Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra chân trời mới đầy hứa hẹn cho nâng cao trải nghiệm khách hàng (Customer Experience – CX). Từ cá nhân hóa tương tác quy mô lớn, tự động hóa hỗ trợ 24/7 đến phân tích chuyên sâu dữ liệu, AI giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng hơn bao giờ hết. Dù vậy, con đường hiện thực hóa giá trị thực từ AI không dễ dàng; doanh nghiệp cần chiến lược bài bản, chuẩn bị kỹ lưỡng để vượt qua các chướng ngại thực tế. Cùng Filum.ai phân tích các thách thức chính và giải pháp giúp AI trở thành “đồng minh” mạnh mẽ trong kiến tạo kết nối và mang lại giá trị thực trong CX.
Thách thức dữ liệu: Chất lượng – “nhiên liệu sống” của AI
AI, đặc biệt là các mô hình học máy (Machine Learning), “sống” bằng dữ liệu. Chất lượng và số lượng dữ liệu đầu vào quyết định trực tiếp đến hiệu suất và độ chính xác của các giải pháp AI. Tuy nhiên, đây lại là một trong những thách thức lớn nhất mà nhiều doanh nghiệp gặp phải:
- Thiếu hụt dữ liệu hoặc dữ liệu không đầy đủ: Đặc biệt ở SMEs hoặc doanh nghiệp mới chuyển đổi số, dữ liệu lịch sử ít/không đủ làm nền tảng cho huấn luyện AI.
- Dữ liệu phân mảnh, không đồng nhất: Thông tin khách hàng dễ rời rạc giữa CRM, bán hàng, marketing, CSKH…, thiếu tổng thể 360 độ.
- Chất lượng dữ liệu kém: Dữ liệu trùng lặp, thiếu chính xác, thiếu cập nhật làm AI “học lệch” – dẫn đến quyết định sai, cá nhân hóa thiếu hiệu quả.
- Thiên vị tiềm ẩn: Dữ liệu lịch sử phản ánh định kiến xã hội làm AI phát sinh thiên vị, gây bất công và ảnh hưởng uy tín thương hiệu.
Hậu quả của những thách thức về dữ liệu là AI hoạt động không hiệu quả, đưa ra những phản hồi sai lệch, cá nhân hóa không đúng đối tượng, và cuối cùng là làm suy giảm niềm tin của khách hàng vào cả công nghệ lẫn thương hiệu. Do đó, cần đầu tư làm sạch, hợp nhất dữ liệu đa nguồn, xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu (data governance), ưu tiên chất lượng thay vì chỉ theo số lượng.
Xem thêm:
- Xây dựng Knowledge Base chuẩn cho AI CSKH: 5 bước tối ưu hóa độ chính xác & trải nghiệm khách hàng
- Các tiêu chí lựa chọn nền tảng tự động hóa chăm sóc khách hàng (CSKH) phù hợp cho doanh nghiệp
Thách thức công nghệ, tích hợp: “Bộ não” AI cần kết nối mượt mà
Bên cạnh dữ liệu, việc lựa chọn công nghệ AI phù hợp và tích hợp nó một cách liền mạch vào hệ sinh thái công nghệ hiện có của doanh nghiệp cũng là một bài toán không hề đơn giản:
- Lựa chọn công nghệ phù hợp: Thị trường AI CX đa dạng từ chatbot, AI Agent, nền tảng phân tích dữ liệu đến công cụ cá nhân hóa… Lựa chọn đúng đắn cần nhìn xuyên cả tầm nhìn và thực tế vận hành doanh nghiệp.
- Khó tích hợp hệ thống cũ: Nhiều doanh nghiệp vẫn dựa vào hệ thống CNTT/CRM đã lỗi thời, triển khai AI mới gặp khó khăn, phát sinh nhiều chi phí, rủi ro kỹ thuật.
- Chi phí đầu tư, triển khai: AI hiện đại tuy dễ tiếp cận hơn, nhưng tổng chi phí đầu tư/mở rộng, bảo trì thường là rào cản với SMEs.
- Thiếu hụt nhân tài AI: Tuyển dụng, giữ chân chuyên gia AI/khoa học dữ liệu là thách thức lớn trong bối cảnh cầu vượt cung.
Những rào cản về công nghệ và tích hợp có thể khiến quá trình triển khai AI bị đình trệ, không phát huy được hết tiềm năng hoặc thậm chí gây ra những xáo trộn không đáng có trong hoạt động của doanh nghiệp. Cần đánh giá kỹ hiện trạng hệ thống CNTT, bắt đầu với giải pháp AI dễ tích hợp, triển khai từng bước (pilot, quick-win), ưu tiên nền tảng mở, hỗ trợ mạnh mẽ.
