Nếu bạn đã từng tham gia một khóa học tiếp thị, bạn có thể nhớ trường hợp nổi tiếng từ những năm 1950 về việc General Mills tung ra hỗn hợp bánh Betty Crocker, trong đó yêu cầu chỉ cần thêm nước, trộn và nướng. Mặc dù sản phẩm có hiệu suất tuyệt vời nhưng doanh thu ban đầu lại đáng thất vọng. Điều đó thật khó hiểu cho đến khi các nhà quản lý tìm ra vấn đề: Hỗn hợp này khiến việc nướng bánh trở nên quá dễ dàng và người mua cảm thấy họ đã “gian lận” bằng cách nào đó khi sử dụng nó. Dựa trên hiểu biết sâu sắc đó, công ty đã loại bỏ bột trứng khỏi nguyên liệu và yêu cầu khách hàng đập một quả trứng rồi đánh đều vào hỗn hợp. Sự thay đổi nhỏ đó khiến những người thợ làm bánh cảm thấy hài lòng hơn về bản thân và do đó thúc đẩy doanh số bán hàng. Cho tới hiện nay, sau 70 năm, hầu hết các hỗn hợp làm bánh vẫn yêu cầu người dùng phải cho thêm một quả trứng vào.
Chúng ta có thể rút ra bài học từ câu chuyện đó. Khi các công ty ngày càng ưa chuộng các sản phẩm và dịch vụ tự động hóa, họ cần hiểu những điều đó khiến khách hàng cảm thấy thế nào về bản thân họ. Tuy nhiên, cho đến nay, các nhà quản lý và học giả thường tập trung vào một điều hoàn toàn khác: hiểu khách hàng nghĩ gì về những điều đó. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu xem liệu mọi người có thích trí tuệ nhân tạo hơn con người hay không (thực tế là không), AI được coi là có đạo đức hay công bằng như thế nào (không mấy) và các nhiệm vụ mà mọi người có khả năng chống lại việc áp dụng tự động hóa (những thứ ít định lượng hơn và dễ giải thích hơn).
Tất cả những gì quan trọng cần xem xét. Nhưng giờ đây, khi mọi người bắt đầu tương tác thường xuyên và có ý nghĩa với AI và các công nghệ tự động, cả trong và ngoài công việc, đã đến lúc tập trung vào những cảm xúc mà các công nghệ đó gợi lên. Chủ đề đó thuộc về tâm lý học, và việc khám phá nó sẽ rất quan trọng đối với các doanh nghiệp vì nó ảnh hưởng đến nhiều yếu tố thành công, bao gồm doanh số bán hàng, lòng trung thành của khách hàng, sự hài lòng của nhân viên và hiệu suất làm việc.
Các chuyên gia đã nghiên cứu phản ứng của mọi người đối với công nghệ tự lái và các rào cản tâm lý khi áp dụng nó trong hơn bảy năm. Trong bài viết này, dựa trên nghiên cứu gần đây từ phòng thí nghiệm của họ và xem xét các ví dụ thực tế, họ đã xem xét các tác động tâm lý quan sát thấy trong ba lĩnh vực có ảnh hưởng quan trọng đến việc ra quyết định của người quản lý: (1) dịch vụ và thiết kế quy trình kinh doanh , (2) thiết kế sản phẩm và (3) giao tiếp. Sau khi khảo sát nghiên cứu và ví dụ, họ đưa ra một số hướng dẫn thực tế về cách sử dụng tốt nhất các công nghệ tự động và do AI điều khiển để phục vụ khách hàng, hỗ trợ nhân viên và nâng cao lợi ích của tổ chức.
Dịch vụ và thiết kế quy trình kinh doanh
Ngày nay AI và các công nghệ tự động được nhúng vào một loạt các dịch vụ và quy trình kinh doanh có ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến người tiêu dùng và nhân viên. Ví dụ: Upstart sử dụng AI để quyết định ứng viên nào sẽ cho vay, còn Monster và Unilever sử dụng nó để đánh giá tiềm năng của ứng viên. Chương trình DriveEasy của GEICO sử dụng nó để đánh giá kỹ năng lái xe của khách hàng và xác định phí bảo hiểm ô tô, trong khi IBM và Lattice giúp các doanh nghiệp áp dụng quy trình phản hồi hiệu suất dựa trên AI, có tác động đến các quyết định thăng chức và sa thải.
