Mỗi lần chúng ta đẩy mạnh giới hạn của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tiếp thị pháp lý —tự động hóa các biểu mẫu tiếp nhận thông tin, viết nội dung quảng cáo, tối ưu hóa chi tiêu truyền thông—luôn có một giọng nói vang lên trong đầu nhắc nhở tôi về một điều đơn giản: Tỷ lệ chuyển đổi là do con người quyết định.
Đúng vậy, chúng tôi theo dõi khách hàng tiềm năng, phân tích hiệu suất và triển khai các công cụ AI trên toàn bộ quy trình bán hàng. Nhưng khi ai đó truy cập trang web của bạn sau một tai nạn, một cáo buộc hình sự, hoặc sự đổ vỡ hôn nhân, họ không tìm kiếm hiệu quả của máy móc. Họ đang tìm kiếm sự an tâm. Họ đang tự hỏi, " Tôi có đang ở đúng chỗ không?"
Trong một tập gần đây của chương trình Legal Marketing Radio , tôi đã trò chuyện với Ted DeBettencourt , đồng sáng lập của Juvo Leads. Cuộc trò chuyện đã mở rộng sang các vấn đề rộng hơn như giới hạn của trí tuệ nhân tạo, quy trình tiếp nhận thông tin dựa trên sự thấu cảm, và cách chúng ta cân bằng giữa tự động hóa và yếu tố con người.
Nghe podcast
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động hóa các tác vụ, nhưng nó không thể xây dựng mối quan hệ, tạo dựng lòng tin hoặc hiểu được ý nghĩa ẩn chứa bên trong. Trong tập này, Chip LaFleur và Ted DeBettencourt phân tích cách các công ty có thể tận dụng lợi thế con người để đạt được kết quả tốt hơn trong một thế giới tràn ngập AI.
Khoảng cách về sự đồng cảm trong trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trợ lý mạnh mẽ. Nó có thể tóm tắt một trang, dự đoán tỷ lệ nhấp chuột (với cấu trúc dữ liệu phù hợp) hoặc giúp chúng ta hình dung hiệu suất đa kênh. Nhưng cho đến nay, nó vẫn chưa thực sự lắng nghe, thực sự lắng nghe, những người đang gặp khó khăn.
Ted chia sẻ rằng 62% các cuộc trò chuyện trực tuyến trên các trang web pháp lý bắt đầu bằng một câu hỏi, chứ không phải một yêu cầu đặt lịch. Và những câu hỏi đó không phải lúc nào cũng đơn giản. Chúng thường mang nhiều sắc thái, chứa đựng nhiều cảm xúc, hoặc ẩn chứa sự không chắc chắn:
- “Tôi không chắc mình có đủ cơ sở để kiện hay không.”
- “Con trai tôi bị bắt – giờ chúng tôi phải làm gì?”
- "Bạn có xử lý được những trường hợp như thế này không?"
Đây là điểm yếu của bot. Không phải vì chúng không thể hỏi tên và số điện thoại – chúng hoàn toàn có thể. Mà là vì chúng không biết cách cư xử như con người. Chúng không biết cách nói, “Tôi rất tiếc vì điều đó đã xảy ra với bạn. Hãy để tôi giúp bạn tìm ra bước tiếp theo.”
Và nếu bạn đang cố gắng chuyển đổi khách hàng tiềm năng sang khách hàng thực sự, thì đó chính là thời điểm quan trọng.
Vượt ra ngoài trực giác: Chứng minh điều gì hiệu quả
Đây là lúc cuộc trò chuyện trở nên thú vị hơn. Nhóm của Ted không chỉ khẳng định rằng con người làm việc hiệu quả hơn. Họ chứng minh điều đó. Liên tục. Họ chạy hơn 30 bài kiểm tra A/B cùng một lúc, đo lường xem các kịch bản, tùy chọn video và kiểu cửa sổ bật lên khác nhau ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi như thế nào. Đôi khi, những gì khách hàng thích lại hoạt động kém hơn những gì họ không thích. Nhưng dữ liệu mới là yếu tố quyết định.
