Expert på kundupplevelse varnar ledare för att begränsa AI:s interaktion med kunder

Dan Gingiss är expert på kundupplevelser, talare och konsult. Han hjälper organisationer att skapa kontakt med kunder på ett mänskligt plan och utforma upplevelser som kunderna inte kan låta bli att berätta för andra om.

Vi satte oss ner med honom för att diskutera hur man kan skala upp arbetet med kundupplevelser utan att ta bort de mänskliga interaktioner som kunderna längtar efter. Här är vad han berättade.

Sociala medier är vägen till kundupplevelser

Dan delar

Jag förstår sociala mediers påverkan på kundupplevelsen. Därför lär jag företag hur de kan skapa innehåll och upplevelser som kunder vill dela — genom att skapa ögonblick som kunderna inte kan låta bli att fånga med sina telefoner.

Jag är expert på kundupplevelser, talare och konsult. Jag hjälper medelstora och stora organisationer att utveckla enkla, praktiska och kostnadseffektiva sätt att göra kundupplevelsen till en konkurrensfördel.

Att vara soloföretagare innebär att jag är vd, CXO, marknadschef, operativ chef och allt däremellan. Och efter att ha lett sociala medie-team på McDonald's, Discover och Humana förstår jag sociala mediers påverkan på kundupplevelsen. Därför lär jag företag hur de kan skapa innehåll och upplevelser som kunder vill dela — genom att skapa ögonblick som kunderna inte kan låta bli att fånga med sina telefoner.

Jag skrev också en av de allra första böckerna om kundservice i sociala medier. Jag lärde mig tidigt att även om alla företag kunde sända ut budskap i sociala medier, insåg upplysta företag att sociala medier var en väg till att lyssna mer effektivt på kunderna.

Hur AI bör och inte bör användas inom kundupplevelser

Jag använder AI för att generera idéer, optimera arbetsflöden, identifiera luckor, analysera enorma mängder data, bolla strategiska idéer och utveckla produkter.

AI är också bra på att snabbt analysera och agera utifrån kundfeedback — något som tidigare var mycket manuella processer när det gällde kvalitativ feedback.

Men ju mer jag satsar på AI, desto mer inser jag att den inte kan ersätta mänsklig interaktion.

Efter pandemin längtar konsumenterna fortfarande efter mänsklig interaktion, så kundupplevelser måste bevara den oavsett hur AI används.

Det innebär att du inte bara kan överlämna arbetet till AI och vara klar. Du behöver riktiga kunder som testar det innan du lanserar det i verkligheten.

På samma sätt är AI mindre användbar för kommunikation med kunder, särskilt eftersom allmänheten har blivit mer medveten om innehåll som uppenbart har skrivits av AI.

Varför AI bör lyfta ditt team i stället för att ersätta det

Det är den största risken jag ser med AI inom kundupplevelser: att AI tar över för mycket av kundresan.

Verkligheten är att kunderna inte är redo för det. De vill inte ha det.

Just nu rekommenderar jag att använda AI i så stor utsträckning som möjligt i bakgrunden, så att era medarbetare får mer utrymme att interagera med kunderna person till person.

AI bör alltså hantera sådant som kunderna inte vill lägga tid på — snabbhet, bekvämlighet, enkla svar och repetitiva uppgifter. Det är där skalning ger resultat.

Men så fort en interaktion blir känslomässig, komplex eller innebär stora konsekvenser vill kunderna prata med en människa. Och inte som en sista utväg, utan som ett smidigt nästa steg.

Misstaget företag gör är att använda AI för att ersätta människor i stället för att lyfta dem. De bästa upplevelserna använder AI för att göra människor bättre — genom att ge medarbetare sammanhang, synliggöra insikter och ta bort rutinjobb — så att de är snabbare, smartare och mer empatiska när en människa kliver in.

AI bör komplettera ditt team, inte ersätta det.

Varför vissa företag lyckas med AI inom kundupplevelser medan andra misslyckas

Dan delar med sig

\u003cstrong\u003eKvalitativt sett är den största risken inte tekniken i sig — det är att förlora den mänskliga kontakten. Organisationer som ser de bästa resultaten använder AI för att förstärka empati, inte ersätta den, och ser till att upplevelsen känns personlig även när den blir mer automatiserad.\u003c/strong\u003e

Ett av de mest övertygande exemplen på hur AI skapar resultat inom kundupplevelsen är Netflix.

Deras rekommendationsmotor driver inte bara raden ”Eftersom du tittade på …” — den anpassar alla delar av gränssnittet, inklusive att dynamiskt ändra miniatyrbilden du ser för samma program baserat på dina preferenser. Effekten är enorm: Netflix rekommendationssystem driver ungefär 80 % av det innehåll som tittas på, och denna personalisering sparar företaget uppskattningsvis 1 miljard dollar per år genom förbättrad kundlojalitet.

Det är fördelen med AI inom CX när den används som bäst — mer relevanta upplevelser, högre engagemang och mätbara affärsresultat som är direkt kopplade till kundernas beteende.

Med det sagt finns det verkliga nackdelar när AI implementeras på ett dåligt sätt. Många konsumenter uppger fortfarande att de blir frustrerade av generisk eller ”skenbar” personalisering — som att bli tilltalad med fel namn eller få irrelevanta rekommendationer — vilket kan urholka förtroendet.

