How AI Will Make Customer Service Reps Better At Their Jobs
अच्छी ग्राहक सेवा कंपनियों को अलग करती है और सीधे शीर्ष लाइन राजस्व से जुड़ी होती है। AI ग्राहक अनुभव में सुधार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, नौकरियों को स्वचालित करने के बजाय, बल्कि मानवों को बेहतर प्रदर्शन करने के लिए बढ़ावा देना।
यह लेख फोर्ब्स प्रौद्योगिकी परिषद की ओर से मूल रूप से प्रकाशित हुआ था, जो विश्व स्तर के CIOs, CTOs और प्रौद्योगिकी कार्यकारी लोगों के लिए एक समुदाय है। मूल लेख पढ़ें यहाँ।
अच्छी ग्राहक सेवा कंपनियों को अलग करती है और सीधे शीर्ष लाइन राजस्व से जुड़ी होती है। हम शायद केवल उन भूमिकाओं के बारे में तब सोचते हैं जब हमें वास्तविक रूप से भयानक या पूरी तरह से अद्भुत अनुभव होता है, लेकिन ये हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले उत्पादों और सेवाओं को समझने में मदद करने में महत्वपूर्ण हैं।
जो तुरंत स्पष्ट नहीं है वह यह है कि वे हमारी व्यापक अर्थव्यवस्था के लिए कितने महत्वपूर्ण हैं। अमेरिका में लगभग 2.8 मिलियन नौकरियाँ हैं, जिससे ग्राहक सेवा देश में शीर्ष 10 नौकरियों में से एक बनती है।
इतिहास में केवल एक लागत केंद्र माना जाता था, ग्राहक अनुभव विभाग अब ग्राहकों के साथ सकारात्मक, स्थायी संबंध बनाने के लिए महत्वपूर्ण संबंधों के रूप में देखे जा रहे हैं। ग्राहक सेवा टीमों पर जोर दिया जा रहा है क्योंकि यह सच है: उनके पास ग्राहक के साथ सबसे अधिक संपर्क बिंदु हैं, सौदे के बंद होने के बाद भी लंबे समय तक। वे ग्राहक वफादारी और सेवाओं को नवीनीकरण या अपग्रेड करने की प्रवृत्ति में एक बड़ा भूमिका निभाते हैं।
ग्राहक प्रतिधारण दरों को 5% तक बढ़ाना लाभ को anywhere 25% से 95% तक बढ़ा सकता है। एक हालिया रिपोर्ट में दिखाया गया है कि यदि एक $1 बिलियन राजस्व कंपनी केवल ग्राहक अनुभव में एक मौसमी वृद्धि है, तो यह तीन वर्षों में $823 मिलियन का राजस्व बढ़ा सकती है।
इस प्रवृत्ति के बावजूद, आज ज्यादातर प्रौद्योगिकी कंपनियाँ जो ग्राहक सेवा टीमों के लिए प्रस्ताव बना रही हैं, वे ऐसी तकनीक बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं जो उन्हें अपने ग्राहक से दूर करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को ग्राहक सेवा पेशेवरों के साथ ग्राहक की संलग्नता को कम करने या कंपनियों और उनके ग्राहकों के बीच बातचीत का अनुकरण करने के लिए प्रोग्राम किए गए बॉट बनाने के तरीके के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है।
कुछ समय पहले नहीं, ग्राहक सेवा उद्योग ने इसी प्रकार की गलती की। 1990 के दशक की शुरुआत में, ऐसी कंपनियों की लहर थी जिन्होंने सोचा कि वे अपने समर्थन को ओवरसीज़ आउटसोर्स कर सकती हैं, जिससे टीमों को महत्त्वपूर्ण रूप से कम लागत संरचनाओं से संभाला जा सके। यह एक बड़ा असफलता थी; कोई भी अल्पकालिक लागत बचत जो हासिल की गई थी, उसे उन ग्राहकों के द्वारा भारी रूप से भुना दिया गया था जो प्रतिस्पर्धियों के पास गुड़ागुडी की गई थी। वर्षों बाद, आउटसोर्सिंग उद्योग जीवित और स्वस्थ है, लेकिन पूरे प्रक्रिया को फिर से काम करने के लिए सबसे ऊपर से नीचे तक फिर से रूपांतरित किया गया।
