Müşteri Baş Sorumlusu, Yapay Zekâ Entegrasyonunuzun Başarısının Kuzey Yıldızınıza Bağlı Olduğunu Söylüyor

Teresa Anania, şu anda Verint'te CCO olarak görev yapan deneyimli bir yöneticidir ve burada AI'ı CX iş akışlarına entegre etmektedir.

En iyi sonuçları nerede elde ettiğini öğrenmek için kendisiyle görüştük. Bize, bir CX liderinin arzu edilen sonuçlar konusundaki netliğinin AI başarısında belirleyici faktör olduğunu söyledi.

Satış sonrası müşteri yolculuğunun tamamı

Geçmişim, müşteri deneyimine derinden dayanıyor. Şu anda Verint'teki CX organizasyonuna Müşteri Direktörü olarak liderlik ediyorum. Bundan önce Sophos'ta (bir başka Thoma Bravo şirketi), Zendesk'te ve Autodesk'te CCO olarak görev yaptım.

Verint'te liderlik ettiğim CX organizasyonu, Fortune 100 listesindeki 85 şirket de dahil olmak üzere son derece geniş bir müşteri tabanına hizmet veriyor. Buna finansal hizmetler, sağlık hizmetleri, perakende, sigorta, telekomünikasyon, kamu ve diğer sektörlerdeki kurumsal markalar dahil. Müşterilerimiz, karmaşık ve yüksek hacimli iletişim merkezleri işleten büyük küresel kuruluşlardan hızla büyüyen orta ölçekli ve küçük şirketlere kadar uzanıyor.

CCO olarak sorumluluk alanım, satış sonrası müşteri yolculuğunun tamamını kapsıyor. Buna ürün desteği, profesyonel hizmetler, müşteri başarısı ve yenilemeler dahil. Müşterilerin, Verint'i seçtiklerinde bekledikleri sonuçlara ulaşmalarına ve bu sonuçları aşmalarına yardımcı oluyoruz; ilk dağıtımdan benimsemeye, etki ölçümüne ve yenilemeye kadar.

Müşteriyi elde tutmanın ötesinde, müşterilerin Verint platformundan sürekli olarak daha fazla değer elde etmelerine ve yatırımlarından gerçek, ölçülebilir sonuçlar ortaya koymalarına da odaklanıyorum.

AI'ın CX'te kullanılabileceği alanlar

AI otomasyonuna odaklanan bir CX Mükemmeliyet Merkezi kurdum.

Profesyonel hizmetlerde AI, karmaşık entegrasyonlar için önerilen iş akışlarını ortaya çıkarıyor. Yenilemelerde otomatik fiyat teklifi oluşturmayı ve senaryo modellemeyi mümkün kılarak müşterilerin farklı çözüm setlerinin değerini görmesini sağlıyor. Müşteri başarısı alanında ise AI destekli QBR'larımız, ekibin net ve veriye dayalı bilgiler sunmasına ve müşterilere daha da yüksek, ölçülebilir bir ROI elde etmeleri için en iyi uygulamalar konusunda rehberlik etmesine yardımcı oluyor.

Destek tarafında, müşteri portalımızdaki dijital temsilci 0. seviye talepleri karşılıyor. Bir müşteri bir soruyla veya sorunla gelir. Ardından akıllı sanal temsilci, bağlama uygun ve ilgili yanıtları hızlı bir şekilde, doğru kanaldan sunar. Bu yeterli olmazsa tüm görüşme bağlamı insan temsilciye aktarılır. Baştan başlamaya ve bağlam kaybına gerek kalmaz. Bu sayede mühendisler, insan uzmanlığı gerektiren ileri düzey ve karmaşık sorunlara odaklanabilir.

Ayrıca ekip genelinde temsilci destekli çözümleri ve akıllı yönlendirmeyi yaygınlaştırdık; manuel inceleme döngüleri yerine gerçek zamanlı, kendi kendine hizmet veren koçlukla %100 katılım için kalite güvencesini otomatikleştirdik.

Temel çizgi değişmeden kalıyor: daha güçlü, daha hızlı ve ölçülebilir sonuçlar.

CX'te AI'ın ve insan dokunuşunun kullanılacağı alanlar

AI birçok işi üstleniyor. Ancak insanlarla özelleştirilmiş QBR'lar gerçekleştirmek, yol haritası incelemelerine liderlik etmek ve ortak hedeflere ulaşmak için insan uzmanlığı vazgeçilmez. İnsanlar ayrıca yenileme görüşmelerine ve kritik destek sorunlarının üst seviyeye taşınmasına dahil oluyor. AI, müşteri hesaplarının sağlığı, duyarlılığı ve kıyaslamaları hakkında bağlama dayalı içgörüler sağlıyor; ancak düşünce liderliğini, en iyi uygulama rehberliğini ve hesaplarımız genelindeki derin yönetici ilişkilerini insanlar sunuyor. Bunları otomatikleştirmiyoruz.

