Ekspert ds. doświadczeń klientów ostrzega liderów, aby ograniczyli interakcje sztucznej inteligencji z klientami

Dan Gingiss jest ekspertem ds. doświadczeń klientów, mówcą i konsultantem, który pomaga organizacjom nawiązywać z klientami relacje na poziomie ludzkim oraz tworzyć doświadczenia, o których klienci nie mogą się doczekać, by opowiedzieć innym.

Usiedliśmy z nim, aby porozmawiać o tym, jak skalować działania związane z CX bez usuwania interakcji międzyludzkich, których pragną klienci. Oto, co nam powiedział.

Media społecznościowe są bramą do CX

Dan dzieli się wiedzą

Rozumiem wpływ mediów społecznościowych na doświadczenia klientów. Dlatego uczę firmy, jak tworzyć treści, którymi klienci chcą się dzielić — kreując chwile, których nie mogą się powstrzymać przed uwiecznieniem na swoich telefonach.

Jestem ekspertem ds. doświadczeń klientów, mówcą i konsultantem. Pomagam średnim i dużym organizacjom opracowywać proste, praktyczne i niedrogie sposoby na uczynienie z CX przewagi konkurencyjnej.

Bycie przedsiębiorcą działającym w pojedynkę oznacza, że jestem dyrektorem generalnym, dyrektorem ds. doświadczeń klientów, dyrektorem ds. marketingu, dyrektorem operacyjnym i wszystkim pomiędzy. A ponieważ kierowałem zespołami ds. mediów społecznościowych w firmach McDonald's, Discover i Humana, rozumiem wpływ mediów społecznościowych na doświadczenia klientów. Dlatego uczę firmy, jak tworzyć treści, którymi klienci chcą się dzielić — kreując chwile, których nie mogą się powstrzymać przed uwiecznieniem na swoich telefonach.

Napisałem również jedną z pierwszych książek poświęconych obsłudze klienta w mediach społecznościowych. Już na początku zrozumiałem, że choć każda firma może publikować komunikaty w mediach społecznościowych, świadome firmy dostrzegły, że media społecznościowe są bramą do skuteczniejszego słuchania klientów.

Jak należy i jak nie należy wykorzystywać AI w CX

Wykorzystuję AI do generowania pomysłów, optymalizowania przepływów pracy, identyfikowania luk, analizowania ogromnych ilości danych, omawiania pomysłów strategicznych i opracowywania produktów.

AI dobrze radzi sobie również z szybkim analizowaniem opinii klientów i podejmowaniem na ich podstawie działań — przed pojawieniem się AI oba te procesy były niezwykle pracochłonne w przypadku opinii jakościowych.

Jednak im bardziej wykorzystuję AI, tym wyraźniej zdaję sobie sprawę, że nie może ona zastąpić interakcji międzyludzkich.

Po pandemii konsumenci nadal pragną interakcji międzyludzkich, dlatego doświadczenia klientów muszą je zachowywać, niezależnie od sposobu wykorzystania AI.

Oznacza to, że nie można po prostu przekazać pracy AI i uznać sprawy za zakończoną. Potrzebni są prawdziwi klienci, którzy przetestują rozwiązanie, zanim wprowadzisz je do powszechnego użytku.

Podobnie AI jest mniej przydatna w komunikowaniu się z klientami, zwłaszcza że opinia publiczna coraz lepiej rozpoznaje treści wyraźnie napisane przez AI.

Dlaczego AI powinna wzmacniać Twój zespół, zamiast go zastępować

To największe ryzyko, jakie dostrzegam w przypadku AI w CX: że AI przejmie zbyt dużą część ścieżki klienta.

Rzeczywistość jest taka, że klienci nie są na to gotowi. Nie chcą tego.

Na razie zalecam wykorzystywanie AI w jak największym zakresie na zapleczu, aby uwolnić ludzi i umożliwić im bezpośrednie angażowanie się w relacje z klientami.

AI powinna więc zajmować się tym, na co klienci nie chcą poświęcać czasu — szybkością, wygodą, prostymi odpowiedziami i powtarzalnymi zadaniami. Właśnie tam skala przynosi korzyści.

Jednak gdy interakcja staje się emocjonalna, złożona lub wiąże się z dużą stawką, klienci chcą kontaktu z człowiekiem. I nie jako ostateczności, lecz jako płynnego kolejnego kroku.

