Các công ty ngày nay đang khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) nhiều hơn bao giờ hết, sử dụng nó để tương tác với người tiêu dùng theo nhiều cách khác nhau. Trái ngược với các hình thức công nghệ khác, AI là một hệ thống dựa trên máy tính có khả năng thực hiện và tích hợp nhiều tác vụ mà nếu không thì đòi hỏi trí thông minh của con người. Các công nghệ AI hiện đóng vai trò là tác nhân đối mặt với khách hàng của công ty (ví dụ: chatbot trực tuyến, rô bốt dịch vụ), là các thuộc tính cốt lõi của các sản phẩm tương tác (ví dụ: Siri, Alexa) và là một phần không thể thiếu trong quy trình phát triển sản phẩm mới (ví dụ: thuật toán nội dung phương tiện truyền thông xã hội). Các lợi ích ảnh hưởng đến tất cả các bước trong hành trình của khách hàng (ví dụ: chi phí thấp hơn, khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng và xử lý thông tin phức tạp cao hơn) đã thúc đẩy xu hướng này ( Puntoni và cộng sự, 2021 ). Tuy nhiên, chỉ có công nghệ AI không tự động dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn và trong một số trường hợp, có thể ngăn cản khách hàng. Mặc dù vẫn chưa rõ liệu phản ứng của người tiêu dùng đối với AI có khác với phản ứng đối với công nghệ nói chung hay không, nhưng nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng các công ty nên thận trọng trong cách họ kết hợp và mô tả việc sử dụng AI của mình trong các bối cảnh liên quan đến người tiêu dùng.
Dưới đây, chúng tôi cung cấp ba chiến lược dựa trên nghiên cứu có thể giúp các công ty cải thiện trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng các dịch vụ và sản phẩm dựa trên AI (xem Kim et al. [2023] để biết đánh giá toàn diện hơn về tài liệu học thuật trong lĩnh vực này). Phần đầu tiên của chúng tôi tập trung vào thiết kế của giao diện AI; thứ hai chúng tôi xem xét liệu có nên triển khai hay không Hệ thống AI thay thế con người; và cái nhìn thứ ba của chúng tôi về những sai lầm của AI sau khi triển khai, phản ứng của người tiêu dùng đối với những sai lầm này và cách phản ứng với tư cách là một tổ chức.
Thiết kế giao diện AI: Mang đến cho AI nét nhân văn
Nền tảng của trải nghiệm khách hàng là những tương tác tích cực với đại diện của công ty, và các chatbot và robot AI ngày càng được sử dụng nhiều hơn để tương tác trực tiếp với khách hàng. Các tác nhân và sản phẩm AI có thể được thiết kế để sở hữu những đặc điểm giống con người; ví dụ, một chatbot có thể hiển thị hình đại diện của con người, một robot có thể có khuôn mặt biểu cảm hoặc một trợ lý giọng nói có thể có giọng nói nam tính. Nhiều nhà quản lý tiếp thị có thể tin rằng một tác nhân AI càng giống con người thì người tiêu dùng sẽ phản hồi càng tốt. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng việc tạo ra một AI giống con người hơn có thể có những tác động trái chiều rõ rệt đến trải nghiệm của khách hàng.
Nghiên cứu gần đây đã tiết lộ rằng việc nhân bản hóa một tác nhân AI thực sự có thể gây hại cho trải nghiệm của khách hàng trong nhiều tình huống. Garvey, Kim và Duhachek (2023) phát hiện ra rằng việc nhân bản hóa AI có thể làm suy yếu trải nghiệm của khách hàng khi sản phẩm và dịch vụ cung cấp không đáp ứng được kỳ vọng. Trong nghiên cứu của họ, khi một đại diện AI của công ty đi chung xe Uber được mô tả giống con người (thay vì giống máy móc), người tiêu dùng phải đối mặt với một ưu đãi có giá quá cao bất ngờ sẽ ít hài lòng hơn, ít có khả năng mua hàng hơn và ít có khả năng tương tác lại với công ty trong tương lai. Hiệu ứng này là do người tiêu dùng coi AI giống con người là tự phục vụ nhiều hơn khi đưa ra mức giá “không công bằng” bất ngờ.
