CXO, yapay zekânın yalnızca deneyimi değil, müşterilerin kendisini de değiştirdiğini söylüyor

Valto Loikkanen, kişisel yapay zeka araçları geliştiren Prifina'nın ortak kurucusu ve Baş Deneyim Sorumlusudur.

Yapay zekanın CX'i nasıl değiştirdiğini anlamak için Valto ile görüştük. Müşterilerin ürünlerle etkileşim kurma biçiminin değiştiğini ve şirketlerin artık yolculuğu kontrol edemeyeceğini söyledi.

Uçtan uca deneyime odaklanma

Ben Valto Loikkanen, Prifina'da ortak kurucu ve Baş Deneyim Sorumlusuyum. Çalışmalarım müşteri deneyimi, ürün mimarisi, kişisel yapay zeka ve kullanıcıların sahip olduğu verilerin kesişiminde yer alıyor.

Prifina'da kişisel yapay zeka ürünlerini basit bir fikir etrafında geliştiriyoruz: Yapay zeka yalnızca şirketlerin insanları anlamak, hedeflemek veya otomatikleştirmek için kullandığı bir araç olmamalı. Aynı zamanda bireyleri bilgileri, ilişkileri, kararları ve dijital yaşamları üzerinde kontrol sahibi olmaları için güçlendirmeli.

Buna, bireylerin kamusal, profesyonel veya izleyiciye yönelik etkileşimler için kendilerinin yapay zeka temsillerini oluşturmalarına olanak tanıyan kişisel yapay zeka ikizi teknolojimiz de dahil. Ayrıca insanların mesajlar, planlar, görevler, kişisel bağlam ve ilgilenilmesi gereken öğeler gibi günlük yaşamlarında önemli olan şeyleri anlamalarına yardımcı olan kişisel yapay zeka yardımcı uygulamamız Souvéa da buna dahil. Deneyim sakin ve güven temelli: verileriniz size ait kalır, Souvéa'nın neleri kullanabileceğine siz karar verirsiniz ve siz olmadan hiçbir şey gerçekleşmez.

Kullanıcılarımız ve müşterilerimiz arasında iletişimi, netliği, içgörüyü ve daha anlamlı etkileşimi geliştirmek isteyen profesyoneller, içerik üreticileri, uzmanlar, kuruluşlar, ekosistem ortakları ve sıradan bireyler yer alıyor. Kanallar arasında web, mobil, herkese açık yapay zeka ikizi sayfaları, ilk kullanım akışları, kişisel veri bağlantıları, bilgi yönetimi, analizler ve ortaklara yönelik araçlar bulunuyor.

Rolümde özellikle uçtan uca deneyime odaklanıyorum: insanların bu yeni yapay zeka kavramlarını nasıl anladığı, nasıl başladığı, kontrolü nasıl elinde tuttuğu, nasıl güven oluşturduğumuz ve yapay zekanın bireyler, şirketler, hizmetler ve topluluklar arasındaki daha iyi ilişkileri nasıl destekleyebileceği.

Yapay zeka müşteri deneyimini nasıl daha proaktif hale getiriyor?

Müşteri deneyimini çoğunlukla statik bir yolculuktan, kullanıcıların kendi durumlarından yola çıktığı yapay zeka destekli ve etkileşimli bir deneyime dönüştürdük.

Geleneksel olarak ilk kullanım ve ürün eğitimi sabit akışlar etrafında tasarlanır: Ürünü açıklayın, adımları gösterin ve kullanıcıyı önceden belirlenmiş eylemlere yönlendirin. Yapay zeka ile bu deneyimi daha uyarlanabilir hale getirdik. Her kullanıcının aynı soruya sahip olduğunu varsaymak yerine deneyim, kişinin neyi anlamaya veya başarmaya çalıştığına yanıt verebilir.

