Giải pháp nâng cao chất lƣợng dịch vụ của trung tâm dịch vụ khách hàng 24 7 tại ngân hàng tmcp v (17)

77
Đặt lựa chọn phổ biến nhất lên đầu tiên: Ví dụ như “Nhấn phím 1 để tra cứu
số dư tài khoản thanh tốn. Nhấn phím 2 để tra cứu số dư tài khoản tiết kiệm. Nhấn
phím 3 để tra cứu hạn mức thẻ tín dụng…….”
Nếu trường hợp các cuộc gọi đến thường xuyên là để tra cứu hạn mức thẻ tín
dụng thì hãy sửa lại là: “Nhấn phím 1 để tra cứu hạn mức thẻ tín dung. Nhấn phím 2
để tra cứu số dư tài khoản thanh tốn. Nhấn phím 3 để tra cứu số dư tài khoản tiết
kiệm…..”
Giọng nói thương hiệu: Ln đảm bảo rằng giọng nói được ghi âm và phát
trên IVR là giọng nói phù hợp với đặc thù sản phẩm của Ngân hàng. Kể cả ngữ điệu
và âm sắc vùng miền cũng nên được chọn lọc kỹ càng.
Thêm lựa chọn “Khác”: Trên hệ thống IVR, luôn ln để lại một lựa chọn
“Nhấn phím 0 cho các vấn đề khác; hoặc để gặp tổng đài viên”, điều này sẽ giúp
cho khách hàng cảm thấy thoải mái và tự tin để đưa ra các lựa chọn. Khi biết rằng,
đâu đó sẽ ln có tổng đài viên hỗ trợ trong suốt cuộc gọi khi cần.
Nhanh – gọn – tiện lợi: Ln cố gắng tóm gọn các ý chính trong các đoạn
thoại tự động và đưa ra càng ít lựa chọn càng tốt, nhưng vẫn đảm bảo cuộc gọi được
phân bổ đến đúng bộ phận chức năng hay tổng đài viên. Điều này sẽ giúp cho khách
hàng không phải nghe đi nghe lại những lời chào ngao ngán mà vẫn không giải
quyết được vấn đề của khách hàng.
Lặp lại các lựa chọn: Khi thiết kế hệ thống IVR, hãy để lại quyền nghe lại các
lựa chọn cho khách hàng, phòng trường hợp khách hàng khơng nghe kịp hoặc chưa
có quyết định kịp thời.
4.2.2. Kiến nghị cải thiện yếu tố “Sự hữu hình”
Nhân tố sự hữu hình có mức động ảnh hưởng mạnh thứ hai tới chất lượng dịch
vụ của Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 tại Ngân hàng VPBank. Trong phương
trình hồi quy (*) thì nhân tố này có hệ số Beta =0.284. Mức độ đánh giá của khách
hàng đối với nhân tố này theo giá trị trung bình là 3.24, giá trị này cách khá xa so
với điểm Hài lòng = 4 trên thang đo Likert.

78
Bảng 4.2: Trung bình của các biến quan sát yếu tố sự hữu hình
Biến
quan

Phát biểu

sát

Giá

trị

trung bình

Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 có các sách,
TAN 1 ảnh, ấn phẩm giới thiệu đến các dịch vụ của trung 3.23
tâm rất đẹp.
TAN 2

Tổng đài viên có thể nhận diện ra anh/ chị ngay
khi kết nối thành cơng.

3.26

(Nguồn: Phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS năm 2020)
Từ bảng 4.2 ta có thể thấy, khơng có chênh lệch nhiều trong việc đánh giá của
khách hàng giữa hai biến quan sát TAN 1 và TAN 2. Giá trị trung bình của hai biến
này lần lượt là 3.23 và 3.26. Để cải thiện vấn đề này, tác giả đề xuất Ngân hàng
TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) thực hiện các giải pháp sau:

 Đẩy mạnh phát hành các ấn phẩm, sách, ảnh,…., nói về các dịch vụ của
Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 để truyền thông tới khách hàng, các tài
liệu này, Ngân hàng có thể trưng bày tại khu vực chờ ở các Chi nhánh/
Phòng giao dịch của Ngân hàng VPBank. Như vậy, trong khi chờ đợi để giao
dịch tại quầy, khách hàng có thể tham khảo các tài liệu trên, điều này giúp
cho hình ảnh của Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 sẽ được khách hàng
biết đến nhiều hơn.
 Áp dụng cơng nghệ nhận dạng giọng nói: Với cơng nghệ này, hệ thống sẽ
giúp các tổng đài viên của Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 nhận diện ra
khách hàng là ai ngay khi cuộc gọi được kết nối thành công, bên cạnh đó,
cơng nghệ nhận dạng giọng nói có thể đảm bảo trải nghiệm dịch vụ của
khách hàng phong phú, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
4.2.3. Kiến nghị khắc phục khó khăn về việc dự báo và phân bổ nguồn nhân lực
Trong Chương 2, tác giả đã đề cập tới một trong các khó khăn rất lớn mà
Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 tại Ngân hàng VPBank đang gặp phải trong q
trình vận hành đó là cơng tác dự báo một cách chính xác số lượng cuộc gọi đến tại


79
các thời điểm khác nhau trong ngày. Dựa trên kết quả khảo sát, nghiên cứu trong
quá trình thực hiện đề tài, với vấn đề này, tác giả đề xuất lãnh đạo Ngân hàng
TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) sử dụng công cụ quản lý nguồn nhân lực
(Workforce Management) đã được tập đoàn CISCO phát triển và áp dụng trong các
phần mềm hệ thống của các Contact Center để tăng cường việc dự báo và phân bổ
nguồn nhân lực, phần mềm này có khả năng tự đánh giá dữ liệu lịch sử để đưa ra
những dự đoán về tổng số cuộc gọi đến trong tương lai, phân chia cụ thể theo từng
khung thời gian trong ngày. Bên cạnh đó, cơng cụ này còn hỗ trợ cho các nhà quản
lý dự báo số lượng tổng đài viên cần thiết và lên lịch làm việc cho các tổng đài viên,
từ đó các nhà quản lý có thể sử dụng nguồn nhân lực một cách tối ưu và triệt để.
4.2.4. Kiến nghị về duy trì hệ thống hoạt động ổn định trong thời gian cao điểm

Với vấn đề duy trì hệ thống hoạt động ổn định trong thời gian cao điểm, tác
giả đề xuất ban lãnh đạo của Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 tại Ngân hàng
VPBank căn cứ vào các dữ liệu lịch sử cuộc gọi đến trước đây, để lên kế hoạch duy
tu, bảo trì, bảo dưỡng, nâng cấp hệ thống để đảm bảo hệ thống luôn hoạt động ở
trong trạng thái vận hành ổn định.
Bên cạnh đó, Trung tâm dịch vụ khách hàng 24/7 nên xem xét việc cài đặt
thêm bộ định tuyến cuộc gọi dựa trên kỹ năng của tổng đài viên vào phần mềm
phân bổ cuộc gọi tự động (ACD- Automatic Call Distribution), bằng các thuật toán
khác nhau, bộ định tuyến cuộc gọi dựa trên kỹ năng của tổng đài viên sẽ hỗ trợ phần
mềm ACD phân bổ cuộc gọi đến tổng đài viên đồng đều cả về số lượng và thời
lượng cuộc gọi tiếp nhận, lại vừa đảm bảo phân bổ đúng đến tổng đài viên có kỹ
năng phù hợp nhất để giải quyết vấn đề của khách hàng. Lựa chọn phương pháp
này, sẽ giúp cho nhà quản lý sử dụng được tối ưu nguồn nhân lực và giảm thiểu thời
gian chờ đợi của khách hàng, từ đó sẽ tiết kiệm được chi phí hoạt động cũng như
góp phần vào việc nâng cao chất lượng dịch vụ của Trung tâm dịch vụ khách hàng
24/7, cũng như gia tăng sự hài lòng của khách hàng.
4.3. Hạn chế của đề tài và hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Hạn chế trong phương pháp chọn mẫu nghiên cứu: Do giới hạn về thời
gian, và địa bàn nghiên cứu, nên mẫu nghiên cứu của đề tài này mang tính đại diện