Grunnlegger og CX-leder sier at KI kan gjøre kundeservice fra et kostnadssenter til et profittsenter

Jaakko Timonen har bakgrunn fra ledelse av CX-organisasjoner, og er for tiden grunnlegger og administrerende direktør i GitHits.

Vi satte oss ned med Jaakko for å lære hvordan han bruker KI til å forstå brukerne sine bedre. Her er det han sa.

Ulike roller, samme CX-oppgave

Jeg heter Jaakko (Jack) Timonen. Jeg er for tiden medgründer og administrerende direktør i GitHits, der jeg har ansvar for CX.

Vi er et selskap som utvikler verktøy for utviklere, og er i betafasen. Moderne KI-verktøy for koding lar agenter navigere i lokale kodebaser, men de får ikke tilgang til rammeverk, biblioteker, SDK-er eller andre avhengigheter med åpen kildekode. Derfor tilbyr GitHits en versjonsbevisst indeks over kode med åpen kildekode ved behov, vanligvis på 10-20 sekunder for et gjennomsnittlig repositorium.

For tiden er de aller fleste brukerne våre individuelle programvareutviklere eller små oppstartsbedrifter, men vi har også noen brukere fra større selskaper. Vi kommuniserer primært med dem via e-post, Slack, WhatsApp, Intercom og X.

Før jeg startet GitHits, var jeg kundesjef i et KI-konsulentselskap som het Softlandia. Før det hadde jeg ansvar for produkt- og kundeopplevelsen i NoNoNo.com, som hjalp amerikanske forbrukere med å eskalere og løse klager på store selskaper.

Hvordan KI gjør det mulig for CX-ledere å forstå bruken før de svarer brukerne

Produktet vårt er ganske nytt, og problemet vi løser, er komplekst, så vi får svært mange henvendelser til brukerstøtten — særlig om hvordan man setter opp ulike kodeagenter og kjøringsrammeverk. Den store mengden henvendelser har også blitt forsterket av nylige angrep på programvareforsyningskjeden. Som svar på dette setter mange utviklere, inkludert kundene våre, nye pakkeversjoner i karantene — også oppdateringene de selv har bedt om — i én uke før de installerer dem.

Som et resultat måtte vi gjøre noen endringer i hvordan vi håndterer brukerstøtte. Vi koblet Claude Cowork til BigQuery. Og vi begynte å bruke et verktøy kalt Datost, som henter relevante data fra BigQuery og gjør det mulig for oss å chatte med disse dataene i Slack.

Nå kan vi stille spørsmål om enhver bruker og bruken deres, slik at vi kan gå grundig inn i hva de prøver å gjøre. Så hvis en bruker klager på et problem, kan vi komme tilbake med mer presise, databaserte svar — raskere.

Det er også nyttig når vi tar kontakt proaktivt, fordi vi møter opp informert om kundens bruk. Og det gir oss en mye bedre forståelse av brukerne våre som helhet, noe som betyr at vi kan bygge bedre og mer relevante funksjoner og til syvende og sist få større gjennomslag.

Hvorfor mennesker bør være involvert i alle deler av CX

Jeg pleide å tro at 100% av brukerne foretrakk menneskelig kundeservice fremfor KI. Grunnen var enkel: Menneskelig kundeservice er mer menneskelig, og vi er alle mennesker. Men jeg tok feil. Det kommer helt an på.

Jeg tror hvor mottakelige kundene er for KI, avhenger av hva de holder på med. Hvis de for eksempel trenger å finne en eller annen teknisk detalj og kan finne informasjonen i dokumentasjonen, foretrekker de selvbetjening — og hjelpen fra KI vil sannsynligvis bli satt pris på. Men hvis de har klager på hvordan produktet fungerer eller noe annet som gjelder produktopplevelsen, vil de nesten alltid foretrekke at et menneske er involvert.

Det er hovedgrunnen til at vi ikke bruker KI til å svare på tilbakemeldinger fra kunder. En annen grunn er at vi er et selskap i en tidlig fase, før vi har oppnådd produkt–marked-tilpasning, og at vi virkelig trenger å forstå brukerne våre. Det betyr at vi må gjøre ting som ikke kan skaleres.

I fremtiden kan det hende at vi bruker KI-agenter til å svare på enkle kundehenvendelser. Men komplekse henvendelser vil sannsynligvis fortsatt kreve menneskelig involvering.

Akkurat nå er ingen av CX-beslutningene våre 100% avhengige av KI. Vi bruker KI til å få bedre svar raskere, men mennesker gjennomgår fortsatt alt.

Hvorfor chatboter for kundeservice ikke innfrir forventningene

Vi har nylig begynt å la kundene våre chatte med dokumentasjonen vår ved hjelp av Mintlify. Vi veileder dem aktivt dit når de tar kontakt via e-post.

Vi forventet at de virkelig skulle like dette. Vi trodde de ville gå grundig gjennom produktet for å forstå funksjonene, men det har ikke skjedd. Kanskje det skyldes at dette er et såpass nytt tillegg. Eller kanskje kundene våre foretrekker menneskelig kundeservice. Tiden vil vise.

Når man setter opp en chatbot som dette, vil jeg advare CX-ledere om én ting: De fleste chatbotene er fullstendig elendige. De vet ikke hvordan de skal svare på spørsmål, og de avslutter samtalene før brukerne i det hele tatt rekker å stille et oppfølgingsspørsmål.

