„Proszę, niech to nie będzie kolejna nudna, przepełniona hajpem prezentacja na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego”, pomyślałem sobie, wchodząc do hotelu Renaissance Atlanta na Briefing AI’s Execs In The Know. Chociaż z ochotą chciałem nawiązać kontakt z kilkoma liderami przełomowego myślenia w obszarze doświadczeń klienta w markach takich jak Porsche i FedEx, byłem nieufny wobec faktu, że prezentacje na temat sztucznej inteligencji zwykle schodzą na psy i mdłe frazesy. Chciałem praktycznych pomysłów, które mogę przekazać zespołowi Guru - i tego właśnie dostałem i jeszcze więcej.

Z kawą w ręku, moje lęki szybko ulotniły się, gdy usiadłem i porozmawiałem z kilkoma osobami przy moim stole. Wiodący eksperci marek otwarcie podzielili się swoją wizją oddekodowania potencjału AI w obsłudze omnichannel CX. Niektórzy dopiero zaczynali swoją przygodę z AI, inni zaś byli po uszy w kilku projektach.

Zanim się obejrzeliśmy, wydarzenie rozpoczęło się od oprowadzenia nas przez niedawne wdrożenie chatbota napędzanego AI przez UPS-a Gila Pongettiego, a następnie ożywionej dyskusji panelowej, w której wzięli udział eksperci branżowi, w tym Steve Mayernick z Guru. Po dyskusjach przy okrągłych stołach dzień zakończył się w Laboratorium Innowacji, gdzie liderzy marek spotkali się osobiście z dostawcami rozwiązań AI na drinkach.

Dzień był pełen konkretnych opowieści o realnych wyzwaniach, mierzalnych sukcesach i pomysłów na konkretne kroki. Po gorączkowym notowaniu notatek i wniosków przez cały dzień, to są moje 5 najważniejsze przemyślenia:

1. AI jest inteligentne tylko na miarę danych i szkolenia, które go wspierają

Jeśli chodzi o rozwiązania wsparcia AI, klasyczna maksyma IBM „śmieci wchodzą, śmieci wychodzą” jest adekwatna. Aby AI przynosiło rezultaty w obsłudze klienta - czy to jako chatbot, rozwiązanie przepływu pracy czy wsparcie agenta - dane, na których polega, muszą być wysokiej jakości i niezawodne. Konieczny jest również mechanizm, dzięki któremu rozwiązanie AI stale się uczy i polepsza, co wymaga przemyślanego nadzoru i ciągłego dostrojenia.

2. AI powinno wzmacniać doświadczenie w ramach istniejących kanałów, a nie tworzyć nowych

Klienci powinni oczekiwać spójnego doświadczenia we wszystkich swoich kanałach obsługi. Ta najlepsza praktyka była wielokrotnie podkreślana w ciągu dnia. Mając to na uwadze, jakiekolwiek rozwiązanie AI powinno poprawiać doświadczenie klienta i/lub agenta, jednocześnie zapewniając spójność we wszystkich kanałach obsługi. Na przykład może to przekładać się na sposób mówienia i ton używany podczas interakcji z klientami, doświadczenie przepływu pracy dla twoich agentów lub proces eskalacji przypadków.

3. Bądź transparentny wobec klientów

Nie próbuj oszukiwać klientów i udawać, że twój nowy chatbot jest ludzkim agentem wsparcia. Klienci są wystarczająco inteligentni, by to rozpoznać, co tylko ich zirytuje i zaszkodzi wynikom CSAT. Zamiast tego jasno zaznacz, że to bot lub asystent wirtualny i daj klientom łatwy sposób dotarcia do żywego agenta lub inny sposób ominięcia bota. UPS podzieliło się, jak każda interakcja chatowa zaczyna się od ich nowego samookreślonego asystenta wirtualnego, a jeśli klient jest przekierowany do żywego agenta, wszystkie botowe interakcje są bezproblemowo przenoszone, co z kolei minimalizuje powtarzające się pytania.

4. Zacznij od małego i iteruj

Istnieje wiele sposobów, w jakie potencjalnie możesz wykorzystać AI do poprawy swoich operacji usługowych i doświadczenia klienta. Zrób sobie przysługę i nie próbuj zmieniać od razu całego świata. Ważne jest, aby zacząć od małego i uczyć się na wczesnych sukcesach i wyzwaniach, zanim zainwestujesz znaczne zasoby. Najlepszym podejściem jest zidentyfikowanie konkretnej wyzwania lub obszaru do poprawy, któremu sztuczna inteligencja potencjalnie może sprostać, i zacząć od tego miejsca.

5. Ustal odpowiednie cele do śledzenia & budowania zachęty

Gdy już zdecydujesz się na konkretny projekt, przeanalizuj obecne wskaźniki referencyjne KPI dla kanału, zdefiniuj wskaźniki sukcesu i cele, oraz oceniaj rozwiązania, które najlepiej mogą je osiągnąć. To podejście działa szczególnie dobrze, gdy nie masz sponsora wykonawczego w zarządzie, ponieważ możesz łatwiej zbudować biznesowy przypadek dla AI poprzez zdekompletowany początkowy projekt i rozwijać, gdy zdobywasz aprobatę.

Oto przykład udostępniony przez Guru Steve'a Mayernicka dotyczący redukcji czasu obsługi o 20%:

Chcesz dowiedzieć się więcej o krajobrazie narzędzi AI dla wsparcia? Zapoznaj się z naszym ostatnim seminariami internetowymi Elevate Live, "Jak AI może zagwarantować Twojemu zespołowi wsparcia "białe rękawiczki", a nie wypowiedzenia"."