Kỳ vọng rất quan trọng: Tại sao tôi chia sẻ phản hồi?

Nếu bạn nghĩ tôi đang cư xử như một Karen hay một Keith (tôi xin lỗi tất cả những người có những cái tên đó, đặc biệt là người bạn Karen Romero), thì đó không phải là ý định của tôi.

Tôi tin rằng con người và các công ty không thể khắc phục những gì họ không biết.

Tôi luôn tìm kiếm phản hồi. Đôi khi đó là điều khó chấp nhận, nhưng tôi biết đó là một trong những cách tốt nhất để tôi cải thiện, phát triển và trở nên tốt hơn.

Trên đường mang buổi họp phục hồi đến một trung tâm cai nghiện sức khỏe tâm thần, tôi đã dừng chân tại cửa hàng SONIC ở Mount Pleasant. Một chiếc bánh mì kẹp thịt tươi ngon với dưa chua, hành tây, rau diếp và cà chua (không phô mai nhé — tôi bị dị ứng lactose… chắc hơi riêng tư quá 😄), một phần khoai tây chiên lớn và một ly Coca-Cola Zero cỡ lớn — loại tôi thích nhất — nghe có vẻ hoàn hảo cho chuyến đi 30 phút.

Để mọi việc nhanh chóng và dễ dàng, tôi đã đặt hàng qua ứng dụng.

Khi tôi lái xe vào khu vực bán đồ ăn nhanh, người phục vụ nói với tôi, "Chúng tôi hết Coke Zero rồi. Anh/chị có muốn uống Diet Coke thay thế không?"

Câu trả lời thật sự của tôi là không — tôi không muốn uống Diet Coke. Tôi chấp nhận vì không muốn làm lớn chuyện. Tôi cũng boa cho người phục vụ xe, như mọi khi. Người phục vụ không phải là người gây ra vấn đề.

Sau đó, tôi đã điền vào bản khảo sát khách hàng.

Tôi không tìm kiếm một bữa ăn miễn phí, một phiếu giảm giá, hay bất kỳ sự đền bù nào. Tôi chỉ chia sẻ một quan sát. Tại một chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh khác, nếu một cửa hàng hết đồ uống hoặc món ăn nào đó, món đó sẽ biến mất khỏi ứng dụng. Điều đó có nghĩa là tôi biết trước khi đặt hàng rằng món đó không có sẵn. Nó giúp thiết lập kỳ vọng đúng đắn ngay từ đầu và tránh gây thất vọng.

Sau khi gửi phản hồi, tôi nhận được phản hồi cho biết "Shawn McLean" sẽ liên hệ lại với tôi.

Đoán xem điều gì đã không xảy ra?

Shawn McLean chưa bao giờ liên lạc với tôi.

Theo quan điểm của tôi, điều đó đã tạo ra hai thiếu sót trong trải nghiệm khách hàng.

Đầu tiên, ứng dụng báo rằng Coke Zero có sẵn trong khi thực tế là không.

Thứ hai, tôi được thông báo rằng sẽ có người liên lạc với tôi, nhưng đến giờ tôi vẫn chưa nhận được cuộc gọi nào.

Mỗi vấn đề riêng lẻ đều không phải là vấn đề lớn. Tuy nhiên, khi xét chung, chúng nhắc nhở tôi về tầm quan trọng của việc đặt kỳ vọng.

Chúng cũng khiến tôi nhớ đến cuốn sách "Khi nào bạn ngừng quan tâm?" của Natalie Beckerman.

Tôi yêu thích công nghệ. Tôi đánh giá cao việc đặt hàng qua điện thoại. Tôi rất thích món burger. Dưa chua cũng rất tuyệt vời.

Nhưng tôi đánh giá cao hơn nữa những công ty làm đúng những gì họ đã hứa.

Đó là lý do tại sao tôi chia sẻ phản hồi — không phải để phàn nàn, mà vì tôi thực sự tin rằng các công ty không thể cải thiện những gì họ không biết là tồn tại. Mỗi phản hồi đều là một cơ hội để làm cho trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng tiếp theo.

Hãy cùng tham gia thảo luận: Công ty nào đã gây ấn tượng với bạn bằng cách đặt ra những kỳ vọng đúng đắn và sau đó vượt qua cả những kỳ vọng đó?

NielFlamm.com/blog

Trí tuệ nhân tạo không phải là điều mới mẻ. Nó chỉ là một chiêu thức tiếp thị tốt hơn mà thôi.

Tôi đã theo dõi những thông điệp gần đây từ CEO của Nextdoor, Nirav Tolia, về việc trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với hàng xóm và các doanh nghiệp địa phương. Mặc dù AI chắc chắn đang phát triển nhanh chóng, nhưng bản thân ý tưởng này không hoàn toàn mới.