Her er noen tips:

• Fremfor alt: gi kontekst. Uten det vet ikke chatboten hva den skal gjøre.
• Lær den å være empatisk og tilpasse seg kundens tone. Hvis kunden for eksempel stiller et analytisk spørsmål, kan det hende at personen er opptatt av tall, og da bør du gi mer analytiske svar. Men hvis meldingen er følelsesladet, er det viktigere å håndtere saken empatisk.
• Lær den å bruke ikkevoldelig kommunikasjon.
• Sørg for at målet ikke er å være teknisk overlegen, men å forstå hva som ligger bak kundens meldinger.

Slik ser en verktøystakk for kunstig intelligens ut innen CX

Vi bruker kunstig intelligens til å bygge alle arbeidsflytene våre. Her er verktøystakken vår for kunstig intelligens:

• Claude Code og Codex for koding med kunstig intelligens
• Intercom for supportforespørsler og sortering

• PostHog for sporing av konverteringer, klikk og så videre. Vi bruker det også til skjermopptak.
• BigQuery for lagring av relevante data
• Datost for å chatte med data
• Mintlify for å gjøre det mulig for brukerne våre å chatte med dokumentasjonen vår

Vi planlegger å gå bort fra Intercom. Til å begynne med trodde vi at vi kanskje skulle gå over til Pylon, men det er for B2B-fokusert, så vi utforsker i stedet alternativer som UseClad eller Parahelp.

Hvorfor en vellykket implementering av kunstig intelligens innen CX avhenger av dataene og dokumentasjonen din

Alle CX-ledere må vite én ting: Suksessen din avhenger av dataene og dokumentasjonen din.

Når det gjelder data, kommer jeg alltid tilbake til det Cat Wu fra Anthropic sa i Lenny's Podcast — den episoden er for øvrig en utmerket ressurs hvis du ikke allerede har hørt på den. Jeg parafraserer: Hvis du vil lykkes med Claude Cowork, er det første du må gjøre å integrere det med alle mulige datakilder, slik at du har absolutt alt tilgjengelig for kunstig intelligens før du begynner å lage rapporter og handlingspunkter.

Inndataene påvirker alltid utdataene, og inndataene for kunstig intelligens er data. Sørg derfor for at dataene dine er strukturerte og rene.

Når det gjelder dokumentasjon, må du dokumentere alt. Kundene dine må også kunne chatte med dokumentasjonen, slik at det blir svært enkelt å finne nålen i høystakken. Heldigvis kan prosessen automatiseres, slik at dokumentasjonen holdes oppdatert.

Jaakko deler

Inndataene påvirker alltid utdataene, og inndataene for kunstig intelligens er data. Sørg derfor for at dataene dine er strukturerte og rene.

Hvorfor AI-baserte produkter fortsatt trenger kontrollpaneler

Hvis du bygger et AI-produkt rettet mot forbrukere, må du huske på at antallet supportsaker vil øke hvis verktøyets grensesnitt utelukkende består av AI-chat.

Jeg la merke til dette problemet da jeg bygde mitt første nettsted med Lovable. Det var flott å bygge det med ledetekster, men det kunne ikke håndtere SEO, og det fantes ikke noe statisk kontrollpanel der jeg enkelt kunne få tilgang til ting som metabeskrivelser og sidetitler. Det var ingen god opplevelse å bli tvunget til å be kunstig intelligens om absolutt alt — én ting om gangen, side for side.

Sørg for at produktteamet ditt fortsatt bygger de nødvendige kontrollpanelene kundene dine trenger.

Hvordan kunstig intelligens kan gjøre CX fra et kostnadssenter til et profittsenter

Flertallet av administrerende direktører behandler kundeservice og kundesuksess som kostnadssentre, og det fører til dårlig CX. Men kunstig intelligens gjør det mulig for oss å behandle dem som profittsentre.

Kunstig intelligens kan for eksempel måle hva som skjer med kundene hvis klager har blitt løst. Den kan finne ut om de står i fare for å falle fra, eller om de faktisk er enda mer engasjerte enn før.

Hvis det siste er tilfelle, vil det gagne inntektene – ikke bare gjennom kundebevaring, men også gjennom jungeltelegrafen. Statistisk sett forteller en kunde hvis klage har blitt løst, seks til sju personer om den positive opplevelsen i løpet av en uke. Og de vil sannsynligvis bruke 30 % mer den neste måneden.

I denne sammenhengen anbefaler jeg å lese Å levere lykke: Zappos-historien.

Hvorfor ikke-voldelig kommunikasjon er enda mer nødvendig med KI

Mitt beste råd til CX-ledere er alltid å studere ikke-voldelig kommunikasjon. Hver støttemelding fra en kunde inneholder:

• Budskapet (hva prøver de å si?)
• Følelsen eller emosjonen bak budskapet
• Behovet bak denne følelsen eller emosjonen
• Anmodningen som følger av dette behovet

CX-ledere må forstå dette. Før du gjør noe annet, bør svaret ditt håndtere alle de fire komponentene. Og nå må KI-en din også forstå det.

Alt i alt, husk: Du må formidle empati når du svarer kunder – ikke bare teknisk kunnskap.

Følg med

Du kan følge Jaakko Timonens arbeid på LinkedIn og X. Ta også en titt på GitHits.

Flere ekspertintervjuer kommer på The CX Lead!