Thách thức con người & văn hóa doanh nghiệp
Công nghệ, dù tiên tiến đến đâu, cũng chỉ thực sự phát huy tác dụng khi được con người trong tổ chức sẵn sàng chấp nhận, học hỏi và sử dụng một cách hiệu quả. Đây là một thách thức thường bị xem nhẹ nhưng lại có tác động rất lớn đến sự thành công của các dự án AI:
- Nhân viên e ngại & chống đối: Sợ AI thay việc, lo áp lực học cái mới, thiếu thông tin dẫn tới “kháng cự ngầm”.
- Thiếu kỹ năng cộng tác với AI: Muốn AI là “đồng minh” thực sự, nhân viên cần hiểu cơ bản về cách AI vận hành và phối hợp chặt chẽ trong công việc hàng ngày.
- Văn hóa doanh nghiệp cứng nhắc: Sợ thử nghiệm, kém linh hoạt, không khuyến khích đổi mới cản trở triển khai AI.
- Ban lãnh đạo thiếu cam kết: Không nhìn nhận AI là chiến lược dài hạn, không đầu tư nguồn lực, nhân sự sẽ khó thành công.
Để vượt qua thách thức này, doanh nghiệp cần truyền thông rõ ràng, đào tạo liên tục về AI, khuyến khích thử nghiệm – học từ sai sót, xây dựng văn hóa mở với đổi mới, đặt nhân viên làm trung tâm.
Thách thức đạo đức & quyền riêng tư: Xây dựng niềm tin số
Khi AI ngày càng can thiệp sâu hơn vào việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu cá nhân của khách hàng, những vấn đề nghiêm túc về đạo đức và quyền riêng tư cũng nổi lên, đòi hỏi sự quan tâm và giải quyết một cách có trách nhiệm:
- Bảo mật dữ liệu cá nhân: Luôn tuân thủ pháp lý (GDPR, quy định Việt Nam), chỉ thu thập – xử lý dữ liệu cần thiết và luôn có sự đồng ý rõ ràng.
- Tính minh bạch, giải trình (Explainable AI): Cần diễn giải được vì sao AI ra quyết định quan trọng với khách hàng (VD: từ chối phê duyệt, đề xuất sản phẩm).
- Nguy cơ thiên vị từ thuật toán: AI cần thường xuyên kiểm tra, phát hiện và loại bỏ thiên vị dữ liệu/trong vận hành.
- Xây dựng niềm tin số (Digital Trust): Giúp khách hàng an tâm khi chia sẻ dữ liệu và sử dụng dịch vụ tự động hóa.
Việc phớt lờ những thách thức về đạo đức và quyền riêng tư không chỉ tiềm ẩn rủi ro pháp lý mà còn có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến uy tín và mối kết nối của thương hiệu với khách hàng. Doanh nghiệp nên đầu tư vào khung quản trị AI minh bạch và có đạo đức, kiểm tra định kỳ, áp dụng công nghệ Explainable AI, đào tạo nhân viên ý thức về bảo mật.
Xem thêm:
- Đạo đức AI trong kỷ nguyên AI Agent: 5 nguyên tắc doanh nghiệp cần nắm vững
- Bảo mật dữ liệu khách hàng trong kỷ nguyên AI: Xây dựng niềm tin cho doanh nghiệp
Thách thức đo lường ROI & chứng minh giá trị thực
Cuối cùng, một thách thức không nhỏ là làm thế nào để đo lường một cách chính xác hiệu quả đầu tư (ROI) của các dự án AI trong CX và chứng minh được giá trị thực mà chúng mang lại cho doanh nghiệp:
- Xác định chỉ số đo lường phù hợp: Bên cạnh giảm thời gian chờ, tăng tự động hóa, AI cần đo rõ tác động tới chỉ số hài lòng (CSAT), trung thành (NPS), giá trị vòng đời khách hàng (CLV).
- Biến chuyển kết quả: Tác động từ AI tới kinh doanh có thể cần thời gian mới chuyển hóa thành đo lường cụ thể (doanh thu, tỷ lệ churn…).
- Kết nối đầu tư AI với tổng thể chiến lược: Tránh triển khai đơn lẻ, thiếu liên kết với mục tiêu dài hạn khiến việc chứng minh ROI và nhận ủng hộ lãnh đạo trở nên khó khăn.
Các cấp lãnh đạo trong doanh nghiệp cần định nghĩa KPI rõ ràng, kết hợp định lượng & định tính, đo lường đa chiều, truyền thông kết quả/insight toàn tổ chức.
Xem thêm:
- Tích hợp khảo sát CSAT, NPS, CES vào chiến lược trải nghiệm khách hàng
- 6 hiểu lầm thường gặp về AI Agent mà doanh nghiệp cần biết trước khi triển khai
Chiến lược giúp doanh nghiệp vượt qua chướng ngại và khai thác tối đa AI trong CX
Nhận diện được thách thức là bước đầu tiên. Quan trọng hơn, doanh nghiệp cần có những chiến lược cụ thể để vượt qua những “chướng ngại vật” này và khai thác tối đa tiềm năng của AI trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng:
Xây dựng chiến lược dữ liệu toàn diện và ưu tiên chất lượng
- Đầu tư vào việc thu thập, làm sạch, hợp nhất dữ liệu khách hàng từ mọi nguồn một cách có hệ thống.
