Perustaja ja asiakaskokemuksen johtaja kertoo, että asiakkaille suunnattu tekoäly epäonnistuu, kun yritykset jättävät sen ympärillä olevan asiakaspolun huomiotta
Jaco van den Heever
Sand Dollar Designin toimitusjohtaja
Jaco van den Heever kertoo, miksi tekoäly parantaa asiakaskokemusta vähentämällä asiakaspolun kitkaa, tehostamalla työntekijöiden työprosesseja ja jättämällä harkinnan ihmisille.
Key Takeaways
Keskeinen näkemys: Tehokkaassa asiakaskokemuksessa tekoälyä käytetään vaivan vähentämiseen ja asiakaspolkujen parantamiseen, ei vain teknologian lisäämiseen viimeisteltyihin käyttöliittymiin.
Ihmisen harkinta: Tekoäly voi analysoida malleja ja valmistella kontekstia, mutta ihmisten on vastattava empatiasta, etiikasta, priorisoinnista ja arkaluonteisista päätöksistä.
Aikaisempi testaaminen: Tekoälyavusteisen prototypoinnin avulla tiimit voivat testata realistisia tuotekokemuksia aiemmin, mikä parantaa palautetta ennen kalliin kehitystyön aloittamista.
Konteksti ensin: Vahva konteksti, jäsennelty tieto ja selkeät rajoitteet parantavat tekoälyn tuottamaa sisältöä luotettavammin kuin pelkkä kehotteen muotoilu.
Työntekijäkokemus: Tekoälyllä vahvistettu asiakaskokemus paranee, kun sisäiset työprosessit auttavat työntekijöitä löytämään kontekstin, vähentämään hallinnollista työtä ja palvelemaan asiakkaita nopeammin.
Jaco van den Heever on sarjayrittäjä, jolla on taustaa digitaalisesta asiakaskokemuksesta. Hän toimii tällä hetkellä Sand Dollar Designin toimitusjohtajana. Sand Dollar Design on etänä toimiva UX-strategiaan, tuotesuunnitteluun ja tekoälykehitykseen keskittyvä konsulttiyritys.
Keskustelimme Jacon kanssa saadaksemme selville, miten hän hyödyntää tekoälyä CX-työnkulkujen tehostamiseen ja miten tekoälyn soveltaminen EX:ään voi parantaa CX:ää.
CX on enemmän kuin käyttöliittymän viimeistelyä
Olen Jaco van den Heever, Sand Dollar Designin perustaja ja toimitusjohtaja. Olen työskennellyt yli 20 vuoden ajan digitaalisen asiakaskokemuksen, tuotestrategian, UX:n ja teknologian risteyskohdassa. Ennen Sand Dollar Designin perustamista johdin digitaalisten ja monikanavaisten tuotteiden kehitystä mobiilisovelluksissa, verkkosivustoilla ja palvelualustoilla. Tämä muokkasi käsitystäni CX:stä: kyse ei ole vain käyttöliittymän viimeistelystä, vaan siitä, toimivatko tuote, palvelu ja toimintamalli käyttäjien kannalta.
Sand Dollar Designissa autamme startup-yrityksiä, pk-yrityksiä ja suuryritysten tiimejä parantamaan digitaalisia tuotteita ja asiakaspolkuja UX-strategian, UX-tutkimuksen, tuotesuunnittelun sekä yhä useammin tekoälyavusteisen MVP- ja tuotekehityksen avulla.
Kanaviimme kuuluvat verkkosivustot, mobiilisovellukset, asiakasportaalit, B2B-alustat, sisäiset työkalut, hallintapaneelit ja työnkulkujärjestelmät. Asiakkaitamme ovat tyypillisesti perustajat, tuotejohtajat, innovaatiotiimit, digitaalisen transformaation tiimit ja suuryritysten johtajat, jotka haluavat vähentää kitkaa, parantaa käyttöönottoa ja tehdä parempia tuoteratkaisuja ennen merkittäviä rakennusinvestointeja.