Trước xu hướng này, chúng ta cần đặt câu hỏi: Mọi người phản ứng thế nào trước các quyết định và phản hồi từ AI và công nghệ tự động? Và làm cách nào các doanh nghiệp có thể kết hợp chúng một cách tốt nhất vào các dịch vụ và quy trình kinh doanh của mình để tối đa hóa sự hài lòng của khách hàng và nhân viên?
Hãy bắt đầu với câu hỏi đầu tiên. Cùng với Sarah Lim của Đại học Illinois Urbana-Champaign và Stijn M.J. van Osselaer của Đại học Cornell, gần đây họ đã xem xét các tình huống trong đó đơn đăng ký mà mọi người nộp cho các công ty (có thể là một khoản vay hoặc một số lợi ích) đều được chấp nhận hoặc bị từ chối. Trong 10 nghiên cứu có tổng cộng hơn 5.000 người tham gia, họ nhận thấy rằng trong trường hợp được chấp nhận, họ phản ứng khác với những quyết định do AI đưa ra so với những quyết định do con người đưa ra.
Phản ứng của họ bộc lộ về mặt tâm lý: Những người tham gia nghiên cứu được người khác chấp thuận yêu cầu cảm thấy vui vẻ hơn những người được AI chấp nhận yêu cầu, mặc dù kết quả là giống hệt nhau. Tại sao? Bởi vì những người sau này cảm thấy bị giảm xuống một con số và nghĩ rằng họ không thể nhận được nhiều công lao cho sự thành công của mình. Tuy nhiên, khi yêu cầu của họ bị từ chối, những người tham gia cũng cảm thấy như vậy cho dù bị từ chối bởi một người hay bởi AI. Trong cả hai trường hợp và ở mức độ như nhau, họ có xu hướng đổ lỗi cho người ra quyết định về thất bại của họ hơn là đổ lỗi cho chính họ.
Bài học rút ra ở đây rất rõ ràng: Cảm nhận của mọi người về bản thân họ có thể khác nhau tùy thuộc vào ai hoặc điều gì đánh giá họ và điều đó có những hậu quả quan trọng đối với hoạt động kinh doanh.
Hãy xem xét kết quả của một trong những nghiên cứu của chúng tôi, trong đó chúng tôi yêu cầu mọi người tưởng tượng việc đăng ký vay ngân hàng. Một nửa số người tham gia được thông báo rằng thuật toán cho vay sẽ đánh giá đơn đăng ký của họ và nửa còn lại rằng nhân viên cho vay sẽ đánh giá chúng. Sau đó, một nửa số người tham gia trong mỗi nhóm được thông báo rằng đơn đăng ký của họ đã được chấp thuận và nửa còn lại đã bị từ chối.
Những người tham gia có đơn đăng ký đã được thuật toán phê duyệt sẽ xếp hạng ngân hàng thấp hơn và ít có khả năng giới thiệu nó cho người khác hơn những người có đơn đăng ký đã được nhân viên cho vay phê duyệt. Nhưng tất cả những người tham gia bị từ chối đăng ký đều đánh giá ngân hàng như nhau và cảm thấy mức độ quan tâm như nhau khi giới thiệu ngân hàng này cho người khác.
Họ cũng đã quan sát mô hình này trong bối cảnh thế giới thực. Ví dụ: Họ đã yêu cầu những người lao động tham gia nền tảng lao động trực tuyến đăng ký làm thành viên trong một hội đồng chọn lọc do một công ty nghiên cứu thành lập. Một nửa được cho biết rằng AI sẽ đánh giá các ứng dụng của họ và nửa còn lại cho biết nhân viên con người sẽ làm việc đó. Những người được nhận vào hội thảo thông qua AI đánh giá công ty nghiên cứu kém tích cực hơn những người được nhận vào hội đồng thông qua nhân viên, nhưng tất cả những người bị từ chối đều cảm thấy như vậy về công ty.