Błąd popełniany przez firmy polega na wykorzystywaniu AI do zastępowania ludzi zamiast wzmacniania ich możliwości. Najlepsze doświadczenia wykorzystują AI, aby usprawniać pracę ludzi — zapewniając agentom kontekst, wydobywając spostrzeżenia i eliminując rutynowe zadania — dzięki czemu, gdy dołącza człowiek, działa szybciej, mądrzej i z większą empatią.

AI powinna uzupełniać Twój zespół, a nie go zastępować.

Dlaczego niektóre firmy właściwie wykorzystują AI w CX, a inne ponoszą porażkę

Dan dzieli się

Jakościowo największym zagrożeniem nie jest sama technologia — lecz utrata ludzkiego podejścia. Organizacje osiągające najlepsze wyniki wykorzystują sztuczną inteligencję do wzmacniania empatii, a nie jej zastępowania, dzięki czemu doświadczenie pozostaje osobiste, nawet gdy staje się coraz bardziej zautomatyzowane.

Jednym z najbardziej przekonujących przykładów wpływu sztucznej inteligencji na wyniki w obszarze doświadczeń klientów jest Netflix.

Ich silnik rekomendacji nie tylko zasila sekcję „Ponieważ obejrzano…” — personalizuje każdy aspekt interfejsu, w tym dynamicznie zmienia grafikę miniatury widoczną przy tym samym programie w zależności od preferencji użytkownika. Wpływ jest ogromny: system rekomendacji Netflix odpowiada za około 80% oglądanych treści, a personalizacja przynosi firmie szacunkowo 1 miliard dolarów rocznie dzięki poprawie utrzymania klientów.

To właśnie korzyści ze sztucznej inteligencji w CX w najlepszym wydaniu — bardziej trafne doświadczenia, większe zaangażowanie i wymierne wyniki biznesowe bezpośrednio powiązane z zachowaniami klientów.

Jednocześnie niewłaściwe wdrożenie sztucznej inteligencji niesie ze sobą realne zagrożenia. Wielu konsumentów nadal zgłasza frustrację z powodu ogólnej lub „pozornej” personalizacji — na przykład zwracania się do nich niewłaściwym imieniem albo otrzymywania nieistotnych rekomendacji — co może podważać zaufanie.

W obsłudze klienta doświadczenia związane z chatbotami przyzwyczaiły klientów do oczekiwania na przeszkody zamiast pomocy.

Jakościowo największym zagrożeniem nie jest sama technologia — lecz utrata ludzkiego podejścia. Organizacje osiągające najlepsze wyniki wykorzystują sztuczną inteligencję do wzmacniania empatii, a nie jej zastępowania, dzięki czemu doświadczenie pozostaje osobiste, nawet gdy staje się coraz bardziej zautomatyzowane.

Dlaczego chatboty oparte na sztucznej inteligencji są bronią obosieczną

Jednym z obszarów, które wciąż nie spełniają oczekiwań, są chatboty oparte na sztucznej inteligencji. Nadal są w dużej mierze bezużyteczne.

Obiecywano nam szybsze, inteligentniejsze i bardziej przypominające rozmowę z człowiekiem interakcje, ale wielu klientów otrzymało toporne chatboty działające jak cyfrowi strażnicy dostępu, niewiele różniące się od IVR-ów używanych podczas rozmów telefonicznych. Zaprojektowano je tak, aby przekierowywały kontakt, zamiast rozwiązywać problemy. Zamiast poprawiać doświadczenie, zwiększają tarcia, zmuszając klientów do powtarzania informacji, poszukiwania kontaktu z człowiekiem lub porzucenia interakcji.

To nie problem technologii, lecz strategii. Sztuczna inteligencja rozczarowuje, gdy firmy wykorzystują ją do optymalizacji procesów i budżetów zamiast do podnoszenia jakości doświadczeń.

Gdy firmy zaczynają od pytania „Jak możemy zaoszczędzić pieniądze?” zamiast „Jak możemy sprawić, by było to dla klienta łatwiejsze, szybsze lub przyjemniejsze?” — właśnie wtedy sztuczna inteligencja nie spełnia swojego zadania.

Jak liderzy CX mogą skorzystać z analizy opinii klientów za pomocą sztucznej inteligencji

Firmy powinny wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania ogromnych ilości danych, co wcześniej wymagało zaangażowania zespołu analitycznego.

Pamiętam, że w korporacyjnej Ameryce otrzymywałem codzienne raporty zawierające wszystkie komentarze zamieszczone na stronie internetowej — setki każdego dnia. Nie potrafiłem się w nich zorientować, chyba że wydarzyło się coś poważnego i wszyscy narzekali na tę samą rzecz.