Työskentelemme maailmanlaajuisesti, ja meillä on kokemusta Etelä-Afrikasta, Yhdysvalloista, Yhdistyneestä kuningaskunnasta ja Euroopasta. Olemme toteuttaneet hankkeita monimutkaisilla toimialoilla, kuten rahoituspalveluissa, terveydenhuollossa, telekommunikaatiossa, B2B-kaupassa ja yritysohjelmistoissa.
More Articles
Miten tekoälyä voidaan käyttää asiakaspolun helpottamiseen
Tuon tekoälyn paljon aiemmin osaksi asiakaspolkua, erityisesti käyttöönoton ja tuotteen löytämisen aikana.
Hyvä esimerkki on GigExecs, alusta, jonka perustimme yhdessä kokeneille ammattilaisille, jotka etsivät osa-aikaisia, määräaikaisia tai projektipohjaisia työtehtäviä. Huomasimme yhden kitkakohdan: kokeneilla ammattilaisilla on usein runsaasti osaamista, mutta sen muuttaminen selkeäksi, haettavaksi ja houkuttelevaksi profiiliksi vaatii työtä. Ihmiset joko selittävät asioita liikaa, vähättelevät itseään tai lykkäävät käyttöönottoprosessin loppuun saattamista, koska tyhjä sivu tuntuu työläältä. Tämä vaikutti heidän kokemukseensa.
Niinpä suunnittelimme kokemuksen tekoälyavusteisen profiilin luomisen ympärille. Sen sijaan, että käyttäjien odotettaisiin kirjoittavan kaiken itse alusta alkaen, tekoälyavusteinen työnkulku tulkitsee ansioluettelon, LinkedIn-profiilin tai keskustelumuotoisen syötteen ja muuttaa sen selkeämmäksi positioinniksi, profiilisisällöksi ja jäsennellyksi dataksi.
Tärkeää ei ollut pelkästään “tekoälyn lisääminen”, vaan asiakaspolun uudelleensuunnittelu niin, että arvo saavutetaan pienemmällä vaivalla.
Tämä muutti laajemmin tapaani ajatella tekoälyä CX:ssä. Etsin yhä useammin asiakaspolun kohtia, joissa käyttäjät juuttuvat, tuntevat epävarmuutta, kuormittuvat tai joutuvat muuttamaan tarpeensa järjestelmän kielelle. Nämä ovat usein parhaita paikkoja tekoälyn tarjoamalle avulle.
Tuloksena on käytännöllisempi näkemys tekoälystä asiakaskokemuksessa. Olen vähemmän kiinnostunut tekoälystä uutena erikoisuutena ja enemmän siitä, miten sitä voidaan käyttää vaivan vähentämiseen, osuvuuden parantamiseen ja ihmisten auttamiseen digitaalisen asiakaspolun läpikäynnissä varmemmin.
Mitkä CX-tehtävät tekoälyn tulisi hoitaa
Hyödynnän nykyään tekoälyä useiden CX-toimintojen tukena tai toteuttajana:
- Käyttäjätutkimuksen yhteenvetojen laatiminen
- Toistuvien kitkakohtien tunnistaminen
- Tukipyyntöihin tai palautetietoihin perustuvien ongelmien priorisointi
- Ensimmäisten sisältöluonnosten tuottaminen
- Prototyyppien laatimisen nopeuttaminen
- Yksilöllisempien asiakaspolkuvaihtoehtojen luominen
Käyttäjätutkimuksen yhteenvetojen laatiminen erottuu edukseen. Tyypillisessä tutkimusprojektissa keräämme suuria määriä laadullista tietoa: haastattelumuistiinpanoja, litterointeja, kyselyvastauksia, käytettävyystutkimusten havaintoja, sidosryhmien näkemyksiä ja asiakaspolkujen havaintoja. Aiemmin yhteenvetojen laatiminen oli manuaalinen prosessi. Teemme edelleen ihmisten suorittamaa analyysia, mutta tekoäly auttaa meitä löytämään malleja nyt paljon nopeammin. Se auttaa ryhmittelemään teemoja, havaitsemaan toistuvia kitkakohtia, vertailemaan eri käyttäjätyypeiltä saatua palautetta ja tunnistamaan lisätutkimusta vaativia signaaleja. Tämä tarkoittaa, että käytämme vähemmän aikaa tiedon järjestämiseen ja enemmän aikaa vaikeampien kysymysten esittämiseen: mitä tämä tarkoittaa, mitä asiakkaan pitäisi tehdä seuraavaksi ja mitä tuoteratkaisuja on muutettava?