Người tiêu dùng cũng ít có khả năng tiết lộ thông tin cá nhân nhạy cảm, chẳng hạn như tiền sử bệnh án hoặc những trải nghiệm đáng xấu hổ trong cuộc sống, cho AI giống con người (so với AI giống máy), theo nghiên cứu của T. Kim và cộng sự (2022) . Các tác giả tiết lộ rằng AI giống con người gây ra lo lắng về phán đoán xã hội, nhưng AI giống máy làm giảm bớt mối lo ngại này. Tương tự như vậy, các nghiên cứu của Usman và cộng sự (2024) tiết lộ rằng khi một đại diện AI cung cấp phản hồi tâng bốc cho người tiêu dùng (ví dụ: “Bạn có một tính cách tuyệt vời!”), sự nhân bản hóa dẫn đến nghi ngờ về động cơ thầm kín từ phía AI làm giảm ý định mua hàng.
AI nhân bản, đặc biệt là robot, cũng có thể “làm người tiêu dùng sợ hãi”. Trong một bài báo được xuất bản trên Tạp chí Nghiên cứu Tiếp thị ( JMR ), Mende et al. (2019) phát hiện ra rằng robot dịch vụ có khuôn mặt và giải phẫu giống con người có thể có vẻ kỳ lạ và đe dọa người tiêu dùng, gây tổn hại đến trải nghiệm dịch vụ. Các tác giả tiết lộ rằng việc làm cho robot dịch vụ giống máy móc hơn đã làm giảm bớt sự khó chịu này.
Tuy nhiên, việc tạo ra một AI giống con người hơn cũng có thể giúp ích cho kết quả của công ty. Các nghiên cứu của T. Kim và cộng sự (2022) cho thấy AI được nhân bản hóa được coi là có khả năng đồng cảm với người dùng và cung cấp hỗ trợ về mặt cảm xúc tốt hơn. Luo và cộng sự (2019) cho thấy việc để người tiêu dùng cho rằng một chatbot AI là con người dẫn đến tỷ lệ mua hàng cao hơn đáng kể so với khi bản chất nhân tạo của nó được tiết lộ, một lần nữa là do sự đồng cảm được nhận thức cao hơn từ phía AI được nhân bản hóa. Tương tự như vậy, Garvey, Kim và Duhachek (2023) phát hiện ra rằng trong trường hợp đưa ra mức giá tốt hơn mong đợi, việc nhân bản hóa dẫn đến nhận thức về ý định nhân từ từ phía một tác nhân AI giúp cải thiện sự hài lòng và sự gắn kết lại với công ty.
Điểm mấu chốt là gì? Trong những tình huống mà người tiêu dùng đang phải đối mặt với tin tốt bất ngờ từ công ty, tìm kiếm sự đồng cảm hoặc yêu cầu hỗ trợ về mặt cảm xúc, việc nhân bản hóa AI có thể thúc đẩy thiện chí và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, khi cung cấp tin xấu bất ngờ, yêu cầu thông tin nhạy cảm hoặc tham gia vào tương tác đối đầu, việc nhân bản hóa AI có thể gây ra sự nghi ngờ khiến khách hàng không muốn tham gia.
Triển khai AI thay vì sử dụng con người: Một sự cân bằng tinh tế
Khi cố gắng tối đa hóa trải nghiệm của khách hàng, các nhà quản lý cần lưu ý rằng người tiêu dùng thích tương tác với nhân viên là con người hơn là AI trong một số tình huống nhưng lại thích AI trong những tình huống khác ( JH Kim và cộng sự, 2022 ). Nhìn chung, người tiêu dùng ngại sử dụng AI cho các nhiệm vụ liên quan đến cảm xúc, sở thích hoặc nhận thức xã hội của con người. Ví dụ, trong một bài báo được công bố trên JMR , Castelo, Bos và Lehmann (2019) đã chỉ ra rằng người tiêu dùng cảm thấy không thoải mái khi dựa vào AI để cung cấp lời khuyên về hẹn hò hoặc đề xuất những câu chuyện cười so với con người. Sự ác cảm này mở rộng sang các tình huống liên quan đến trải nghiệm giác quan, chẳng hạn như đề xuất về đồ ăn hoặc du lịch ( Longoni và Cian, 2022 ) hoặc các nhiệm vụ được cá nhân hóa cao, chẳng hạn như chẩn đoán y tế (Castelo, Bos và Lehmann, 2019; Longoni, Bonezzi và Morewedge, 2019 ; Longoni và Cian, 2022). Sự ác cảm với AI cũng có nhiều khả năng xảy ra hơn đối với các sản phẩm cho phép thể hiện bản thân ( Leung, Paolacci và Puntoni 2018 ) và đối với sản xuất tin tức ( Longoni, Cian và Kyung 2023 ). Ngoài ra, người tiêu dùng phản ứng tích cực hơn khi quyết định do con người (thay vì AI) đưa ra có lợi cho người tiêu dùng (Garvey, Kim và Duhachek 2023; Yalcin và cộng sự 2022). Ví dụ, trong một nghiên cứu của Yalcin và cộng sự (2022) trong JMR , người tiêu dùng sẽ vui hơn khi đơn đăng ký vào một câu lạc bộ đồng quê danh tiếng của họ được một người chứ không phải AI chấp thuận, vì họ cho rằng con người được trang bị tốt hơn để hiểu được phẩm chất và hành vi cá nhân của họ.
