V FrodXu smo že pred več kot tremi leti začeli z uporabo AI pri svojem delu in napovedali, da bo v prihodnosti AI vaš novi sodelavec v marketingu. Danes lahko to razširimo na celotno področje izkušnje strank (customer experience – CX), saj je nenadna eksplozija zmogljivosti generativnega AI odprla ogromno priložnosti na tem področju. Zaposleni na oddelkih, ki se ukvarjajo s CX, bodo dobili vsak svojega AI-asistenta, ki jim bo pomagal delo opraviti bolje in hitreje ter prevzel nekatera preprosta ponavljajoča se opravila.
AI trenutno uporabljamo za avtomatske segmentacije strank glede na različne kriterije ter ustvarjanje boljših, bolj personaliziranih in bolj relevantnih kampanj. Tu je velik poudarek na prilagajanju vsaki stranki posebej, od določanja primernih vsebin do izbire optimalnega časa in kanala za komunikacijo. Klasični chatboti lahko zdaj strankam postrežejo z natančnejšimi in personaliziranimi odgovori, AI pa zaposlenim pomaga tudi z ustvarjanjem predlogov za zapise na blogu, idej za oglase, scenarijev in podobno.
Drugačna komunikacija in izboljšanje nakupne poti stranke
S pomočjo pogovornih vmesnikov bo komunikacija s strankami postala veliko hitrejša, odgovori bodo na voljo takoj, vsebina bo relevantna in prilagojena stranki. Z AI se lažje prilagodimo vrsti in kanalu komunikacije s stranko (neposredna vprašanja, odziv stranke na naše neposredno sporočilo ali njen odziv na družabnih omrežjih), seveda pa lahko kljub visoki stopnji prilagojenosti odgovorov stranka izbere tudi pogovor z agentom.
Vse to so pravzaprav elementi nakupnega procesa (customer journey). S podporo AI v procesu zmanjšamo trenje, kar kupcem olajša nakup in prinese boljše rezultate, proces je stranki prilagojen od začetnega nagovora do zaključka nakupa. Pri tem je ena najbolj uporabnih taktik priporočanje izdelkov, ki stranko zanimajo, ter ponudba podobnih, sorodnih in povezanih izdelkov.
K zmanjševanju trenja pri nakupnem procesu pomembno prispeva hiter odziv, če se na nakupni poti vseeno kaj zatakne. Tu se spet izkaže hitrost AI-asistenta, ki je sposoben na vsa osnovna vprašanja odgovoriti v realnem času in najpogostejše težave razrešiti z veliko stopnjo zanesljivosti.
Personalizacija interakcij podjetij s strankami
Personalizacija je prehodila dolgo pot. Na začetku e-marketinga smo stranke navduševali z nagovorom: »Živjo, Majda,« ali dodajanjem imen podjetij, potem smo ponudbo prilagodili še spoloma in starostnim skupinam. Nato je bilo treba za vsak tak segment ustvariti svojo ponudbo, sporočilo in kampanjo. To je bilo to.
Z uporabo AI pa personalizacija ne hodi več peš, ampak drvi v dirkalniku formule 1. Posameznike lahko nagovorimo glede na njihove interese in odzive, nagovarjamo jih z aktivnostmi na spletni strani, v mobilni aplikaciji in v fizični trgovini. Z analizo ogromne količine informacij nam AI omogoča oblikovanje boljših segmentov, saj lahko zazna, da en interes ne izključuje drugega, ampak sta lahko relevantna oba. AI tudi pri množični komunikaciji omogoča personalizacijo za vsako stranko posebej in eden najboljših primerov je priporočilo izdelkov: v trenutku pošiljanja se ustvari seznam izdelkov, relevantnih za posameznika, in tudi če nekoliko zgrešimo z uvodnim nagovorom, bomo s priporočenimi izdelki vseeno zadeli žebljico na glavico.
Pomembno je, da razumete potrebe svojih strank
Za razliko od klasičnih prodajalcev, ki porabijo veliko časa za spoznavanje svojih strank in njihovih potreb, lahko AI v zelo kratkem času obdela ogromno količino različnih podatkov. Sem spadajo strukturirani in nestrukturirani podatki, kot so odgovori v anketah o zadovoljstvu, komentarji, oddane ocene in obnašanje na spletu. AI iz vsega tega izlušči trende in nam pomaga razumeti potrebe posamezne stranke, da ji lahko nato ob obisku spletne strani v realnem času priporočimo izdelke, ji pošljemo personalizirano sporočilo ali oblikujemo seznam izdelkov, ki si jih dejansko želi. AI učinkovito zazna tudi morebitne zaplete in nam omogoči, da se s prilagojenimi sporočili in uporabo primerne taktike pravilno odzovemo.
