Tekoäly asiakaskokemuksessa tarkoittaa sitä, miten tiimit hyödyntävät koneoppimista, luonnollisen kielen käsittelyä ja generatiivista tekoälyä tarjotakseen nopeampaa ja henkilökohtaisempaa tukea suuressa mittakaavassa. Tällä hetkellä se voi ratkaista, säilyvätkö asiakkaat vai menetetäänkö heidät. Olen nähnyt omakohtaisesti, miten manuaaliset prosessit, siiloutunut data ja kasvavat tukipyyntömäärät heikentävät hiljalleen sekä asiakastyytyväisyyttä että tiimin työmotivaatiota.
Tässä oppaassa käsitellään, mitä tekoäly asiakaskokemuksessa todella tekee, missä se tuottaa todellista arvoa, miten tuloksia mitataan ja miten valitaan tiimille sopiva tekoälypohjainen asiakaskokemusalusta. Olitpa vasta tutustumassa aiheeseen tai valmis ottamaan ratkaisun käyttöön, saat mukaasi selkeän ja käytännöllisen etenemissuunnitelman.
Mitä tekoäly asiakaskokemuksessa tarkoittaa?
Tekoäly asiakaskokemuksessa tarkoittaa koneoppimisen, NLP:n ja generatiivisen tekoälyn hyödyntämistä asiakasvuorovaikutuksen nopeuttamiseksi, personoimiseksi ja riippuvuuden vähentämiseksi ihmisten käytettävissä olevasta ajasta. Se kattaa kaiken ongelmat välittömästi ratkaisevista keskustelubottipalveluista ennakoiviin malleihin, jotka tuovat esiin asiakkaan tarpeet ennen kuin hän ehtii kysyä.
Keskeiset teknologiat, jotka mahdollistavat tämän yhteistyössä, ovat:
- Koneoppiminen (ML): Oppii aiemmista vuorovaikutustilanteista ennustaakseen käyttäytymistä, personoidakseen vastauksia ja kehittyäkseen ajan myötä.
- Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Mahdollistaa tekoälyn ymmärtää ja tuottaa ihmiskieltä teksti- ja puhekanavissa.
- Generatiivinen tekoäly: Luo sisältöä (esim. vastauksia, yhteenvetoja ja sähköposteja) kehotteiden ja varmennetun kontekstin perusteella.
- Toimijuuteen perustuva tekoäly: Ryhtyy itsenäisiin toimiin eri järjestelmissä ja selvittää monivaiheisiä tehtäviä ilman, että se tarvitsee ihmisen ohjausta jokaisessa vaiheessa.
Tekoäly muuttaa asiakaskokemuksen reaktiivisesta ennakoivaksi. Sen sijaan että odotat tukipyyntöjen saapumista, ennakoit kitkakohdat, tunnistat asiakaspoistuman riskin ja ohjaat ongelmat ratkaistaviksi ennen niiden kärjistymistä.
Miksi tekoäly asiakaskokemuksessa on tärkeää juuri nyt?
Asiakkaiden odotukset ovat kasvaneet nopeammin kuin useimpien tiimien kyky vastata niihin. Zendeskin CX-trendit 2026 -raportin mukaan 74 % asiakkaista odottaa nyt ympärivuorokautista tukea vakiopalveluna, ja 88 % haluaa nopeampia vastauksia kuin viime vuonna. Tämä on liikkuva tavoite, johon useimmat tiimit eivät pysty vastaamaan pelkän henkilöstömäärän avulla.
Samaan aikaan liiketoimintaperusteita on vaikea sivuuttaa. 61 %:n CX-johtajista kertoo, että tekoäly pienensi kustannuksia keskimäärin 21 %, ja 63 % ilmoitti myynnin kasvaneen keskimäärin 27 %.
Myös kilpailuasetelma on todellinen. 91 % asiakaspalvelujohtajista on jo paineen alla ottaakseen tekoälyn käyttöön. Jos kilpailijasi tarjoavat henkilökohtaista, välitöntä ja ympäri vuorokauden saatavilla olevaa tukea, ”työstämme asiaa” ei enää pitkään riitä vastaukseksi.