AI युग में, वही परिणाम फिर से होगा। हालांकि यह एक मजेदार तकनीकी चुनौती लगती है, वास्तविकता में, AI मानव भावनाओं जैसे सहानुभूति को समझने से बहुत दूर है। एक ग्राहक पहले से ही आपके समर्थन में पहुंचने के समय में निराश हो सकता है। उन्हें एक प्यारे बॉट के साथ यह पूछने के लिए स्वागत करें कि उनका दिन कैसे चल रहा है, और आप उम्मीद कर सकते हैं कि एक बुरा स्थिति और भी बुरा हो जाएगा।
सबसे महत्वपूर्ण बात, एक संवाद, यहाँ तक कि एक संदेश देने वाले पैरेडाइम में, एक बहुत ही सामान्य अंतःक्रिया है जो हम अपने सभी दोस्तों और परिवार के साथ पूरे दिन करने के लिए उपयोग करते हैं। कई इन उपयोग मामलों के लिए AI की सटीकता वहाँ नहीं होती है, जिससे बॉट और ग्राहक के बीच अजीब और अप्राकृतिक परस्पर क्रियाएँ होती हैं। यहां तक कि जब संवाद तकनीकी दृष्टिकोण से सही होता है, तब भी यह बिंदु को चूक सकता है।
हाल ही में मेरे साथ एक राइड-शेयरिंग कंपनी के साथ एक घटना हुई जहां कार ऐप पर पिकअप बिंदु पर लगती थी, लेकिन कहीं दिखाई नहीं दी। मैंने समर्थन को यह बताने के लिए लिखा कि उनके पास एक बग हो सकता है, लेकिन बॉट ने मेरी पहली प्रतिक्रिया के बाद मुझे “इससे क्षमा करें!” कहकर काट दिया। आप इस सवारी के लिए चार्ज नहीं किए जाएंगे!” मुझे लिखने का कारण समझाने से पहले।
आपके और आपके ग्राहक के बीच एल्गोरिदम रखना शैक्षणिक और तकनीकी दृष्टिकोण से आकर्षक लगता है। लेकिन वास्तविकता यह है कि यह प्रौद्योगिकी CSAT स्कोर को कम करती है, ग्राहकों को निराश करती है जिससे कि वास्तव में उनके समस्याओं को हल नहीं करता।
सभी इस निराशा और बर्बादी के बावजूद, मैं वास्तव में AI में बड़ा विश्वास करता हूँ। जैसे पिछले बड़े प्रौद्योगिकी परिवर्तन (क्लाउड कंप्यूटिंग), AI उद्यम सॉफ़्टवेयर में मौलिक परिवर्तन लाएगा। जब सही क्षेत्रों में लागू किया जाता है, तो यह मनुष्यों को उनके काम में अधिक प्रभावशाली बनाने के लिए मदद कर सकता है।
AI मानव सेवा पेशेवरों को उनके काम में अधिक प्रभावशाली बनाने की तुलना में उन्हें बदलने के लिए बेहतर अवसर प्रदान करने में बड़ा है। AI उन अनेक निम्न-स्तरीय कार्यों को स्वचालित करने में बेहद उपयोगी हो सकता है जो ग्राहक सेवा टीम हर दिन करती है, जैसे कि टिकटों को विषय या गंभीरता के अनुसार वर्गीकृत करना, विशिष्ट समर्थन मुद्दों पर जवाब देने के लिए आवश्यक ज्ञान के साथ सेवा एजेंटों को सक्रिय कोच करना या उस विषय पर विशेषज्ञ एजेंट को सूचित करना जो अधिक जटिल समर्थन मुद्दों को उठाने में मदद कर सके।