Tuy nhiên, mọi người thích hệ thống AI hơn con người trong một số điều kiện nhất định, chẳng hạn như khi tính khách quan và suy nghĩ không thiên vị là quan trọng (ví dụ: lên lịch sự kiện, phân tích dữ liệu, đưa ra chỉ dẫn; Castelo, Bos và Lehmann 2019) và đối với các sản phẩm tiện ích như tư vấn tài chính (Longoni và Cian 2022).
Longoni và Cian (2022) cũng khám phá trường hợp AI được tận dụng để hỗ trợ và tăng cường trí thông minh của con người, tức là khi con người và AI cùng làm việc. Các tác giả nhận thấy rằng người tiêu dùng sẽ dễ tiếp thu hơn với những người giới thiệu AI, ngay cả trong trường hợp mục tiêu khoái lạc (ví dụ: tìm một công thức nấu ăn ngon), nếu người giới thiệu AI hỗ trợ và khuếch đại người giới thiệu là con người, người vẫn giữ vai trò là người ra quyết định cuối cùng. Trong trường hợp này, mọi người tin rằng người ra quyết định là con người có thể bù đắp cho sự bất tài được nhận thức tương đối của AI trong lĩnh vực khoái lạc. Các tác giả nhận thấy hiệu ứng ngược lại trong trường hợp mục tiêu thực dụng. Nói cách khác, mọi người thấy những khuyến nghị tốt nhất là những khuyến nghị do AI và con người cùng đưa ra.
Điều này có ý nghĩa gì đối với những người làm tiếp thị muốn tối đa hóa trải nghiệm của khách hàng? Điều này nhấn mạnh nhu cầu kết hợp chiến lược giữa AI và tương tác của con người, nhận ra rằng trong khi người tiêu dùng thích sự tiếp xúc của con người đối với các nhiệm vụ mang tính cảm xúc và cá nhân, họ đánh giá cao hiệu quả và tính khách quan của AI đối với các quyết định phân tích và thực dụng. Sự hiểu biết này sẽ hướng dẫn cách triển khai AI, đảm bảo rằng công nghệ nâng cao chứ không làm giảm trải nghiệm của khách hàng.
Phục hồi sau những sai lầm về AI sau khi triển khai
Các hệ thống AI dễ bị lỗi mặc dù có những tiến bộ về công nghệ. Trong ba năm qua, hàng trăm lỗi AI nghiêm trọng đã được báo cáo trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghiệp đến chính phủ, với hậu quả từ tổn thất tài chính đến danh tiếng thương hiệu bị tổn hại. Ví dụ, hệ thống tự động bị lỗi của Michigan đã tính nhầm hàng chục nghìn cư dân vào tội gian lận và tịch thu hàng triệu đô la tiền lương của họ (De la Garza 2024). Điều thú vị là các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng người tiêu dùng phản ứng khác nhau với lỗi AI so với lỗi của con người, tạo ra cả thách thức và cơ hội để cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Trong những trường hợp AI, thay vì con người, chịu trách nhiệm cho một lỗi phản ánh không tốt về thương hiệu của công ty, chẳng hạn như thu hồi sản phẩm hoặc sai sót trên mạng xã hội, người tiêu dùng thường thể hiện thái độ dễ tha thứ hơn. Ví dụ, Srinivasan và Sarial-Abi (2021) đã cho người tiêu dùng xem một dòng tweet thực sự từ tờ New York Times thông báo về việc thu hồi 4,8 triệu xe Fiat Chrysler do lỗi kiểm soát hành trình. Khi lỗi là do lỗi của AI, các đánh giá về thương hiệu Fiat Chrysler ít tiêu cực hơn so với khi lỗi được quy cho con người. Hiện tượng này bắt nguồn từ nhận thức rằng AI có ít tác nhân hơn và do đó, ít chịu trách nhiệm hơn đối với các kết quả bất lợi.