Tekoälyn keskeiset hyödyt asiakaskokemuksessa
- Personointi suuressa mittakaavassa: Tekoälyn ansiosta jokaista asiakasta voidaan kohdella kuin tuntisit hänet. Se hyödyntää aiempia vuorovaikutustilanteita, ostohistoriaa ja käyttäytymissignaaleja vastausten, suositusten ja yhteydenottojen räätälöimiseksi.
- Saatavuus ympäri vuorokauden ja nopeampi ongelmanratkaisu: Tekoälypohjaiset asiakastukityökalut voivat käsitellä rutiinikyselyitä mihin vuorokaudenaikaan tahansa ilman henkilöstön lisäämistä. Itsepalveluna tapahtuva vuorovaikutus maksaa vähemmän kuin asiakaspalvelijan avustama yhteydenotto, ja ero kasvaa nopeasti suuressa mittakaavassa.
- Kustannussäästöt ja toiminnan tehokkuus: Tekoäly vähentää puhelun jälkeisiä tehtäviä, nopeuttaa asioiden alustavaa käsittelyä ja pitää asiakaspalvelijat keskittyneinä paljon asiantuntemusta vaativiin vuorovaikutustilanteisiin. Pelkästään tekoälyn tuottamat puhelun jälkeiset yhteenvedot vähentävät puhelun jälkeisiin tehtäviin kuluvaa aikaa noin 35 prosentilla.
- Asiakaspalvelijoiden parempi suorituskyky ja sitoutuminen: Reaaliaikainen ohjaus, ehdotetut vastaukset ja automaattinen tiedonhaku vähentävät asiakaspalvelijoiden kognitiivista kuormitusta. Tutkimukset osoittavat, että tekoäly parantaa kokonaistuottavuutta 15 prosentilla. Tämä on tärkeää perehdytyksen ja henkilöstön pysyvyyden kannalta.
- Liikevaihdon kasvu ja asiakasuskollisuus: Paremmat kokemukset lisäävät asiakaspysyvyyttä ja kulutusta. Kun asiakkaat kokevat, että heitä ymmärretään ja palvellaan hyvin, he pysyvät asiakkaina pidempään ja ostavat enemmän. Asiakaskokemuksesta vastaavat johtajat, jotka ilmoittavat keskimäärin 27 prosentin myynnin kasvusta tekoälyn ansiosta, eivät saavuta tätä pelkillä kustannusleikkauksilla. He saavat liikevaihtoa, jonka kitka aiemmin esti.
Tekoälyn yleiset sovellukset ja käyttötapaukset asiakaskokemuksessa
Asiakaskokemus kattaa monenlaisia tehtäviä kysymyksiin vastaamisesta ja ongelmien ratkaisemisesta asiakaspolkujen personointiin ja palautteen keräämiseen. Tekoäly voi parantaa näitä prosesseja automatisoimalla rutiinityötä, tuomalla havaintoja esiin ja auttamalla tiimiäsi tarjoamaan nopeaa ja räätälöityä tukea.
Alla oleva taulukko havainnollistaa tekoälyn yleisimpiä sovelluksia asiakaskokemuksessa:
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellus | Tekoälyn käyttötapaus |
|---|---|---|
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiAsiakastukipyyntöjen luokittelu | Tekoälyn sovellusAutomaattinen pyyntöjen reititys | Tekoälyn käyttötapausTekoäly analysoi saapuvat tukipyynnöt ja ohjaa ne oikealle asiakaspalvelijalle tai tiimille aiheen, kiireellisyyden ja tunnetilan perusteella vähentäen vastausaikoja ja manuaalista lajittelua. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusTunnetila-analyysi | Tekoälyn käyttötapausTekoäly tunnistaa asiakkaan mielialan ja asian kiireellisyyden sekä auttaa priorisoimaan välitöntä huomiota vaativat tukipyynnöt. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusGeneratiivinen tekoäly automaattisiin vastauksiin | Tekoälyn käyttötapausTekoäly luonnostelee alustavat vastaukset yleisiin kysymyksiin, jotta asiakaspalvelijat voivat vastata nopeammin ja johdonmukaisemmin. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiPersonoidut suositukset | Tekoälyn sovellusEnnakoiva analytiikka | Tekoälyn käyttötapausTekoäly tarkastelee asiakastietoja ja ennustaa, mitä tuotteita tai palveluita asiakkaat todennäköisimmin tarvitsevat seuraavaksi, mikä lisää lisämyynnin ja ristiinmyynnin mahdollisuuksia. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusErikoistuneet suosittelukoneet | Tekoälyn käyttötapausTekoäly ehdottaa osuvaa sisältöä tai tuotteita reaaliajassa, jotta jokainen vuorovaikutustilanne tuntuu yksilöllisesti räätälöidyltä. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiAsiakaspalautteen analysointi | Tekoälyn sovellusLuonnollisen kielen käsittely (NLP) | Tekoälyn käyttötapausTekoäly käy läpi kyselyvastauksia, arvosteluja ja keskustelulokeja tunnistaakseen trendejä, kipukohtia ja kehitysmahdollisuuksia. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusTunnetila-analyysi | Tekoälyn käyttötapausTekoäly mittaa asiakastyytyväisyyttä ja havaitsee negatiivisen palautteen varhaisessa vaiheessa, jotta voit toimia ennen ongelmien kärjistymistä. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiProaktiivinen yhteydenotto asiakkaisiin | Tekoälyn sovellusEnnakoiva analytiikka | Tekoälyn käyttötapausTekoäly tunnistaa asiakaspoistumisriskissä olevat asiakkaat ja kehottaa tiimiäsi ottamaan heihin yhteyttä kohdennetuilla tarjouksilla tai tuella. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusAutomaattinen viestintä | Tekoälyn käyttötapausTekoäly lähettää oikea-aikaisia ja personoituja viestejä asiakkaiden aktivoimiseksi uudelleen tai tärkeiden toimien muistuttamiseksi. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiItsepalvelu ja chatbotit | Tekoälyn sovellusKeskusteleva tekoäly | Tekoälyn käyttötapausAsiakkaiden itsepalveluun tarkoitettua tekoälyä käyttävät chatbotit voivat vastata usein kysyttyihin kysymyksiin, opastaa käyttäjiä prosessien läpi ja siirtää monimutkaiset ongelmat tarvittaessa ihmisten käsiteltäviksi. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusTekoälyagentit | Tekoälyn käyttötapausTekoälyagentit hoitavat rutiinipyynnöt, jolloin tiimisi voi keskittyä arvokkaampaan työhön, ja tarjoavat tukea ympäri vuorokauden. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiProsessiautomaatio | Tekoälyn sovellusRobotisoitu prosessiautomaatio (RPA) | Tekoälyn käyttötapausTekoälybotit voivat automatisoida toistuvia tehtäviä, kuten tietojen päivittämistä, hyvitysten käsittelyä tai tilitietojen vahvistamista, mikä vähentää virheitä ja säästää aikaa. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusTekoälyn työnkulut ja orkestrointi | Tekoälyn käyttötapausTekoäly koordinoi monivaiheisia prosesseja, kuten perehdytystä tai palautuksia, jotta mikään vaihe ei jää väliin. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessiAsiakaspolun kartoittaminen | Tekoälyn sovellusEnnakoiva analytiikka | Tekoälyn käyttötapausAsiakaspolun kartoittamiseen käytettävän tekoälyn avulla voit seurata asiakkaiden käyttäytymistä eri kanavissa ja ennustaa seuraavia vaiheita tehokkaampien asiakaspolkujen suunnittelemiseksi. |
| Asiakaskokemuksen tehtävä/prosessi | Tekoälyn sovellusErikoistuneet tekoälymallit | Tekoälyn käyttötapausTekoäly paljastaa asiakasvuorovaikutuksen piileviä malleja ja tuo esiin mahdollisuuksia kosketuspisteiden kehittämiseen ja kitkan vähentämiseen. |
Tekoäly asiakaskokemuksessa: esimerkkejä ja tapaustutkimuksia
Monet tiimit ja yritykset käyttävät jo tekoälyä asiakaskyselyjen käsittelyyn, vuorovaikutuksen personointiin ja rutiinitehtävien automatisointiin. Nämä toimet osoittavat, miten tekoäly asiakasmenestyksessä voi parantaa merkittävästi sekä asiakastyytyväisyyttä että tiimin tehokkuutta.
Seuraavat tapaustutkimukset havainnollistavat, mikä toimii, millaisia mitattavia vaikutuksia saavutetaan ja mitä johtajat voivat oppia.
