CX-expert inom robotik berättar hur vi väljer vilka CX-arbetsflöden som ska ses över med AI

Jesica Chavez är vd för Robo Success, en boutique-byrå som hjälper robotik- och teknikföretag att skala upp samtidigt som de förbättrar sin CX-verksamhet. Dessförinnan hade hon roller som CS-chef och VP för CXS på olika robotikorganisationer.

Vi satte oss ner med Jesica när hon gick igenom sina arbetsflöden och delade med sig av sina råd till andra CX-ledare som inför AI i sina organisationer.

Praktisk, lyhörd och resultatinriktad

Jag heter Jesica Chavez och är vd för Robo Success. I mer än 20 år har jag lett initiativ inom kundupplevelse och hjälpt organisationer att bygga CX-funktioner som stödjer hållbar tillväxt.

Robo Success är en tillväxtfokuserad boutique-byrå som hjälper robotik- och teknikföretag att uppnå bättre resultat genom strategier som är anpassade efter deras tillväxtmål. Vi fokuserar på nystartade och växande företag som bygger upp eller stärker sin kapacitet inom kundupplevelse.

Vi förstår de unika utmaningar som nystartade företag möter när de etablerar sina CX-avdelningar, och vi har ett bredare perspektiv: CX är en viktig del av att leverera en exceptionell helhetsupplevelse. Vårt fokus är att göra varje interaktion praktisk, lyhörd och resultatinriktad — från det första samtalet till långsiktig framgång.

Så kan AI effektivisera skapandet av innehåll till hjälpcentret

Under det senaste året har vi använt AI för att effektivisera skapandet av innehåll till hjälpcentret — en kritisk del av att skala upp kundsupporten i takt med att företaget växer.

Scribe är ett AI-verktyg som hjälper oss att automatiskt omvandla återkommande produktarbetsflöden till tydliga guider steg för steg med skärmdumpar. Loom gör det möjligt för oss att skapa korta, personliga videoförklaringar för mer visuella eller komplexa ämnen — och dess AI-verktyg hjälper till med redigering och skapande av metadata. Vi använder etablerade budskap, termer och mallar för att säkerställa att båda formaten återspeglar företagets tonalitet och kommunicerar information på ett enhetligt sätt.

Vi använder sedan detta godkända innehåll för att ge AI-chattbotar information, så att kunderna får tillgång till konsekvent vägledning och support i linje med varumärket när de behöver det, dygnet runt. Det skapar en mer smidig självserviceupplevelse, minskar friktion och upprepade supportförfrågningar och säkerställer att kunderna får samma tydliga information i alla kanaler.

Som ett resultat minskade vi tiden som tidigare lades på att producera artiklar och instruktionsvideor. En artikel som tidigare tog mer än två timmar, plus en revideringsomgång, tar nu ungefär tio minuter. Genom att använda godkänt innehåll för att ge AI-chattbotar information har dessutom chattsupporttiden för nivå 1 minskat med 30 %.

Vi styr nu om den kapaciteten till att förbättra den övergripande strategin för kundupplevelsen, identifiera kundernas behov tidigare och hjälpa teamen att gå från reaktiv till proaktiv support.

Ett verklighetsnära arbetsflöde för innehåll till hjälpcentret

Det AI-drivna CX-arbetsflödet börjar när en ny produktfunktion har färdigställts och publicerats i Jira. Detta utlöser en Slack-notis och skapar automatiskt en Jira-uppgift för supportteamet att ta fram kundinriktat innehåll.

Supportteamet använder Scribe för att skapa en steg-för-steg-guide med skärmdumpar och Loom för att ta fram en videogenomgång. Claude och Zapier stödjer arbetsflödet genom att samordna agenter och automatisera informationsöverföringen mellan systemen. Innan något publiceras granskar en människa innehållet för att bekräfta att det är korrekt, användbart och anpassat efter varumärkets tonalitet.

När innehållet har godkänts publicerar vi den skriftliga guiden i hjälpcentret, publicerar videon på YouTube och matar in båda resurserna i AI-chattboten. Det gör det möjligt för chattboten att ge kunderna konsekvent och aktuell vägledning dygnet runt så snart en funktion är tillgänglig.

Vi delar också samma godkända innehåll med marknadsföringen så att teamet kan skapa funktionsannonseringar och kundkommunikation. Det håller support, CX, produkt och marknadsföring samordnade kring ett korrekt och enhetligt budskap.

Varför människor ansvarar för strategi och relationer

Utöver detta använder vi AI för att informera om och skala upp återkommande CX-aktiviteter, bland annat genom att analysera återkommande supportteman, identifiera luckor i innehållet och förse chattbotar med godkänd information som är konsekvent med varumärket. AI hjälper oss också att anpassa vägledningen utifrån vanliga kundbehov och uppmärksamma problem som kan kräva åtgärder.

De beslut som kräver omdöme förblir uttryckligen mänskliga. Detta omfattar att fastställa CX-prioriteringar, utforma kundresor, hantera känsliga eskaleringar eller serviceåterställning samt ge strategiska rekommendationer till ledningen. AI kan identifiera mönster och påskynda genomförandet, men människor bidrar med den empati, affärskontext och det ansvarstagande som krävs för att fatta rätt beslut för kunderna och företaget.

Vår strategi är att använda AI för att minska det manuella arbetet och förbättra reaktionsförmågan — samtidigt som människor förblir ansvariga för strategi, relationer och kundögonblick med stor påverkan.

