CCO siger, at succesen med din AI-integration afhænger af din ledestjerne

Teresa Anania er en erfaren CCO og varetager i øjeblikket rollen hos Verint, hvor hun integrerer AI på tværs af CX-arbejdsgange.

Vi talte med hende for at finde ud af, hvor hun opnår de bedste resultater. Hun fortalte os, at en CX-leders klarhed over de ønskede resultater er den afgørende faktor for succes med AI.

Hele kunderejsen efter salget

Min baggrund er dybt forankret i kundeoplevelser. Jeg leder i øjeblikket CX-organisationen her hos Verint som kundechef. Før det var jeg CCO hos Sophos (en anden Thoma Bravo-virksomhed), Zendesk og Autodesk.

Den CX-organisation, jeg leder hos Verint, betjener en utrolig bred kundebase, herunder 85 af Fortune 100-virksomhederne. Det omfatter etablerede virksomheder inden for finansielle tjenester, sundhedspleje, detailhandel, forsikring, telekommunikation, den offentlige sektor og meget mere. Vores kunder spænder fra store globale virksomheder med komplekse kontaktcentre med stor volumen til mellemstore og små virksomheder, der vokser hurtigt.

Som CCO omfatter mit ansvarsområde hele kunderejsen efter salget. Det inkluderer produktsupport, professionelle tjenester, kundesucces og fornyelser. Vi hjælper kunderne med at opnå og overgå de resultater, de forventede, da de valgte Verint, fra den indledende implementering gennem ibrugtagning, måling af effekt og fornyelse.

Ud over fastholdelse fokuserer jeg også på at hjælpe kunderne med løbende at frigøre mere værdi fra Verint-platformen og påvise reelle, målbare resultater af deres investering.

Hvor AI kan anvendes inden for CX

Jeg har etableret et ekspertisecenter for CX med fokus på AI-automatisering.

Inden for professionelle tjenester identificerer AI anbefalede arbejdsgange til komplekse integrationer. Ved fornyelser driver det automatisk tilbudsgenerering og scenariemodellering, så kunderne kan se værdien af forskellige løsningssammensætninger. Inden for kundesucces hjælper vores AI-understøttede QBR'er teamet med at præsentere præcise, datadrevne oplysninger og vejlede kunderne med bedste praksis, så de opnår et endnu større kvantificerbart ROI.

På supportsiden håndterer en digital agent på vores kundeportal forespørgsler på niveau 0. En kunde kommer med et spørgsmål eller et problem. Derefter giver den intelligente virtuelle agent hurtigt kontekstuelle og relevante svar i den rette kanal. Hvis det ikke er nok, overføres hele samtalekonteksten til den menneskelige agent. Ingen gentagelser og ingen tabt kontekst. Det frigør ingeniørerne, så de kan fokusere på avancerede, komplekse problemer, der kræver menneskelig indsigt.

Vi har også udvidet agentassistance og intelligent routing på tværs af teamet og automatiseret kvalitetssikring med 100 % deltagelse gennem coaching i realtid, som medarbejderne selv kan benytte, i stedet for manuelle gennemgangscyklusser.

Den gennemgående linje er fortsat den samme: stærkere, hurtigere og målbare resultater.

Hvor AI skal bruges frem for den menneskelige kontakt i CX

AI håndterer altså meget. Men mennesker er afgørende for at levere skræddersyede QBR'er, lede gennemgange af produktplaner og nå fælles mål. Mennesker deltager også i samtaler om fornyelse og kritiske supporteskaleringer. AI leverer kontekstuel kundeindsigt om kontoens sundhed, stemning og benchmarking, men mennesker bidrager med fagligt lederskab, vejledning i bedste praksis og dybe relationer til ledelsen på tværs af vores kunder. Dette automatiserer vi ikke.

Vi driver også et program med digital kundekontakt for vores kunder med lange salgscyklusser, hvor vi bruger digital kundepleje og adfærdsdata til at møde dem, hvor de er. Derefter inddrager vi fælles CSM'er, når data viser, at en kunde har problemer med introduktionen eller med at tage vigtige funktioner i brug.

Du kan ikke skabe en fremragende kundeoplevelse uden at fokusere på en fremragende medarbejderoplevelse. Jeg har altid sagt, at EX = CX. Når dine medarbejdere elsker deres arbejde, fordi AI håndterer støjen, møder de bedre op for kunderne.

Hvorfor gode AI-resultater kræver klar målafstemning

Teresas tanker

Resultater … kræver stringens. Når AI ikke leverer som forventet, kan vi næsten altid føre det tilbage til en lancering uden klar målafstemning og måling fra begyndelsen.

Resultaterne af at integrere AI i vores CX-aktiviteter har i de fleste tilfælde overgået mine oprindelige forventninger.

Vi ser målbare forbedringer i antallet af enkle sager, som vores agent løser, samtidig med at vores CSAT- og tNPS-scorer også stiger. Vores supportingeniører håndterer mere avancerede problemer mere grundigt, fordi AI opsamler forespørgsler med stor volumen og mange gentagelser. Denne ændring alene har forbedret kvaliteten af kundesamtalen – ikke kun hastigheden.

Vi ser også betydelige produktivitetsgevinster for vores CSM'er og fornyelsesteams. AI-understøttede QBR'er er mere relevante med skarpere målinger af den leverede værdi; vi modellerer fornyelsesscenarier hurtigere, og vores teknologibaserede kontaktprogram hjælper vores mindste kunder med at tage løsningerne mere effektivt i brug på måder, der tidligere ikke kunne skaleres.

Resultater som disse kræver dog stringens. Når AI ikke leverer som forventet, kan vi næsten altid føre det tilbage til en lancering uden klar målafstemning og måling fra begyndelsen.

Hvorfor organisationer bør udvikle løsninger i produktionsmiljøer

Jeg ser ofte organisationer blive tiltrukket af AI på grund af teknologiens løfter og derefter udvikle løsninger i et sandkassemiljø. Men succes dér kan ikke altid omsættes til produktion.

Derfor starter vi i produktionen – med en lille anvendelse eller en delmængde af arbejdsgangene og med resultatet for øje. Vi afstemmer resultatet på forhånd, integrerer måling i alt og optimerer løbende.

På den måde har du altid en ledestjerne. Du jagter ikke implementeringen af smart teknologi; du dokumenterer effekten. Internt er stringensen omkring kvaliteten af udrulningen og målingen af resultater det, der gør forskellen.

Hvorfor CX-ledere skal gennemskue AI-hypen

Faktisk vil jeg sige, at det er det vigtigste råd, jeg kan give: Gennemskue AI-hypen ved at tage udgangspunkt i resultaterne.

CX-ledere står lige nu over for et enormt pres for at handle hurtigt, afprøve ting og tilpasse sig. Men hvis du skaber en afledningsstrategi, der reducerer antallet af indgående supportsager med tusindvis, samtidig med at den ubemærket svækker din CSAT, har du ikke opnået noget.

Følg med

Du kan følge Teresa Anania på LinkedIn.

Der kommer flere ekspertinterviews på The CX Lead!