Bu nedenle ürünlerimizde etkileşimli başlangıç noktalarına daha fazla odaklanıyoruz. Kullanıcıların önce ürün kategorisini tam olarak anlaması gerekmiyor. Sorular sorabilir, örnekleri inceleyebilir, verilerinin nasıl kullanıldığını netleştirebilir ve ürünün kendileri için neler yapabileceğini zamanla anlayabilirler. Bu, kullanıcıların geleneksel bir kontrol panelinde gezinmek yerine “Bugün ilgilenmem gereken ne var?” gibi basit bir soruyla başlayabileceği anlamına geliyor.

Kulağa basit geliyor, ancak pek çok şeyi değiştiriyor. Ürün deneyiminin rolü değişti. Artık yalnızca ekranlar ve talimatlardan oluşan bir dizi değil. Daha çok, ürünün kendisini açıklayabildiği, bağlama yanıt verebildiği, bilişsel yükü azaltabildiği ve kullanıcının kontrolü daha fazla elinde hissetmesine yardımcı olabildiği yönlendirilmiş bir ilişkiye dönüşüyor.

Bu, netliği artırıyor, ilk kullanıma geçişteki engeli azaltıyor ve kullanıcı niyetini çok daha erken görmemize yardımcı oluyor.

Bu aynı zamanda müşteri deneyimi için de büyük bir değişim: Yapay zeka yalnızca bir şeyler ters gittikten sonra desteği otomatikleştirmiyor. Baştan itibaren güven, netlik ve özgüven oluşturmanın bir parçası haline geliyor. Ayrıca insanların neye önem verdiğine dair daha iyi sinyaller sağlıyor — yalnızca tıklamaları veya terkleri izlemek yerine davranışın ardındaki soruları anlayabiliyoruz.

Uçtan uca yapay zeka destekli CX iş akışı

Aşağıda, kullanıcı etkileşimini, içgörü üretimini ve deneyimin iyileştirilmesini bir döngüde birleştiren uçtan uca yapay zeka destekli CX iş akışı yer alıyor.

1. Kullanıcı, doğal dil kullanarak yapay zekâ ürünlerimizden biriyle etkileşime girer.
2. Etkileşimleri yorumlarız. Yapay zekâ, bireysel etkileşimleri ve bunların ardındaki kalıpları anlamamıza yardımcı olur. Kullanıcılar ürünün kendileri hakkında neler bildiğini mi soruyor? Nasıl başlayacaklarından emin değiller mi? Yapay zekâyı, açıkça açıklamadığımız bir kullanım alanı için mi kullanmaya çalışıyorlar? Daha fazla kontrol, daha fazla örnek veya daha fazla güvence mi istiyorlar?
3. Bu sinyallerden CX içgörüleri üretiriz. Bu içgörüler işe alıştırma sürecine, ürün diline, izin akışlarına, yardım içeriğine, özelliklerin önceliklendirilmesine ve yapay zekânın yanıt verme biçimine yön verebilir. Örneğin, tekrarlanan sorular kullanıcıların verilerin kullanımı konusunda emin olmadığını gösteriyorsa çözüm yalnızca bir destek yanıtı değildir. Bu durum, işe alıştırma sürecinin değiştirilmesi, daha net izin açıklamalarının eklenmesi veya yapay zekânın kendini tanıtma biçiminin ayarlanması gerektiği anlamına gelebilir.
4. Son olarak döngüyü kapatırız. Ürün deneyimini günceller, ardından aynı kafa karışıklığının azalıp azalmadığını veya yeni soruların ortaya çıkıp çıkmadığını gözlemleriz. Bu anlamda yapay zekâ, yalnızca müşteriye yönelik etkileşime güç katmakla kalmaz; deneyimin nerede netlik sağladığını ve nerede sürtüşme yarattığını sürekli olarak anlamamıza da yardımcı olur.

Şirketler müşteri yolculuklarını neden artık kontrol etmiyor?

Sonuç olarak şirketin artık müşteri yolculuğunun başlıca tasarımcısı olmadığını fark ettim.

