Chương trình

12 phiên, một mạch: giao cho AI phần nào, giữ lại cho con người phần nào

Bấm vào từng phiên để đọc ý chính, câu nói đáng nhớ và, ở các toạ đàm, quan điểm của từng diễn giả.

1. 0113:30 · ghi hình trước
   Thông điệp CX Day

   Thông điệp CX Day 6/10 gửi cộng đồng CX Việt Nam

   CX 2035 không do công nghệ quyết định, mà do cộng đồng người làm nghề chủ động định hình.

   Greg Melia

   

   “Nghề nghiệp không tiến lên nhờ nỗ lực đơn lẻ. Nghề tiến lên khi những người hành nghề cùng nhau học hỏi và nâng chuẩn mực.”

   1. Một cột mốc nghề nghiệpCộng đồng CCXP Việt Nam cho thấy CX trong nước đã trưởng thành; nghề tiến lên khi người làm nghề học hỏi và nâng chuẩn cùng nhau.
   2. Giữ CX mang tính ngườiCâu hỏi trung tâm của CXPA hiện nay: làm sao CX vẫn là chuyện con người trong khi tận dụng công nghệ ngày càng mạnh.
   3. Kết quả hơn công nghệCông cụ, phương pháp, chỉ số đều thay đổi; trách nhiệm cốt lõi vẫn là giúp tổ chức ra quyết định tạo kết quả tốt cho khách hàng, nhân viên và doanh nghiệp.
2. 0208:40 · phát hình
   Keynote 1

   Điều gì còn lại là của chúng ta sau AI?

   Sau AI, phần còn lại của ta là thứ ta chủ động chọn giữ — chiến lược trước, công nghệ sau.

   Heather Gillbanks

   

   “Chiến lược AI không khác gì bất kỳ loại chiến lược nào khác.”

   1. AI không phải ngoại lệChiến lược và quản trị thay đổi cho AI tuân theo đúng nguyên tắc như mọi chiến lược khác; công nghệ là thứ cuối cùng cần lo, không phải đầu tiên.
   2. Đồng thuận vấn đề trướcNếu tổ chức không cùng thừa nhận vấn đề cần giải quyết, mọi nỗ lực CX đều lãng phí. Chỉ chọn 3, tối đa 5 KPI để giữ dự án sống sót khi bị chất vấn chi phí.
   3. Thí điểm và độ chính xácĐịnh nghĩa rõ thế nào là 'chính xác' và đo giải quyết ngay lần đầu; một trợ lý AI trả lời sai còn tệ hơn không có AI.
3. 0308:55
   Keynote 2

   AI thúc đẩy quản trị trải nghiệm khách hàng trong doanh nghiệp

   Không phải AI nào cũng giống nhau: hiểu, hướng dẫn và hành động là ba bài toán khác nhau.

   Hoàng Anh Đức

   

   “Khách hàng có thể nói dối, nhưng hành vi thì không nói dối.”

   1. Từ 'có nên' sang 'làm thế nào'Năm ngoái còn hỏi có nên dùng AI cho trải nghiệm không; nay câu hỏi là ứng dụng cụ thể ra sao để ra khuyến nghị theo thời gian thực.
   2. Phản hồi rộng hơn khảo sátPhản hồi gồm văn bản, hình ảnh, giọng nói và cả dấu vết hành vi số; hành vi thường nói thật hơn lời nói.
   3. AI phân tích tìm gốc rễNespresso phát hiện khách gọi lặp lại vì một quy trình bắt chuyển sang kênh online, rồi sửa chính quy trình đó.
4. 0409:20
   Keynote 3

   Tương lai của Quản trị Trải nghiệm: từ lắng nghe đến mô phỏng

   Như đội đua F1, CX phải mô phỏng kết quả trước khi hành động, thay vì phân tích sau khi khách đã rời đi.

   Anass Bendemra

   

   “Thứ trở nên khó sao chép chính là trải nghiệm mà khách hàng nhận được một cách nhất quán từ tổ chức của bạn.”