Tóm lại, khi đưa ra tin tốt về các quyết định và đánh giá, các công ty có thể tạo ra phản ứng tích cực hơn từ khách hàng và nhân viên nếu họ dựa vào con người thay vì AI – nhưng hiệu ứng đó sẽ biến mất khi họ đưa ra tin xấu.
Hầu hết các nhà lãnh đạo và quản lý giàu kinh nghiệm mà họ phỏng vấn trong nghiên cứu của mình dường như không biết về những tác động này. Trong một cuộc khảo sát, hầu như không ai trong số họ có thể thấy trước được kết quả thực tế. Các nhà điều hành sẽ cần hiểu những phản ứng có thể xảy ra của mọi người nếu họ muốn thu hút khách hàng và nhân viên một cách hiệu quả bằng AI mới và công nghệ tự động.
Bây giờ chúng ta hãy chuyển sang câu hỏi thứ hai: Làm cách nào các doanh nghiệp có thể tích hợp AI vào các dịch vụ và quy trình kinh doanh của mình để tối đa hóa sự hài lòng của khách hàng và nhân viên? Những phát hiện thử nghiệm của đã đưa ra một số gợi ý.
Đầu tiên, khi AI hoặc công nghệ tự động được áp dụng cho mục đích đánh giá và phản hồi, chuyên gia khuyên bạn nên có sự tham gia tích cực của con người vào các quy trình đó và làm rõ sự tham gia đó với khách hàng hoặc nhân viên. Trong một nghiên cứu khác,các chuyên gia đã xem xét cách mọi người đánh giá một công ty khi con người chỉ tham gia một cách thụ động vào việc đánh giá (có lẽ chỉ giám sát các quyết định mang tính thuật toán). Họ đã so sánh điều kiện đó với điều kiện trong con người chịu trách nhiệm về quá trình đánh giá và điều kiện khi chỉ có thuật toán và họ nhận thấy rằng những người tham gia chỉ phản ứng tích cực khi có sự tham gia của con người.
Thứ hai, nhà quản lý được khuyên là nên chọn lọc về mức độ họ dựa vào lực lượng lao động (đắt tiền) của mình để ra quyết định. Bởi vì mọi người có xu hướng phản ứng giống nhau trước những tin tức tiêu cực, cho dù nó đến từ một người hay từ AI, các công ty có thể không cần “sự tiếp xúc của con người” để đưa ra tin tức đó—mặc dù điều đó mâu thuẫn với tư duy quản lý truyền thống. Tuy nhiên, họ nên cân nhắc việc sử dụng con người thường xuyên nhất có thể để đưa ra tin tốt.
Một dự án nghiên cứu khác cũng làm sáng tỏ thời điểm con người có thể được triển khai hiệu quả nhất trong quy trình kinh doanh. Stefano đã làm việc với Armin Granulo của Đại học Kỹ thuật Munich và Christoph Fuchs của Đại học Vienna để nghiên cứu các sản phẩm và dịch vụ mang tính biểu tượng, mang đến cho người tiêu dùng nhiều thứ hơn là chỉ chức năng công cụ. Những sản phẩm và dịch vụ như vậy thể hiện những khái niệm trừu tượng truyền tải điều gì đó về tính cách, niềm tin, tư cách thành viên nhóm xã hội, địa vị giai cấp hoặc những thứ vô hình khác. Một vài ví dụ là hình xăm, đồ trang sức thời trang và áo khoác đại học. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là một sản phẩm có thể có cả công dụng vật chất và biểu tượng. Ví dụ: kính mắt bao gồm tròng kính, cho phép người tiêu dùng nhìn thấy (sử dụng vật lý) và gọng kính, vừa giữ tròng kính cố định (sử dụng vật lý) vừa đóng vai trò như một phụ kiện thời trang có thể là trung tâm để thể hiện bản thân ( một cách sử dụng tượng trưng).