Tapaustutkimus: Walmartin tekoälypohjainen personointi
Haaste: Walmart halusi tarjota miljoonille asiakkaille yksilöllisiä ostokokemuksia, jotka huomioivat heidän erilaiset mieltymyksensä ja käyttäytymisensä. Yritys tarvitsi keinon käsitellä valtavia määriä asiakastietoja (esim. ostohistoriaa ja selaustottumuksia) ja muuttaa ne hyödynnettäviksi oivalluksiksi osuvampia suosituksia ja markkinointia varten.
Ratkaisu: Walmart otti käyttöön tekoälypohjaisen personointijärjestelmän, joka analysoi asiakastietoja ja tarjosi räätälöityjä tuotesuosituksia, dynaamisia aloitussivuja ja yksilöllisiä markkinointiviestejä. Tuloksena verkkokaupan myynti kasvoi 20 %.
Miten tämä toteutettiin?
- Tekoälyä käytettiin aiempien ostosten ja selausmallien analysointiin personoitujen tuotesuositusten luomiseksi.
- Käyttöön otettiin dynaamisia aloitussivuja, jotka mukauttivat sisältöä reaaliajassa käyttäjän toiminnan ja kohderyhmäsegmenttien perusteella.
- Luotiin yksilöllisiä markkinointiviestejä, jotka vastasivat kunkin asiakkaan mieltymyksiä.
Have an account? Log In
Mitattavat vaikutukset
- Saavutettiin 20 prosentin kasvu verkkokaupan myynnissä, joka liittyi suoraan personoituihin suosituksiin.
- Asiakkaiden sitoutumista ja konversioasteita kasvatettiin dynaamisten, käyttäjälähtöisten laskeutumissivujen avulla.
- Markkinoinnin tehokkuutta parannettiin kohdennetulla ja olennaisella viestinnällä.
Opitut asiat: Walmartin tärkein toimenpide oli tekoälyn integroiminen useisiin kosketuspisteisiin asiakaspolun personoimiseksi. Tämä johti suurempaan sitoutumiseen ja mitattavaan myynnin kasvuun. Tämä osoittaa, että investoimalla tekoälypohjaiseen personointiin voidaan saavuttaa merkittäviä liiketoimintatuloksia, kun asiakasdataa käytetään kokemusten räätälöimiseen laajassa mittakaavassa.
Tapaustutkimus: BSH Groupin tekoälypohjainen asiakaskokemuksen koordinointi
Haaste: BSH Groupin oli ymmärrettävä asiakkaitaan ja oltava heidän kanssaan vuorovaikutuksessa 40 digitaalisessa ja kasvokkain tapahtuvassa kosketuspisteessä. Yrityksellä oli vaikeuksia tunnistaa, missä asiakkaat keskeyttivät asiakaspolkunsa ja mitkä toimet edistäisivät konversioita ja sitoutumista.
Ratkaisu: BSH Group käytti Medallian tekoälypohjaista personointia ja asiakaskokemuksen koordinointia analysoidakseen asiakkaiden käyttäytymistä, tunnistaakseen asiakaspolun keskeytyskohdat ja tarjotakseen räätälöityjä kokemuksia reaaliajassa.
Miten he tekivät sen?
- Hyödynnettiin tekoälyä verkkosivustoilta, kampanjoista, sähköposteista, myymälöistä ja CRM-järjestelmästä peräisin olevan asiakasdatan keräämiseen ja analysointiin.
- Tekoälyä käytettiin asiakaspolun keskeytyskohtien ja asiakkaiden poistumisen perimmäisten syiden havaitsemiseen.
- Asiakkaiden sitoutumispisteet laskettiin reaaliajassa ja seuraavat vaiheet personoitiin jokaiselle asiakkaalle.
Mitattava vaikutus
- Saavutettiin 106 prosentin kasvu kokonaiskonversioasteessa.
- Lisäys ostoskoriin -konversioasteessa oli 22 prosenttia.
- Tarjottiin merkityksellisempiä ja kitkattomia kokemuksia kaikissa kanavissa.