   1. Trải nghiệm là lợi thế khó sao chépNăng lực AI khác biệt 12 tháng trước giờ ai cũng có; điều còn lại là trải nghiệm nhất quán qua mọi kênh và mọi nhân viên.
   2. Bài học từ đội đua F1F1 mô phỏng hàng loạt kịch bản trước cuộc đua; CX hiện vẫn hỏi ý kiến rồi mới phân tích khi đã quá muộn.
   3. Từ hiểu sang định hìnhGiữ nền tảng Lắng nghe – Thấu hiểu – Hành động, bổ sung khả năng dự báo, tiên đoán và điều phối ngay trong khoảnh khắc.
5. 0509:45
   Keynote 4

   Từ “nhân viên số” đến “đồng nghiệp số”

   Hãy tuyển, thử việc và giao KPI cho nhân viên AI như một đồng nghiệp — niềm tin đến từ năng lực được chứng minh.

   Lê Đức Minh

   

   “Khách hàng không khó chịu vì phải nói chuyện với AI; họ khó chịu khi thứ đầu tiên nhận lại là một cuộc thẩm tra.”

   1. Chatbot hay 'cuộc thẩm tra'Chatbot thiết kế để thu thập thông tin hơn là giải quyết vấn đề làm mất niềm tin của khách vào thương hiệu và vào AI.
   2. Nghĩ chữ 'nhân viên' trướcĐánh giá AI như ứng viên: kinh nghiệm, kỹ năng, độ phù hợp — rồi niềm tin hình thành qua thời gian thử việc.
   3. Bộ não, đôi tay, trái timKiến thức doanh nghiệp, quyền truy cập hệ thống để thật sự xử lý việc, và sự nhất quán, tận tâm ở mọi thời điểm.
6. 0610:20
   Showcase 1

   Aristino đã “yêu” khách hàng như thế nào trong bán lẻ thời trang nam

   Từ bán quần áo sang thiết kế khoảnh khắc sống: hỏi khách muốn trở thành ai, không chỉ mặc gì.

   Phạm Tuyết Hạnh

   

   “Không chỉ hỏi khách hàng cần mặc gì, mà hỏi khách hàng muốn trở thành ai.”

   1. Từ trung tâm sang kết nốiAristino chuyển từ customer-centric sang customer-connected: thấu hiểu, đồng cảm và đồng hành sâu hơn với khách hàng.
   2. Khách mua giá trị sốngKhách hàng 2035 muốn được hiểu, được nhớ, được tôn trọng và thể hiện giá trị sống qua những gì họ sở hữu.
   3. Nghịch lý công nghệCàng nhiều công nghệ, khách càng khát khao kết nối; phần lớn vẫn coi tương tác con người là rất quan trọng.
7. 0710:30
   Toạ đàm 1

   AI quyết điều gì, con người giữ điều gì?

   AI chỉ thông minh bằng định nghĩa 'thế nào là tốt' mà con người trao cho nó.

   Joe Black, Chris Elkin, Nguyễn Thanh Hằng

   

   “Đừng mặc định rằng AI thông minh hơn bạn. Bạn cần biết thế nào là 'tốt'.”

   1. Từ phản ứng sang dự đoánNăm 2035, trải nghiệm 'thích ứng' là khi AI đi trước nhu cầu và điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên toàn bộ lịch sử khách hàng.
   2. Dữ liệu bẩn, quyết định tồiNém mọi thứ cho AI chỉ cho ra rác; việc cấp thiết là làm sạch và chuẩn hoá dữ liệu – và chính AI có thể hỗ trợ việc đó.
   3. AI cần thời gian thử việcTriển khai theo từng giai đoạn, kèm cặp sát lúc đầu rồi mới nới quyền; khách hàng luôn phải chuyển được sang người thật ngay lập tức.

   Mỗi diễn giả nói gì

   

   Joe BlackFounder, Dreamscope

   AI giúp trải nghiệm đi trước nhu cầu khách, nhưng con người phải định nghĩa “thế nào là tốt” và luôn giữ đường lui sang người.

   • Trải nghiệm thích ứng năm 2035 là dự đoán trước nhu cầu; dữ liệu kém thì AI ra quyết định kém, nên phải làm sạch dữ liệu trước.
   • Chuyện thẻ Revolut: AI chủ động xử lý ngoại lệ, hoàn 50 USD phí thẻ, và khách luôn có thể yêu cầu gặp người thật ngay.
   • Triển khai AI theo giai đoạn như kèm thực tập sinh; nhưng giao quá nhiều thì người quản lý mất thông tin để tự ra quyết định.

