Фирмы из разных отраслей рассматривают искусственный интеллект и автоматизацию как средства повышения качества работы и клиентского опыта (CX), снижения затрат и увеличения прибыли, пишут на портале ComputerWeekly старший аналитик Forrester Карин Кардона-Смитс и главный аналитик Forrester Ян Джейкобс.
Обслуживание клиентов является правильным местом для использования данных технологий, так как эта сфера очень затратна и именно здесь формируется СХ. ИИ и автоматизация могут помочь на каждом этапе обслуживания клиента.
Например, разговорный ИИ (чатботы) привлекателен для организаций, которые хотят обеспечить обслуживание клиентов в нерабочее время без привлечения дополнительного персонала. Избавляя агентов по обслуживанию клиентов от повторяющихся, малозначительных задач, автоматизация позволяет им сосредоточиться на тех областях, где человеческое участие приносит наибольшую пользу.
Например, виртуальный ассистент используется в части процессов бронирования номеров сети отелей Hyatt — он выполняет простые типовые задачи, такие как аутентификация клиентов или сбор дат путешествия и пунктов назначения, перед тем, как перевести звонок со всем соответствующим контекстом агенту, который может сконцентрироваться на эмоциональной составляющей продажи.
Риски несистемного подхода
По мере того, как ИИ и технологии автоматизации становятся все более доступными, возникает соблазн поспешить с их внедрением, но при этом можно столкнуться с типовыми проблемами, которые не позволят бизнесу достичь ожидаемого эффекта — или, что еще хуже, нанесут вред клиентскому опыту.
Это может произойти, если не хватает понимания процесса сквозного обслуживания клиентов. Оно включает в себя несколько цифровых и нецифровых каналов, так как клиенты обычно пытаются воспользоваться самообслуживанием, прежде чем обратиться к представителю отдела клиентского сервиса.
Если колл-центры перегружены из-за того, что клиенты не могут найти нужную им информацию на сайте компании, первым делом необходимо исправить сайт, а не разворачивать чатбот, чтобы отвечать на эти запросы.
Неверная оценка возможностей технологии — еще одна проблема, с которой могут столкнуться организации. Поставщики, которые работают на рынке автоматизации и ИИ, соглашаются, что основной сложностью работы с клиентами является управление ожиданиями насчет того, что технологии могут, а что нет. Наилучшая отдача от инвестиций достигается в больших простых сценариях применения, которые можно реализовать без необходимости передавать взаимодействие с клиентом агенту-человеку.
Но ошибки компаний приводят к разочарованию клиентов. Разговорный ИИ, который запирает клиентов в диалоги, перенаправляя их с одного бесполезного инструмента на другой, — распространенная ситуация.
Стоит также отметить, что эти технологии не следует рассматривать как замену людям. Пандемия ускорила темпы передачи машинам работы человека. Сокращение рабочей силы по-прежнему считается потенциальным преимуществом ИИ, но, хотя ИИ и трансформирует обслуживание клиентов, он не заменит агентов-людей. Без последних не обойтись в очень эмоциональных или сложных случаях, когда клиенты стремятся к человеческому взаимодействию.
Сочетание обслуживания клиентов с помощью человека и ИИ
Чтобы воспользоваться преимуществами ИИ и автоматизации, вы должны определить их правильное место и роль в вашем процессе обслуживания клиентов.
Отправной точкой является схема сервисного обслуживания.
Возможности ИИ и автоматизации часто реализуются скрытым для человеческого глаза образом. Начните составление схемы видимой части клиентского обслуживания, в том числе до и после взаимодействия с агентом. Затем добавьте невидимые слои — технологии и процессы, которые обеспечивают обслуживание или препятствуют ему. После того, как вы получите полную схему сервиса, выделите болевые точки для всех его участников.
Второй совет заключается в том, чтобы применить технику «пять почему», которая итеративно погружает в проблему, чтобы определить ее первопричину. Используйте этот метод для проведения глубокого анализа первопричин болевых точек и оценки того, действительно ли вам нужны ИИ или автоматизация.
Полиция Великобритании, например, проанализировала работу сервиса экстренной помощи 999 и выявила, что большое число звонков были просто запросами информации и мешали операторам помогать действительно нуждающимся в помощи гражданам. Дополнительные исследования показали, что фрагментированные процессы и обходные пути для существующих блокировщиков снижали эффективность и наглядность процесса для граждан. Принятые решения были сосредоточены на улучшении доступа к информации, а не на автоматизации.
Третий совет заключается в приоритизации. Определите приоритеты возможностей, которые приносят пользу клиентам и сотрудникам — для каждой выявленной возможности оцените, кто от нее выиграет, а затем отдайте приоритет тем, которые приносят пользу как сотрудникам, так и клиентам.
Одной из компаний, опробовавшей этот подход, является BT, которая использовала ИИ для улучшения обслуживания клиентов, сосредоточив своих полевых инженеров на нужной работе в нужное время. Вместо того, чтобы использовать систему управления трудовыми ресурсами для назначения рабочих заданий только местным инженерам, компания использовала нечеткую логику, чтобы обеспечить возможность для полевых инженеров пересекать региональные границы. Это привело к улучшению обслуживания, повышению производительности труда, сокращению командировочных расходов и повышению комфорта сотрудников.
Четвертая рекомендация: определите правильную технологию. Они охватывают настолько широкий спектр возможностей, что для определения того, что является правильным для конкретной компании в зависимости от существующих систем и вариантов использования, может потребоваться помощь специалиста по данному вопросу.
Однако существует одна технология, имеющая основополагающее значение для контактного центра, — распознавание речи. Например, голландская телеком-компания KPN использовала распознавание речи, чтобы сократить среднее время удержания звонка на 30 секунд, а также увеличила индекс потребительской лояльности на 17 пунктов. Клиент начинает с того, что говорит своими словами, почему он звонит. ИИ аутентифицирует звонящего, распознает его намерение и автоматически отвечает или направляет его к нужному агенту. При этом он «вытаскивает» данные клиента и историю его звонков и транскрибирует его слова, чтобы агент сразу же получил нужный контекст.
Далее следует сделать эмоциональные связи, выходящие за рамки эмпатии, частью требований проекта ИИ и автоматизации. Тонкая настройка фраз может улучшить восприятие клиента, создавая положительную эмоциональную связь с ним. Специалисты в области контента знают, что то, что вы говорите и как вы это говорите, может быть мощным дифференциатором. ИИ может генерировать эмоционально увлекательный контент, но вам необходимо обеспечить его эмоциональные возможности.
Например, Eno, ИИ-помощник в Capital One, сосредоточился на развитии своего эмоционального интеллекта. В результате клиенты банка начали отправлять благодарственные сообщения после использования Eno, как будто они пережили позитивное взаимодействие с реальным человеком.
Последняя рекомендация заключается в том, чтобы установить показатели успеха для всех этапов процесса обслуживания клиента. Поиск правильных показателей для измерения рентабельности инвестиций в автоматизацию и ИИ требует тщательности. Избегайте изолированных показателей. Скорее, определите набор показателей качества на уровне всего процесса, чтобы правильно измерять воздействие технологии.
Один из поучительных примеров — это история о телекоммуникационной компании, которая сосредоточилась на сокращении продолжительности звонков в свой сервисный центр при подключении новых клиентов оптоволоконной сети. Однако когда McKinsey провела анализ данных об обращениях пользователей, то обнаружила, что сокращение времени звонков привело к увеличению числа последующих визитов техников. Это обошлось фирме в
