Nội dung này thuộc loạt bài giới thiệu cách OpenAI xây dựng các giải pháp của riêng mình dựa trên công nghệ của chúng tôi.
Hàng triệu yêu cầu hỗ trợ được gửi đến mỗi năm. Mỗi phiếu yêu cầu chứa một thông tin quý giá nào đó: sự thất vọng, một ý tưởng, một nhu cầu.
Nhưng cho đến gần đây, những tín hiệu đó vẫn khó hiểu. Bảng điều khiển cho thấy xu hướng nhưng lại không giải thích được nguyên nhân. Những phân tích chuyên sâu trước đây mất nhiều tuần làm việc của một nhà khoa học dữ liệu. Một trưởng phòng sản phẩm có thể muốn biết một tính năng mới đã được đón nhận như thế nào ở một nhóm đối tượng riêng. Nhưng để trả lời được, cần một nhà khoa học dữ liệu thực hiện phân tích chi tiết.
Khao khát học hỏi đang bị kìm hãm.
“Quá trình này đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật sâu, và nó đang kìm hãm nhu cầu học hỏi của chúng tôi,” Molly Jackman, Trưởng bộ phận Dữ liệu Kinh doanh, cho biết.
Chúng tôi đã xây dựng một trợ lý nghiên cứu để khơi thông nhu cầu học hỏi trên quy mô lớn. Công cụ này kết hợp hai phương thức khám phá: bảng điều khiển trực quan để tìm kiếm các khuôn mẫu và giao diện trò chuyện để tìm hiểu sâu hơn. Bạn có thể bắt đầu với biểu đồ về các vấn đề đang thịnh hành, sau đó đặt câu hỏi tiếp theo bằng ngôn ngữ thông thường.
Chúng tôi đã tạo ra công cụ này bằng cách kết hợp những gì vốn đã hiệu quả. Một bên là các bộ phân loại và biểu đồ đã sắp xếp hàng triệu phiếu yêu cầu theo các lĩnh vực sản phẩm và chủ đề. Mặt khác, GPT‑5 có thể tóm tắt các phiếu yêu cầu thô và tạo ra các báo cáo linh hoạt bằng ngôn ngữ thông thường. Sự kết hợp này mang lại cho chúng tôi cả tốc độ lẫn chiều sâu, đủ đơn giản để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng.
"Khách hàng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe nói gì về các tính năng tích hợp mới?"
Điều gì đang khiến số lượng phiếu yêu cầu hỗ trợ tăng trong quý này?
"Những tính năng chính nào đang được đánh giá cao?"
Chỉ trong vài phút, hệ thống sẽ trả về báo cáo đánh giá quy mô vấn đề, cho thấy mức độ phổ biến và làm nổi bật các điểm nghẽn. Các nhà lãnh đạo không còn phải mượn băng thông hay xem các bảng điều khiển tĩnh nữa. Bất kỳ ai cũng có thể theo đuổi những câu hỏi của riêng mình, dù chúng dẫn đến đâu. Đối với các đội ngũ sản phẩm, điều đó có nghĩa là chu trình lặp lại nhanh hơn dựa trên phản hồi thực tế — biết điều gì đang hiệu quả, điều gì không, và rút ra những hiểu biết sâu sắc rõ ràng để định hướng cả việc ra mắt sản phẩm lẫn lộ trình dài hạn.
"Điều kỳ diệu nằm ở chỗ bạn không cần phải đặt trước các câu hỏi, bạn chỉ cần đi theo bản năng hiếu kỳ của mình thôi."
Tốc độ sẽ là vô nghĩa nếu thiếu tính chính xác.
Trong những ngày đầu, các nhóm vận hành thực hiện phân loại thủ công và các nhà khoa học dữ liệu viết các mô hình tùy chỉnh để so sánh với trợ lý ảo. Các kết quả trùng khớp.
