Viime vuosina tekoälystä on tullut olennainen osa sitä, miten asiakastukitiimit käsittelevät tukipyyntöjä. Se on nykyään syvälle juurtunut siihen, miten pyynnöt vastaanotetaan, luokitellaan ja niihin vastataan.
Ja rehellisyyden nimissä se toimii.
Hiverin Vuoden 2026 asiakastuen tekoälyä käsittelevä raportti, joka perustuu yli 700 tukijohtajan vastauksiin, osoittaa tämän selvästi. Yleisimmät käyttötapaukset ovat tekoälyn ehdottamat vastaukset (39 %), chatbotit ensilinjan tukena (35 %) ja tekoälyyn perustuvat laaduntarkistukset (30 %).
Kaikki nämä tehtävät kuitenkin toimivat tilanteissa, joissa kyselyt ovat ennakoitavia ja ratkaisupolut selkeästi määriteltyjä.
B2B-yritysten asiakastuki on kuitenkin huomattavasti monimutkaisempaa.
Useimpia B2B-tukipyyntöjä ei esimerkiksi ratkaista yhdellä yhteydenotolla. Ne siirtyvät tiimien välillä, vaihtavat kanavaa ja kehittyvät ajan myötä.
Yksinkertaisena kyselynä alkava asia voi nopeasti muuttua eskalaatioksi, johon osallistuu useita sidosryhmiä ja joka voi joissakin tapauksissa vaikuttaa koko asiakkuuteen.
Tätä aukkoa useimpia tekoälyä hyödyntäviä tukityökaluja ei ole suunniteltu ratkaisemaan. Ne optimoivat yksittäisiä, irrallisia yhteydenottoja, kun taas B2B-tuki perustuu jatkuvuuteen koko elinkaaren ajan.
Tekoäly parantaa vuorovaikutusta, mutta ei yhdistä sitä koko elinkaaren aikana
Tekoäly toimii parhaiten, kun työ on ennakoitavaa ja jäsenneltyä.
Siksi useimmat tiimit näkevät aluksi merkittäviä vaikutuksia. Tekoäly toimii parhaiten, kun kyselyt ovat yksinkertaisia, toistettavia ja helposti ratkaistavia. Kun tukipyynnöt muuttuvat monimutkaisemmiksi, sisältävät enemmän taustatietoa tai edellyttävät tiimien välistä koordinointia, vaikutus alkaa kuitenkin heikentyä.
Vain 9 % tiimeistä kertoo tekoälyn avustavan suurimmassa osassa niiden tukipyyntöjen käsittelyä. Vaikka ratkaisuajat lyhenevät, hyödyt ovat yleensä asteittaisia eivätkä mullistavia.
Syy käy selvemmäksi, kun tarkastellaan, miten B2B-tuki todella toimii.
Asiakas ilmoittaa sähköpostitse ohjelmistovirheestä. Tukitiimi kuittaa ilmoituksen ja aloittaa tutkimisen. Hyvin nopeasti käy ilmi, ettei kyse ole yksinkertaisesta ongelmasta. Kehitystiimi on otettava mukaan, ja asiakkuuspäällikkö on pidettävä ajan tasalla, koska asiakkuuden uusiminen lähestyy.
Useimmissa vanhoissa työkaluissa asiat alkavat tässä vaiheessa hajota eri osiin.
Tukitiimi luo kehitystiimille erillisen tukipyynnön. Sisäiset keskustelut siirtyvät Slackiin. Asiakkuuspäällikölle tiedotetaan toisessa keskusteluketjussa. Jokainen tiimi työskentelee omassa järjestelmässään, ja asiayhteys alkaa hajautua eri työkaluihin. Kun ratkaisu on valmis, mikään yksittäinen paikka ei enää kuvaa ongelman koko etenemistä.
Asiakkaan näkökulmasta kokemus tuntuu katkonaiselta. Hän toistaa tietoja, odottaa viiveiden aikana ja saa vastauksia, joissa ei oteta huomioon sitä, mitä on jo tapahtunut.
Tiimin näkökulmasta merkittävä osa työstä kuluu asiayhteyden palauttamiseen sen sijaan, että ongelmaa vietäisiin eteenpäin.
Miksi perinteiset tukimittarit peittävät tämän ongelman
Yksi syy tämän aukon säilymiseen on se, että perinteiset tukimittarit paranevat edelleen.
Tiimit näkevät nopeampia vastausaikoja, pienempiä tukipyyntömääriä ja korkeampia automaatioasteita. Koontinäytön näkökulmasta kaikki näyttää tehokkaalta.
Nämä mittarit kuvaavat kuitenkin vain sitä, mitä yksittäisten yhteydenottojen aikana tapahtuu. Ne eivät kerro, kuinka usein asiakkaat joutuvat toistamaan taustatietoja, kuinka paljon aikaa menetetään siirroissa tai missä kohtaa keskustelut pysähtyvät tiimien välillä.
Tämän seurauksena järjestelmä näyttää tehokkaalta, vaikka kokemus säilyy hajanaisena.
Want to learn more about Hiver?
B2B-tuki ei keskity tukipyyntöihin vaan jatkuvuuteen
Rajoite ei ole tekoäly itsessään. Kyse on siitä, missä tekoälyä käytetään.