यह सभी चीजें आज एजेंटों को धीमा करती हैं और ग्राहक के लिए एक समस्या को हल करने में लगने वाले समय को बढ़ाती हैं। अच्छी सेवा का मूल्य, व्यावहारिक और शाब्दिक रूप से, गुणात्मक है: यादगार ग्राहक अनुभव सेवाएँ बढ़ावा देते हैं और राजस्व को चलाते हैं। यह मानव द्वारा चलाया जाता है, मशीनों द्वारा नहीं। तो चलो AI को मानवों को सशक्त बनाना ताकि वे इस काम को करने में अधिक समय बिता सकें और कम समय दोहराने वाले, निम्न-मान वाले कार्यों में।
इसका एक सही उदाहरण वर्तमान में वास्तविक दुनिया में खेल रहा है। टी-मोबाइल खुद को अन्य carriers से ग्राहकों की सेवा पर ध्यान केंद्रित कर अलग कर रहा है। वे “नफरत के फोन मेनू और कॉल सेंटर की दौड़” के बारे में चर्चा करते हैं जिसने हम सभी अनुभव किए हैं, और ग्राहकों को पहली प्राथमिकता देने के लिए “कोई बॉट नहीं। कोई झूलना नहीं। कोई बी.एस. नहीं।"
हम सभी ने मशीन से चलेर एक सहायता मुद्दे से निपटने पर दर्द का अनुभव किया है, और ग्राहक संतोष गिरता है जब बॉट शामिल होते हैं (कोई वास्तविक आश्चर्य नहीं)। यह दृष्टिकोण भ्रामक है, सरल प्रश्नों के लिए "मैं अपना पासवर्ड कैसे रिसेट करूँ?" जैसे क्योंकि हर ग्राहक टच पॉइंट एक अवसर होता है। टी-मोबाइल जैसी कंपनियाँ यह पहचान रही हैं और सही ग्राहक अनुभव को वफादारी और राजस्व में बदल रही हैं।
यह सिर्फ नैतिक रूप से महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि सभी व्यवसायों के हित में यह देखना महत्वपूर्ण है कि AI उपकरण मानवों को कैसे मदद कर सकते हैं अपने काम में बेहतर बनें। AI महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, नौकरियों को स्वचालित करने के बजाय, लेकिन मानवों को बेहतर प्रदर्शन के लिए बढ़ावा देना।
यह लेख फोर्ब्स प्रौद्योगिकी परिषद की ओर से मूल रूप से प्रकाशित हुआ था, जो विश्व स्तर के CIOs, CTOs और प्रौद्योगिकी कार्यकारी लोगों के लिए एक समुदाय है। मूल लेख पढ़ें यहाँ।
अच्छी ग्राहक सेवा कंपनियों को अलग करती है और सीधे शीर्ष लाइन राजस्व से जुड़ी होती है। हम शायद केवल उन भूमिकाओं के बारे में तब सोचते हैं जब हमें वास्तविक रूप से भयानक या पूरी तरह से अद्भुत अनुभव होता है, लेकिन ये हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले उत्पादों और सेवाओं को समझने में मदद करने में महत्वपूर्ण हैं।
जो तुरंत स्पष्ट नहीं है वह यह है कि वे हमारी व्यापक अर्थव्यवस्था के लिए कितने महत्वपूर्ण हैं। अमेरिका में लगभग 2.8 मिलियन नौकरियाँ हैं, जिससे ग्राहक सेवा देश में शीर्ष 10 नौकरियों में से एक बनती है।
इतिहास में केवल एक लागत केंद्र माना जाता था, ग्राहक अनुभव विभाग अब ग्राहकों के साथ सकारात्मक, स्थायी संबंध बनाने के लिए महत्वपूर्ण संबंधों के रूप में देखे जा रहे हैं। ग्राहक सेवा टीमों पर जोर दिया जा रहा है क्योंकि यह सच है: उनके पास ग्राहक के साथ सबसे अधिक संपर्क बिंदु हैं, सौदे के बंद होने के बाद भी लंबे समय तक। वे ग्राहक वफादारी और सेवाओं को नवीनीकरण या अपग्रेड करने की प्रवृत्ति में एक बड़ा भूमिका निभाते हैं।
