CCO, CX’in Raporlama İşlevinden Daha Hızlı Karar Almayı Destekleyen Operasyonel Altyapıya Dönüştüğünü Söylüyor

Patrícia Osorio, müşteri bağlamını yapılandırmalarına ve kullanmalarına yardımcı olan yapay zekâ destekli Birdie platformunun kurucu ortağı ve CCO'sudur.

CX alanını yapay zekânın nasıl değiştirdiğini öğrenmek için Patrícia ile görüştük. Kendisi, bunun bir işlev olmaktan çıkıp karar alma altyapısına dönüşerek köklü bir değişimden geçtiğini söyledi.

CX alanındaki en büyük dönüşüm

Ben Patrícia Osorio, Birdie'de kurucu ortak ve Baş Müşteri Sorumlusuyum. Müşteri deneyiminin, şirketlerin müşteri memnuniyetini ilk kez ölçmeye başlamasından bu yana en büyük dönüşümünü geçirdiğine inanıyorum.

CX yıllar boyunca dinlemeye, yani geri bildirim toplamaya, NPS'yi ölçmeye, panolar oluşturmaya ve kuruluşların müşterilerin ne söylediğini anlamasına yardımcı olmaya odaklandı. Günümüz şirketleri müşteri verisinden yoksun değil; ortak bağlamdan yoksun. Her ekibin müşteri hakkında kendi görüşü var, ancak hiç kimse bütün resmi göremiyor.

CX'in bir işlev olmaktan çıkıp altyapıya dönüştüğüne inanıyoruz. Müşteri bağlamı, yalnızca destek ekiplerinin değil; ürün, mühendislik, pazarlama, operasyon, finans ve giderek artan ölçüde yapay zekâ sistemlerinin de dayandığı, kuruluşun her bölümünün kullandığı ortak katman hâline geliyor.

Birdie'de finansal hizmetler, sigorta, perakende, pazar yerleri ve kamu hizmetleri alanlarında faaliyet gösteren büyük kuruluşların bu Müşteri Bağlamı Katmanı'nı oluşturmasına yardımcı oluyoruz. Her kanaldaki milyonlarca müşteri etkileşimini; kuruluşların daha iyi kararları önceliklendirmesine, ekipleri daha hızlı hizalamasına ve müşteri deneyimini sürekli iyileştirmesine yardımcı olan bağlama dönüştürüyoruz. Yaklaşık 60 kişilik bir ekibiz ve Kuzey Amerika, Latin Amerika ve Avrupa'daki kurumsal müşterilere hizmet veriyoruz.

CX'in geleceği bu. Artık neler olduğunu raporlamakla yetinmiyor. Tüm şirketin bundan sonra ne yapacağına karar vermesine yardımcı olan altyapıya dönüşüyor.

Yapay zekâ CX'i nasıl altyapıya dönüştürüyor?

Her şirket yapay zekâ aracılarına, yardımcı uygulamalara ve otomasyona yatırım yapıyor. Ancak çoğu aynı hatayı yapıyor. Şirketin tamamını optimize etmek yerine tek tek işlevleri optimize ediyorlar.

Müşteriler organizasyon şemalarımızı deneyimlemez. Aldığımız her kararın birleşik etkisini deneyimler. Bu nedenle müşteri bağlamının şirketin tamamında erişilebilir olması gerekir.

Gelecekte ürün ekipleri müşteri bağlamı olmadan özelliklere öncelik vermeyecek. Pazarlama ekipleri müşteri bağlamı olmadan kampanya başlatmayacak. Destek ekipleri müşteri bağlamı olmadan temsilcileri geliştirmeyecek. Yapay zekâ aracıları müşteri bağlamı olmadan harekete geçmeyecek.

Bu nedenle müşteri deneyiminin altyapıya dönüştüğüne inanıyorum. Her müşteri etkileşimi bağlam oluşturur. Her karar bu bağlamı kullanmalı ve her sonuç şirketi biraz daha akıllı hâle getirmelidir.

CX için bu, son yirmi yıldaki rolünden çok farklı bir rol. Artık rapor üretmekle, hatta içgörü oluşturmakla bile ilgili değil. Her ekibin ve her yapay zekâ aracısının karar almak için kullandığı müşteri bağlamını sağlamakla ilgili.