Mitkä CX-tehtävät ihmisten pitäisi hoitaa
Pidän nimenomaisesti ihmisille kuuluvina niitä tehtäviä, joihin liittyy harkintaa, luottamusta ja vastuunottoa.
Esimerkiksi asiakaspolkujen suunnittelu edellyttää edelleen ihmisen harkintaa, koska siinä on tasapainotettava asiakkaiden tarpeita, liiketoiminnan tavoitteita, toiminnan realiteetteja ja teknisiä rajoitteita. Myös palvelutilanteen korjaamisen tulisi pysyä ihmisten johtamana, kun tilanteeseen liittyy turhautumista, taloudellisia riskejä, lääketieteellistä arkaluonteisuutta, maineeseen kohdistuvia vaikutuksia tai tunteita. Tekoäly voi tuoda ongelman esiin ja valmistella taustatiedot, mutta ihmisen pitäisi päättää, miten tilanteeseen vastataan.
Sama koskee tuotestrategiaa ja priorisointia. Tekoäly voi auttaa meitä näkemään mallit nopeammin, mutta sen ei pitäisi päättää, mikä on tärkeintä. Se edellyttää edelleen asiakkaan, liiketoimintamallin, brändilupauksen ja väärien päätösten seurausten ymmärtämistä.
Näkemykseni on siis yksinkertainen: tekoälyn pitäisi vähentää työmäärää, parantaa kontekstia ja nopeuttaa oppimista. Ihmisten pitäisi vastata päätöksistä silloin, kun empatia, etiikka, luottamus ja kaupallinen harkinta ovat tärkeimmillään.
Jaco States
…näkemykseni on siis yksinkertainen: tekoälyn pitäisi vähentää työmäärää, parantaa kontekstia ja nopeuttaa oppimista. Ihmisten pitäisi vastata päätöksistä silloin, kun empatia, etiikka, luottamus ja kaupallinen harkinta ovat tärkeimmillään.
Miten tekoälyä hyödyntävä prototypointi parantaa käyttäjäpalautteen laatua
Yksi tekoälyn merkittävistä hyödyistä näkyy prototypoinnissa. Aiemmin tyypillinen prosessi eteni rautalankamalleista korkealaatuisiin suunnitelmiin, sitten klikattaviin prototyyppeihin ja lopulta niiden luovuttamiseen kehittäjille. Nyt tekoälyä hyödyntävän tuotekehityksen ansiosta voimme usein esitellä toimivan prototyypin käyttäjille paljon aikaisemmin. Prototyyppi voi sisältää todellisia vuorovaikutuksia, realistista tietoa ja riittävästi toiminnallista logiikkaa, jotta käyttäjät voivat reagoida siihen lähes valmiin tuotteen kaltaisena.
Tämä parantaa palautteen laatua. Ihmiset käyttäytyvät eri tavalla käyttäessään jotakin, joka tuntuu todelliselta. Näin voimme ymmärtää todellista tuotteen käyttäytymistä paremmin ennen täyden tuotteen rakentamista.
Haittapuolena on kuitenkin se, että tekoäly voi myös luoda väärää itsevarmuutta. Tiimit voivat rakentaa nopeammin kuin ne ehtivät ajatella. Koodi vaatii edelleen tarkistamista. Tuoteratkaisut edellyttävät edelleen näyttöä. Tutkimustulosten yhteenvetojen laatiminen edellyttää edelleen ihmisen harkintaa. Viimeistelty prototyyppi voi saada heikon idean näyttämään todellista paremmalta.