Och inom kundtjänsten har chattbotupplevelser fått kunderna att förvänta sig hinder i stället för hjälp.

Kvalitativt sett är den största risken inte tekniken i sig — det är att förlora den mänskliga kontakten. Organisationer som ser de bästa resultaten använder AI för att förstärka empati, inte ersätta den, och ser till att upplevelsen känns personlig även när den blir mer automatiserad.

Varför AI-chattbotar är ett tveeggat svärd

En sak som fortfarande inte levererar tillräckligt är AI-chattbotar. De är fortfarande till stor del värdelösa.

Vi lovades snabbare, smartare och mer mänskliga interaktioner, men många kunder fick klumpiga chattbotar som fungerar som digitala grindvakter, inte helt olikt IVR-system i telefonen. De är utformade för att avleda kontakter i stället för att lösa problem. I stället för att förbättra upplevelsen skapar de friktion och tvingar kunderna att upprepa sig, leta efter en människa eller avbryta interaktionen.

Det är inte ett teknikproblem; det är ett strategiproblem. AI tenderar att göra människor besvikna när företag använder den för att optimera processer och budgetar i stället för att höja upplevelsernas kvalitet.

När företag börjar med frågan ”Hur kan vi spara pengar?” i stället för ”Hur kan vi göra det här enklare, snabbare eller trevligare för kunden?” — då missar AI målet.

Så kan CX-ledare dra nytta av AI-analys av kundfeedback

Företag bör använda AI för att analysera de enorma mängder data som tidigare krävde ett analysteam.

Jag minns att jag i amerikanska storföretag fick dagliga rapporter med alla kommentarer som lämnats på webbplatsen — hundratals varje dag. Jag kunde inte förstå vad som var viktigt om det inte var något akut och alla klagade på samma sak.

Jag gick igenom en dags rapport, glömde sedan nästa dag och fick därefter slut på tid. På fredagen hade jag fyra rapporter på skrivbordet och bara tid att skumma igenom en. I dag analyserar AI dessa omedelbart, vilket resulterar i konkreta åtgärdspunkter baserade på kundfeedback.

Så möjliggör AI proaktiv kundservice

Proaktiv kundservice är en enorm möjlighet. Alltför ofta ignorerar vi kunder tills något går fel, men AI kan förutse problem baserat på andra kunders erfarenheter och hantera dem innan de uppstår.

Så här fungerar det.

Först samlar företagen in signaler — kundbeteende, transaktionsdata, supportärenden och till och med känslolägen från tidigare interaktioner. Detta kombinerar det jag kallar VOC (kundens röst) och AOC (kundens agerande).

Sedan letar AI-modeller efter mönster som historiskt har lett till ett problem. ”Kunder som gjorde X slutade ofta med att ringa om Y.”

Därifrån utlöser du proaktiv kommunikation. Det kan vara så enkelt som ett väl tajmat e-postmeddelande eller en pushnotis, eller så avancerat som att dynamiskt förändra upplevelsen i realtid. Amazon kontaktar till exempel kunder proaktivt om de upptäcker en långsam nedladdningshastighet för en streamad film och förutser en mindre optimal upplevelse.

De viktigaste verktygen bakom detta är bland annat CRM-system, prediktiva analysmodeller och verktyg för samordning av kundresan som automatiserar ”nästa bästa åtgärd”.

Men den verkliga magin handlar inte om tekniken — det handlar om inställningen. Du väntar inte på att kunden ska räcka upp handen. Du säger: ”Vi ser vad som sannolikt kommer att hända härnäst, och vi kommer att göra det enklare innan det blir ett problem.”

Dan delar med sig

Den verkliga magin handlar inte om tekniken — det handlar om inställningen. Du väntar inte på att kunden ska räcka upp handen. Du säger: ”Vi ser vad som sannolikt kommer att hända härnäst, och vi kommer att göra det enklare innan det blir ett problem.”

Varför Claude är det självklara CX-verktyget

Claude har gått om de andra tack vare sin användarvänlighet, sina enastående skrivfärdigheter och sin förmåga att ansluta till andra delar av verksamheten.

Men ärligt talat är alla de stora LLM:erna otroliga. Alla har tillgång till de här verktygen för $20/månad — verktyg som bara begränsas av vår fantasi. Jag önskar bara att jag hade bättre fantasi!

Jag lär mig fortfarande nya saker och funktioner varje dag, och min första reaktion är ofta: ”Varför tänkte jag inte på att be AI om det?”

Varför CX-ledare måste fokusera på kunden, inte tekniken

AI har redan fått organisationer att bli lata. Alla e-postmeddelanden behöver inte skrivas av AI. Kunder vill fortfarande ha mänsklig interaktion. Visst, vi kanske så småningom når en punkt där vår värld känns som Ready Player One, men just nu är vi årtionden från det.

Så här är mitt råd: Håll blicken på bollen, det vill säga kunden.

Oavsett vilken teknik som kommer vår väg bör vi alltid fråga: Är det här bättre för vår kund?

Om svaret är ja, fortsätt. Om inte, stanna och hitta ett annat sätt. Att jaga glänsande nyheter är sällan bra för våra kunder, som vill ha stabilitet och konsekvens.

Följ med

Du kan följa Dan Gingiss på LinkedIn, Instagram och YouTube. Besök också hans personliga webbplats.

Fler expertintervjuer kommer på The CX Lead!