Çünkü kazanacak şirketler en fazla yapay zekâya sahip olanlar olmayacak. Her kararın müşteriye ilişkin ortak bir anlayışa dayandığı şirketler kazanacak. Bana göre müşteri deneyiminin bir sonraki bölümü bu: bir departman olarak değil, işletmenin karar alma altyapısı olarak var olmak.

MCP'ler müşteri deneyimlerini ve etkileşimini nasıl değiştiriyor?

Patrícia Paylaşıyor

Yıllar boyunca müşteri zekâsı, ziyaret ettiğiniz bir şeydi. Bir kontrol paneli açar, bir rapor çalıştırır, bir sunum hazırlar ve bunu bir toplantıda paylaşırdınız. Değerliydi ancak kararların alındığı andan temelde kopuktu.

Müşteri deneyimi üzerinde büyük bir etkiye sahip olan Model Bağlam Protokolleri (MCPs) konusunu çok ciddiye aldık. Yıllar boyunca müşteri zekâsı, ziyaret ettiğiniz bir şeydi. Bir kontrol paneli açar, bir rapor çalıştırır, bir sunum hazırlar ve bunu bir toplantıda paylaşırdınız. Değerliydi ancak kararların alındığı andan temelde kopuktu.

Geçtiğimiz yıl bunu, Birdie'nin Müşteri Bağlam Katmanı'nı insanların her gün zaten kullandığı yapay zekâ araçlarının içinde doğrudan erişilebilir hâle getirerek değiştirdik. Bir kişi ChatGPT, Claude, Gemini veya başka bir yapay zekâ çalışma alanı kullanıyor olsun, sorular sorabilir ve verileriyle etkileşime geçebilir.

Bu, küçük bir arayüz değişikliği gibi görünebilir ancak aslında bir çalışma modeli değişikliğidir. Ayrıca müşterilerin ürününüzü deneyimleme ve ürününüzle etkileşim kurma biçimini tamamen değiştirir.

Yapay zekâ hıza, insanlar ise muhakemeye sahip olmalı

Hızdan yapay zekâ sorumlu olmalı. Muhakemeden insanlar sorumlu olmalı.

Yapay zekâ, büyük ölçekli verileri işleme konusunda olağanüstü iyidir. Milyonlarca müşteri etkileşimini sınıflandırabilir, geleneksel metriklerde görünür hâle gelmeden önce ortaya çıkan eğilimleri tespit edebilir, kanallar arasındaki sinyalleri ilişkilendirebilir, iş etkisini tahmin edebilir ve fırsatları doğru ekiplere yönlendirebilir. Bunlar, kurumsal ölçekte hiçbir insan organizasyonunun gerçekçi biçimde gerçekleştiremeyeceği işlerdir.

Birçok şirketin yaptığı hata, muhakemeyi yapay zekâyla değiştirmeye çalışmaktır. Muhakeme, hesap verebilirlik ve güvenin önemli olduğu durumlarda insanlar vazgeçilmezdir.

Bir müşteri gerçekten kötü bir deneyim yaşadığında yalnızca doğru bir yanıta ihtiyaç duymaz — dinlendiğini hissetmeye ihtiyaç duyar. Bir ürün ekibi bir deneyimi yeniden tasarlayıp tasarlamamaya karar verdiğinde bu, tarihsel verilerin önerebileceklerinin çok ötesine geçen ödünleşimleri içeren stratejik bir karardır. Bankacılık veya sigortacılık gibi sıkı düzenlemelere tabi sektörlerde, konuyu üst kademeye taşıma ve risk kararları insan sorumluluğu gerektirir.

Öyleyse fırsat, muhakemeyi bağlamla güçlendirmektir. Yapay zekâ neler olduğunu, neden olduğunu, ne kadar önemli olduğunu ve kimin sorumluluğu üstlenmesi gerektiğini anlamamıza yardımcı olmalı. İnsanlar hangi geleceği yaratmak istediklerine karar verir.

Yapay zekâ kurumsal çevikliği nasıl artırır?

Yapay zekânın sağladığı en büyük CX iyileşmesi verimlilik olmadı. Bu, kurumsal çeviklik oldu.

