Müşteri Başarısı Başkanı, zamandan tasarruf ve daha mutlu müşteriler sağlayan iş akışlarını açıklıyor

Ajay Balamurugadas, PostQode'da Müşteri Başarısı ve Strateji Başkanıdır. PostQode, yapay zekâ temelli bir yazılım geliştirme ürünüdür.

Ajay ile daha mutlu müşteriler oluşturmak için yapay zekâyı nasıl kullandığını anlamak üzere görüştük. Bize anlattıkları şöyle.

Yazılım Geliştirmede Otonom Yapay Zekâ Aracıları

Benim adım Ajay Balamurugadas ve deneyimli bir kalite mühendisliği lideriyim. Son iki yıldır, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasına otonom yapay zekâ aracıları kazandıran bir ürün şirketi olan PostQode'da Müşteri Başarısı ve Strateji Başkanı olarak görev yapıyorum.

Müşterilerimiz arasında girişimler, kurumsal şirketler ve kendi müşterilerine hizmet veren hizmet şirketleri yer alıyor.

Yapay Zekâ Daha Mutlu Müşteriler Nasıl Oluşturuyor?

Geçtiğimiz yıl içinde yapay zekâ kullanarak müşteri deneyimi sunma biçimimizde iki somut değişiklik yaptık.

İlk olarak, müşteri araştırmaları için yapay zekâyı kapsamlı biçimde kullanıyoruz. Yalnızca toplantıların, geri bildirimlerin ve belgelerin manuel analizine güvenmek yerine, konuşmaları özetlemek, tekrarlayan sorunları belirlemek ve beklentileri ortaya çıkarmak için yapay zekâdan yararlanıyoruz. Yapay zekâ ayrıca müşterinin şirketini, ticari faaliyetlerini, rakiplerini ve olası çözümleri araştırarak müşterilerin söyledikleriyle gerçekten ihtiyaç duydukları şeyler arasındaki boşlukları vurguluyor.

Yapay zekâ destekli analiz ve özetleme, müşteri ve pazar araştırması faaliyetleri için gereken süreyi neredeyse tam bir iş gününden genellikle 1-2 saate indirdi.

İkinci olarak, sorun analizi ve çözümü için yapay zekâ destekli sorun giderme desteği sunmaya başladık. Yapay zekâ; olası temel nedenleri hızla daraltmak ve sonraki adımları önermek için günlükleri, hata örüntülerini, test sonuçlarını ve geçmiş sorunları analiz etmeye yardımcı oluyor. Bu sayede yanıt süreleri iyileşti, araştırma için gereken çaba azaldı ve ekipler müşteri sorunlarını daha hızlı ve daha iyi bir bağlamla çözebilir hâle geldi.

Yapay zekâ ayrıca işe alıştırma kılavuzları, sorun giderme SSS'leri ve karşılaştırma belgeleri gibi belgeleri oluşturup güncelliyor — bu belgeleri hazırlamak için gereken süreyi ve çabayı yine günlerden saatlere indiriyor.

Ve en önemlisi, tüm bunlar daha mutlu müşteriler elde etmemizi sağladı.

Yapay Zekâ Müşteri Deneyimi Araştırması İş Akışlarını Nasıl Geliştirebilir?

Ajay Anlatıyor

Yapay zekâdan konumlandırma stratejileri, değer önerileri, ilgili kullanım alanları ve çözümü sunmanın müşteriye özel yollarını önermesini istiyoruz… Bu, ekibin yanıtları önceden hazırlamasına ve müşteri görüşmelerinin kalitesini artırmasına yardımcı oluyor.

İlk müşteri görüşmesi gerçekleşmeden önce kullandığımız müşteri deneyimi araştırması iş akışı şöyle.

Potansiyel müşterinin şirketini, faaliyet gösterdiği sektörü, rakiplerini, pazardaki konumunu ve son dönemdeki faaliyetlerini anlamak için Perplexity AI kullanarak araştırmayla başlıyoruz. Bu, müşteriyle iletişime geçmeden önce güçlü bir bağlamsal farkındalık oluşturmamıza yardımcı oluyor.

Ardından, bu araştırmayı kuruluşumuzla ilgili ayrıntılı bilgilerle birleştirmek ve platformumuzun söz konusu potansiyel müşteriye en iyi şekilde nasıl yardımcı olabileceğini belirlemek için Claude veya ChatGPT kullanıyoruz. Yapay zekâdan konumlandırma stratejileri, değer önerileri, ilgili kullanım alanları ve çözümü sunmanın müşteriye özel yollarını önermesini istiyoruz.

Daha sonra olası müşteri itirazlarını, endişelerini ve sorularını simüle etmek için ChatGPT veya Gemini kullanıyoruz. Bu, ekibin yanıtları önceden hazırlamasına ve müşteri görüşmelerinin kalitesini artırmasına yardımcı oluyor.

Müşteri toplantıları sırasında görüşmeleri kaydediyor ve yazıya döküyoruz. Görüşmeleri özetlemek, yapılandırılmış toplantı tutanakları oluşturmak, eylem maddelerini belirlemek ve müşteri beklentileriyle risklerini kaydetmek için ChatGPT kullanıyoruz.

Toplantı sonrasında çözüm belgeleri, işe alıştırma kılavuzları, karşılaştırma belgeleri, diyagramlar, iş akışları ve sorun giderme materyalleri gibi destekleyici çıktılar oluşturmak için Claude ve ChatGPT kullanıyoruz.

İlişkiler ve İncelikler Neden Yapay Zekâya Devredilemez?

Ancak yapay zekâyı her şey için kullanmıyoruz.

İlişki kurma ve duygusal bağ oluşturma hâlâ tamamen insanlara özgü. Güvenin, empatinin ve uzun vadeli ilişkilerin yapay zekâya devredilemeyeceğine inanıyoruz. Müşteri hedeflerini kontrol etmek, ilerlemelerini anlamak, özel günlerde iyi dileklerde bulunmak ve gerçek bir insani bağı sürdürmek gibi kişisel etkileşimleri doğrudan insanlar yürütüyor.

Yapay zekâ ilişkiyi destekler, ancak insanlar ilişkiyi kurar ve sürdürür.

Ayrıca birçok durumda kritik müşteri bağlamı e-postalara, CRM sistemlerine, toplantı notlarına, çağrı kayıtlarına, destek taleplerine ve kurum içi görüşmelere dağılmış durumdadır; bu da yapay zekânın beklenen performansı gösterememesine neden olur. Bağlamsal sürekliliğin eksik olduğu bu alanlarda nüansları yorumlamak, önerileri doğrulamak ve farklı kaynaklardaki bilgileri birbirine bağlamak için insan müdahalesi hâlâ gereklidir.

Yapay Zekâ ile Yedek Süreçler Neden Gereklidir?

Dolayısıyla yapay zekânın müşteri deneyimi faaliyetlerine entegre edilmesi önemli ölçüde zaman ve emek tasarrufu sağladı, tutarlılığı artırdı ve daha önce kişilere bağımlı olan faaliyetleri daha ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir süreçlere dönüştürdü.

Ancak bazı zorluklar da ortaya çıktı. Bunlardan biri, yapay zekâ tarafından üretilen çıktıların bazen derinlemesine doğrulama gerektiğinde bile son derece güvenilir görünmesiyle ortaya çıkan “gerçek olamayacak kadar iyi” etkisidir. Bu da kritik kararlar ve müşterilere sunulan öneriler için insan incelemesinin ve değerlendirmesinin önemini koruduğu anlamına gelir.

Bir diğer zorluk operasyonel bağımlılıktır. Ekipler yapay zekâ destekli iş akışlarına alıştığında, yapay zekânın kullanılamadığı veya araçların erişilebilir olmadığı dönemlerde aynı hız ve tutarlılığı korumakta zorlanır. Bu durum, yedek süreçlere sahip olmanın ve ekiplerin temel alan bilgisi ile karar verme yetkinliğini korumaya devam etmesini sağlamanın önemini gösteriyor.

CX Liderleri Araçları Seçmeden Önce İstenen Sonuçları Neden Bilmelidir?

Araçları veya modelleri seçmeden önce tam olarak hangi sonucun elde edilmek istendiğini net biçimde anlamak önemlidir.

Başlangıçta tek bir modelin her tür görevi etkili biçimde yerine getirebileceğini varsaydık, ancak farklı kullanım alanlarında farklı modellerin daha iyi performans gösterdiğini kısa sürede öğrendik. Bazı modeller araştırma, bazıları akıl yürütme, bazıları yapılandırılmış dokümantasyon, diğerleri ise özetleme veya sohbet görevleri için daha uygundur. Her faaliyet için doğru modeli seçmek kaliteyi önemli ölçüde artırabilir, maliyet ve emeği azaltabilir.