Opitut asiat: BSH Groupin keskeinen toimenpide oli käyttää tekoälyä asiakaspolun koordinoimiseen ja personoimiseen reaaliajassa. Tämä lähestymistapa auttoi yritystä ymmärtämään asiakkaiden tarpeita, vähentämään kitkaa ja kasvattamaan konversioita. Tämä korostaa, että tekoälyä kannattaa käyttää paitsi oivallusten saamiseen myös oikea-aikaisten ja olennaisten toimien toteuttamiseen, jotka parantavat tuloksia jokaisessa kosketuspisteessä.
Tekoäly asiakaskokemuksen työkaluissa ja ohjelmistoissa
Alla on joitakin yleisimpiä asiakaskokemuksen työkaluja ja ohjelmistoja, jotka tarjoavat tekoälyominaisuuksia:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
Yleiset haasteet ja niiden voittaminen
Automaatio ja inhimillinen empatia
Tekoäly käsittelee suuria määriä tietoa hyvin. Se ei kuitenkaan aina huomioi vivahteita. Surua, laskutuskiistoja tai monimutkaisia ongelmia käsittelevät asiakkaat tarvitsevat usein ihmistä, ja heidän ohjaamisensa botille tällaisissa tilanteissa heikentää luottamusta. Suosittelen rakentamaan eskalointisäännöt sekä mielialapisteiden että ongelmatyypin perusteella, ei ainoastaan ratkaisun varmuuden perusteella.
Datan pirstoutuminen
Tekoäly on vain niin hyödyllinen kuin se data, jota se pystyy käyttämään. Jos CRM-järjestelmäsi, tikettijärjestelmäsi ja verkkokauppa-alustasi eivät jaa dataa keskenään, tekoälysi antaa puutteellisia vastauksia ja jättää olennaisen kontekstin huomioimatta. Tarkasta integraatiosi ennen käyttöönottoa. Siiloutunut tekoälyn käyttöönotto on yksi nopeimmista tavoista heikentää asiakkaiden luottamusta.
Henkilöstön osaamispuutteet
Useimpia asiakaspalvelijoita ei palkattu valvomaan tekoälyä tai tulkitsemaan mallien tuottamia tuloksia. Tämän alueen koulutuspuutteet ovat todellisia ja usein aliarvioituja. Anna tiimillesi aikaa tutustua työkaluihin ennen käyttöönottoa ja rakenna palautesilmukoita, jotta asiakaspalvelijat voivat ilmoittaa, kun tekoäly tekee virheen.
Luottamus, tarkkuus ja hallusinaatiot
Generatiivinen tekoäly voi tuottaa vakuuttavasti vääriä vastauksia. Asiakaskokemuksen yhteydessä kyse on sekä tarkkuusongelmasta että vastuukysymyksestä. Perusta tekoälyn tuotokset varmennettuihin tietopohjiin, määritä selkeät rajat sen toiminta-alueelle ja tarkastele epäonnistumistapauksia säännöllisesti.
Etiikka, luottamus ja tietosuoja tekoälyä hyödyntävässä asiakaskokemuksessa
Tekoälyn hyödyntäminen oikein edellyttää myös eettisten periaatteiden huomioimista. Asiakkaat jakavat tietoja odottaessaan henkilökohtaista palvelua, ja heillä on oikeus tietää, miten tietoja käytetään, säilytetään ja suojataan.
Pidä nämä periaatteet mielessä, kun rakennat ja laajennat ratkaisuasi:
- Läpinäkyvyys: Kerro asiakkaille, milloin he ovat vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa ja mitä tekoäly pystyy ja ei pysty tekemään.
- Suostumus: Älä käytä henkilötietoja mallien kouluttamiseen ilman selkeitä ennakkosuostumuskäytäntöjä.
- Tarkkuus: Tarkista tuotokset säännöllisesti. Vakuuttavasti esitetty väärä vastaus on huonompi kuin vastaamattomuus.
- Vinoumien auditointi: Tarkista, etteivät mallit sisällä väestöryhmiin liittyviä vinoumia ohjauksessa, priorisoinnissa tai vastausten laadussa eri asiakassegmenttien välillä.
- Vaatimustenmukaisuus: Selvitä, miten GDPR, CCPA ja toimialakohtaiset säädökset koskevat tekoälyratkaisujasi, erityisesti tietojen säilytyksen ja mallien kouluttamisen osalta.