- Triển khai các Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (Customer Data Platforms – CDP) để tạo ra một cái nhìn 360 độ về mỗi khách hàng.
- Thiết lập quy trình quản trị dữ liệu (data governance) chặt chẽ để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.
Tiếp cận công nghệ theo từng giai đoạn, ưu tiên sự phù hợp và khả năng tích hợp
- Bắt đầu với các dự án thí điểm (pilot project) có quy mô nhỏ, mục tiêu rõ ràng và dễ quản lý để thử nghiệm, đánh giá và học hỏi kinh nghiệm trước khi triển khai trên diện rộng.
- Lựa chọn các giải pháp AI có khả năng tích hợp tốt với hệ thống công nghệ hiện có của doanh nghiệp và phù hợp với mục tiêu kinh doanh cụ thể, thay vì chạy theo những công nghệ “thời thượng” nhưng không thực sự cần thiết.
Đặt con người làm trung tâm của quá trình chuyển đổi số
- Truyền thông một cách cởi mở và minh bạch với nhân viên về mục đích, lợi ích của việc ứng dụng AI và vai trò của họ trong quá trình này.
- Đầu tư mạnh mẽ vào các chương trình đào tạo lại (reskilling) và nâng cao kỹ năng (upskilling) để nhân viên có thể làm việc hiệu quả cùng với AI, tập trung vào những kỹ năng mà AI không thể thay thế như trí tuệ cảm xúc, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề phức tạp.
- Khuyến khích và xây dựng một văn hóa doanh nghiệp cởi mở với sự đổi mới, sẵn sàng thử nghiệm, chấp nhận những sai sót ban đầu như một phần của quá trình học hỏi.
Thiết lập khung quản trị AI có trách nhiệm và đạo đức
- Xây dựng các nguyên tắc và bộ quy tắc ứng xử rõ ràng về việc phát triển và sử dụng AI một cách có đạo đức.
- Đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật về bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu.
- Nỗ lực hướng tới các giải pháp AI có khả năng giải thích được (Explainable AI – XAI) để tăng cường tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Xây dựng lộ trình đo lường ROI rõ ràng, đa chiều và gắn liền với mục tiêu kinh doanh
- Xác định các chỉ số đo lường hiệu suất (KPIs) cụ thể, kết hợp cả các chỉ số định lượng (ví dụ: chi phí tiết kiệm, thời gian xử lý, tỷ lệ chuyển đổi) và các chỉ số định tính (ví dụ: điểm hài lòng của khách hàng – CSAT, Net Promoter Score – NPS).
- Tập trung vào việc đo lường tác động dài hạn của AI đến lòng trung thành và giá trị vòng đời khách hàng.
- Truyền thông kết quả và những insight thu được một cách minh bạch trong toàn bộ tổ chức để mọi người cùng thấy được giá trị thực của AI.
Xem thêm: Bí quyết tối ưu ROI bằng AI Agent trong bối cảnh kinh tế thách thức
Hợp tác với các đối tác công nghệ uy tín và có kinh nghiệm
Tìm kiếm và lựa chọn những nhà cung cấp giải pháp AI không chỉ có năng lực công nghệ mạnh mẽ mà còn thấu hiểu sâu sắc về ngành nghề và những thách thức cụ thể mà doanh nghiệp bạn đang đối mặt. Một đối tác tốt sẽ có thể đồng hành cùng bạn trong suốt hành trình từ tư vấn, triển khai đến tối ưu hóa. Đối tác công nghệ như Filum.ai với năng lực chuyên sâu về CX, nền tảng tích hợp mạnh, hiểu sâu ngành nghề giúp đồng hành thực chiến từ tư vấn đến tối ưu hóa.
Lời kết
Hành trình ứng dụng AI để nâng tầm trải nghiệm khách hàng còn nhiều thử thách, nhưng phần thưởng – từ sự hài lòng, trung thành đến lợi thế cạnh tranh bền vững – là vô cùng xứng đáng. Doanh nghiệp cần kiên trì, đầu tư bài bản vào dữ liệu chuẩn hóa, lựa chọn công nghệ phù hợp, huấn luyện con người và ưu tiên đạo đức, minh bạch.
Với chiến lược rõ ràng, đồng hành cùng đối tác chuyên sâu như Filum.ai, bạn hoàn toàn có thể chinh phục mọi “chướng ngại vật”, biến AI thành đồng minh kiến tạo giá trị thực, mở ra chương mới cho hành trình trải nghiệm khách hàng thời AI. Filum.ai, với kinh nghiệm và các giải pháp AI được thiết kế để giải quyết những thách thức này, sẵn sàng đồng hành cùng bạn trên hành trình chinh phục trải nghiệm khách hàng bằng AI, giúp bạn “làm thật – có kết quả”.
Xem thêm:
