Müşteri Deneyimi Uzmanı, Liderleri Yapay Zekânın Müşterilerle Etkileşimini Sınırlamaları Konusunda Uyarıyor

Dan Gingiss, kuruluşların müşterilerle insani düzeyde bağ kurmasına ve müşterilerin başkalarına anlatmak için sabırsızlanacağı deneyimler oluşturmasına yardımcı olan bir müşteri deneyimi uzmanı, konuşmacı ve danışmandır.

Müşterilerin özlem duyduğu insani etkileşimleri ortadan kaldırmadan CX çalışmalarının nasıl ölçeklendirilebileceğini görüşmek üzere kendisiyle bir araya geldik. İşte bize anlattıkları.

Sosyal medya, CX'e açılan kapıdır

Dan Paylaşıyor

Sosyal medyanın müşteri deneyimi üzerindeki etkisini anlıyorum. Bu nedenle şirketlere paylaşılabilir olmayı, yani müşterilerin telefonlarıyla kaydetmeden edemeyecekleri anlar yaratmayı öğretiyorum.

Bir müşteri deneyimi uzmanı, konuşmacı ve danışmanım. Orta ve büyük ölçekli kuruluşların CX'i rekabet avantajına dönüştürmek için basit, pratik ve düşük maliyetli yöntemler geliştirmelerine yardımcı oluyorum.

Tek başına girişimci olmak, CEO, CXO, CMO, COO ve aradaki her şey olduğum anlamına geliyor. McDonald's, Discover ve Humana'da sosyal medya ekiplerine liderlik etmiş biri olarak, sosyal medyanın müşteri deneyimi üzerindeki etkisini anlıyorum. Bu nedenle şirketlere paylaşılabilir olmayı, yani müşterilerin telefonlarıyla kaydetmeden edemeyecekleri anlar yaratmayı öğretiyorum.

Ayrıca sosyal medyada müşteri hizmetleri üzerine yazılmış ilk kitaplardan birini kaleme aldım. Herhangi bir şirketin sosyal medyada yayın yapabileceğini, ancak ileri görüşlü şirketlerin sosyal medyanın müşterileri daha etkili bir şekilde dinlemenin kapısı olduğunu fark ettiğini erken öğrendim.

Yapay zekâ CX'te nasıl kullanılmalı ve kullanılmamalı?

Yapay zekâyı fikir üretmek, iş akışlarını optimize etmek, boşlukları belirlemek, büyük miktarda veriyi analiz etmek, strateji fikirleri üzerinde beyin fırtınası yapmak ve ürünler geliştirmek için kullanıyorum.

Ayrıca müşteri geri bildirimlerini hızlı bir şekilde analiz etme ve bunlara göre harekete geçme konusunda da başarılı. Yapay zekâdan önce bu iki süreç, nitel geri bildirimler söz konusu olduğunda son derece manuel işlemlerdi.

Ancak yapay zekâya ne kadar çok yönelirsem, onun insan etkileşiminin yerini alamayacağını o kadar iyi anlıyorum.

Pandemi sonrasında tüketiciler hâlâ insani etkileşime özlem duyuyor. Bu nedenle yapay zekâ nasıl kullanılırsa kullanılsın, müşteri deneyimleri bunu korumalıdır.

Bu da işi yapay zekâya devredip işin bitmesini bekleyemeyeceğiniz anlamına geliyor. Yapay zekâyı geniş ölçekte kullanıma sunmadan önce gerçek müşterilerin onu test etmesini sağlamalısınız.

Benzer şekilde, özellikle genel kamuoyu yapay zekâ tarafından açıkça yazıldığı belli olan içeriklerin daha fazla farkına vardıkça, yapay zekâ müşterilerle iletişim kurma konusunda daha az kullanışlı hâle geliyor.

Yapay zekâ neden ekibinizin yerini almak yerine onu geliştirmeli?

CX'te yapay zekâ konusunda gördüğüm en büyük risk, yapay zekânın müşteri yolculuğunun çok büyük bir bölümünü devralmasıdır.

Gerçek şu ki müşteriler buna hazır değil. Bunu istemiyorlar.

Şimdilik yapay zekâyı mümkün olduğunca arka plandaki süreçlerde kullanmanızı ve çalışanlarınızın müşterilerle bire bir ilgilenmesini öneriyorum.

Yani yapay zekâ, müşterilerin zaman ayırmak istemediği işleri üstlenmeli: hız, kolaylık, basit yanıtlar ve tekrarlayan görevler. Ölçek avantajı burada ortaya çıkar.

Ancak bir etkileşim duygusal, karmaşık veya yüksek riskli hâle geldiği anda müşteriler bir insan ister. Üstelik bunu son çare olarak değil, sorunsuz bir sonraki adım olarak ister.

