CCO zegt dat het succes van uw AI-integratie afhangt van uw Poolster

Teresa Anania is een ervaren CCO en vervult momenteel die rol bij Verint, waar ze AI integreert in CX-workflows.

We spraken haar om te ontdekken waar ze de beste resultaten behaalt. Ze vertelde ons dat de duidelijkheid van een CX-leider over de gewenste resultaten de bepalende factor is voor succes met AI.

De volledige klantreis na de verkoop

Mijn achtergrond ligt diep verankerd in klantervaring. Momenteel geef ik hier bij Verint leiding aan de CX-organisatie als CCO. Daarvoor was ik CCO bij Sophos (een ander bedrijf van Thoma Bravo), Zendesk en Autodesk.

De CX-organisatie waaraan ik bij Verint leiding geef, bedient een uitzonderlijk brede klantenbasis, waaronder 85 van de Fortune 100-bedrijven. Daaronder vallen ondernemingen in de financiële dienstverlening, gezondheidszorg, retail, verzekeringen, telecom, overheid en meer. Onze klanten variëren van grote internationale ondernemingen met complexe contactcenters met grote volumes tot middelgrote en kleine bedrijven die snel groeien.

Als CCO strekt mijn verantwoordelijkheid zich uit over de volledige klantreis na de verkoop. Daaronder vallen productondersteuning, professionele dienstverlening, klantensucces en verlengingen. We helpen klanten de resultaten te behalen en te overtreffen die ze verwachtten toen ze voor Verint kozen, vanaf de eerste implementatie tot en met ingebruikname, impactmeting en verlenging.

Naast klantbehoud richt ik me ook op het voortdurend helpen van klanten om meer waarde uit het Verint-platform te halen en echte, meetbare resultaten van hun investering aan te tonen.

Waar AI kan worden ingezet in CX

Ik heb een CX-expertisecentrum opgericht dat zich richt op AI-automatisering.

Binnen professionele dienstverlening brengt AI aanbevolen workflows voor complexe integraties naar voren. Bij verlengingen maakt AI automatische offertes en scenariomodellering mogelijk, zodat klanten de waarde van verschillende oplossingssets kunnen zien. Binnen klantensucces helpen onze door AI ondersteunde QBR's het team om heldere, datagestuurde informatie te presenteren en klanten met beste werkwijzen te begeleiden, zodat ze een nog grotere kwantificeerbare ROI kunnen behalen.

Aan de ondersteuningskant behandelt een digitale agent op ons klantenportaal vragen van niveau 0. Een klant komt met een vraag of probleem. Vervolgens geeft de intelligente virtuele agent snel contextuele, relevante antwoorden via het juiste kanaal. Als dat niet voldoende is, gaat de volledige gesprekscontext naar de menselijke agent. Geen herhaling en geen verloren context. Hierdoor kunnen technici zich richten op geavanceerde, complexe kwesties waarvoor menselijke expertise nodig is.

We hebben ook ondersteuning voor agents en intelligente routering binnen het team uitgebreid en kwaliteitsborging geautomatiseerd voor 100% deelname, met realtime coaching voor zelfbediening in plaats van handmatige beoordelingscycli.

De rode draad blijft hetzelfde: sterkere, snellere, meetbare resultaten.

Waar AI te gebruiken in plaats van menselijke interactie in CX

AI neemt dus veel taken op zich. Maar mensen zijn essentieel voor het leveren van op maat gemaakte QBR's, het leiden van roadmapbeoordelingen en het behalen van gezamenlijke doelstellingen. Mensen voeren ook gesprekken over verlengingen en behandelen kritieke escalaties bij ondersteuning. AI levert contextuele klantinzichten over accountstatus, sentiment en benchmarking, maar mensen bieden visie en leiderschap, begeleiding bij beste werkwijzen en diepgaande relaties met leidinggevenden binnen onze accounts. Dit automatiseren we niet.

We hebben ook een programma met persoonlijk contact via technologie voor onze klanten met een lange staart, waarbij we digitale begeleiding en gedragsgegevens gebruiken om hen te bereiken waar ze zich bevinden. Vervolgens zetten we een groep CSM's in wanneer gegevens aangeven dat een klant moeite heeft met het inwerkproces of met de adoptie van belangrijke mogelijkheden.

Je kunt geen geweldige klantervaring bieden zonder aandacht te besteden aan een geweldige werknemerservaring. Ik heb altijd gezegd: EX = CX. Wanneer je medewerkers van hun werk houden omdat AI de ruis afhandelt, zetten ze zich beter in voor klanten.

Waarom goede AI-resultaten een duidelijke afstemming op doelstellingen vereisen

Teresa's gedachten

Resultaten…vereisen nauwgezetheid. Wanneer AI onder de maat presteert, kunnen we dat vrijwel altijd terugvoeren op een lancering zonder duidelijke afstemming op de doelstellingen en meting vanaf het begin.

De resultaten van het integreren van AI in onze CX-activiteiten hebben in de meeste gevallen mijn aanvankelijke verwachtingen overtroffen.

We zien een meetbare verbetering in het aantal eenvoudige gebruiksscenario's dat onze agent oplost, terwijl ook onze CSAT- en tNPS-scores stijgen. Onze support-engineers behandelen complexere problemen grondiger, omdat AI veelvoorkomende, repetitieve vragen opvangt. Alleen al die verschuiving heeft de kwaliteit van het klantgesprek veranderd, niet alleen de snelheid ervan.

We zien ook aanzienlijke productiviteitswinst bij onze CSM's en verlengingsteams. QBR's met ondersteuning van AI zijn relevanter, met scherpere metingen van de geleverde waarde; we modelleren verlengingsscenario's sneller; en ons programma voor technisch ondersteunde klantbenadering helpt onze kleinste klanten zich grondiger eigen te maken wat voorheen op niet-schaalbare manieren gebeurde.

Voor resultaten als deze is echter nauwgezetheid vereist. Wanneer AI onder de maat presteert, kunnen we dat vrijwel altijd terugvoeren op een lancering zonder duidelijke afstemming op de doelstellingen en meting vanaf het begin.

Waarom organisaties oplossingen in productieomgevingen moeten bouwen

Ik zie vaak dat organisaties door de beloften van technologie tot AI worden aangetrokken en vervolgens oplossingen in een testomgeving bouwen. Maar succes daar vertaalt zich niet altijd naar succes in productie.

Daarom beginnen we in productie — met een klein gebruiksscenario of een subset van workflows, en met de doelstelling in gedachten. We stemmen vooraf af wat de doelstelling is, integreren metingen in alles wat we doen en optimaliseren voortdurend.

Zo heb je altijd een leidend kompas. Je jaagt niet op de implementatie van coole technologie, maar bewijst impact. Intern maakt de nauwgezetheid rond de kwaliteit van implementatie en het meten van resultaten het verschil.

Waarom CX-leiders door de AI-hype heen moeten prikken

Ik zou zelfs zeggen dat dit het belangrijkste advies is dat ik kan geven: prik door de AI-hype heen door te beginnen met doelstellingen.

CX-leiders staan momenteel onder enorme druk om snel te handelen, dingen uit te proberen en zich aan te passen. Maar als je een strategie voor het afvangen van klantcontacten creëert die het aantal binnenkomende tickets met duizenden vermindert en tegelijkertijd ongemerkt je CSAT uitholt, heb je niets bereikt.

Blijf op de hoogte

Je kunt Teresa Anania volgen op LinkedIn.

Er volgen meer interviews met experts op The CX Lead!