Đối với các đại diện công ty cung cấp lời khuyên và hướng dẫn, chẳng hạn như cố vấn tài chính hoặc cố vấn sức khỏe, lời khuyên AI không chính xác sẽ bị người tiêu dùng trừng phạt nghiêm khắc hơn, trừ khi AI có khả năng học hỏi ( Dietvorst, Simmons và Massey 2015 ). Điều này cho thấy năng lực và khả năng học hỏi được nhận thức của AI đóng vai trò quan trọng trong việc định hình nhận thức của khách hàng.
Hơn nữa, những thất bại của AI trong các dịch vụ công có thể dẫn đến sự ngờ vực rộng hơn đối với các công nghệ AI nói chung, một hiện tượng được gọi là “chuyển giao thuật toán”. Longoni, Cian và Kyung (2023) phát hiện ra rằng những thất bại về thuật toán—ví dụ như trong việc tính toán các khoản trợ cấp cho người thu nhập thấp hoặc xác định gian lận bảo hiểm thất nghiệp—được khái quát rộng hơn so với những thất bại của con người. Nghĩa là, người tiêu dùng có xu hướng khái quát hóa những trải nghiệm tiêu cực với một hệ thống AI để nghi ngờ AI nói chung, tác động đến tính hợp pháp được nhận thức của các tổ chức công cốt lõi.
Đối với các nhà tiếp thị, việc hiểu được những sắc thái này trong nhận thức của người tiêu dùng về lỗi AI là rất quan trọng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Mặc dù AI có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn có những hậu quả tiêu cực tiềm ẩn không mong muốn nếu các hệ thống AI bị lỗi được triển khai sớm. Bằng cách ưu tiên các ứng dụng AI minh bạch và có khả năng thích ứng, đặc biệt là trong các lĩnh vực mà chúng phát huy tác dụng, các nhà tiếp thị có thể giảm thiểu rủi ro liên quan đến tích hợp AI. Ngoài ra, việc lưu ý đến các bối cảnh nhạy cảm và chủ động giải quyết các lỗi tiềm ẩn có thể giúp duy trì lòng tin của người tiêu dùng và bảo vệ tính toàn vẹn của thương hiệu.
Những điểm chính
Thiết kế giao diện AI
- AI có thể được thiết kế chiến lược để có những đặc điểm giống con người hoặc giống máy móc nhằm nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
- Việc nhân bản hóa AI có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng khi việc truyền tải tin tức tích cực, sự đồng cảm hoặc hỗ trợ về mặt cảm xúc là rất quan trọng.
- Tuy nhiên, AI giống con người có thể gây ra sự nghi ngờ và ngăn cản khách hàng trong các tương tác tiêu cực hoặc khi yêu cầu thông tin nhạy cảm—hãy sử dụng AI giống máy trong những tình huống này.
Sử dụng AI thay vì nhân viên con người
- Kết hợp chiến lược giữa AI và nhân viên để tương tác với khách hàng.
- Người tiêu dùng thích tương tác với con người đối với các nhiệm vụ mang tính cá nhân hóa cao, mang tính cảm xúc hoặc mang tính giác quan.
- AI được ưa chuộng trong các quyết định phân tích và thường lệ, đặc biệt là khi tính khách quan là tối quan trọng.
Phục hồi sau những sai lầm về AI
- Tính minh bạch và khả năng thích ứng trong các ứng dụng AI rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của thương hiệu.
- Người tiêu dùng thường dễ tha thứ hơn cho lỗi của AI (so với lỗi của con người) vì họ cho rằng AI có ít khả năng tác động hơn và do đó, ít trách nhiệm hơn.
- Tuy nhiên, lời khuyên không chính xác của AI có thể bị người tiêu dùng trừng phạt nặng hơn.
Trích dẫn
Garvey, Aaron M. và Luca Cian (2024), “Chiến lược tận dụng AI trong trải nghiệm của khách hàng”, Tác động tại JMR . Có tại: https://www.ama.org/marketing-news/strategies-for-leveraging-ai-in-the-customer-experience/ .
Tài liệu tham khảo
Castelo, Noah, Maarten W. Bos và Donald R. Lehmann (2019), ” Sự ghét bỏ thuật toán phụ thuộc vào tác vụ “, Tạp chí nghiên cứu tiếp thị , 56 (5), 809-25.
De La Garza, Alexandro (2024), “Hệ thống tự động của các quốc gia đang khiến công dân mắc kẹt trong cơn ác mộng quan liêu với mạng sống bị đe dọa”, Time (ngày 28 tháng 5), https://time.com/5840609/algorithm-unemployment .