   “Dạy AI giống như nhận một thực tập sinh: không ngốc, nhưng còn non và nhiều thứ chưa hiểu.”

   

   Chris ElkinFounder, Doodle Design

   Giá trị của AI phụ thuộc vào đội ngũ liên chức năng đồng sáng tạo với khách hàng qua thiết kế lấy con người làm trung tâm.

   • Rào cản lớn nhất là các đội không thống nhất lý do làm; cần đội liên chức năng nhìn trọn hành trình và mời khách cùng đồng sáng tạo.
   • Thời gian nhân viên tiết kiệm nhờ AI (“AI dividend”) nên dồn vào phần trải nghiệm ý nghĩa hơn hoặc tác vụ phức tạp.
   • Ở Marks & Spencer Singapore, nhân viên được đào tạo nhận diện điểm đau và dùng AI dẫn khách tìm hàng, thay vì khách tự dùng AI.

   “Có rào chắn cho AI rồi, còn rào chắn cho chính những người dùng nó thì sao?”

   Dẫn dắt: Nguyễn Thanh Hằng — CX Executive & Advisor

8. 0813:40
   Showcase 2

   Thiết kế niềm tin vào hành trình khách hàng

   Trải nghiệm tốt nhất không phải trải nghiệm mượt nhất — đôi khi phải chủ động làm khách chậm lại.

   Hiếu Vũ

   

   “Một trải nghiệm tốt nhất không phải là trải nghiệm mượt nhất; đôi khi chỉ cần cho khách hàng thêm một giây, một phút để suy nghĩ.”

   1. Giảm ma sát vẫn quan trọngBớt bước, bớt câu hỏi thừa tác động trực tiếp đến hành vi và doanh số; Tesla giảm từ 64 xuống 12 click là ví dụ điển hình.
   2. Ma sát có chủ đíchỞ những điểm rủi ro, MoMo cố ý làm hành trình chậm lại vài giây đến vài chục phút để bảo vệ khách hàng.
   3. Lừa đảo là bài toán CXPhần lớn nạn nhân tự chuyển tiền và rất rành công nghệ; MoMo là điểm chạm cuối cùng trước khi tiền rời tài khoản.
9. 0914:05
   Toạ đàm 2

   Hành trình CX: từ bước đầu học nghề đến tầm nhìn 2035

   AI rút ngắn phân tích, nhưng không rút ngắn được quá trình hình thành năng lực của người làm CX.

   Nguyễn Thanh Hằng, Phan Ngọc Minh, Phan Nhật Lệ, Hoàng Ngọc Vi Anh

   

   “AI có thể rút ngắn quá trình phân tích, nhưng chưa chắc đã rút ngắn được quá trình hình thành năng lực.”

   1. Từ thủ công đến hybridTrước đây phải chọn khoảng 10% phản hồi để đọc tay; nay AI quét toàn bộ, nhưng người làm CX vẫn phải đào sâu và ra quyết định.
   2. Đừng bỏ bậc thang học nghềAI rút ngắn phân tích nhưng năng lực chỉ hình thành khi được tiếp xúc dữ liệu thật, được trao quyền và chịu trách nhiệm.
   3. Buy cần tổ chức sẵn sàngTuyển nhân tài CX mà không cho tiếp cận dữ liệu, sponsor và mục tiêu rõ thì như mời bác sĩ giỏi mà không cho xem bệnh án.

   Mỗi diễn giả nói gì

   

   Nguyễn Thanh HằngCX Executive & Advisor

   AI rút ngắn phân tích nhưng không rút ngắn việc hình thành năng lực; đến 2035 bộ phận CX nhỏ hơn nhưng ảnh hưởng lớn hơn.

   • Cùng một bộ dữ liệu giao ba người dùng Claude, Gemini, ChatGPT ra ba kết quả khác nhau; người trẻ vẫn phải tiếp xúc dữ liệu thật, được trao quyền và chịu trách nhiệm.
   • Tuyển nhân tài CX là cần nhưng chưa đủ: như thuê bác sĩ giỏi mà không cho xem bệnh án; tổ chức phải có dữ liệu, sponsor uy tín, mục tiêu cụ thể.
   • CX chuyển từ hạ nguồn lên thượng nguồn: nhìn xuyên hành trình giữa các 'căn phòng', tham gia quyết định kinh doanh, và dựng framework, công cụ cho các đơn vị.