Şirketlerin yaptığı hata, yapay zekâyı insanları geliştirmek yerine onların yerini almak için kullanmalarıdır. En iyi deneyimler, insanları daha iyi hâle getirmek için yapay zekâdan yararlanır: temsilcilere bağlam sağlar, içgörüleri görünür kılar ve angarya işleri ortadan kaldırır. Böylece bir insan devreye girdiğinde daha hızlı, daha bilgili ve daha empatik olur.

Yapay zekâ ekibinizi tamamlamalı, onun yerini almamalıdır.

Bazı şirketler yapay zekâ destekli CX'i doğru uygularken diğerleri neden başarısız oluyor?

Dan Paylaşıyor

Niteliksel açıdan en büyük risk, teknolojinin kendisi değil — insani dokunuşun kaybedilmesidir. En iyi sonuçları gören kuruluşlar, empatiyi ikame etmek yerine güçlendirmek için yapay zekâyı kullanıyor; deneyim daha otomatik hâle gelirken bile kişisel hissettirmeye devam ediyor.

Yapay zekânın müşteri deneyiminde sonuçları nasıl etkilediğine dair en çarpıcı örneklerden biri Netflix’tir.

Netflix’in öneri motoru yalnızca “İzledikleriniz…” satırını çalıştırmakla kalmaz; tercihleriniz doğrultusunda aynı program için gördüğünüz küçük görseli dinamik olarak değiştirmek de dâhil olmak üzere arayüzün her unsurunu kişiselleştirir. Etkisi muazzamdır: Netflix’in öneri sistemi izlenen içeriklerin yaklaşık %80’ini yönlendirir ve bu kişiselleştirme, müşteriyi elde tutmayı iyileştirerek şirkete yıllık tahmini 1 milyar dolar tasarruf sağlar.

Bu, müşteri deneyiminde yapay zekânın en iyi hâliyle sunduğu avantajdır — daha alakalı deneyimler, daha yüksek etkileşim ve doğrudan müşteri davranışına bağlanan ölçülebilir iş sonuçları.

Bununla birlikte, yapay zekâ kötü uygulandığında gerçek dezavantajlar ortaya çıkar. Pek çok tüketici hâlâ genel veya “sahte” kişiselleştirmeden duyduğu hayal kırıklığını bildiriyor — yanlış isimle hitap edilmesi ya da alakasız öneriler sunulması gibi durumlar güveni zedeleyebilir.

Müşteri hizmetlerinde ise sohbet robotu deneyimleri, müşterileri yardım beklemek yerine sürtüşme yaşamaya alıştırdı.

Niteliksel açıdan en büyük risk, teknolojinin kendisi değil — insani dokunuşun kaybedilmesidir. En iyi sonuçları gören kuruluşlar, empatiyi ikame etmek yerine güçlendirmek için yapay zekâyı kullanıyor; deneyim daha otomatik hâle gelirken bile kişisel hissettirmeye devam ediyor.

Yapay zekâ sohbet robotları neden iki ucu keskin bıçak gibidir?

Hâlâ beklentilerin altında kalan unsurlardan biri yapay zekâ sohbet robotlarıdır. Büyük ölçüde hâlâ işe yaramaz durumdalar.

Bize daha hızlı, daha akıllı ve daha insansı etkileşimler vaat edilmişti; ancak pek çok müşteri, telefondaki IVR’lerden pek de farklı olmayan, dijital kapı bekçileri gibi davranan hantal sohbet robotlarıyla karşılaştı. Bu robotlar sorunları çözmek yerine iletişimi savuşturmak üzere tasarlanmış. Deneyimi iyileştirmek yerine sürtüşme yaratıyor; müşterileri kendilerini tekrar etmeye, bir insan temsilci aramaya veya etkileşimi yarıda bırakmaya zorluyor.

Bu bir teknoloji sorunu değil; strateji sorunudur. Şirketler yapay zekâyı deneyimleri iyileştirmek yerine süreçleri ve bütçeleri optimize etmek için kullandığında hayal kırıklığı kaçınılmaz olur.

Şirketler “Müşteri için bunu nasıl daha kolay, hızlı veya keyifli hâle getirebiliriz?” yerine “Nasıl tasarruf edebiliriz?” sorusuyla başladığında, yapay zekâ hedefi ıskalar.

Müşteri geri bildirimlerini yapay zekâyla analiz etmek, müşteri deneyimi liderlerine nasıl fayda sağlayabilir?

Şirketler, daha önce bir analiz ekibi gerektiren devasa veri yığınlarını analiz etmek için yapay zekâyı kullanmalı.

Kurumsal Amerika’da web sitesine bırakılan tüm yorumlara ilişkin günlük raporlar aldığımı hatırlıyorum — her gün yüzlerce yorum. Ortada ciddi bir sorun yoksa ve herkes aynı şeyden şikâyet etmiyorsa bunları anlamlandırmam mümkün değildi.

Bir günün raporunu inceliyor, ertesi gün bunu unutuyor, sonraki gün de zamanım tükeniyordu. Cuma gününe geldiğimde masamda dört rapor olur, bunlardan yalnızca birini tarayacak zamanım kalırdı. Bugün yapay zekâ bunları anında analiz ederek müşteri geri bildirimlerine dayalı belirli eylem maddeleri ortaya çıkarıyor.

Yapay zekâ proaktif hizmet sunmayı nasıl mümkün kılıyor?

Proaktif hizmet sunumu büyük bir fırsattır. Çoğu zaman bir şeyler ters gidene kadar müşterileri görmezden geliyoruz; ancak yapay zekâ, diğer müşterilerin deneyimlerine dayanarak sorunları öngörebilir ve bunlar ortaya çıkmadan harekete geçebilir.

Nasıl çalıştığına bakalım.

İlk olarak şirketler müşteri davranışları, işlem verileri, destek talepleri ve hatta geçmiş etkileşimlerden elde edilen duygu durumu gibi sinyalleri bir araya getirir. Bu, benim VOC (müşterinin sesi) ve AOC (müşterilerin eylemleri) olarak adlandırdığım unsurları birleştirir.

Ardından yapay zekâ modelleri, geçmişte bir soruna yol açmış kalıpları arar. “X’i yapan müşteriler çoğu zaman Y hakkında arama yapıyor.”

Buradan proaktif erişimi başlatırsınız. Bu, doğru zamanda gönderilen basit bir e-posta veya anlık bildirim kadar kolay olabileceği gibi, deneyimi gerçek zamanlı olarak dinamik şekilde değiştirmek kadar gelişmiş de olabilir. Örneğin Amazon, yayınlanan bir filmin indirme hızının yavaş olduğunu fark ederse, ideal olmayan bir deneyimi öngörerek müşterilerle proaktif olarak iletişime geçer.

Bunun arkasındaki temel araçlar arasında CRM'ler, tahmine dayalı analiz modelleri ve “bir sonraki en iyi eylemi” otomatikleştiren müşteri yolculuğu düzenleme araçları yer alır.

Ama asıl sihir teknoloji değil, zihniyettir. Müşterinin harekete geçmesini beklemiyorsunuz. “Bundan sonra ne olması muhtemel olduğunu görüyoruz ve bu bir soruna dönüşmeden önce işleri kolaylaştıracağız.” diyorsunuz.

Dan Paylaşıyor

Asıl sihir teknoloji değil, zihniyettir. Müşterinin harekete geçmesini beklemiyorsunuz. “Bundan sonra ne olması muhtemel olduğunu görüyoruz ve bu bir soruna dönüşmeden önce işleri kolaylaştıracağız.” diyorsunuz.

Claude neden başvurulacak müşteri deneyimi aracı?

Claude, kullanım kolaylığı, olağanüstü yazma becerileri ve işletmenin diğer bölümlerine bağlanabilme yeteneği sayesinde diğerlerinin önüne geçti.

Ama dürüst olmak gerekirse, önde gelen tüm büyük dil modelleri inanılmaz. Herkes ayda 20$ karşılığında bu araçlara erişebiliyor; bu araçların tek sınırı hayal gücümüz. Keşke benim de daha iyi bir hayal gücüm olsaydı!

Hâlâ her gün yeni şeyler ve yetenekler öğreniyorum ve ilk tepkim çoğu zaman şu oluyor: “Bunu yapmasını yapay zekâdan istemeyi neden düşünemedim?”

Müşteri deneyimi liderleri neden teknolojiye değil, müşteriye odaklanmalı?

Yapay zekâ şimdiden kuruluşların tembelleşmesine neden oldu. Her e-postanın yapay zekâ tarafından yazılması gerekmiyor. Müşteriler hâlâ insanlarla etkileşim kurmak istiyor. Elbette sonunda dünyamız Ready Player One'daki gibi hissettiren bir aşamaya ulaşabiliriz, ancak şu anda buna onlarca yıl uzağız.

Bu nedenle tavsiyem şu: Gözünüzü hedeften ayırmayın; hedef müşteridir.

Karşımıza hangi teknoloji çıkarsa çıksın, her zaman şunu sormalıyız: Bu, müşterimiz için daha iyi mi?

Öyleyse devam edin. Değilse durun ve başka bir yol bulun. Parlak görünen yeniliklerin peşinden koşmak, istikrar ve tutarlılık isteyen müşterilerimiz için nadiren iyidir.

Bizi takip edin

Dan Gingiss'i LinkedIn, Instagram ve YouTube üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca kişisel web sitesine de göz atabilirsiniz.

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