Müşteri hizmetlerinde yapay zekâdan hızlı yatırım getirisi (ROI) elde etmek isteyen şirketler için Broad River Retail gibi firmalar örnek teşkil ediyor. Bunu, yalnızca teknolojiye değil, teknolojiyi kullanan insanlara odaklanarak başarıyorlar.
Yeni roller yaratıyorlar-örneğin altı ay önce var olmayan "bot yöneticisi" pozisyonları gibi-ve müşteri deneyimini önemli ölçüde iyileştirecek veri içgörülerinden faydalanıyorlar.
Freshworks’ün The Works platformu tarafından yayımlanan iki yeni rapor, Broad River’ın yapay zekâ odaklı müşteri hizmetleri operasyonunu da içerecek şekilde, yapay zekâ yatırımlarından hızlı ve olumlu geri dönüşler elde etmeye yönelik yenilikçi stratejiler sunmaktadır:
- “Yapay zekâ destekli müşteri hizmetleri sadece verimlilik değil, aynı zamanda büyümeyi de beraberinde getirir” – Payal Patel
- "Yeni roller, yeni kurallar: Yapay zekâ müşteri hizmetlerinde işleri nasıl dönüştürüyor" - Dan Tynan
İşte her iki rapordan operasyonlarınıza entegre edebileceğiniz bazı temel çıkarımlar:
1) Yapay zekâyı denetleyecek özel roller oluşturun
Broad River Retail‘de Müşteri Deneyimi Başkan Yardımcısı Wes Dudley, yapay zekâ sohbet robotlarını denetlemek için özel bir “bot yöneticisi” pozisyonu oluşturdu. Sonuçlar etkileyiciydi: Müşteri sorunlarının çözüm süresi 36 saatten 6 saate düştü. Dudley, bu rolün giderek daha stratejik sorumluluklara sahip bir “bot süpervizörü” pozisyonuna dönüşeceğini öngörmektedir.
2) Hizmet etkileşimlerini gelir fırsatlarına dönüştürün
Yapay zekâyı yalnızca bir maliyet düşürme aracı olarak gören şirketler, asıl potansiyelini kaçırmaktadır. Örneğin, mücevher perakendecisi Blue Nile, müşterilerinin doğum günü ve yıl dönümü gibi özel günlerini yapay zekâ kullanarak takip etmekte ve onlara kişiye özel mücevher önerileri sunmaktadır.
McKinsey’e göre, yapay zekâ tabanlı kişiselleştirme kullanan firmalar, kullanmayan rakiplerine oranla %40 daha yüksek gelir artışı elde etmektedir.
3) Yapay zekâyı temsilcilere yardımcı olacak bir asistan gibi kullanın
Sohbet robotları genellikle ön planda olsa da, yapay zekâyı temsilcilerle birlikte çalışacak bir yardımcı (copilot) olarak kullanmak çok daha etkili olabilir. Örneğin, iPostal1’de destek temsilcisi Conner Fitzsimmons, Freshworks’ün yapay zekâ platformunu yanıt taslakları oluşturmak ve bilgileri doğrulamak için kullanmaktadır. Bu sayede hem çağrı yükü azalmakta hem de yanıt kalitesi artmaktadır.
Gartner’a göre bu tür desteklerde işlem süreleri %35 azalırken, müşteri memnuniyeti %27 oranında artmaktadır.
4) Yapay zekâdan önce veriyi birleştirin
Yapay zekâ projelerinin başarısızlıkla sonuçlanmasının temel nedenlerinden biri dağınık ve düşük kaliteli veridir. IDC’ye göre, müşteri deneyiminde başarısız olan yapay zekâ uygulamalarının %72’si veri entegrasyonu sorunlarından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ araçlarına geçmeden önce müşteri verileri; çağrı, sohbet, biletleme ve bilgi yönetimi sistemleri arasında tek bir merkezde birleştirilmelidir.
5) Performans metriklerini yeniden değerlendirin
Yapay zekâ basit talepleri otomatikleştirdikçe, destek ekipleri daha karmaşık, insan odaklı sorunlarla ilgilenmek durumunda kalıyor. Bu durum da yeni başarı kriterlerini beraberinde getiriyor. Müşteri deneyimi uzmanı Shep Hyken, “Yapay zekâ kolay işleri üstleniyor, zorlu konular ise ön cephedeki temsilcilere kalıyor” diyor.
Bir telekom şirketinde yapılan ölçümler, yapay zekâ sayesinde destek ekibi verimliliğinin %30, müşteri memnuniyetinin ise %60 arttığını gösterdi. (Kaynak: Accenture, Paul Daugherty)