Đây là nguyên tắc mà chúng tôi chia sẻ tại LaFleur. Chúng tôi xây dựng các khung đo lường cho khách hàng bởi vì sở thích của bạn—hoặc của chúng tôi—không nên quan trọng hơn hiệu quả. Một khách hàng có thể nói, “Tôi không thích cửa sổ trò chuyện bật lên.” Điều đó không sao cả. Chúng tôi sẽ thử nghiệm. Nhưng nếu cửa sổ bật lên tạo ra nhiều hơn 40% khách hàng tiềm năng, bạn sẽ phải đưa ra quyết định: Bạn muốn nó trông theo cách bạn thích? Hay bạn muốn có nhiều khách hàng ký hợp đồng hơn?
LIÊN QUAN: Chuyển đổi trong marketing là gì? Các chỉ số quan trọng
Trí tuệ nhân tạo (AI) là đồng đội, chứ không phải là kẻ thay thế.
Tại LaFleur, chúng tôi sử dụng AI theo hàng trăm cách: để soạn thảo báo cáo, khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu thô, và thậm chí viết các truy vấn SQL giúp khách hàng thấy được điều gì thực sự đang tạo ra sự khác biệt. Nhưng AI không thể thay thế các chức năng cốt lõi tạo dựng niềm tin. Điều đó đòi hỏi sự phán đoán của con người, trí tuệ cảm xúc và khả năng thích ứng trong thời gian thực.
Ted mô tả cách Juvo đã thử một mô hình AI "lai" và nhận thấy nó quá cứng nhắc. Con bot có thể xử lý những việc cơ bản, nhưng ngay khi ai đó đi chệch khỏi kịch bản, nó sẽ sụp đổ. Nó không thể theo kịp một chuỗi cảm xúc phức tạp của con người hoặc những sắc thái pháp lý tinh tế.
Chúng ta đã thấy điều tương tự trong lĩnh vực nội dung. Một bài đăng trên blog được tạo ra hoàn toàn bằng AI có thể đáp ứng các yêu cầu SEO, nhưng hiếm khi thể hiện được giọng điệu hoặc giá trị độc đáo của một công ty. Bạn cần có bộ não và trái tim của con người tham gia vào quá trình này.
Trí tuệ nhân tạo có thể làm được gì (và hướng đi của nó trong tương lai)
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Các chatbot trên điện thoại đang được cải thiện. Các mô hình trò chuyện trực tuyến ngày càng nhạy bén hơn với ngữ cảnh. Cuối cùng, chúng ta có thể thấy những công cụ có thể bắt chước sự đồng cảm một cách thuyết phục hơn. Nhưng hiện tại chúng ta chưa đạt đến giai đoạn đó, và việc giả vờ như không có chuyện gì xảy ra sẽ đặt thương hiệu (và lượng khách hàng) của bạn vào rủi ro.
Trong khi đó, việc kết hợp khoa học dữ liệu với sự thấu cảm mang lại cơ hội thực sự. Nhóm của Ted đang bắt đầu sử dụng GPT để phân tích kết quả trên các lĩnh vực thực hành khác nhau. Tại LaFleur, chúng tôi cũng đang làm điều tương tự với ClearBoard—thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn vào một kho dữ liệu duy nhất và sử dụng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên để tìm ra những thông tin chi tiết mà bạn không ngờ tới.
Nhưng tất cả những điều này không phải là kiểu "cắm là chạy". Trí tuệ nhân tạo không thể thay thế chiến lược. Nó không biết tệp khách hàng của bạn. Nó không hiểu điều kiện thị trường của bạn. Và nó không thể xây dựng hệ thống xoay quanh những điều bạn quan tâm nhất.
LaFleur: Công nghệ thông minh nhất vẫn cần đến sự can thiệp của con người.
Nếu bạn đang điều hành một công ty hoặc quản lý tiếp thị trong một lĩnh vực cạnh tranh khốc liệt, thì đây không phải là việc lựa chọn giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Mà là việc xây dựng một hệ thống thông minh, linh hoạt cho phép mỗi bên thực hiện tốt nhất công việc của mình.
Chúng tôi ở đây để giúp bạn hiểu rõ hơn về hệ thống đó — cho dù đó là việc tinh chỉnh quy trình tiếp nhận, thiết kế các thử nghiệm A/B tốt hơn hay tích hợp thêm phân tích GPT như chúng tôi đã làm với Clearboard .
Và nếu bạn muốn nghe toàn bộ cuộc trò chuyện với Ted, hãy xem lại tập đó trên Legal Marketing Radio.