Đối với dự án đó, bao gồm bốn thử nghiệm sử dụng các danh mục sản phẩm khác nhau và có sự tham gia của hơn 1.000 người trả lời, các tác giả đã so sánh thái độ của người tiêu dùng đối với các sản phẩm mang tính biểu tượng được tạo ra bởi công nghệ tự động hoặc con người. Điều họ luôn phát hiện là sức lao động của con người mang lại giá trị đặc biệt cho các sản phẩm mang tính biểu tượng. Trong một cuộc thí nghiệm, những người tham gia tiết lộ rằng họ thích những thấu kính mắt kính được chế tạo bằng công nghệ tự động – có lẽ là vì độ chính xác dựa trên máy móc – nhưng gọng kính do con người tạo ra. Trong một nghiên cứu khác, những người tham gia có nhiều khả năng mua một tấm áp phích do con người thiết kế hơn là một tấm áp phích do AI thiết kế.
Những phát hiện này đưa chúng ta đến khuyến nghị thứ ba, đó là các công ty nên xem xét cẩn thận lý do tại sao khách hàng có xu hướng mua sản phẩm của họ – và liệu họ có thể tăng thêm giá trị khác biệt cho sản phẩm bằng cách duy trì ít nhất sự tham gia của con người vào quá trình sản xuất hay không, ngay cả khi họ có ý định tự động hóa hầu hết nó.
Thiết kế sản phẩm
Công nghệ AI và các tính năng tự động tiên tiến được tích hợp trong nhiều sản phẩm và đang thay đổi cách chúng ta hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau trong cuộc sống cá nhân: Roomba của iRobot làm sạch sàn nhà của bạn, Autopilot của Tesla cho phép bạn tận hưởng chuyến đi, máy pha cà phê hoàn toàn tự động của Jura chuẩn bị cà phê từ hạt cà phê cho bạn để tách và thậm chí tự làm sạch. Ngày càng có nhiều người làm việc với các ứng dụng do AI điều khiển trong công việc. Watson của IBM hợp tác với nhân viên tại nhiều công ty để thực hiện nhiều nhiệm vụ kinh doanh khác nhau, bao gồm ước tính tài chính và quản lý các chiến lược truyền thông tiếp thị; AI của Adobe hỗ trợ các nhà thiết kế và nâng cao khả năng thể hiện sáng tạo của họ bằng Photoshop và các ứng dụng khác; và công nhân tại Toyota vận hành các công cụ và máy móc tự động hóa cao. Sự ra đời gần đây của các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tổng quát, chẳng hạn như DALL-E và ChatGPT của OpenAI, có khả năng đẩy nhanh các xu hướng này. Sự tương tác của chúng ta với tất cả các công nghệ tự động này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến ý thức về bản sắc và thành tích của chúng ta? Và điều đó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến nhu cầu về sản phẩm?
Phòng thí nghiệm của chúng tôi đã khám phá cách mọi người phản ứng với các sản phẩm tự động trong bối cảnh tiêu dùng dựa trên danh tính, giúp mọi người xác định họ là ai. Stefano đã làm việc trong dự án đó với Eugina Leung của Đại học Tulane và Gabriele Paolacci của Đại học Erasmus Rotterdam. Trong sáu nghiên cứu và trên nhiều danh mục sản phẩm khác nhau, họ phát hiện ra rằng những người xác định tham gia một hoạt động cụ thể, chẳng hạn như câu cá, nấu ăn hoặc lái xe, có thể coi tự động hóa là mối đe dọa đối với danh tính của họ, dẫn đến giảm khả năng chấp nhận sản phẩm và phê duyệt sản phẩm thấp hơn.
Để tìm hiểu thêm về hiện tượng này, các tác giả đã thực hiện một nghiên cứu với những người tham gia Hà Lan và tập trung vào việc đạp xe, một hoạt động quan trọng trong ý thức về bản thân của nhiều người Hà Lan. Để tạm thời khiến họ xác định mạnh mẽ hơn nữa với việc đi xe đạp, một nửa số người tham gia được yêu cầu viết một bài luận ngắn về niềm đam mê của người Hà Lan đối với môn thể thao này, và nửa còn lại được yêu cầu viết một bài luận về niềm đam mê hoa của người Hà Lan (điều kiện kiểm soát) . Sau nhiệm vụ đó, họ tham gia vào một nghiên cứu có vẻ như không liên quan. Các tác giả đã nói với họ về một ưu đãi đặc biệt từ một cửa hàng xe đạp và hỏi về mối quan tâm của họ trong việc bổ sung một tính năng tự động miễn phí cho xe đạp của họ: pin sạc để hỗ trợ đạp. Những người tham gia viết về việc đạp xe có ít khả năng chấp nhận tính năng này hơn 20%, mặc dù nó miễn phí.
