HubSpot đã sử dụng Gen AI để tạo nội dung tự động cho các chiến dịch email marketing. Kết quả cho thấy tỷ lệ mở email tăng 20%.

Tương tự Alibaba cũng sử dụng công nghệ mới này để tạo nội dung quảng cáo trên các nền tảng thương mại điện tử của mình. Họ cho biết rằng việc sử dụng AI đã giúp giảm chi phí sản xuất nội dung đáng kể và tăng doanh thu từ quảng cáo.

North Face đã ứng dụng Gen AI để tạo ra trợ lý ảo giúp khách hàng chọn áo khoác phù hợp. Công ty ghi nhận tăng 60% tương tác của khách hàng và tăng 50% tỷ lệ chuyển đổi sau khi triển khai.

Sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng và tạo ra các chương trình khuyến mãi cá nhân hóa đã giúp Adobe thấy sự tăng trưởng 25% trong doanh thu từ các chương trình khuyến mãi cá nhân hóa.

Netflix ứng dụng GenAI cho phép dự đoán khi nào người dùng có khả năng hủy dịch vụ. Dựa trên các dấu hiệu như giảm tần suất xem, không hoàn thành các bộ phim hoặc chương trình, Netflix có thể chủ động gửi thông báo hoặc đề xuất nội dung hấp dẫn để kéo người dùng quay trở lại. Điều này đã giúp Netflix giảm thiểu tỷ lệ hủy dịch vụ, tăng cường giữ chân người dùng bằng cách duy trì sự quan tâm và gắn kết.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được áp dụng trong dịch vụ khách hàng từ những năm 2010, nhưng GenAI đã đưa khả năng ứng dụng lên một tầm cao mới. Không còn dừng lại ở các phản hồi dựa trên kịch bản cố định như trước đây, GenAI có khả năng tạo ra các nội dung văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và phản hồi mang tính cá nhân hóa, phù hợp với từng ngữ cảnh cụ thể khi tiếp cận với khách hàng.

Vì vậy GenAI đang ngày càng được nhiều công ty áp dụng trên toàn bộ hành trình khách hàng, từ giai đoạn tiếp cận, thu hút, phát triển, giữ chân đến ủng hộ thương hiệu. 80% lãnh đạo doanh nghiệp nhận định GenAI là lĩnh vực đầu tư hang đầu nhưng ứng dụng như thế nào và mở rộng triển khai ra sao cũng là khó khăn lớn nhất của nhiều doanh nghiệp.

Ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc tư vấn FPT Digital, khuyến nghị doanh nghiệp cần phải hiểu rõ mục tiêu kinh doanh của mình và xác định những vấn đề cụ thể mà GenAI có thể giải quyết nhằm giúp họ không chỉ tránh được lãng phí nguồn lực mà còn đảm bảo rằng GenAI sẽ mang lại giá trị thực sự.

Trong dịch vụ khách hàng, các nguồn dữ liệu rất đa dạng và có thể không đồng nhất, ví dụ như hướng dẫn sản phẩm, quy trình hoạt động, bản ghi cuộc gọi, thông tin khách hàng... Do vậy, ông Hậu cho biết việc duy trì và đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu là thách thức đòi hỏi doanh nghiệp cần hệ thống hóa và giải quyết trước khi ứng dụng GenAI.

Ngoài ra, GenAI không phải là một giải pháp one-stop shop cho mọi vấn đề liên quan đến tương tác với khách hàng. Việc đầu tư vào GenAI đòi hỏi cần có sự nghiên cứu, ưu tiên, lựa chọn các trường hợp ứng dụng cụ thể như trả lời các câu hỏi thắc mắc, tư vấn sản phẩm dịch vụ phù hợp, tự động tạo và phân loại ticket... nhằm đem lại hiệu quả đầu tư (ROI) cụ thể.

“Nên bắt đầu với các dự án thử nghiệm nhỏ, có thể đo lường kết quả nhanh chóng, sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá được hiệu quả của GenAI trước khi mở rộng quy mô triển khai”, ông Hậu nói.

Vị chuyên gia cũng cho biết một thực tế là việc triển khai gen AI có thể gặp khó khăn, ngay cả khi các công cụ được thiết kế tốt và phù hợp nếu nhân sự không biết sử dụng hoặc không sử dụng hiệu quả. Các nhân viên có kinh nghiệm có thể không nhận thấy sự cần thiết phải thay đổi cách thức làm việc của họ, hoặc giá trị của công cụ gen AI chưa được truyền đạt hiệu quả trong toàn tổ chức. 

Do đó doanh nghiệp cần thúc đẩy văn hóa thích ứng, quản lý sự thay đổi và đào tạo nhân viên là một phần không thể thiếu trong chiến lược triển khai GenAI, không chỉ để nâng cao kỹ năng cho nhân viên mà còn giúp họ hiểu rõ giá trị mà GenAI mang lại, từ đó tạo động lực và sự đồng thuận trong toàn tổ chức.