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 kapsayarak, AI yatırımlarından nasıl hızlı ve olumlu geri dönüşler elde edileceğine dair yenilikçi stratejiler sunuyor:
- “Yapay zekâ destekli müşteri hizmetleri yalnızca verimlilik değil, büyüme de sağlar” – Payal Patel
- “Yeni roller, yeni kurallar: Yapay zekâ müşteri hizmetlerinde işleri nasıl dönüştürüyor” – Dan Tynan
İşte her iki rapordan operasyonlarınıza entegre edilebilecek bazı önemli çıkarımlar:
1) Yapay zekâyı denetleyecek özel pozisyonlar oluşturun
Broad River Retail‘de müşteri deneyimi başkan yardımcısı Wes Dudley, AI chatbot’ları denetlemek üzere özel bir “bot yöneticisi” pozisyonu yarattı. Sonuçlar etkileyiciydi: Müşteri sorunlarının çözüm süresi 36 saatten 6 saate düştü. Dudley, bu rolün giderek daha stratejik sorumluluklara sahip “bot süpervizörü” pozisyonuna dönüşeceğini öngörüyor.
2) Hizmet etkileşimlerini gelir fırsatlarına dönüştürün
AI’ı yalnızca bir maliyet azaltma aracı olarak gören şirketler, asıl potansiyelini kaçırıyor. Örneğin, mücevher perakendecisi Blue Nile, AI kullanarak müşterilerin doğum günü, yıl dönümü gibi önemli tarihlerini takip ediyor ve onlara özel mücevher önerileri sunuyor.
McKinsey’ye göre, yapay zekâ temelli kişiselleştirme kullanan firmalar, kullanmayan rakiplerine kıyasla %40 daha yüksek gelir artışı elde ediyor.
3) AI’ı temsilcilere yardımcı olacak bir asistan gibi kullanın
Chatbot’lar genelde 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 AI platformunu yanıt taslakları oluşturmak ve bilgileri doğrulamak için kullanıyor. Bu sayede hem çağrı yükü azalıyor hem de yanıt kalitesi artıyor.
Gartner’a göre bu tür desteklerde işlem süreleri %35 azalırken, müşteri memnuniyeti %27 artıyor.
4) AI’dan önce veriyi birleştirin
AI projelerinin başarısız olmasının ana nedenlerinden biri dağınık ve kalitesiz veri. IDC’ye göre, müşteri deneyiminde başarısız AI uygulamalarının %72’si, veri entegrasyonu sorunlarından kaynaklanıyor. Yani, AI araçlarına geçmeden önce müşteri verileri; çağrı, sohbet, biletleme ve bilgi yönetimi sistemleri arasında tek bir merkezde birleştirilmelidir.
5) Performans metriklerini yeniden düşünün
AI basit talepleri otomatikleştirdikçe, destek ekipleri daha karmaşık, insan odaklı sorunlarla ilgilenmek zorunda kalıyor. Bu da yeni başarı kriterlerini beraberinde getiriyor. Müşteri deneyimi uzmanı Shep Hyken, “AI kolay işleri alıyor, zor konular ön saflardaki temsilcilere kalıyor” diyor.
Bir telekom şirketinde yapılan ölçümler, AI sayesinde destek ekibi verimliliğinin %30, müşteri memnuniyetinin ise %60 arttığını gösterdi. (Kaynak: Accenture, Paul Daugherty)