   “AI có thể rút ngắn quá trình phân tích, nhưng chưa chắc làm quá trình hình thành năng lực ngắn lại.”

   

   Phan Ngọc MinhCX Advisor, CX at Work

   AI thay được thu thập, phân tích, báo cáo; người làm CX vẫn phải quản trị, và thuê ngoài phải đi kèm chuyển giao năng lực.

   • Vào nghề từ 2015 ở công ty đo lường trải nghiệm, khi khách Việt chưa quen để lại feedback hay quét QR code, nhiều người chỉ âm thầm rời đi.
   • Nên thuê ngoài khi cần chuyên môn sâu, bài toán gấp hoặc góc nhìn phản biện; nhưng chuyên gia phải đồng hành và chuyển giao kỹ năng, không thành 'hộp đen'.
   • Trước CCXP chị chỉ coi CX là đo lường, VOC; CXPA cho thấy đo lường chỉ là một trong năm trụ cột, còn ownership, sáng kiến và văn hoá.

   “Thuê chuyên gia về giải xong bài toán, nhưng khi họ rời đi thì doanh nghiệp còn lại gì?”

   

   Phan Nhật LệCXPA Vietnam Committee

   Làm CX đã thành mô hình người và AI kết hợp, nhưng ra quyết định, đi thực địa và lan toả khắp tổ chức vẫn là việc của người.

   • Trong bán lẻ trước đây phải tự đọc feedback, nghe sales call và chỉ xem được khoảng 10%; nay AI quét toàn bộ dữ liệu, nhưng vẫn phải rời màn hình đi thực địa.
   • Build team CX từ số 0 cần 'cánh tay nối dài' ở các phòng ban; dấu hiệu sai là chỉ hào hứng trong workshop, việc chỉ là dự án, chỉ nằm ở phòng CX.
   • Học 'What's in it for me' từ framework: thay vì bảo marketing sửa tin nhắn sai ngữ cảnh, nói bằng KPI của họ là giảm chuyển đổi, tăng chi phí.

   “Các phòng ban là nhạc công, phòng CX là nhạc trưởng; thiếu một bên đều không có bản nhạc xuất sắc.”

   Dẫn dắt: Hoàng Ngọc Vi Anh — Chief Experience Officer, Zenify

10. 1014:45
    Showcase 3

    Từ AI “hộp đen” đến AI đáng tin cậy

    Tự động hoá được công việc, nhưng không tự động hoá được trách nhiệm — AI là bài toán quản trị.

    Trần Văn Viển

    

    “AI có thể tự động hoá rất nhiều, nhưng ở góc độ trách nhiệm thì hoàn toàn không tự động được.”

    1. Trách nhiệm không tự động hoáVụ chatbot hãng hàng không Canada cho thấy AI không phải thực thể độc lập; khi sai, con người và doanh nghiệp vẫn chịu trách nhiệm trước pháp luật.
    2. CX bị kẹp giữa hai áp lựcLãnh đạo ép dùng AI, trong khi khách hàng muốn gặp người thật khi chatbot không giải quyết được vấn đề.
    3. Không bật/tắt cực đoanTrao quyền toàn bộ hay tắt hẳn AI đều sai; cần trao quyền từng phần như lộ trình thử việc của nhân viên mới.
11. 1115:25
    Keynote 5

    Đưa trải nghiệm khách hàng trở thành ADN của tổ chức

    CX thành ADN khi lời hứa trải nghiệm được diễn giải nhất quán, gắn chiến lược và có cơ chế điều hành.

    Trần Phương Lan

    

    “Rất nhiều doanh nghiệp có lời hứa trải nghiệm, nhưng không được diễn giải nhất quán để có thể định hướng cho hành động.”

    1. Tuyên bố khác hành độngKhách hàng là trung tâm chỉ thành hiện thực khi tầm nhìn được truyền thông, có kế hoạch hành động và KPI cụ thể cho toàn tổ chức.
    2. Lời hứa phải đo được'Trải nghiệm vượt trội' cần được diễn giải: vượt trội so với ai, đo bằng gì — ví dụ top 3 thị trường về tốc độ hay CSAT.
    3. Lựa chọn chiến lược CXChọn phân khúc, hành trình ưu tiên trong ba năm và khác biệt mong muốn; nguyên tắc '3C' của MB là ví dụ định hướng rõ ràng.
12. 1215:50
    Toạ đàm 3

    Khi AI xử lý phần lớn tương tác, năng lực nào của con người là không thể thay thế?