Paras lopputulos ei siis ole ollut ”tekoäly korvasi tiimin”. Sen sijaan tekoäly on lyhentänyt oivalluksen, prototyypin, testaamisen ja iteroinnin välistä etäisyyttä.
Miksi asiakkaille suunnatut chatbotit eivät täytä odotuksia
Selkein pettymykseni liittyy asiakkaille suunnattuihin chatbotteihin suurissa yrityksissä, erityisesti rahoituspalveluissa, vakuutusalalla, pankkitoiminnassa ja finanssiteknologiassa.
Tämän päivän tekoälyominaisuudet ylittävät selvästi sen, mitä monet asiakkaat kokevat.
Teoriassa asiakkaiden pitäisi voida keskustella luontevasti digitaalisen avustajan kanssa. Sen pitäisi ymmärtää tarkoitus, muistaa konteksti, esittää hyödyllisiä jatkokysymyksiä, saada käyttöönsä oikeat tiedot, selittää vaihtoehdot selkeästi ja siirtää asia ihmisen hoidettavaksi, kun ongelmasta tulee arkaluonteinen tai monimutkainen.
Käytännössä monet yritysten chatbotit tuntuvat edelleen vanhoilta päätöspuilta, joille on annettu uusi nimi. Botti pakottaa asiakkaat valitsemaan rajatusta vaihtoehtojoukosta, lakkaa toimimasta heti, kun kysymys muuttuu hieman epätavalliseksi, ja käyttäjät yrittävät usein päästä botista eroon sen sijaan, että saisivat siltä apua.
Ongelma ei yleensä ole itse mallissa, vaan sitä ympäröivässä käyttökokemuksessa. Data on hajallaan. Integraatiot ovat puutteellisia. Eskalointisäännöt ovat heikkoja. Yritykset eivät ole suunnitelleet bottia todellisen asiakaspolun ympärille. Säännellyillä toimialoilla riski- ja vaatimustenmukaisuushuolet johtavat usein siihen, että yritykset ottavat käyttöön jotain turvallisempaa mutta paljon vähemmän hyödyllistä.
Tämä luo oudon kuilun. Asiakkaat kuulevat paljon tekoälystä, mutta ovat sitten vuorovaikutuksessa järjestelmien kanssa, jotka eivät tunnu lainkaan älykkäiltä.
Työkalut, joiden käyttöä jokaisen CX-tiimin kannattaa harkita
CX-tiimit voivat hyötyä seuraavista työkaluista:
- ChatGPT ja Codex analyysiin ja suunnitteluun
- Claude Cowork monimutkaisten tehtävien tukemiseen ja tietovarastojen rakentamiseen
- Cursor tekoälypohjaiseen tuotekehitykseen ja automaatioon
- Qualtrics asiakaspalautteen keräämiseen
Miksi CX-johtajien on ensin investoitava kontekstiin
Tekoälyn tuottaman tuloksen laatu riippuu yhtä paljon tekoälylle antamastasi kontekstista kuin itse mallista.
Aluksi on helppo ajatella, että taito on yksinkertaisesti ”hyvän kehotteen kirjoittamista”. Se on tärkeää, mutta vain osa kokonaisuutta. Olen oppinut, että tekoäly toimii paljon paremmin, kun sille antaa jäsenneltyä kontekstia: tavoitteen, asiakkaan ongelman, liiketoimintasäännöt, sävyn, rajoitteet, esimerkit, tietolähteet ja kuvauksen siitä, miltä hyvän vastauksen tulisi näyttää.
Se muutti tapaani järjestää tekoälytyö nykyään. Käytän jäsennellympiä kehotteita, markdown-tiedostoja, projektikansioita ja uudelleenkäytettäviä kontekstidokumentteja, jotta tekoälyn ei tarvitse aloittaa joka kerta tyhjästä. Tämä tekee työstä johdonmukaisempaa ja tuotoksesta paljon hyödyllisemmän.