Şirketler uzun süre müşteri deneyimini kendi bakış açılarına göre tasarladı. Yolculuğun haritasını çıkarır, temas noktalarını tanımlar, huniyi oluşturur, destek akışlarını yazar ve müşterinin deneyim boyunca nasıl ilerlemesi gerektiğine karar veririz. Müşteri odaklılıktan söz ettiğimizde bile yapının sahibi genellikle hâlâ şirketlerdir.

Yapay zekâ bunu değiştiriyor. İnsanlar kendi kelimeleriyle soru sorabildiğinde, kişisel asistanları kullandığında, seçenekleri karşılaştırdığında, bilgileri özetlediğinde ve sonunda yapay zekâ aracıları kendi adlarına harekete geçtiğinde yolculuk çok daha az doğrusal hâle gelir ve şirket tarafından çok daha az kontrol edilir.

Bu, CX'in artık insanları yalnızca tasarlanmış bir yol boyunca yönlendiremeyeceği anlamına gelir. CX aynı zamanda kendi bağlamlarıyla, kendi yapay zekâ araçlarıyla ve ilişkiyi kendi anlama biçimleriyle gelen insanları da desteklemelidir.

Yapay zekâ nerede başarılıdır ve nerede insan yargısı gerekir?

Genel olarak yapay zekâyı özellikle kalıpları belirlediği, karmaşıklığı azalttığı ve deneyimi birey için daha duyarlı hâle getirdiği yerlerde kullanırız.

Ancak anlam, güven, etik ve yön konusunda yargıda bulunmayı hâlâ insanların sağlaması gerekir. Kullanıcılarla nasıl bir ilişki kurmak istediğimize, nelerin asla otomatikleştirilmemesi gerektiğine, hangi veri kullanımının kabul edilebilir olduğuna ve yapay zekânın ne kadar inisiyatife sahip olması gerektiğine hâlâ insanlar karar verir. Yolculuk tasarımı da büyük ölçüde insan yönlendirmesiyle ilerlemeyi sürdürür, çünkü mesele yalnızca verimlilik değildir. Mesele duygular, güven, beklentiler ve müşteriye verilen genel sözdür.

Yapay zekâ daha fazla CX kararına bilgi sağlamalı ve destek olmalıdır, ancak bu kararların sorumluluğunu sessizce üstlenmemelidir. Özellikle kişisel yapay zekâ söz konusu olduğunda en önemli tasarım sorusu “Neyi otomatikleştirebiliriz?” değil, “Neler bireyin kontrolünde kalmalı?” sorusudur.

Yapay zekâ CX'te riskleri nasıl artırıyor?

Yapay zekâ bazı zorluklar da yaratır. Örneğin beklentileri çok hızlı yükseltebilir. Bir ürün konuşkan ve akıllı hissettirdiğinde kullanıcılar, ürünün şu anda yapabildiğinden daha fazlasını yapabildiğini veya gerçekte olduğundan daha fazla bağlamı anlayabildiğini varsayabilir. Bu da sınırları açıkça ifade etme sorumluluğunu artırır.

Bir diğer zorluk ise güvendir. CX'te yanlış bir düğme etiketi can sıkıcıdır. Yanlış bir yapay zekâ yanıtı, özellikle ürün insanların kendi bilgileriyle ilgileniyorsa, kişisel, yanıltıcı veya güvensiz hissettirebilir. Bu, kalite çıtasını yükseltir. Güvence, şeffaflık, izin ve insan kontrolü için en başından tasarım yapın.

Şimdiye kadarki en büyük ders, AI'ın CX'i önemli ölçüde iyileştirebileceği, ancak bunu yalnızca netlik ve güven oluşturduğunda yapabildiğidir. Açık bir güven modeli olmadan, esas olarak otomasyon amacıyla eklendiğinde, geleneksel yazılımlardan daha hızlı bir şekilde kafa karışıklığı da yaratabilir.

Proaktif AI yardımının neden dikkatle kullanılması gerekir

AI ile proaktif yardım kullanırken dikkatli olun.

Kullanıcıların her zaman AI'ın bazı şeyleri fark etmesini ve eylemler önermesini istediğini düşünmek cazip gelebilir. Gerçekte proaktif yardım yalnızca çok iyi ayarlandığında işe yarar. Çok fazla öneri gürültü gibi hissettirir; çok az öneri ise işe yaramaz görünür. Öneri yanlışsa güveni hızla azaltabilir.

