AI for Customer Support Leaders - Briefing Recap & Take-Aways
Esecutivi del servizio clienti dei principali marchi B2C si sono riuniti per il briefing sull'IA di Execs In The Know: continua a leggere per conoscere gli insights, le sfide e i successi condivisi.
"Per favore, non lasciate che questo diventi un altro discorso noioso e iper-riempito su AI e Machine Learning," pensai mentre entravo nel Renaissance di Atlanta per l'Briefing AI di Execs In The Know. Pur desiderando di connettermi con vari leader dell'esperienza clienti orientati al futuro presso marchi come Porsche e FedEx, ero cauto riguardo alla tendenza degli interventi sull'AI a degenerare in iperbolici luoghi comuni. Volevo idee concrete che potessi portare al team di Guru - e ciò che ho ottenuto è stato proprio questo e molto di più.
Con il caffè in mano, la mia ansia è rapidamente svanita mentre mi sedetti e parlai con alcune persone al mio tavolo. I dirigenti dei brand leader hanno candidamente condiviso la loro visione per demistificare il potenziale dell'AI nel supportare l'esperienza cliente omnicanale. Alcuni stavano appena facendo i primi passi con l'AI, mentre altri erano immersi fino al collo in progetti multipli.
Prima che ce ne accorgessimo, l'evento è iniziato con Gil Pongetti di UPS che ci guidava attraverso la loro recente implementazione di un chatbot alimentato dall'AI, seguito da un vivace dibattito a pannello in formato aperto con esperti del settore, tra cui il nostro Steve Mayernick di Guru. Dopo le discussioni ai tavoli rotondi, la giornata si è conclusa in un Laboratorio di Innovazione, dove i dirigenti aziendali hanno incontrato uno a uno i fornitori di soluzioni AI durante l'happy hour.
La giornata è stata piena di storie concrete su sfide reali, vittorie misurabili e idee per passi successivi tangibili. Dopo aver preso freneticamente appunti e spunti durante la giornata, eccovi i miei 5 punti chiave da prendere in considerazione:
1. L'AI è intelligente solo quanto i dati e la formazione che ci sono dietro
Quando si tratta di soluzioni di supporto all'AI, l'adagio classico dell'IBM, "spazzatura dentro, spazzatura fuori", è appropriato. Perché l'AI possa produrre risultati nell'esperienza cliente - che sia un chatbot, soluzione di workflow o assistente dell'agente - i dati su cui si basa devono essere di alta qualità e affidabili. È necessario anche un meccanismo attraverso il quale la soluzione AI impari costantemente e migliori, il che richiede una sorveglianza attenta e un'ottimizzazione continua.
2. L'AI dovrebbe potenziare l'esperienza all'interno dei tuoi canali esistenti, non crearne di nuovi
I clienti dovrebbero aspettarsi un'esperienza coerente su tutti i tuoi canali di supporto. Questo miglior approccio è stato ripetuto diverse volte durante la giornata. Con questo pensiero, qualsiasi soluzione AI dovrebbe migliorare l'esperienza del cliente e/o dell'agente mantenendo coerenza su tutti i canali. Ad esempio, questo può tradursi nella voce e nel tono utilizzati durante l'interazione con i clienti, nell'esperienza di flusso per i tuoi agenti o nel processo di escalation delle segnalazioni.
3. Sii trasparente con i clienti
Non cercare di ingannare i tuoi clienti e fingere che il tuo nuovo chatbot sia un agente di supporto umano. I tuoi clienti sono abbastanza intelligenti per capire, e questo solo li frustrerà e danneggerà i tuoi punteggi CSAT. Invece, sottolinea esplicitamente che si tratta di un bot o di un assistente virtuale, e dai ai clienti un modo semplice per contattare un agente in diretta o superare in altro modo il bot. UPS ha condiviso come ogni interazione via chat inizi con il loro nuovo assistente virtuale auto-identificato, e se un cliente viene trasferito a un agente in diretta, tutte le interazioni del bot vengono trasferite in modo fluido, mitigando così le domande ripetute.
4. Inizia in piccolo e itera
Ci sono così tanti modi in cui potresti potenzialmente sfruttare l'AI per migliorare le tue operazioni di servizio e l'esperienza cliente. Fatti un favore e non cercare di fare di troppo. È importante iniziare in piccolo e imparare dai tuoi primi successi e sfide prima di investire risorse sostanziali. Il miglior approccio è identificare una sfida o un'area per il miglioramento discreta che l'IA può potenzialmente affrontare e iniziare da lì.
5. Imposta gli obiettivi giusti per tracciare e ottenere consensi
Una volta deciso un progetto specifico, esamina le tue attuali metriche di benchmark KPI per il canale, definisci metriche e obiettivi di successo ed valuta le soluzioni che possono raggiungerli al meglio. Questo approccio funziona particolarmente bene quando non si ha un sponsor esecutivo nel C-Suite, poiché è possibile costruire più facilmente il caso commerciale per l'IA attraverso un progetto iniziale a rischio ridotto ed espanderlo man mano che acquisisci consensi.