Ayrıca uzun kuyruktaki müşterilerimiz için, dijital iletişim ve davranışsal verileri kullanarak onlarla bulundukları noktada buluştuğumuz bir teknoloji dokunuşu programı yürütüyoruz. Ardından veriler, bir müşterinin işe alım sürecinde veya temel yetenekleri benimsemede zorlandığını gösterdiğinde ortak havuzdaki CSM'leri devreye alıyoruz.

Harika bir çalışan deneyimine odaklanmadan harika bir müşteri deneyimine sahip olamazsınız. Her zaman EX = CX derim. İnsanlarınız, yapay zekâ gürültüyü ortadan kaldırdığı için işlerini sevdiğinde, müşteriler için daha iyi bir şekilde sahneye çıkarlar.

İyi yapay zekâ sonuçları neden net sonuç uyumu gerektirir?

Teresa'nın Düşünceleri

Sonuçlar… titizlik gerektirir. Yapay zekâ beklenen performansı göstermediğinde, neredeyse her zaman bunun başlangıçtan itibaren net sonuç uyumu ve ölçümleme olmadan uygulamaya alınmasına dayandığını görürüz.

Yapay zekâyı CX faaliyetlerimize entegre etmenin sonuçları, çoğu durumda başlangıçtaki beklentilerimi aştı.

Temsilcimizin çözdüğü basit kullanım senaryolarının sayısında ölçülebilir bir iyileşme görürken CSAT ve tNPS puanlarımız da yükseliyor. Destek mühendislerimiz, yapay zekâ yüksek hacimli ve tekrarlayan talepleri üstlendiği için daha ileri düzeydeki sorunlarla daha derinlemesine ilgileniyor. Bu değişim, yalnızca hızını değil, müşteri görüşmesinin kalitesini de değiştirdi.

CSM'lerimiz ve yenileme ekiplerimiz için de anlamlı verimlilik kazanımları görüyoruz. Yapay zekâ destekli QBR'ler, sunulan değeri daha net gösteren ölçümlerle daha ilgili hâle geliyor; yenileme senaryolarını daha hızlı modelliyoruz ve teknoloji temas programımız, en küçük müşterilerimizin daha önce ölçeklenemeyen yöntemlerle daha derinlemesine benimsemesine yardımcı oluyor.

Ancak bu tür sonuçlar titizlik gerektirir. Yapay zekâ beklenen performansı göstermediğinde, neredeyse her zaman bunun başlangıçtan itibaren net sonuç uyumu ve ölçümleme olmadan uygulamaya alınmasına dayandığını görürüz.

Kuruluşlar çözümleri neden üretim ortamlarında geliştirmeli?

Kuruluşların yapay zekânın vaat ettiği teknolojiye kapıldığını ve ardından çözümleri bir deneme ortamında geliştirdiğini sık sık görüyorum. Ancak oradaki başarı her zaman üretim ortamına aktarılmıyor.

Bu nedenle üretim ortamında, küçük bir kullanım senaryosuyla veya iş akışlarının bir alt kümesiyle ve sonucu akılda tutarak başlıyoruz. Sonuç üzerinde en baştan uzlaşıyor, ölçümlemeyi her şeye entegre ediyor ve sürekli optimizasyon yapıyoruz.

Böylece her zaman bir Kuzey Yıldızınız olur. Harika teknolojilerin uygulanmasının peşinden koşmaz, etkiyi kanıtlarsınız. Kuruluş içinde dağıtım kalitesi ve sonuç ölçümlemesine gösterilen titizlik farkı yaratır.

CX liderleri yapay zekâ abartısını neden aşmalı?

Aslında verebileceğim en önemli tavsiyenin bu olduğunu söyleyebilirim: Sonuçlarla başlayarak yapay zekâ abartısını aşın.

CX liderleri şu anda hızlı hareket etmek, denemeler yapmak ve uyum sağlamak konusunda büyük bir baskıyla karşı karşıya. Ancak gelen talepleri binlerce azaltırken CSAT'nizi sessizce düşüren bir yönlendirme stratejisi oluşturursanız hiçbir şey başarmış olmazsınız.

Takipte kalın

Teresa Anania'yı LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

The CX Lead'de daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!