ग्राहक प्रतिधारण दरों को 5% तक बढ़ाना लाभ को anywhere 25% से 95% तक बढ़ा सकता है। एक हालिया रिपोर्ट में दिखाया गया है कि यदि एक $1 बिलियन राजस्व कंपनी केवल ग्राहक अनुभव में एक मौसमी वृद्धि है, तो यह तीन वर्षों में $823 मिलियन का राजस्व बढ़ा सकती है।
इस प्रवृत्ति के बावजूद, आज ज्यादातर प्रौद्योगिकी कंपनियाँ जो ग्राहक सेवा टीमों के लिए प्रस्ताव बना रही हैं, वे ऐसी तकनीक बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं जो उन्हें अपने ग्राहक से दूर करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को ग्राहक सेवा पेशेवरों के साथ ग्राहक की संलग्नता को कम करने या कंपनियों और उनके ग्राहकों के बीच बातचीत का अनुकरण करने के लिए प्रोग्राम किए गए बॉट बनाने के तरीके के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है।
कुछ समय पहले नहीं, ग्राहक सेवा उद्योग ने इसी प्रकार की गलती की। 1990 के दशक की शुरुआत में, ऐसी कंपनियों की लहर थी जिन्होंने सोचा कि वे अपने समर्थन को ओवरसीज़ आउटसोर्स कर सकती हैं, जिससे टीमों को महत्त्वपूर्ण रूप से कम लागत संरचनाओं से संभाला जा सके। यह एक बड़ा असफलता थी; कोई भी अल्पकालिक लागत बचत जो हासिल की गई थी, उसे उन ग्राहकों के द्वारा भारी रूप से भुना दिया गया था जो प्रतिस्पर्धियों के पास गुड़ागुडी की गई थी। वर्षों बाद, आउटसोर्सिंग उद्योग जीवित और स्वस्थ है, लेकिन पूरे प्रक्रिया को फिर से काम करने के लिए सबसे ऊपर से नीचे तक फिर से रूपांतरित किया गया।
AI युग में, वही परिणाम फिर से होगा। हालांकि यह एक मजेदार तकनीकी चुनौती लगती है, वास्तविकता में, AI मानव भावनाओं जैसे सहानुभूति को समझने से बहुत दूर है। एक ग्राहक पहले से ही आपके समर्थन में पहुंचने के समय में निराश हो सकता है। उन्हें एक प्यारे बॉट के साथ यह पूछने के लिए स्वागत करें कि उनका दिन कैसे चल रहा है, और आप उम्मीद कर सकते हैं कि एक बुरा स्थिति और भी बुरा हो जाएगा।
सबसे महत्वपूर्ण बात, एक संवाद, यहाँ तक कि एक संदेश देने वाले पैरेडाइम में, एक बहुत ही सामान्य अंतःक्रिया है जो हम अपने सभी दोस्तों और परिवार के साथ पूरे दिन करने के लिए उपयोग करते हैं। कई इन उपयोग मामलों के लिए AI की सटीकता वहाँ नहीं होती है, जिससे बॉट और ग्राहक के बीच अजीब और अप्राकृतिक परस्पर क्रियाएँ होती हैं। यहां तक कि जब संवाद तकनीकी दृष्टिकोण से सही होता है, तब भी यह बिंदु को चूक सकता है।
हाल ही में मेरे साथ एक राइड-शेयरिंग कंपनी के साथ एक घटना हुई जहां कार ऐप पर पिकअप बिंदु पर लगती थी, लेकिन कहीं दिखाई नहीं दी। मैंने समर्थन को यह बताने के लिए लिखा कि उनके पास एक बग हो सकता है, लेकिन बॉट ने मेरी पहली प्रतिक्रिया के बाद मुझे “इससे क्षमा करें!” कहकर काट दिया। आप इस सवारी के लिए चार्ज नहीं किए जाएंगे!” मुझे लिखने का कारण समझाने से पहले।