Bir diğer önemli ders şu: Daha büyük sorunlara tek ve devasa bir yapay zekâ görevi olarak yaklaşmayın. Karmaşık iş akışlarını daha küçük ve iyi tanımlanmış görevlere bölmek ve bunları adım adım düzenlemek çok daha iyi ve güvenilir sonuçlar ortaya çıkarır.

Ekipler etkili yapay zekâ kullanımı konusunda nasıl yönlendirilir?

Ajay Paylaşıyor

Ekip genelinde iş birliğine dayalı yapay zekâ öğrenimini ve kullanımını teşvik ederek etkili benimsemeyi sağlıyoruz… Ayrıca bilgi birkaç kişinin elinde kalmak yerine kurum genelinde hızla yayılsın diye keşifleri, örnekleri, makaleleri, istemleri ve başarılı iş akışlarını kurum içinde sürekli olarak paylaşıyoruz.

Ekip genelinde iş birliğine dayalı yapay zekâ öğrenimini ve kullanımını teşvik ederek etkili benimsemeyi sağlıyoruz. Ekip üyelerini müşteri deneyimi faaliyetleriyle ilgili farklı yapay zekâ araçları, kullanım alanları, istem oluşturma yaklaşımları ve iş akışları konusunda düzenli olarak eğitiyoruz.

Ayrıca, keşifleri, örnekleri, makaleleri, istemleri ve başarılı iş akışlarını kurum genelinde bilginin birkaç kişinin elinde kalmak yerine hızla yayılması için sürekli olarak kurum içinde paylaşıyoruz. Ayrıca çıktıları birlikte gözden geçiriyor, ekip üyelerine bağlamı ve istem kalitesini geliştirmeleri konusunda rehberlik ediyor ve farklı müşteri etkileşimi aşamalarında oluşturulan çıktıları gösteriyoruz.

Bu sürekli eğitim, paylaşım, gözden geçirme ve gösterim döngüsü, ekibin güven kazanmasına ve gerçek müşteri senaryolarında yapay zekâyı daha etkili ve tutarlı bir şekilde kullanmasına yardımcı oluyor.

Yapay Zekâ, CX'te Uzmanlığın Uygulanması Gereken Alanları Nasıl Değiştiriyor?

Geleneksel olarak derinlemesine müşteri araştırması, rekabet analizi, dokümantasyon oluşturma, toplantı özetleme veya çözüm hazırlama gibi görevler, yıllarca alan bilgisi ve deneyim kazanmış belirli uzmanlara bağlıydı. Yapay zekâ artık bu faaliyetlerin birçoğunu daha geniş kapsamda hızlandırıp destekleyebiliyor ve doğru yönlendirme ile bağlam sağlandığında daha fazla ekip üyesinin etkili biçimde katkıda bulunmasını mümkün kılıyor.

Bu durum uzmanlık ihtiyacını ortadan kaldırmıyor, ancak uzmanlığı nasıl uyguladığımızı değiştiriyor. Uzmanlar zamanlarının çoğunu bilgi toplamaya ve tekrarlayan hazırlıklara ayırmak yerine stratejiye, ilişkilere, karar almaya ve müşteri sonuçlarına daha fazla odaklanabiliyor.

CX Liderleri Yapay Zekâya Nasıl Yaklaşmalı?

CX liderlerine yapay zekâyı bir asistan olarak görmelerini, bir yedek olarak değil, tavsiye ediyorum. Sonuçların kalitesi büyük ölçüde sağladığınız bağlamın kalitesine bağlıdır. Daha doğru ve anlamlı çıktılar üretebilmesi için yapay zekâyı ilgili iş bağlamı, müşteri geçmişi, iş akışları ve hatta “bağlam hakkında bağlam” ile beslemeye devam edin.

Ayrıca, farklı yapay zekâ araçlarının farklı kullanım alanlarına uygun olduğunu unutmayın. Araştırma, destek, analiz, dokümantasyon, otomasyon ve kişiselleştirme alanlarında çeşitli araçların güçlü ve zayıf yönlerini öğrenmeye zaman ayırın.

En önemlisi, sürekli denemeler yapın. Yapay zekâdan en fazla değeri sağlayan kuruluşlar; fikirleri aktif olarak test eden, iş akışlarını geliştiren, başarısızlıklardan öğrenen ve hızla uyum sağlayan kuruluşlardır. Yapay zekânın benimsenmesi tek seferlik bir uygulama değildir — kullanımla, geri bildirimle ve yinelemeyle gelişen bir yetkinliktir.

Takip edin

Ajay Balamurugadas'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

The CX Lead'de daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!