    Khi AI gánh phần lớn tương tác, con người giữ phán đoán, lắng nghe sâu và năng lực thiết kế lại trải nghiệm.

    Lê Nguyên Thông, Nguyễn Nam, Tô Mạnh Tuấn, Jane Nguyễn

    

    “Trong thời đại AI nhanh hơn con người, đừng cố chạy đua với nó bằng tốc độ — hãy cố gắng trở nên 'người' hơn.”

    1. Ba con số thực chiếnChatbot B2B2C xử lý câu hỏi lặp lại; trợ lý AI cho tư vấn viên bảo hiểm tăng năng suất 1,4 lần; tổng đài chấm 100% cuộc gọi thay vì 1–2%.
    2. Tổng đài thành kênh bánĐọc được toàn bộ nội dung cuộc gọi, doanh nghiệp chủ động nhắn trước khi khách hỏi và chuyển cơ cấu từ 80–90% hỗ trợ sang 70% bán hàng.
    3. Ba năng lực không thể thayPhán đoán khi tình huống vượt phạm vi AI; năng lực thiết kế lại trải nghiệm; và lắng nghe sâu cả những điều khách không nói.

    Mỗi diễn giả nói gì

    

    Lê Nguyên ThôngHead of CX, Manulife Việt Nam

    AI giúp tư vấn viên giỏi hơn, nhưng năng lực không thể thay là lắng nghe sâu, và con người vẫn chịu trách nhiệm.

    • Trợ lý AI MSmart cho ~50.000 tư vấn viên: năng suất người dùng tăng 1,4 lần; tư vấn viên mới tăng 32% hợp đồng trong 60 ngày đầu.
    • Tỷ lệ tư vấn viên dùng MSmart tăng từ 19% (tháng 4) lên 60%; AI soạn bảng minh hoạ và tóm tắt khách hàng 360° ngay trước mặt khách.
    • Chưa cho AI đối diện trực tiếp khách hàng: phải có dữ liệu đúng, đủ, ngữ cảnh phù hợp và một người có tên chịu trách nhiệm.

    “Khi AI nhanh hơn con người, đừng chạy đua với nó bằng tốc độ, hãy cố gắng trở nên người hơn.”

    

    Nguyễn NamAI-Driven Transformation & D&T Strategist

    Năng lực cốt lõi của người làm dịch vụ khách hàng là phán đoán, đặt trong khung quản trị AI nhiều lớp.

    • Hơn 80% câu hỏi của nhà bán lẻ và sale hiện trường là lặp lại; chatbot theo ngữ cảnh giảm thời gian xử lý (khoảng 10 xuống 3 phút), hài lòng đạt 4,3–4,4/5.
    • Quản trị AI ba tầng trước–trong–sau: sự cố con người xử lý được ghi lại để AI học thành kịch bản mới (human-in-the-loop).
    • Dịch vụ khách hàng sẽ thành “customer relationship officer”; dữ liệu định danh giúp nhận ra khách VIP và đoán trước họ định hỏi gì.

    “Năng lực cốt lõi của người làm customer-facing, tôi chọn kỹ năng quan trọng nhất là phán đoán.”

    

    Tô Mạnh TuấnDẫn dắt DXCON

    AI giải phóng tổng đài khỏi việc lặp lại; năng lực khó nhất của CX là hiểu tình huống và thiết kế lại trải nghiệm.

    • Trước AI tổng đài 80.000–300.000 cuộc/ngày chỉ giám sát được 1–2%; nay chấm 100% cuộc gọi, số supervisor giảm khoảng 70%.
    • Tổng đài chuyển từ 80–90% hỗ trợ sang 70% bán hàng, nhờ chủ động gửi thông điệp trước khi khách phải gọi hỏi.
    • Dự đoán nhân sự CSKH tăng: khách thích người hơn, việc còn lại toàn phức tạp; có nơi cắt 70% người rồi phải tuyển lại.

    “Hiểu tình huống và thiết kế lại trải nghiệm mới luôn là năng lực khó nhất của mọi tổ chức.”

    Dẫn dắt: Jane Nguyễn — Strategic Partnership Development, GEEK Up