Onnistumisen mittaaminen: tekoälyn KPI-mittarit ja ROI asiakaskokemuksessa
Keskeiset seurattavat mittarit
Aloita mittareista, jotka osoittavat, auttaako tekoäly asiakkaita ja liiketoimintaa:
- CSAT: Seuraa tekoälyn ratkaisemia ja ihmisen ratkaisemia vuorovaikutustilanteita erikseen. Ero kertoo, missä tekoälyä on kehitettävä.
- FCR (Ensimmäisen yhteydenoton ratkaisu): Ratkaiseeko tekoäly ongelmat todella vai luoko se vain uuden yhteydenottopisteen ennen kuin asiakas soittaa uudelleen?
- Ratkaisuaste ilman ihmisen osallistumista: Niiden vuorovaikutustilanteiden prosenttiosuus, jotka tekoäly ratkaisee ilman siirtoa ihmisasiantuntijalle.
- AHT (Keskimääräinen käsittelyaika): Hyödyllisin mittari asiantuntijaa avustavan tekoälyn vaikutuksen mittaamiseen ihmisen käsittelemissä vuorovaikutustilanteissa, ei pelkästään tekoälyn hoitamissa tilanteissa.
- CES (Asiakkaan vaivannäön arvio): Kuinka vaikeaa ongelman ratkaiseminen on? Tekoälyn pitäisi vähentää kitkaa, ei lisätä vaiheita.
- Uusien yhteydenottojen osuus: Jos asiakkaat palaavat 72 tunnin kuluessa saman ongelman vuoksi, ensimmäinen ratkaisu epäonnistui.
ROI-mallin rakentaminen
Kirjaa lähtötilanne ennen käyttöönottoa. Ilman tekoälyä edeltävää tilannekuvaa sinulla ei ole mitään mielekästä vertailukohtaa. Käytä sen jälkeen tätä viitekehystä vaikutusten määrittämiseen:
- Yhteydenoton kustannusten vähentyminen: Vertaa yhteydenottokohtaisia kustannuksia ennen tekoälyn käyttöönottoa ja sen jälkeen sekä huomioi volyymi ja automatisointiaste.
- Kontaktien ohjaamisesta syntyvät säästöt: (Ohjattujen yhteydenottojen määrä × asiantuntijan avustaman palvelun kustannus) miinus (ohjattujen yhteydenottojen määrä × itsepalvelun kustannus).
- Asiantuntijoiden tuottavuuden kasvu: Seuraa AHT:n lyhenemistä ja puhelun jälkeisen työn vähentymistä koko tiimissä ajan kuluessa.
- Vaikutus liikevaihtoon: Seuraa asiakasryhmien pysyvyysasteita tilanteissa, joissa tekoäly on osallistunut toimintaan (esimerkiksi asiakaspoistuman ehkäisy, ennakoiva yhteydenotto ja lisämyyntisuositukset), ja yhdistä tulokset liikevaihtoon.
Muutoksenhallinta: tiimin valmistaminen tekoälyn käyttöönottoon
Tekoälyn käyttöönotot epäonnistuvat useammin ihmisiin kuin teknologiaan liittyvien ongelmien vuoksi. Olen nähnyt tämän kaavan niin monta kertaa, että voin sanoa sen suoraan: työkalu on harvoin ongelma.
Määritä roolit uudelleen ennen käyttöönottoa
Asiantuntijoiden on tiedettävä, millaiseksi heidän työnsä muuttuu tekoälyn käyttöönoton jälkeen. Tiimit, jotka hoitavat tämän hyvin, määrittelevät roolit uudelleen sen perusteella, mihin tekoäly ei pysty: monimutkaisten eskalaatioiden hallinta, tekoälyn tuotosten tarkistaminen, mallin kouluttaminen ja arvokkaiden asiakkaiden asiakassuhteiden omistaminen. Uusia määriteltäviä rooleja ovat esimerkiksi tekoälyn valvoja, tekoälyn kouluttaja ja asiakaspolun omistaja.