Trong một dự án khác, với cùng một nhóm và Maria Cristina Cito của Đại học Bocconi, các nhà nghiên cứu đã xem xét một vấn đề bổ sung: cách những người được thúc đẩy bởi các mục tiêu liên quan đến danh tính phản ứng với nỗ lực số hóa của công ty. Qua ba nghiên cứu chính và năm thí nghiệm tiếp theo, họ phát hiện ra rằng các sản phẩm mang tính biểu tượng được áp dụng ở dạng kỹ thuật số ít thường xuyên hơn ở dạng vật lý. Đơn giản là mọi người không thể thể hiện họ là ai một cách dễ dàng bằng các sản phẩm kỹ thuật số. Xem các tác phẩm được sưu tầm của Shakespeare trên Kindle gần như không phải là cách xác thực bản sắc văn học của bạn một cách hiệu quả bằng việc xem bộ sưu tập tương tự trên giá sách trong phòng khách của bạn.
Kết quả từ hai dự án này chỉ ra rằng khi mọi người đồng cảm với một danh mục sản phẩm nhất định hoặc khi sản phẩm giúp họ thể hiện niềm tin và cá tính của mình, đôi khi họ phản đối bất kỳ cải tiến công nghệ nào đối với những sản phẩm đó. Khi rơi vào trường hợp đó, doanh nghiệp nên làm gì?
Trước tiên, chúng tôi khuyên các công ty không nên nhắm mục tiêu đến những người tiêu dùng có động cơ nhận dạng bằng các sản phẩm hoàn toàn tự động và khi họ nhắm mục tiêu đến những người tiêu dùng như vậy, họ nên tập trung vào các tính năng hoặc nhiệm vụ cho phép người dùng cảm thấy tự hào và được tham gia. Hãy xem xét trường hợp của một nhà sản xuất linh kiện xe đạp mà chúng tôi đã hợp tác. Trước đó không lâu, công ty đã giới thiệu một thiết bị sang số tự động đắt tiền ở thị trường châu Âu và nhắm đến những người đam mê đạp xe, những người sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho các thiết bị cơ khí. Nhưng những người tiêu dùng đó tỏ ra không mấy quan tâm đến thiết bị này vì họ cảm thấy rằng nó sẽ loại bỏ phần trung tâm của trải nghiệm đạp xe đối với họ. Nếu công ty tiếp thị cho người đi làm hoặc người đi xe đạp bình thường hoặc thiết kế tính năng này theo cách mang lại cho người lái cảm giác kiểm soát tốt hơn thì công ty có thể đã thành công hơn.
Thứ hai, chúng tôi khuyến nghị các công ty nên tiến hành nghiên cứu thị trường để đánh giá mức độ rủi ro tự động hóa gây ra mối đe dọa danh tính.
Giao tiếp
Với việc áp dụng AI và các công nghệ tự động, cũng như nhiều công nghệ khác, giao tiếp trở nên quan trọng. Trong nghiên cứu của mình, chúng tôi đã phát hiện ra ba cách quan trọng mà các công ty có thể tối ưu hóa chiến lược truyền thông của mình nhằm giảm thiểu nguy cơ bị phản đối hoặc phản ứng dữ dội.
Đầu tiên, các công ty sử dụng giao diện AI để giao tiếp với khách hàng hoặc nhân viên nên xem xét việc nhân bản hóa những giao diện đó. Chúng tôi nhận thấy điều này đặc biệt quan trọng trong các quy trình kinh doanh liên quan đến việc đánh giá và ra quyết định. Trong một nghiên cứu của mình, chúng tôi đã kiểm tra xem liệu việc bổ sung các tính năng giống con người vào AI có khiến mọi người tiếp thu những tin tức tích cực và đánh giá công ty có thiện cảm hơn hay không. Khi chúng tôi đặt tên cho AI (Sam), thêm hình đại diện và làm cho nó tương tác với mọi người nhiều hơn, chúng phản ứng giống như cách chúng phản ứng với một nhân viên con người. Đối với các công ty không thể tuyển dụng con người vì nhiều lý do – chẳng hạn như số lượng yêu cầu lớn, hạn chế về thời gian hoặc hạn chế tính toán – phát hiện này cho thấy rằng chỉ cần nhân bản hóa AI của họ có thể giảm thiểu những phản ứng kém tích cực hơn đối với phản hồi hoặc tin tức từ nó.