Dietvorst, BJ, JP Simmons và C. Massey (2015), ” Ám ảnh thuật toán: Mọi người nhầm lẫn khi tránh thuật toán sau khi thấy chúng sai “, Tạp chí Tâm lý học Thực nghiệm: Tổng quát , 144 (1), 114-26.
Garvey, Aaron M., TaeWoo Kim và Adam Duhachek (2023), ” Tin xấu? Gửi AI. Tin tốt? Gửi con người “, Tạp chí Tiếp thị , 87 (1), 10-25.
Kim, Jun Hyung, Minki Kim, Do Won Kwak và Sol Lee (2022), ” Dịch vụ gia sư tại nhà được hỗ trợ bằng công nghệ: Điều tra vai trò của trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng thí nghiệm thực địa ngẫu nhiên “, Tạp chí nghiên cứu tiếp thị , 59 (1), 79-96.
Kim, TaeWoo, Li Jiang, Adam Duhachek, Hyejin Lee và Aaron Garvey (2022), ” Bạn có phiền nếu tôi hỏi bạn một câu hỏi cá nhân không? Các tác nhân dịch vụ AI thay đổi cách người tiêu dùng tự tiết lộ thông tin như thế nào “, Tạp chí nghiên cứu dịch vụ , 25 (4), 499-504.
Kim, TaeWoo, Umair Usman, Aaron M. Garvey và Adam Duhachek (2023), “Trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị và nghiên cứu hành vi người tiêu dùng”, Nền tảng và xu hướng trong tiếp thị , 18 (1), 1-93.
Leung, Eugina, Gabriele Paolacci và Stefano Puntoni (2018), ” Con người đấu với máy móc: Chống lại tự động hóa trong hành vi tiêu dùng dựa trên danh tính “, Tạp chí nghiên cứu tiếp thị , 55 (6), 818-31.
Longoni, Chiara, Andrea Bonezzi và Carey K. Morewedge (2019), ” Khả năng chống lại trí tuệ nhân tạo y tế “, Tạp chí nghiên cứu người tiêu dùng , 46 (4), 629-50.
Longoni, Chiara và Luca Cian (2022), ” Trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh thực dụng so với bối cảnh hưởng thụ: Hiệu ứng ‘Từ ngữ của máy móc’ “, Tạp chí Tiếp thị , 86 (1), 91–108.
Longoni, Chiara, Luca Cian và EJ Kyung (2023), ” Chuyển giao thuật toán: Mọi người khái quát hóa quá mức những thất bại của AI trong Chính phủ “, Tạp chí Nghiên cứu Tiếp thị , 60 (1), 170-88.
Luo, Xueming, Siliang Tong, Zheng Fang và Zhe Qu (2019), ” Máy móc so với con người: Tác động của việc tiết lộ thông tin của Chatbot trí tuệ nhân tạo đối với việc mua hàng của khách hàng “, Khoa học tiếp thị , 38 (6), 937-47.
Mende, Martin, Maura L. Scott, Jenny van Doorn, Dhruv Grewal và Ilana Shanks (2019), ” Robot dịch vụ đang nổi lên: Robot hình người ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ như thế nào và gợi ra phản ứng bù đắp của người tiêu dùng “, Tạp chí nghiên cứu tiếp thị , 56 (4), 535-56.
Puntoni, Stefano, Rebecca W. Reczek, Markus Giesler và Simona Botti (2021), ” Người tiêu dùng và trí tuệ nhân tạo: Quan điểm trải nghiệm “, Tạp chí Tiếp thị , 85 (1), 131-51.
Srinivasan, Raji và Gülen Sarial-Abi (2021), ” Khi thuật toán thất bại: Phản ứng của người tiêu dùng đối với cuộc khủng hoảng gây hại cho thương hiệu do lỗi thuật toán “, Tạp chí Tiếp thị , 85 (5), 74-91.
Usman, Umair, TaeWoo Kim, Aaron M. Garvey và Adam Duhachek (2024), “Sức mạnh thuyết phục của sự lấy lòng của AI: Quan điểm về lý thuyết kiến thức thuyết phục”, Tạp chí của Hiệp hội nghiên cứu người tiêu dùng , sắp xuất bản.
Yalcin, Gizem, Sarah Lim, Stefano Puntoni và Stijn MJ van Osselaer (2022), ” Đồng ý hay phản đối: Phản ứng của người tiêu dùng đối với quyết định của thuật toán so với con người “, Tạp chí nghiên cứu tiếp thị , 59 (4), 696-717.