Koulutus ja osaamisen kehittäminen
Älä kouluta asiantuntijoita vain työkalun käyttöön. Kouluta heitä ymmärtämään, miltä hyvä toiminta näyttää, kun tekoäly on mukana. Hyödyllinen koulutusohjelma kattaa nämä alueet:
- Käydään läpi todellisia esimerkkejä tilanteista, joissa tekoäly toimi oikein, ja tilanteista, joissa se teki virheen
- Opetetaan asiantuntijoille, miten tekoälyn virheet tunnistetaan ja korjataan ennen kuin ne saavuttavat asiakkaat
- Annetaan asiantuntijoille selkeät toimintamallit tekoälyn päätösten ohittamiseen tai asian eskaloimiseen, kun jokin vaikuttaa epäilyttävältä
Viestintä ja sisäinen sitoutuminen
Tekoälyn uhkaamiksi itsensä kokevat asiakaspalvelijat tulevat vaikeuttamaan käyttöönottoa joko passiivisesti tai aktiivisesti. Kerro avoimesti, mitä tekoäly muuttaa ja mitä se ei muuta. Jaa ensimmäiset onnistumiset tiimin kanssa. Ota asiakaspalvelijat mukaan laadunvarmistukseen ja palautteen antamiseen, jotta heillä on oma intressinsä tekoälyn kehittämiseen sen sijaan, että he vain sietäisivät sitä.
Ota käyttöön vaiheittain
Älä käynnistä käyttöönottoa kaikissa kanavissa ja jonoissa kerralla. Aloita yhdestä käyttötapauksesta, mittaa sen toimivuutta, korjaa ongelmat ja laajenna sitten. Tiimit, jotka yrittävät tehdä kaiken heti käyttöönoton yhteydessä, joutuvat tyypillisesti perääntymään 90 päivän kuluessa.
Tekoälyn tulevaisuus asiakaskokemuksessa
Lähitulevaisuuden kehityssuunta on selvä: tekoäly siirtyy reaktiivisesta automaatiosta itsenäiseen toimintaan, ja edelläkävijätiimien ja jälkeen jäävien tiimien välinen kuilu kasvaa nopeasti.
Itsenäisesti toimiva tekoäly ja autonomiset asiakaspolut
Itsenäisesti toimiva tekoäly voi vastata kysymyksiin ja ryhtyä toimiin. Se voi päivittää tilitietoja, käsitellä hyvityksiä, siirtää ajanvarauksia ja koordinoida toimia eri järjestelmien välillä ilman ihmisen hyväksyntää jokaisessa vaiheessa.
Gartner ennustaa, että itsenäisesti toimiva tekoäly ratkaisee vuoteen 2029 mennessä itsenäisesti 80 % yleisistä asiakaspalveluongelmista ilman ihmisen väliintuloa. Tiimeillä, jotka rakentavat tätä kyvykkyyttä jo nyt, on merkittävä etumatka.
Monimuotoiset ja puheensisijaiset vuorovaikutustilanteet
Tekstipohjainen keskustelu väistyy monipuolisempien syötteiden tieltä. Tekoälyjärjestelmät käsittelevät yhä useammin ääntä, kuvia ja videota samassa keskusteluketjussa. 76 % asiakkaista haluaa jo nyt multimediatukea yhden vuorovaikutustilanteen aikana.
Erityisesti puheentunnistukseen perustuva tekoäly korvaa puhelinvalikot luonnollisilla keskusteluilla, jotka tuntuvat siltä kuin puhuisit henkilölle, joka todella tuntee tilisi.
Hyperpersonointi laajassa mittakaavassa
Seuraavan sukupolven asiakaskokemukseen keskittyvä tekoäly hyödyntää reaaliaikaisia käyttäytymissignaaleja ja ennakoivaa mallinnusta tarpeiden ennakoimiseen ennen kuin asiakkaat ilmaisevat niitä. Ajattele ennakoivaa yhteydenottoa, kun tilaus on pian päättymässä, tai suositusta, joka ajoitetaan hetkeen, jolloin asiakas todennäköisimmin reagoi siihen.
Parhaiden ja heikoimpien asiakaskokemusten välinen kuilu kasvaa jatkuvasti, ja tekoäly ratkaisee, kumpaan joukkoon yritys päätyy.
Jatka tekoälyn asiakaskokemuksen toimintamallin rakentamista
Jos viet tässä lukemasi käytäntöön, saat maksuttomasta uutiskirjeestämme ja jäsenyydestämme tekoälykehotteita, kuratoituja resursseja ja muiden ammattilaisten näkemyksiä, joiden avulla voit edetä nopeammin ja saavuttaa parempia tuloksia.