Hãy xem xét trường hợp của một công ty fintech mà chúng tôi đã hợp tác, công ty này dựa vào công nghệ AI để đánh giá tình hình tài chính của người dùng. Trong quy trình tương tác và hoàn toàn tự động, người dùng điền vào bảng câu hỏi, AI đánh giá câu trả lời của họ và hệ thống đưa ra đánh giá về tình hình tài chính của họ. Tại thời điểm đó, người dùng được khuyến khích nhấp vào liên kết để biết thông tin về các dịch vụ của công ty. Trong nỗ lực thúc đẩy sự quan tâm của người tiêu dùng đối với các dịch vụ đó, công ty, thay mặt cho một ngân hàng lớn toàn cầu, đã tạo ra một định dạng trò chuyện trong đó AI thu hút người dùng bằng các tín hiệu biểu cảm cảm xúc như biểu tượng cảm xúc. Khi người dùng nhận được phản hồi tích cực về tình hình tài chính của họ từ AI được nhân bản hóa so với định dạng hiển thị tiêu chuẩn, họ có nhiều khả năng nhấp vào liên kết và tìm kiếm thêm thông tin hơn.
Thứ hai, chúng tôi khuyên các doanh nghiệp nên sửa đổi cách họ giao tiếp với khách hàng và nhân viên về các sản phẩm tự động của họ. Như đã lưu ý, khi mọi người xác định mình thuộc một lĩnh vực hoặc hoạt động nhất định, đôi khi họ phản đối việc tự động hóa nếu họ cảm thấy rằng họ không thể quy kết quả cho kỹ năng hoặc nỗ lực của chính mình. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu các công ty mô tả các tính năng tự động hóa không phải là thay thế con người mà là bổ sung cho các kỹ năng của họ?
Một phần trong dự án của Stefano với Leung và Paolacci đã kiểm tra xem liệu phản ứng của mọi người đối với một sản phẩm tự động có thể thay đổi hay không nếu nó được đóng khung theo những thuật ngữ đó. Các tác giả đã tạo hai quảng cáo trong đó họ mô tả một máy nấu ăn tự động theo nhiều cách khác nhau: Một quảng cáo viết rằng thiết bị sẽ xử lý tất cả các bước nấu “chỉ bằng một nút bấm” và quảng cáo còn lại viết rằng nó sẽ hướng dẫn quá trình nấu và chuẩn bị. bữa ăn với sự giúp đỡ của người dùng. Những người tham gia được tặng ngẫu nhiên một trong số họ. Mặc dù quảng cáo dành cho cùng một sản phẩm, nhưng kết quả cho thấy rằng việc đóng khung thực sự quan trọng: Khi thiết bị được mô tả là cho phép mọi người ít nhất sử dụng một phần kỹ năng của mình, thì người tiêu dùng có động cơ nhận dạng sẽ có thái độ tích cực hơn đối với nó.
Công nghệ tự động đang thay đổi không chỉ thị trường sản phẩm và lao động mà còn cả cách những người sử dụng những công nghệ đó cảm nhận về bản thân họ. Càng ngày, các công ty càng cần phải vượt qua các rào cản tâm lý bằng cách thiết kế chiến lược các quy trình kinh doanh và sản phẩm của mình để tính đến cảm xúc của con người và bằng cách sử dụng các chiến lược giao tiếp được cân nhắc kỹ lưỡng. Trong một số trường hợp, tự động hóa có thể gây ra rủi ro làm giảm sự cam kết của nhân viên hoặc sự hài lòng của khách hàng và các công ty sẽ cần phải cân nhắc giữa lợi ích của nó với rủi ro đó. Trong những tình huống như vậy, câu hỏi thích hợp khi xem xét chuyển sang AI và tự động hóa không phải là “Chúng ta có thể không?” mà là “Chúng ta có nên không?”
Theo: HBR
Bài viết liên quan