Müşterilerimizden biri olan Agibank, her çeyrekte 2,4 milyondan fazla görüşmeyi ve 33.000'in üzerinde NPS yanıtını analiz ediyordu. Yapay zekâ, bu verileri anlama süresini %80 oranında azalttı ve karar alma sürecini %90 oranında hızlandırdı; pilot pazarlarda müşteri kaybının %10 oranında azalmasına katkıda bulunarak aylık yaklaşık 60.000 ABD doları değerinde kaybın önlenmesini sağladı.

Bir başka müşterimiz Neon, müşteri sürtüşmesini geleneksel operasyonel metriklerde ortaya çıkmasından üç ila dört hafta önce tespit etti. Bu sinyallere göre harekete geçilmesi, uygulama puanlarında %27'lik bir iyileşmeye ve Android'deki olumsuz değerlendirme yapan müşterilerde %53'lük bir azalmaya yol açtı.

Değer yalnızca yapay zekânın geri bildirimleri daha hızlı analiz etmesinden ibaret değil. Bir müşteri sinyali ile iş kararı arasındaki süreyi önemli ölçüde kısaltır. Kuruluşlar, bir sorunun var olup olmadığını tartışmaktan onu nasıl çözeceklerine karar vermeye geçer.

Yapay zekâ neden müşteri bağlamına ihtiyaç duyar?

Ancak en büyük başarısızlık noktası, yapay zekânın bilgeliği otomatik olarak oluşturduğunu varsaymaktır.

Yapay zekâ kalıpları tanımakta inanılmaz derecede iyidir ancak iş bağlamı olmayan kalıplar yanıltıcı olabilir. Taksonominiz zayıfsa, müşteri segmentasyonunuz yetersizse veya kuruluşunuz nedenselliği anlamıyorsa yapay zekâ yalnızca yanlış sorulara daha hızlı yanıtlar üretir.

İşte bu nedenle müşteri bağlamı çok önemlidir. Bağlam, kalıp tanımayı iyi karar almaya dönüştürür.

Sohbet robotu yönlendirme metrikleri CX sonuçlarını nasıl yanıltır?

Sohbet robotunun yönlendirmeme oranına gereğinden fazla önem veriliyor. Son birkaç yıldır başarıyı şu soruyu sorarak ölçüyoruz: "Sohbet robotu kaç iletişimi önledi?" Bu yanlış metriktir.

Bir görüşmeyi yönlendirmemek, müşterinin sorununu mutlaka çözmez. Bazen yalnızca müşterinin yardımcı olabilecek birine ulaşmasını zorlaştırır.

Hepimiz bunu bizzat yaşadık: Bir sohbet robotuyla beş dakika boyunca aynı döngüde ilerlersiniz ve sonunda yine de bir temsilciyle görüşmek istersiniz. Şirket bunu otomasyon olarak değerlendirir. Müşteri ise bunu bir engel olarak yaşar.

Asıl hedef, müşterilerin iletişime geçmesini engellemek olmamalı. Hedef, engelleri ortadan kaldırmak olmalı.

Yapay zekâ başarısız bir ödemeyi proaktif olarak tespit edip müşteri fark etmeden düzeltebilir veya müşterinin ilk etapta destekle iletişime geçmesine hiç gerek kalmaması için doğru bilgiyi sunabilirse — bu harika bir sonuçtur. Yapay zekâ yalnızca müşteriyle çözüm arasına başka bir katman ekliyorsa yanlış şeyi optimize etmişiz demektir.

Bu durum, müşteri deneyimindeki daha geniş kapsamlı bir değişimi yansıtıyor. Ölçülmesi kolay olduğu için yıllar boyunca işlem süresi, kapsama veya iletişimi engelleme gibi operasyonel ölçütleri optimize ettik. Giderek önemli olan ölçütlerin müşteri sonuçları olduğunu fark ediyoruz: Sorunu çözdük mü? Kök nedeni ortadan kaldırdık mı? Güven arttı mı? Deneyim gerçekten iyileştiği için müşterinin bize daha az ihtiyacı oldu mu?