Useimmat alustat on rakennettu tukipyyntöjen ympärille, ja niiden päälle on lisätty tekoäly nopeuttamaan tukipyyntöjen käsittelyä. B2B-tuki ei kuitenkaan keskity tukipyyntöihin. Se keskittyy asiakassuhteeseen.
Merkitystä ei ole sillä, kuinka nopeasti tukipyyntö ratkaistaan, vaan sillä, säilyykö koko vuorovaikutus yhtenäisenä alusta loppuun.
Jatkuvuus ratkaisee tämän.
Jatkuvuus tarkoittaa, että keskustelut pysyvät yhdistettyinä tiimien välillä, asiayhteys säilyy vuorovaikutuksesta toiseen eivätkä työnkulut ala alusta jokaisessa vaiheessa. Se tarkoittaa, että päätöksiä tehdään asiakkaasta olevan kokonaiskuvan perusteella eikä vain viimeisimmän viestin pohjalta.
Miten Hiver on suunniteltu ylläpitämään jatkuvuutta
Hiver lähestyy tätä ongelmaa eri tavalla. Se ei optimoi tukiprosessin yksittäisiä vaiheita. Se varmistaa, että koko asiakaspolku säilyy yhtenäisenä työn siirtyessä tiimien, työkalujen ja kanavien välillä.
Ero käy selväksi, kun palaamme samaan B2B-tilanteeseen.
Hiver on suunniteltu estämään tämä katkos jokaisessa vaiheessa.
- Yksi keskusteluketju tiimien välillä: Kun keskustelu siirtyy tiimiltä toiselle, se ei jakaudu erillisiksi tukipyynnöiksi. Sama keskusteluketju jatkuu, ja jokainen tiimi työskentelee yhteisen asiayhteyden pohjalta.
Tuki-, kehitys- ja asiakasmenestystiimit eivät toimi siiloissa. Ne rakentavat saman keskustelun päälle sen sijaan, että loisisivat sen uudelleen jokaisessa siirrossa.
- Työ pysyy koordinoituna eri työkalujen välillä: Useimmissa kokoonpanoissa työ jakautuu eri työkaluihin. Teknisiä päivityksiä hallitaan Jirassa. Sisäiset keskustelut käydään Slackissa. Tilapäivitykset ovat eri järjestelmissä. Hiver pitää nämä linjassa.
Kun tiimit yhdistävät tehtäviä Jiran tai ClickUpin kaltaisiin työkaluihin, päivitykset synkronoituvat reaaliajassa takaisin samaan keskusteluun. Tiimien ei tarvitse etsiä tietoja tai koota manuaalisesti yhteen sitä, mitä muuttui. - Keskustelut eivät nollaudu kanavien välillä: B2B-tuki ei tapahdu yhdessä paikassa. Keskustelut siirtyvät sähköpostin, chatin, Slackin ja puheluiden välillä.
Useimmissa perinteisissä tukipalveluissa jokainen kanava toimii kuin nollaus. Hiverissä keskustelu säilyy ehjänä. Aloitetaanko vuorovaikutus sähköpostissa tai siirtyykö se Slackiin, se pysyy osana samaa viestiketjua. Slack toimii sisäänrakennettuna tukikanavana, jossa tiimit voivat tehdä yhteistyötä ja vastata ilman asiayhteyden katkeamista. - Päätökset tehdään asiakkaan koko asiayhteyden perusteella: Useimmissa työkaluissa edustajat vastaavat uusimman viestin perusteella. He eivät näe kokonaiskuvaa.
Hiver tuo tämän asiayhteyden osaksi työnkulkua. Kun edustaja avaa keskustelun, hän näkee tilin tietoja, kuten arvon, aiemmat eskaloinnit ja tunnetilatrendit. Näin tiimit voivat tunnistaa riskit varhaisessa vaiheessa ja vastata niiden mukaisesti sen sijaan, että jokaista pyyntöä käsiteltäisiin erillisenä. - Tekoäly tukee koko elinkaarta: Useimmat alustat hyödyntävät tekoälyä vuorovaikutuksen alussa. Ne keskittyvät chatbotteihin, luokitteluun tai ensimmäisiin vastauksiin. Hiver hyödyntää tekoälyä koko elinkaaren ajan.
Tekoäly avustaa edustajia heidän työskennellessään, mahdollistaa monivaiheiset työnkulut tiimien välillä, arvioi keskustelujen laatua ja tunnistaa tiedon puutteita. Se auttaa tiimejä säilyttämään linjakkuuden työn monimutkaistuessa sen sijaan, että se vain vähentäisi määrää.
Muutos: kysymyksestä ”kuinka paljon voimme automatisoida?” kysymykseen ”missä asiayhteys katkeaa?”
Useimmat tiimit lähestyvät tekoälyä yhden kysymyksen kautta: kuinka paljon voimme automatisoida?
Hyödyllisempi kysymys on: missä asiayhteys katkeaa tukiprosessissasi?
Koska juuri siinä palvelukokemus rikkoutuu. Tekoäly parantaa jatkossakin nopeutta ja tehokkuutta. Nämä hyödyt ovat todellisia. B2B-tuki on kuitenkin vivahteikkaampaa. Se riippuu tiimien, kanavien ja ajan välisestä koordinoinnista, ei vain määrästä.
Tuen kypsyysasteen seuraavaa vaihetta ei määritä se, kuinka paljon tekoälyä käytät, vaan se, kuinka hyvin järjestelmäsi säilyttää jatkuvuuden tämän monimutkaisuuden keskellä.
