Генеративный искусственный интеллект (GenAI) может сыграть важную роль в укрепления базовых возможностей, обеспечивающих интеллектуальную оркестровку опыта, что приведет к паритету ценности и лояльным клиентам, пишет в корпоративном блоге Судхир Раджагопал, директор IDC по исследованиям будущего клиентского опыта.

Пару месяцев назад я направлялся на прием к врачу, и арендованный служебный автомобиль, на котором я ехал, получил значительные повреждения шин из-за непредвиденных опасных дорожных условий. Автомобиль зафиксировал «столкновение» и сразу же предложил соединиться со специалистом службы экстренного реагирования.

Агент подтвердил, что я в безопасности, и направил эвакуатор для буксировки автомобиля в дилерский центр. К сожалению, это был единственный положительный момент! На мои просьбы о замене автомобиля агент службы спасения, а также сотрудники дилерского центра отвечали грубо и безразлично. Я был вынужден оставаться в своем автомобиле до прибытия эвакуатора, несмотря на то, что мне было крайне важно попасть на прием к врачу. Никаких альтернативных вариантов транспортировки предложено не было, и мне пришлось ждать, пока кто-то из членов моей семьи наконец сможет отвезти меня к врачу.

Это классический и, к сожалению, слишком распространенный пример разрыва опыта. Бренд потерпел неудачу с точки зрения клиентского опыта (CX), не сумев связать различные части моего путешествия на автомобиле, взятом во временное пользование, с ожидаемым результатом. Прошлые данные, такие как срок моего пребывания в качестве клиента, рекомендации по обслуживанию/продаже, прошлые записи об обслуживании, сумма, потраченная в дилерском центре, давние отношения с моим консультантом по обслуживанию и т. д., были проигнорированы.

Интеллектуальная оркестровка позволяет предприятиям получать соответствующие сведения от клиентов, организаций и других заинтересованных сторон, таких как страховая компания, служба эвакуации или компания, предоставляющая автомобили для поездок, и применять их к текущему взаимодействию. Установление сложных связей между множеством различных контекстов в рамках одного взаимодействия с клиентом и их соотнесение для понимания и достижения результата — это то, чем блещет GenAI.

GenAI обеспечивает более глубокое и точное понимание контекста при взаимодействии с клиентом и более точное распознавание его намерений. В результате опыт становится более близким к желаемому клиентом результату.

Благодаря способности применять базовые генеративные модели, которые могут быть обучены на чрезвычайно больших объемах данных, GenAI имеет все шансы укрепить базовые возможности, обеспечивающие интеллектуальную оркестровку опыта. К ним относятся:

Учет более богатого контекста клиента. Контекст определяет насущную потребность клиента и включает в себя обновленные предпочтения, предыдущие и текущие действия, поведение, настроения, намерения, местоположение, цель/задачи и обстоятельства.

Разговоры с клиентами строятся на семантике, структуре понятий и наблюдений, которые необходимо вывести — область, в которой GenAI значительно превосходит предиктивный и интерпретирующий ИИ.

GenAI был создан для поиска закономерностей и корреляций в неструктурированных данных (например, настроений, намерений, эмоций и т. д.) на основе обучающих наборов обширных коллекций текстовых данных, упорядоченных по обнаруженным особенностям использования.

Улучшенная непрерывность контекста. Непрерывность контекста означает возможность использовать релевантные инсайты из прошлого клиента, организации и экосистемы, данные, действия/операции и результаты, а также применять эти сведения в соответствии с текущим сценарием взаимодействия.

Исследование IDC «2023 Future of Customer Experience» показало, что лишь около пятой части предприятий по всему миру имеют возможность поддерживать непрерывность контекста для всех клиентов применительно ко всем своим брендам. Другими факторами, которые будут продолжать влиять на способность предприятий управлять непрерывностью контекста, станут массовое распространение каналов, а также рост объема подключенных данных и инсайтов о клиентах. С помощью GenAI можно наполнить пути клиентов информацией о различных способах/каналах взаимодействия.

Ориентация пути клиентов на получение ценности (а не на формальный результат). В рассмотренном выше примере с сервисным инцидентом взаимодействие с брендом было направлено только на то, чтобы убедиться, что автомобиль можно вернуть в дилерский центр, — то есть на формальный результат (output), причем на результат, направленный вовнутрь организации. Хотя это и необходимо было сделать, возникает вопрос, учитывалась ли при разработке клиентского пути ценность для клиента (outcome)?

GenAI изначально использует декларативный подход, где цель является отправной точкой. В сочетании с базовыми моделями, подготовленными на основе обширной базы знаний о более богатых контекстных данных о клиентах, GenAI может помочь предприятиям начать разработку пути клиента с конкретно получаемой им ценности. Кроме того, функция активного обучения GenAI может корректировать взаимодействие с клиентами и их пути для достижения этой ценности, активно учитывая в реальном времени изменения в потребностях, эмоциях и намерениях клиентов при каждом взаимодействии.

Улучшенная система взаимосвязанных инсайтов. Оптимизация оркестровки зависит от индустриализации системы взаимосвязанных инсайтов — то есть от непрерывного потребления точной и достоверной аналитической информации о клиентах.

Способность потреблять огромные объемы неструктурированных данных по всем каналам/модальностям открывает для предприятий недорогой способ сделать сбор инсайтов побочным продуктом взаимодействия с клиентами, а не отдельным процессом. Индустриализация инсайтов также включает в себя внедрение глубокого понимания клиентов в повседневную деятельность компании — по сути, бизнес-модель определяется клиентскими инсайтами.

Автоматизация и оптимизация пути в режиме реального времени. Ключевой частью интеллектуальной оркестровки является фундаментальная возможность автоматизации, необходимая для объединения данных, задач и результатов. По своей сути автоматизация включает в себя соединение данных и процессов, а также соотнесение инсайтов для определения и выполнения действий.

Поскольку пути клиентов становятся все более нелинейными, GenAI может повысить их адаптивность, сделав их более динамичными. Модель может разрабатывать новые ответы на основе изменяющихся событий, происходящих с клиентом/бизнесом, сохраняя при этом неизменным конечный результат. Примером может служить исключение, отмеченное в случае с арендованным автомобилем. Большая языковая модель GenAI может предлагать альтернативные этапы пути или даже разбивать путь на несколько этапов, по сути, динамически перерабатывая путь клиента.

Хотя GenAI отлично справляется с задачей объединения и оркестровки инсайтов в масштабах компании, он не сможет решить самую важную проблему, которая мешает преобразованиям клиентского опыта, — обеспечить паритет ценности. Паритет в обмене ценностями означает, что клиент и организация в равной степени получают от обмена что-то значимое. Паритет ценности крайне важен для клиентов, поскольку дисбаланс может привести к потере доверия клиентов, а зачастую и к их оттоку.

Эра повсеместного ИИ обещает обеспечить предприятиям значительную рыночную дифференциацию на основе опыта. Однако для прибыльного роста в условиях жесткой конкуренции в цифровой экономике предприятия должны использовать интеллектуальную оркестровку, ориентироваться на желаемые клиентами ценности и стремиться к достижению паритета ценности между клиентами и брендами.