Ecco un esempio condiviso da Steve Mayernick di Guru su come ridurre il tempo di gestione del 20%:
Curioso di conoscere meglio il panorama dell'IA per il supporto? Guarda il nostro recente webinar Elevate Live, "Come l'IA può dare al tuo team di supporto "Guanti Bianchi," Non Licenziamenti".
"Per favore, non lasciate che questo diventi un altro discorso noioso e iper-riempito su AI e Machine Learning," pensai mentre entravo nel Renaissance di Atlanta per l'Briefing AI di Execs In The Know. Pur desiderando di connettermi con vari leader dell'esperienza clienti orientati al futuro presso marchi come Porsche e FedEx, ero cauto riguardo alla tendenza degli interventi sull'AI a degenerare in iperbolici luoghi comuni. Volevo idee concrete che potessi portare al team di Guru - e ciò che ho ottenuto è stato proprio questo e molto di più.
Con il caffè in mano, la mia ansia è rapidamente svanita mentre mi sedetti e parlai con alcune persone al mio tavolo. I dirigenti dei brand leader hanno candidamente condiviso la loro visione per demistificare il potenziale dell'AI nel supportare l'esperienza cliente omnicanale. Alcuni stavano appena facendo i primi passi con l'AI, mentre altri erano immersi fino al collo in progetti multipli.
Prima che ce ne accorgessimo, l'evento è iniziato con Gil Pongetti di UPS che ci guidava attraverso la loro recente implementazione di un chatbot alimentato dall'AI, seguito da un vivace dibattito a pannello in formato aperto con esperti del settore, tra cui il nostro Steve Mayernick di Guru. Dopo le discussioni ai tavoli rotondi, la giornata si è conclusa in un Laboratorio di Innovazione, dove i dirigenti aziendali hanno incontrato uno a uno i fornitori di soluzioni AI durante l'happy hour.
La giornata è stata piena di storie concrete su sfide reali, vittorie misurabili e idee per passi successivi tangibili. Dopo aver preso freneticamente appunti e spunti durante la giornata, eccovi i miei 5 punti chiave da prendere in considerazione:
1. L'AI è intelligente solo quanto i dati e la formazione che ci sono dietro
Quando si tratta di soluzioni di supporto all'AI, l'adagio classico dell'IBM, "spazzatura dentro, spazzatura fuori", è appropriato. Perché l'AI possa produrre risultati nell'esperienza cliente - che sia un chatbot, soluzione di workflow o assistente dell'agente - i dati su cui si basa devono essere di alta qualità e affidabili. È necessario anche un meccanismo attraverso il quale la soluzione AI impari costantemente e migliori, il che richiede una sorveglianza attenta e un'ottimizzazione continua.
2. L'AI dovrebbe potenziare l'esperienza all'interno dei tuoi canali esistenti, non crearne di nuovi
I clienti dovrebbero aspettarsi un'esperienza coerente su tutti i tuoi canali di supporto. Questo miglior approccio è stato ripetuto diverse volte durante la giornata. Con questo pensiero, qualsiasi soluzione AI dovrebbe migliorare l'esperienza del cliente e/o dell'agente mantenendo coerenza su tutti i canali. Ad esempio, questo può tradursi nella voce e nel tono utilizzati durante l'interazione con i clienti, nell'esperienza di flusso per i tuoi agenti o nel processo di escalation delle segnalazioni.
3. Sii trasparente con i clienti
Non cercare di ingannare i tuoi clienti e fingere che il tuo nuovo chatbot sia un agente di supporto umano. I tuoi clienti sono abbastanza intelligenti per capire, e questo solo li frustrerà e danneggerà i tuoi punteggi CSAT. Invece, sottolinea esplicitamente che si tratta di un bot o di un assistente virtuale, e dai ai clienti un modo semplice per contattare un agente in diretta o superare in altro modo il bot. UPS ha condiviso come ogni interazione via chat inizi con il loro nuovo assistente virtuale auto-identificato, e se un cliente viene trasferito a un agente in diretta, tutte le interazioni del bot vengono trasferite in modo fluido, mitigando così le domande ripetute.
4. Inizia in piccolo e itera
Ci sono così tanti modi in cui potresti potenzialmente sfruttare l'AI per migliorare le tue operazioni di servizio e l'esperienza cliente. Fatti un favore e non cercare di fare di troppo. È importante iniziare in piccolo e imparare dai tuoi primi successi e sfide prima di investire risorse sostanziali. Il miglior approccio è identificare una sfida o un'area per il miglioramento discreta che l'IA può potenzialmente affrontare e iniziare da lì.
5. Imposta gli obiettivi giusti per tracciare e ottenere consensi
Una volta deciso un progetto specifico, esamina le tue attuali metriche di benchmark KPI per il canale, definisci metriche e obiettivi di successo ed valuta le soluzioni che possono raggiungerli al meglio. Questo approccio funziona particolarmente bene quando non si ha un sponsor esecutivo nel C-Suite, poiché è possibile costruire più facilmente il caso commerciale per l'IA attraverso un progetto iniziale a rischio ridotto ed espanderlo man mano che acquisisci consensi.
Ecco un esempio condiviso da Steve Mayernick di Guru su come ridurre il tempo di gestione del 20%:
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