Bu nedenle gelecek, yapay zekânın desteğin yerini alması değil. Yapay zekânın, kuruluşların işletme genelinde müşteri engellerinin kaynaklarını sürekli olarak tespit edip ortadan kaldırmasına yardımcı olması. Müşterilerin sizinle iletişime geçmesinin nedenini en başından ortadan kaldırdığınızda gerçek değer yaratmış olursunuz — bir görüşmeyi engellediğiniz için değil, çözülecek bir sorun kalmadığı için.

Yapay zekâ entegrasyonu neden iş sorunlarıyla başlamalı?

Yapay zekânın geniş bir vizyona ihtiyacı yok — çok özel bir göreve ihtiyacı var.

Hata, işe “Yapay zekâyı nasıl kullanabiliriz?” diye başlayarak koyulmak. Daha iyi soru şu: “Hangi kararı daha iyi hâle getirmeye çalışıyoruz?”

Karar konusunda net olduğunuzda diğer her şey kendiliğinden şekillenir: İhtiyacınız olan veriler, ihtiyaç duyduğunuz bağlam, otomatikleştirdiğiniz iş akışı ve başarıyı nasıl ölçtüğünüz.

Bu nedenle en iyi yapay zekâ projelerinin teknolojiyle başlamadığına inanıyorum. Önemli bir iş sorunuyla başlarlar.

Doğru soruları sorun ve bu fırsatı değerlendirin

İşte tavsiyem:

1. Yapay zekâyı nasıl kullanacağınızı sormaya daha az, yapay zekânın hangi kararları iyileştirmesi gerektiğini sormaya daha fazla zaman ayırın. Bu çok daha stratejik bir soru. Çoğu kuruluşun yapay zekâ sorunu yok; karar verme sorunu var. Müşteri verilerini toplama konusunda inanılmaz derecede başarılı oldular, ancak bu bilgiler doğrultusunda harekete geçme konusunda çok daha yavaşlar.
2. Müşteri içgörüsünü son hedef olarak görmekten vazgeçin. Müşteri zekâsının amacı daha iyi panolar oluşturmak değildir. Amaç daha iyi kararlar almaktır. Yapay zekâ geri bildirimleri iki kat daha hızlı analiz etmenize yardımcı oluyor ancak kuruluşunuz hâlâ harekete geçmek için altı ay harcıyorsa anlamlı hiçbir şey değişmemiş demektir.
3. Müşteri deneyimi liderlerinin şu anda benzersiz bir fırsatı var. Yıllar boyunca insanlar müşteri deneyimini memnuniyeti ölçen ve neler olduğunu raporlayan ekip olarak gördü. Bu değişiyor. Müşteri deneyimi, işletmenin her bölümünün bundan sonra ne yapacağına karar vermesine yardımcı olan bağlam katmanı hâline geliyor. Ürün ekipleri bunu yol haritalarına öncelik vermek için kullanıyor. Pazarlama, mesajları anlamak için kullanıyor. Operasyonlar, engelleri ortadan kaldırmak için kullanıyor. Finans, işletme etkisini ölçmek için kullanıyor. Yapay zekâ aracıları, daha iyi kararlar almak için kullanıyor. Bu, NPS ölçmekten çok daha büyük bir rol.

Müşteri deneyiminin geleceği daha operasyonel hâle gelmek değil; temel oluşturmak. Önümüzdeki on yılda başarılı olacak kuruluşlar en fazla yapay zekâya sahip olanlar olmayacak. Her müşteri etkileşimi işletmeyi biraz daha akıllı hâle getirdiği için herkesten daha hızlı öğrenenler olacak.

Patrícia Paylaşıyor

İşte tavsiyem: Yapay zekâyı nasıl kullanacağınızı sormaya daha az, yapay zekânın hangi kararları iyileştirmesi gerektiğini sormaya daha fazla zaman ayırın. Müşteri içgörüsünü son hedef olarak görmekten vazgeçin. Müşteri deneyimi liderlerinin şu anda benzersiz bir fırsatı var… Müşteri deneyiminin geleceği daha operasyonel hâle gelmek değil; temel oluşturmak. Önümüzdeki on yılda başarılı olacak kuruluşlar, her müşteri etkileşimi işletmeyi biraz daha akıllı hâle getirdiği için herkesten daha hızlı öğrenenler olacak.

Takipte kalın

Patrícia Osorio'nun çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Birdie'ye göz atın.

CX Lideri'nde daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!