuyện với khách hàng qua điện thoại tại cửa hàng bán lẻ. Vui lòng tạo các mẫu cho phần mở đầu cuộc gọi, lời chào trong quá trình trao đổi và lời kết thúc cuộc gọi. Các mẫu cần cho phép cá nhân hoá theo thông tin khách hàng, đảm bảo sự nhất quán và chuyên nghiệp nhưng vẫn linh hoạt theo từng trường hợp cụ thể. (Gemini app)

Trường hợp áp dụng 4: Cải thiện dịch vụ khách hàng ở cấp độ hệ thống

Mục tiêu của bước này là chuyển từ cách tiếp cận “xử lý từng khiếu nại” sang cải thiện trải nghiệm khách hàng một cách bền vững, thông qua việc phối hợp liên phòng ban và theo dõi hiệu quả của các biện pháp cải thiện theo thời gian.

Phối hợp liên phòng ban và theo dõi tiến độ cải thiện

Mục tiêu của bước này là chuyển từ cách tiếp cận “xử lý từng khiếu nại” sang cải thiện trải nghiệm khách hàng một cách bền vững, thông qua việc phối hợp liên phòng ban và theo dõi hiệu quả của các biện pháp cải thiện theo thời gian.

Chủ động khởi xướng một buổi trao đổi liên phòng ban nhằm thống nhất nhận định vấn đề, vai trò trách nhiệm và hướng xử lý chung cho các khiếu nại đang lặp lại. Ở bước này, Gemini trong Gmail hỗ trợ soạn thảo email đề xuất họp một cách chuyên nghiệp, rõ ràng và đúng trọng tâm.

Prompt trong Gmail :

Soạn một email gửi cho các đồng nghiệp để đề xuất tổ chức một buổi họp trao đổi về các sáng kiến cải thiện trải nghiệm khách hàng. Đề nghị đại diện các bộ phận marketing, kinh doanh và sản phẩm cùng tham gia họp trong tuần tới nhằm thống nhất vai trò, trách nhiệm và hướng xử lý các vấn đề đang lặp lại. (Gemini trong Gmail)

Đảm bảo các sáng kiến cải thiện sau cuộc họp không dừng lại ở ý tưởng, mà được theo dõi xuyên suốt cho đến khi mang lại kết quả cụ thể. Gemini trong Google Sheets được sử dụng để tạo một bảng theo dõi có cấu trúc rõ ràng, giúp đội CS và các phòng ban liên quan dễ dàng cập nhật và đánh giá tiến độ.

Prompt trong Sheets :

Tạo một bảng theo dõi tiến độ và mức độ tác động của các biện pháp cải thiện trải nghiệm khách hàng. Bảng cần bao gồm các cột phản ánh chỉ số liên quan như số lượng ticket hỗ trợ phát sinh, tình trạng xử lý và mức độ ưu tiên (cao, trung bình, thấp). (Gemini trong Sheets)

Trường hợp áp dụng 5: Phân tích phản hồi và tiếng nói khách hàng

Phân tích dữ liệu phản hồi và khảo sát sau follow-up

Mục tiêu của bước này là đánh giá toàn diện trải nghiệm khách hàng sau tương tác, bao gồm cả hiệu quả xử lý của đội CS và cảm nhận thực tế từ phía khách hàng. Việc phân tích dữ liệu phản hồi giúp doanh nghiệp:

• Nhận diện các xu hướng và mẫu hình lặp lại trong phản hồi khách hàng
• Xác định những giai đoạn hoặc danh mục phát sinh nhiều ticket bất thường
• Đánh giá tác động của các biện pháp cải thiện đã triển khai

Tận dụng dữ liệu phản hồi đã được thu thập (ticket hỗ trợ, ghi chú CS, phản hồi khảo sát) để tìm ra xu hướng và nguyên nhân tiềm năng dẫn đến sự gia tăng khiếu nại hoặc yêu cầu hỗ trợ. Ở bước này, Gemini app đóng vai trò hỗ trợ phân tích dữ liệu định tính và định lượng trong bảng tính, giúp CS Lead hoặc CX Manager có cái nhìn tổng quan nhanh chóng.

Prompt: 

Tôi là chuyên viên chăm sóc khách hàng. Dựa trên bảng tính đính kèm, hãy phân tích và xác định các xu hướng, mẫu hình trong phản hồi khách hàng theo [danh mục] trong [khoảng thời gian]. Chỉ ra các khu vực có mức độ liên hệ/ticket hỗ trợ tăng đáng kể và đề xuất các nguyên nhân tiềm năng dẫn đến xu hướng này. (Gemini app)

Thu thập phản hồi trực tiếp từ khách hàng ngay sau khi tương tác với đội CS, nhằm đánh giá chất lượng xử lý và cảm nhận thực tế của khách hàng. Ở bước này, Gemini trong Docs hỗ trợ xây dựng bộ câu hỏi khảo sát ngắn gọn, dễ hiểu nhưng vẫn đủ chiều sâu để đánh giá trải nghiệm.

Prompt khảo sát sau follow-up:

Tạo 5 câu hỏi khảo sát dành cho khách hàng vừa trao đổi với nhân viên qua điện thoại. Các câu hỏi cần đánh giá mức độ hiệu quả của cuộc gọi, việc vấn đề của khách hàng đã được giải quyết hay chưa, thái độ phục vụ của nhân viên và khả năng khách hàng sẵn sàng giới thiệu doanh nghiệp cho người khác. (Gemini trong Docs)

Kết luận 

Trong kỷ nguyên số, các hoạt động như tối ưu nội dung, đảm bảo an toàn dữ liệu hay triển khai Google Index, SEO và website không thể vận hành rời rạc nếu doanh nghiệp muốn đạt hiệu quả thực sự. Những giải pháp này chỉ phát huy giá trị khi được tích hợp trong một hệ thống marketing thống nhất, nơi chiến lược, công nghệ và thông điệp thương hiệu được kết nối xuyên suốt. Sự đồng bộ giữa nền tảng số, nội dung truyền thông và hoạt động quảng cáo chính là yếu tố quyết định khả năng tiếp cận khách hàng cũng như tính bền vững của tăng trưởng.

Trước yêu cầu ngày càng cao về hiệu quả và khả năng đo lường, doanh nghiệp cần một mô hình marketing toàn diện, vừa có chiều sâu chiến lược, vừa linh hoạt trong triển khai thực tế. WIFIM JSC định vị mình là đối tác đồng hành trong quá trình đó thông qua hệ sinh thái dịch vụ marketing đa chiều, từ Marketing Online, Social Marketing, SEO – Website, Media & Video Marketing, quảng cáo đa kênh (Facebook Ads, Google Ads, TikTok Ads…) đến PR, Branding OOH và các giải pháp chuyển đổi số như CRM, ERP, App, Zalo Mini App.

Bằng cách tiếp cận lấy mục tiêu kinh doanh làm trung tâm, kết hợp phương pháp triển khai bài bản với khả năng tùy biến theo từng mô hình doanh nghiệp, WIFIM JSC giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu nguồn lực marketing mà còn xây dựng nền tảng thương hiệu dài hạn, tạo lợi thế cạnh tranh và duy trì đà tăng trưởng ổn định trong môi trường kinh doanh nhiều biến động.