Sonuç olarak artık sakinlik, zamanlama, izin ve kullanıcı kontrolü hakkında daha dikkatli düşünüyoruz.

AI deneyimleri için ilk kullanım süreci nasıl yeniden tasarlanır

Tüm bunları göz önünde bulundurarak ilk kullanım sürecini birkaç pratik strateji etrafında yeniden tasarlardım.

İlki, konuşmaya dayalı keşiftir. Ürün, her kullanıcıyı aynı ilk kullanım yolundan geçirmek yerine basit sorular sormalı ve kullanıcının durumuna uyum sağlamalıdır. Bunu yukarıda ele aldım.

İkincisi, kademeli izindir. Kullanıcılar her şeyi aynı anda bağlamamalıdır. Küçük başlamalı, değeri görmeli ve ardından daha fazla bağlam veya veri ekleyip eklememeye karar vermelidir. Bu, güvenin adım adım geliştiği kişisel AI alanında özellikle önemlidir.

Üçüncüsü, örneklerle yönlendirilen ilk kullanım sürecidir. İnsanlar pratik durumları görene kadar AI soyut gelebilir.

Dördüncüsü, açık bir güven katmanıdır. İlk kullanım süreci AI'ın ne bildiğini, neyi bilmediğini, bilgilerin nereden geldiğini ve nelerin kullanıcının kontrolünde kaldığını açıkça anlatmalıdır. Bu bilgiler bir gizlilik politikasına saklanmamalıdır. Deneyimin bir parçası olmalıdır. Ayrıca yönlendirme yollarını da netleştirin.

Beşincisi, yalnızca tıklamalara değil, niyete dayalı ilk kullanım analitiğidir.

CX liderleri neden dar kapsamlı AI kullanım alanlarıyla başlamalıdır

Daha dar bir kapsamla başlamanın ne kadar önemli olduğunu keşke daha önce bilseydim.

AI söz konusu olduğunda insanlar hızla geniş, neredeyse sınırsız kullanım alanları hayal eder. Bu heyecan yaratabilir, ancak belirsiz beklentilere de yol açabilir. Çok özel bir vaadi olan odaklanmış bir pilot çalışma, AI'ın gelecekte yapabileceği her şeyi göstermeye çalışan geniş kapsamlı bir pilot çalışmadan çoğu zaman daha değerlidir.

Tavsiyem, teknik kapsamdan önce deneyim vaadini tanımlamanızdır. Kullanıcı bunu kullandıktan sonra ne hissetmeli? Daha fazla netlik mi? Daha fazla güven mi? Daha az stres mi? Daha iyi kontrol mü? Bu net olduğunda AI uygulamasını değerlendirmek çok daha kolaylaşır.

Valto Paylaşıyor

Tavsiyem, teknik kapsamdan önce deneyim vaadini tanımlamanızdır. Kullanıcı bunu kullandıktan sonra ne hissetmeli? Daha fazla netlik mi? Daha fazla güven mi? Daha az stres mi? Daha iyi kontrol mü? Eğer bunun ne olduğu netse, AI uygulamasını değerlendirmek çok daha kolaylaşır.

AI, CX ekiplerini nasıl değiştiriyor

AI, CX işlevini daha fazla işlevler arası iş birliğine dayalı, ürüne daha fazla entegre ve daha fazla temsilci desteği alan bir yapıya dönüştürdü.

Geleneksel bir düzende müşteri deneyimi kolayca ayrı bir katman hâline gelebilir: araştırma, destek, geri bildirim, müşteri yolculuğu haritalama ve hizmet iyileştirme. AI ile bu ayrım aynı ölçüde iyi çalışmaz, çünkü deneyimin kendisi kısmen ürünün içindeki zekâ tarafından şekillendirilir.