Varför automatiserad support ibland misslyckas — och hur man undviker det

När vi till en början använde AI för direkta svar på kundsupportärenden löste eller förde den majoriteten av ärendena vidare, men svaren lyckades ibland inte tillgodose kundens behov. Även om AI hjälpte tio kunder var en frustrerad kund en för mycket, särskilt när interaktionen krävde kontext, empati eller ett mer nyanserat svar.

Det kan få en att tro att en högkvalitativ kundupplevelse alltid kräver en människa. Det var mitt första antagande. Men vi har lärt oss att kunder inte nödvändigtvis behöver eller vill ha en människa för varje fråga — de behöver hjälp som är snabb, korrekt och lätt att förstå.

Som ett resultat ändrade vi vår strategi. AI stöder nu processen genom att utarbeta svar, sammanfatta information och identifiera relevanta resurser, men i mer komplexa eller känsliga fall granskar en människa svaren innan de skickas. Och vi granskar regelbundet de mindre känsliga svar som vår chattbot skickar automatiskt.

Det är också viktigt att notera att AI bara är så tillförlitlig som den information som ligger till grund för den, så föråldrat eller ofullständigt källinnehåll kan leda till otydliga eller felaktiga svar. Vi hanterar detta genom att endast använda godkänt innehåll, bli mer disciplinerade när det gäller att hålla vår kunskapsbas aktuell och upprätthålla tydliga vägar till mänsklig support.

Så väljer du var AI bör användas inom CX

Jesica delar med sig

I synnerhet inom robotik ser varje kundresa mycket olika ut…Mitt råd är därför att börja med ett prioriterat mätetal och identifiera ett specifikt område där AI kan göra en meningsfull skillnad.

AI och automatisering kan stärka kundupplevelsen på många sätt, men ledare bör först bedöma vad som är viktigast för verksamheten och hur förändringar kommer att påverka deras viktigaste mätetal.

I synnerhet inom robotik ser varje kundresa mycket olika ut. Det största misstag jag har sett är att behandla kundupplevelsen inom robotik exakt som SaaS. Robotik omfattar ofta fysiska produkter, implementering, utbildning, operativa förändringar och löpande support i verkliga miljöer. Dessa situationer kräver en annan nivå av kontext, samordning och kundutbildning.

Mitt råd är därför att börja med ett prioriterat mätetal — till exempel uppfyllelse av SLA, CSAT, kundens livstidsvärde (CLV) eller tiden för att lösa supportärenden — och identifiera ett specifikt område där AI kan göra en meningsfull skillnad. Om målet till exempel är snabbare svarstid kan AI bidra till att förbättra innehållet för självbetjäning och automatisera support på nivå 1. Om CSAT är prioriterat kan det vara mer värdefullt att använda AI för att identifiera återkommande problem och förbättra kundresan.

Det viktiga är att börja med ett fokuserat användningsfall, mäta dess effekt och iterera. AI bör stödja ett tydligt kund- och affärsresultat — inte implementeras enbart för att tekniken finns tillgänglig.

Varför införandet av AI kan vara svårare än CX-ledare förväntar sig

Oj! Jag önskar att jag hade vetat hur mycket tid ett framgångsrikt införande av AI kräver för iteration, inlärning, testning och utvärdering av olika modeller.

Att lansera pilotprojektet var bara början; det verkliga arbetet bestod i att förfina instruktioner, förbättra kunskapsbasen, granska resultaten och lära sig var AI kunde skapa värde utan att kundupplevelsen försämrades.

Och sedan har vi teamsidan. Införandet av AI är inte bara ett teknikbeslut — det är också ett beslut som rör människor. Team kan känna sig entusiastiska över att spara tid, men de kan också känna sig osäkra på hur deras roller kommer att förändras, om de kan lita på resultaten eller om AI kommer att ersätta deras expertis.

Ledare bör involvera teamen tidigt, förklara syftet med AI, erbjuda utbildning och tydliggöra att AI finns där för att stödja, inte ersätta, deras arbete.

Sedan ska ni fastställa tydliga processer och väldefinierade mål. Om teamet inte tydligt kan förklara hur de hanterar kundproblem, vem som ansvarar för kunskapsbasen om kunderna eller vilka resultat de försöker förbättra, kommer AI sannolikt att skapa förvirring snarare än värde. AI behöver strukturerade arbetsflöden, korrekt information och ett mätbart syfte.

Fyra råd till CX-ledare som implementerar AI i sina arbetsflöden

Mitt råd till CX-ledare är följande:

• Omfamna AI och se det som en förstärkare, inte en ersättning för kundförståelse.
• Börja med arbete i stora volymer som kan upprepas, till exempel innehållsskapande, kunskapshantering och grundläggande supportvägledning, där AI kan förbättra snabbhet och enhetlighet utan att äventyra förtroendet.
• Se till att människor är ansvariga för strategi, komplexa beslut, känsliga eskaleringar och åtgärder för att återställa servicen.
• Och mät mer än effektivitet. Övervaka noggrannhet, kundernas uppfattning, kvaliteten på problemlösningen och eskaleringsmönster. En enda dålig interaktion kan väga tyngre än många framgångsrika automatiserade interaktioner om den skadar kundernas förtroende.

Följ med

Du kan följa Jesica Chavez arbete på LinkedIn.

Fler expertintervjuer kommer på CX Lead!