Przeglądałem raport z jednego dnia, potem zapominałem o raporcie z następnego dnia, a kolejnego dnia brakowało mi czasu. W piątek miałem na biurku cztery raporty i czas tylko na pobieżne przejrzenie jednego z nich. Dziś sztuczna inteligencja analizuje je natychmiast, czego rezultatem są konkretne zadania do wykonania na podstawie opinii klientów.

Jak sztuczna inteligencja umożliwia proaktywną obsługę

Proaktywna obsługa to ogromna szansa. Zbyt często ignorujemy klientów, dopóki coś nie pójdzie nie tak, ale sztuczna inteligencja może przewidywać problemy na podstawie doświadczeń innych klientów i reagować, zanim się pojawią.

Oto jak to działa.

Najpierw firmy agregują sygnały — zachowania klientów, dane transakcyjne, zgłoszenia do działu pomocy, a nawet nastroje wynikające z wcześniejszych interakcji. Łączy to elementy, które nazywam VOC (głosem klienta) i AOC (działaniami klienta).

Następnie modele sztucznej inteligencji wyszukują wzorce, które historycznie prowadziły do problemu. „Klienci, którzy zrobili X, często dzwonią później w sprawie Y”.

Z tego miejsca przechodzisz do proaktywnego kontaktu. Może to być coś tak prostego jak wysłana w odpowiednim momencie wiadomość e-mail lub powiadomienie push albo coś tak zaawansowanego jak dynamiczna zmiana doświadczenia w czasie rzeczywistym. Na przykład Amazon proaktywnie kontaktuje się z klientami, jeśli zauważy niską prędkość pobierania strumieniowanego filmu, przewidując, że doświadczenie może być niezadowalające.

Najważniejsze narzędzia, które za tym stoją, to systemy CRM, modele analityki predykcyjnej oraz narzędzia do orkiestracji ścieżki klienta, które automatyzują „kolejne najlepsze działanie”.

Ale prawdziwa magia nie tkwi w technologii — chodzi o sposób myślenia. Nie czekasz, aż klient się odezwie. Mówisz: „Widzimy, co prawdopodobnie wydarzy się dalej, i ułatwimy to, zanim stanie się problemem”.

Dan dzieli się

Prawdziwa magia nie tkwi w technologii — chodzi o sposób myślenia. Nie czekasz, aż klient się odezwie. Mówisz: „Widzimy, co prawdopodobnie wydarzy się dalej, i ułatwimy to, zanim stanie się problemem.”

Dlaczego Claude jest narzędziem CX pierwszego wyboru

Claude wyprzedził pozostałe narzędzia dzięki łatwości obsługi, wyjątkowym umiejętnościom pisarskim oraz możliwości łączenia się z innymi obszarami działalności firmy.

Ale szczerze mówiąc, wszystkie najważniejsze modele LLM są niesamowite. Każdy ma dostęp do tych narzędzi za $20/miesiąc — narzędzi, których ograniczeniem jest wyłącznie nasza wyobraźnia. Szkoda tylko, że moja wyobraźnia nie jest lepsza!

Każdego dnia wciąż uczę się nowych rzeczy i odkrywam nowe możliwości, a moją pierwszą reakcją często jest: „Dlaczego nie przyszło mi do głowy, żeby o to zapytać AI?”

Dlaczego liderzy CX muszą koncentrować się na kliencie, a nie na technologii

AI już sprawiła, że organizacje stały się leniwe. Nie każda wiadomość e-mail musi być napisana przez AI. Klienci wciąż chcą kontaktu z człowiekiem. Oczywiście być może ostatecznie dojdziemy do etapu, w którym nasz świat będzie przypominał Ready Player One, ale obecnie dzielą nas od tego całe dekady.

Oto więc rada: miej na oku najważniejszy cel, którym jest klient.

Niezależnie od tego, jaka technologia pojawi się na naszej drodze, zawsze powinniśmy pytać: Czy to jest lepsze dla naszego klienta?

Jeśli tak, działaj. Jeśli nie, zatrzymaj się i znajdź inne rozwiązanie. Pogoń za błyszczącymi nowinkami rzadko służy naszym klientom, którzy chcą stabilności i spójności.

Obserwuj nas

Możesz obserwować Dana Gingissa na platformach LinkedIn, Instagram i YouTube. Sprawdź również jego osobistą stronę internetową.

Więcej wywiadów z ekspertami już wkrótce na The CX Lead!