Bu da CX'in artık ürün tasarımı, veri mimarisi, AI davranışı, gizlilik, ilk kullanım süreci ve destek çalışmalarına çok daha yakın konumlanması gerektiği anlamına gelir.

Ayrıca ekip olarak değerlendirdiğimiz şeyi de değiştirdi. CX ekibi artık yalnızca insanlardan oluşmuyor. AI temsilcileri araştırma, sentez, örüntü tespiti, içerik taslağı hazırlama, ilk kullanım sürecini inceleme, destek analizi ve ürün geri bildirim döngüleri konularında yardımcı olan ekip üyeleri gibi hareket edebiliyor. İnsanların muhakemesinin yerini almıyorlar, ancak ekibin kapasitesini genişletiyor ve küçük bir ekibin elle işleyebileceğinden daha fazla bağlamla çalışmamıza yardımcı oluyorlar.

Bizim için bu, CX rolünü daha stratejik ve mimari hâle getirdi. Artık konu, yalıtılmış temas noktalarını optimize etmekten çok insanlar, veriler, yapay zekâ ve ürün arasındaki ilişkiyi tasarlamakla ilgili.

Önem taşıyan beceriler de genişledi. Hâlâ güçlü ürün düşüncesine, kullanıcı deneyimi, iletişim ve müşteriyi anlama becerilerine ihtiyacımız var; ancak güven, izinler, veri kullanımı, yapay zekânın sınırları, aracı davranışı ve otomasyonun duygusal etkisi konusunda da daha iyi muhakemeye ihtiyacımız var.

Müşteriler nasıl değişiyor ve CX liderlerinin bu konuda ne yapması gerekiyor?

CX liderlerine tavsiyem, yapay zekâyı yalnızca otomasyon aracı olarak düşünmeyi bırakmaları ve onu insanlar, şirketler, ürünler ve hizmetler arasında yeni bir ilişki katmanı olarak görmeye başlamalarıdır.

Birçok kuruluş yapay zekâyı maliyetleri azaltmak, desteği hızlandırmak, pazarlamayı kişiselleştirmek veya hizmet süreçlerini otomatikleştirmek için kullanacak. Bunlar faydalı uygulamalar; ancak fırsatın tamamı bunlardan ibaret değil. Daha derin değişim, yapay zekânın insanların seçenekleri anlama, karar verme, markalarla etkileşim kurma ve kendi yaşamlarını yönetme biçimlerini yeniden şekillendirecek olmasıdır.

Bu, CX liderlerinin daha kapsamlı sorular sorması gerektiği anlamına geliyor. Yapay zekâyı şirketi daha verimli hâle getirmek için mi kullanıyoruz, yoksa müşterinin yetkinliklerini de mi artırıyoruz? Deneyimleri güven oluşturacak şekilde mi kişiselleştiriyoruz, yoksa yalnızca dönüşümü mü optimize ediyoruz? İnsanlara daha fazla kontrol mü veriyoruz, yoksa sistemi daha görünmez ve anlaşılması daha zor bir hâle mi getiriyoruz?

Başarılı CX kuruluşları zekâyı güvenle birleştirecek. Yapay zekâyı sürtüşmeyi azaltmak için kullanırken aynı zamanda netlik yaratmak için de kullanacaklar. Kişiselleştirme yapacaklar, ancak izin alarak. Otomatikleştirecekler, ancak sorumluluğu gizlemeyecekler. Müşterilerin kendilerini daha bilgili, daha saygı görmüş ve daha fazla kontrol sahibi hissettiği deneyimler tasarlayacaklar.

Bu özellikle önemli, çünkü müşterilerin de kendi yapay zekâ araçları olacak. Gelecekte ilişkinin müşteri tarafı da daha akıllı hâle gelecek. CX liderleri, deneyimlerin yalnızca insanlar için değil, aynı zamanda onların adına hareket eden yapay zekâ aracıları ve kişisel asistanlar için de tasarlandığı bir dünyaya hazırlanmalı.

Takipte kalın

Valto Loikkanen'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Prifina'ya da göz atın.

The CX Lead'de daha fazla uzman röportajı yakında!