Nirav gia nhập Yahoo với tư cách là nhân viên thứ 84 và đã dành nhiều năm góp phần định hình nên những ngày đầu của internet. Từ các thư mục web đến thương mại điện tử và cuối cùng trở thành một trong những gương mặt đại diện của công ty, ông có một lý lịch ấn tượng. Vai trò người phát ngôn chắc chắn giải thích tại sao ông lại tự tin trước ống kính.

Nhưng nếu ông ấy dành nhiều thời gian hơn ở tuyến đầu hoạt động, có lẽ ông ấy sẽ nhận ra rằng nhiều người trong chúng ta đã làm việc cùng với trí tuệ nhân tạo trong nhiều thập kỷ.

Sự nghiệp của tôi bắt đầu từ việc thu hồi nợ ô tô – một công việc hoàn toàn khác xa với sự hào nhoáng của Thung lũng Silicon. Tôi làm việc với hệ thống gọi tự động, quản lý hàng đợi thu hồi nợ, trả lời các cuộc gọi đến, đàm phán các thỏa thuận thanh toán và đưa ra quyết định cho vay. Đó là công việc vất vả, nhưng tôi biết ơn kinh nghiệm đó vì nó đã giúp tôi tiếp xúc với trí tuệ nhân tạo từ rất lâu trước khi nó trở thành thuật ngữ phổ biến như ngày nay.

Một vài ví dụ:

• Hệ thống trả lời tự động qua điện thoại – "Nhấn phím 1 để chọn tiếng Anh. Nhấn phím 2 để chọn tiếng Tây Ban Nha." Các hệ thống này định tuyến cuộc gọi một cách thông minh, giảm tắc nghẽn, cải thiện chất lượng dịch vụ và kết nối khách hàng với bộ phận phù hợp. Tuy có vẻ thô sơ so với tiêu chuẩn hiện nay, nhưng đây vẫn là hệ thống tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo.

• Grammarly (2009) – Khi chuyển sang lĩnh vực Đào tạo & Phát triển, tôi bắt đầu sử dụng Grammarly rất nhiều để hỗ trợ tạo ra các tài liệu hướng dẫn cho người tham gia, cẩm nang hướng dẫn, tài liệu giảng dạy, các câu hỏi thường gặp một trang, tài liệu hỗ trợ công việc và các tài liệu học tập khác. Nó trở thành một trợ lý viết AI vô cùng quý giá, không chỉ phát hiện lỗi chính tả và ngữ pháp mà còn dự đoán ý định của tác giả, cải thiện khả năng đọc hiểu và đề xuất những cách truyền đạt ý tưởng rõ ràng hơn. Ngay cả ngày nay, tôi vẫn sử dụng Grammarly cùng với ChatGPT và các công cụ AI khác để đảm bảo thông điệp của mình được truyền tải hiệu quả nhất có thể.

• Siri (2010) – Trước khi trở thành một phần của iOS, Siri được ra mắt như một ứng dụng độc lập có khả năng ra lệnh bằng giọng nói, gửi tin nhắn văn bản, trả lời câu hỏi và điều khiển các chức năng của thiết bị bằng ngôn ngữ tự nhiên.

• Ma trận Quyết định Tín dụng Ô tô – Trong sự nghiệp tài chính ô tô của mình, tôi đã mua các khoản vay và hợp đồng thuê từ các đại lý nhượng quyền. Việc xem xét ban đầu không do con người thực hiện mà được thực hiện bởi một công cụ quyết định tự động đánh giá bốn yếu tố C của tín dụng: Tính cách, Khả năng, Vốn và Tài sản thế chấp. Việc phê duyệt và từ chối đơn giản diễn ra tự động, trong khi các nhà phân tích tập trung vào các đơn đăng ký phức tạp hơn, ở mức ranh giới. Các quy tắc kinh doanh có thể được điều chỉnh khi mức độ chấp nhận rủi ro thay đổi.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã âm thầm cải thiện hiệu quả trong nhiều thập kỷ. AI tạo sinh ngày nay mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn, nhưng nó không đột nhiên xuất hiện chỉ sau một đêm.

Trước khi tuyên bố AI là "mang tính cách mạng", hãy dành chút thời gian để ghi nhận hàng ngàn kỹ sư, nhân viên tổng đài, chuyên viên bảo hiểm, lãnh đạo vận hành và chuyên gia công nghệ đã làm việc với AI từ những năm 1990 và rất lâu trước khi nó trở thành từ khóa thịnh hành trong giới doanh nghiệp.