आपके और आपके ग्राहक के बीच एल्गोरिदम रखना शैक्षणिक और तकनीकी दृष्टिकोण से आकर्षक लगता है। लेकिन वास्तविकता यह है कि यह प्रौद्योगिकी CSAT स्कोर को कम करती है, ग्राहकों को निराश करती है जिससे कि वास्तव में उनके समस्याओं को हल नहीं करता।
सभी इस निराशा और बर्बादी के बावजूद, मैं वास्तव में AI में बड़ा विश्वास करता हूँ। जैसे पिछले बड़े प्रौद्योगिकी परिवर्तन (क्लाउड कंप्यूटिंग), AI उद्यम सॉफ़्टवेयर में मौलिक परिवर्तन लाएगा। जब सही क्षेत्रों में लागू किया जाता है, तो यह मनुष्यों को उनके काम में अधिक प्रभावशाली बनाने के लिए मदद कर सकता है।
AI मानव सेवा पेशेवरों को उनके काम में अधिक प्रभावशाली बनाने की तुलना में उन्हें बदलने के लिए बेहतर अवसर प्रदान करने में बड़ा है। AI उन अनेक निम्न-स्तरीय कार्यों को स्वचालित करने में बेहद उपयोगी हो सकता है जो ग्राहक सेवा टीम हर दिन करती है, जैसे कि टिकटों को विषय या गंभीरता के अनुसार वर्गीकृत करना, विशिष्ट समर्थन मुद्दों पर जवाब देने के लिए आवश्यक ज्ञान के साथ सेवा एजेंटों को सक्रिय कोच करना या उस विषय पर विशेषज्ञ एजेंट को सूचित करना जो अधिक जटिल समर्थन मुद्दों को उठाने में मदद कर सके।
यह सभी चीजें आज एजेंटों को धीमा करती हैं और ग्राहक के लिए एक समस्या को हल करने में लगने वाले समय को बढ़ाती हैं। अच्छी सेवा का मूल्य, व्यावहारिक और शाब्दिक रूप से, गुणात्मक है: यादगार ग्राहक अनुभव सेवाएँ बढ़ावा देते हैं और राजस्व को चलाते हैं। यह मानव द्वारा चलाया जाता है, मशीनों द्वारा नहीं। तो चलो AI को मानवों को सशक्त बनाना ताकि वे इस काम को करने में अधिक समय बिता सकें और कम समय दोहराने वाले, निम्न-मान वाले कार्यों में।
इसका एक सही उदाहरण वर्तमान में वास्तविक दुनिया में खेल रहा है। टी-मोबाइल खुद को अन्य carriers से ग्राहकों की सेवा पर ध्यान केंद्रित कर अलग कर रहा है। वे “नफरत के फोन मेनू और कॉल सेंटर की दौड़” के बारे में चर्चा करते हैं जिसने हम सभी अनुभव किए हैं, और ग्राहकों को पहली प्राथमिकता देने के लिए “कोई बॉट नहीं। कोई झूलना नहीं। कोई बी.एस. नहीं।"
हम सभी ने मशीन से चलेर एक सहायता मुद्दे से निपटने पर दर्द का अनुभव किया है, और ग्राहक संतोष गिरता है जब बॉट शामिल होते हैं (कोई वास्तविक आश्चर्य नहीं)। यह दृष्टिकोण भ्रामक है, सरल प्रश्नों के लिए "मैं अपना पासवर्ड कैसे रिसेट करूँ?" जैसे क्योंकि हर ग्राहक टच पॉइंट एक अवसर होता है। टी-मोबाइल जैसी कंपनियाँ यह पहचान रही हैं और सही ग्राहक अनुभव को वफादारी और राजस्व में बदल रही हैं।
यह सिर्फ नैतिक रूप से महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि सभी व्यवसायों के हित में यह देखना महत्वपूर्ण है कि AI उपकरण मानवों को कैसे मदद कर सकते हैं अपने काम में बेहतर बनें। AI महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, नौकरियों को स्वचालित करने के बजाय, लेकिन मानवों को बेहतर प्रदर्शन के लिए बढ़ावा देना।
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