Neuvoni on suhtautua ensimmäiseen tekoälypilottiin vähemmän kertaluonteisena kokeiluna ja enemmän uuden toimintajärjestelmän alkuna sille, miten tiimisi työskentelee. Mitä paremmin jäsennät kontekstin, sitä paremmaksi tekoäly kehittyy todellisena kumppanina työnkulussa.
Miksi tekoälyllä vahvistettu EX hyödyttää CX:ää
Useampien johtajien pitäisi suunnitella työntekijäkokemus uudelleen, erityisesti sisäiset järjestelmät ja työnkulut, joihin henkilöstö tukeutuu palvellessaan asiakkaita.
Monet CX-ongelmat eivät ala asiakasrajapinnan kosketuspisteessä. Ne alkavat kulissien takana, kun työntekijät yrittävät tarjota hyvää kokemusta samalla, kun he käsittelevät hajallaan olevia järjestelmiä, manuaalisia prosesseja, puuttuvia tietoja ja huonosti suunniteltuja työnkulkuja.
Tekoäly tarjoaa mahdollisuuden korjata tämän.
Jos tekoäly voi auttaa työntekijöitä kokoamaan tietoja eri järjestelmistä, ymmärtämään asiayhteyden nopeammin, tiivistämään historian, suosittelemaan seuraavia vaiheita ja vähentämään hallinnollista työtä, asiakaskokemus paranee lähes välittömästi.
Siksi uskon, että EX on yksi tärkeimmistä rintamista tekoälyllä vahvistetulle CX:lle.
Miksi tavoitteena ei pitäisi koskaan olla pelkästään tekoälyn lisääminen CX-työnkulkuihin
Neuvoni CX-johtajille on ottaa tekoäly vastaan — mutta olla hylkäämättä hyvän asiakaskokemuksen perusteita.
Tekoäly on tehokas uusi teknologiakerros. Se voi auttaa tiimejä työskentelemään nopeammin, analysoimaan enemmän dataa, personoimaan asiakaspolkuja, luomaan prototyyppejä aikaisemmin ja tukemaan asiakkaita aiemmin epäkäytännöllisillä tavoilla. Mutta ongelmien käyttäjälähtöisen ratkaisemisen ydinprosessi säilyy ennallaan.
Sinun on edelleen ymmärrettävä asiakasta. Sinun on edelleen määriteltävä oikea ongelma. Sinun on edelleen sovitettava yhteen liiketoimintatavoitteet, teknologia ja ihmisten tarpeet. Sinun on edelleen testattava oletukset ennen ratkaisun laajentamista.
Neuvoni asiakaskokemuksesta vastaaville johtajille on ottaa tekoäly käyttöön — mutta olla hylkäämättä hyvän asiakaskokemuksen perusasioita…Tavoitteena ei pitäisi olla tekoälyn lisääminen kaikkialle, vaan asioinnin tekeminen asiakkaalle helpommaksi, selkeämmäksi ja hyödyllisemmäksi. Se vaatii suunnittelua, tutkimusta, dataa ja inhimillistä harkintaa, ei pelkästään teknologiaa.
Vaarana on, että tiimit käyttävät tekoälyä rakentaakseen nopeammin kysymättä ensin, rakentavatko he oikeaa asiaa. Tämä voi tuottaa asiakkaille enemmän hälyä, automaatiota ja monimutkaisuutta.
Tavoitteena ei pitäisi olla tekoälyn lisääminen kaikkialle, vaan asioinnin tekeminen asiakkaalle helpommaksi, selkeämmäksi ja hyödyllisemmäksi. Se vaatii suunnittelua, tutkimusta, dataa ja inhimillistä harkintaa, ei pelkästään teknologiaa.
Seuraa mukana
Voit seurata Jaco van den Heeverin työtä LinkedInissä, X:ssä ja hänen henkilökohtaisilla verkkosivuillaan. Tutustu myös Sand Dollar Designiin sen verkkosivuilla ja LinkedInissä:
Lisää asiantuntijahaastatteluja on tulossa The CX Leadissa!