Theo thời gian, độ tin cậy ngày càng tăng lên. Các nhà lãnh đạo bắt đầu đối chiếu các phát hiện với những gì họ đã nghe được từ thực tế, và khi khớp với nhau, họ càng tin tưởng hơn.
Chu trình đó — hỏi, kiểm tra, tin tưởng — đã biến trợ lý thành thói quen hằng ngày của các nhóm. Những gì trước đây mất cả tuần truy vấn SQL và sắp xếp phân loại, giờ chỉ cần vài cú nhấp chuột là xong.
Thành quả xuất hiện ở khắp mọi nơi.
- Sau khi GPT‑5 ra mắt, nhóm phụ trách sản phẩm nhận được các chủ đề phản hồi chỉ trong vài ngày, thay vì vài tuần.
- Khi doanh nghiệp chậm trễ trong việc áp dụng trình kết nối, trợ lý nhanh chóng chỉ ra nguyên nhân gốc rễ: quy trình tiếp nhận bị lỗi. Sau đó, các kỹ sư có thể ưu tiên các bản sửa lỗi.
- Trong lĩnh vực tạo ảnh, công cụ này làm nổi bật sự sáng tạo của các đội marketing khi sử dụng nó để tạo bản nháp và áp lực do độ trễ khi dựng hình; hai sự thật đã định hình trực tiếp lộ trình phát triển.
Khi chi phí để đặt một câu hỏi giảm xuống chỉ còn vài phút thì sẽ có nhiều câu hỏi được đặt ra hơn. Nhiều vấn đề khác nổi lên. Các nhóm làm việc nhanh hơn.
Công cụ này không thay thế các nhà khoa học dữ liệu. Nó giúp họ có thể làm những công việc khác. Thay vì thực hiện các phân tích rời rạc, họ có nhiều thời gian hơn để xây dựng các bộ phân loại mới và đầu tư vào tự động hóa và công cụ. Giờ đây, các nhóm vận hành có thể tạo báo cáo ra mắt trong vài phút thay vì vài ngày, giải phóng năng lực để dành nhiều thời gian hơn cho khách hàng. Các nhóm phục trách sản phẩm có thể học hỏi từ khách hàng theo thời gian thực, từ đó định hướng lộ trình sản phẩm của họ bằng các vòng phản hồi nhanh hơn.
Sự chuyển đổi này đã thay đổi cách chúng ta lắng nghe. Thay vì phải phân bổ giới hạn cho các chu kỳ phân tích hiếm hoi, giờ đây mọi nhóm đều có thể tự do theo đuổi các câu hỏi của mình. Tính hiếu kỳ được phát huy. Một trưởng bộ phận sản phẩm phát hiện một điểm nghẽn, một trưởng bộ phận bán hàng thấy một vấn đề tương tự trong các phiếu yêu cầu hỗ trợ của khách hàng doanh nghiệp, và cùng nhau họ sẽ xây dựng được một lộ trình hành động nhanh hơn.
Hy vọng là khách hàng cảm nhận được điều đó rõ nhất. Các vấn đề sẽ được giải quyết sớm hơn. Các tính năng có thể được phát triển gần hơn với nhu cầu của họ. Những phản hồi từng bị quên lãng giờ đây trở thành yếu tố then chốt trong cách chúng ta xây dựng sản phẩm.
Tôi coi đây là nghiên cứu trải nghiệm khách hàng trên quy mô lớn. Nếu chúng ta có thể thấu hiểu tiếng nói của khách hàng một cách chủ động để thay đổi sản phẩm, chính sách và cách làm việc của mình — đó chính là thành công.”
Một dịch vụ vốn khởi đầu như một công cụ để phân tích hàng triệu phiếu yêu cầu giờ đây đang trở thành một phần của hệ điều hành quy định cách chúng ta lắng nghe. Và lắng nghe thấu đáo là cách chúng ta từng bước vững chắc đi lên.