Za razumevanje strank so ključne njihove povratne informacije. Krajši ko je čas od opravljenega nakupa do poziva za povratno informacijo, več je odgovorov. Poleg analize klasičnih numeričnih ocen (na primer od 1 do 5 ali 10) zmore AI na podlagi analize nestrukturiranih podatkov prepoznati počutje strank in njihov odnos do nas, njihove interakcije lahko kategorizira in prednostno razvršča, mi pa lahko tem informacijam prilagajamo svoje storitve.
Izzivi in omejitve implementacije AI v CX rešitve
Z največjimi izzivi se podjetja srečajo v trenutku, ko začnejo AI prilagajati svojim procesom in ga želijo naučiti internih stvari ali pa želijo razviti svojega lastnega pogovornega bota oziroma svojo različico modela AI.
Težavo predstavljajo predvsem podatki, ki so pogosto raztreseni, razdeljeni in nepovezani, proces urejanja pa zahteva precej napora. Naslednji korak je razvrščanje podatkov ter določitev ključev, po katerih se povezujejo. AI za svoje delo namreč potrebuje dobre vhodne podatke in če ti niso pravilno strukturirani, je proces učenja AI daljši. Če rezultati niso dobri, je treba podatke restrukturirati in poskusiti znova.
Poseben izziv predstavljata nadzor sistema in postavljanje omejitev, znotraj katerih AI deluje. Tu govorimo predvsem o vedenju in načinu komuniciranja, ki lahko ob nepravilnih vstopnih zahtevah in podatkih postaneta neprimerna. Nekaj podobnega se je zgodilo Microsoftu, ko so uporabniki njihov BingAI »sprovocirali« do te mere, da se je iz njega rodila osebnost Sidney, ki se je bila pripravljena s sogovorniki tudi skregati, z dajanjem neprimernih nasvetov pa bi lahko tudi škodovala ugledu podjetja.
Ima AI tudi kakšno slabost?
Tveganja in slabosti uporabe AI so povezani s prej omenjenimi omejitvami. V trenutni, začetni fazi je treba delovanje in rezultate AI ves čas spremljati, predvsem kakovost in primernost odgovorov. Namen uporabe AI v CX je, da smo z rešitvijo bolj relevantni, hitrejši in bolj prijazni do strank, v primeru napak pri ustvarjanju odgovorov pa se lahko zgodi prav nasprotno – z neprimernimi odgovori se pri strankah ustvarijo nezadovoljstvo in slabi občutki, lahko jih celo užalimo in s tem škodimo svojemu ugledu.
Ena od ovir, ki je povsem človeške narave, je nezaupljivost do novih tehnologij. Tu so združeni spoznanje, da nam dejansko odgovarja računalnik, potreba po pristnem človeškem stiku in empatiji ter dejstvo, da se v primeru reševanja težav nekateri ljudje počutijo bolje, če se z njimi ukvarjajo ljudje. To pa je lahko za nekatera podjetja tudi edinstvena prodajna prednost, saj bodo lahko poleg odgovorov AI ponujali tudi odgovore, ki jih bodo pripravili ljudje.
Kako bo AI vplival na vloge in odgovornosti zaposlenih, ki delajo v CX
Čakajo nas zanimivi časi, saj bo AI zagotovo spremenil vloge zaposlenih v sektorju CX. Dobili bodo novega pomočnika, a se bodo morali najprej naučiti, kako ga uporabljati. Od vhodnih podatkov (vprašanj, navodil) je namreč odvisno, kaj nam AI ponudi. Ker bo AI prevzel velik del enostavnih nalog, bodo delovna mesta na področju CX zahtevala več znanja in sposobnost sprejemanja strateških odločitev. Delo agentov za podporo strankam bo bolj zanimivo, manj bo ponavljajočih se nalog in enakih odgovorov, več bo ukvarjanja s posameznimi unikatnimi ali kompleksnimi primeri. V službi podpore strankam in v marketingu bo manj grobe produkcije in več razmišljanja, s tem pa bomo potrebovali več ljudi, ki bodo tudi bolje plačani.
Manjši stroški in drugi vplivi AI na izboljšanje poslovnih rezultatov
Prva misel je seveda: »Potrebovali bomo manj zaposlenih,« a ni nujno, da se bodo stroški zmanjševali le na ta način. AI bo prevzel opravljanje ponavljajočih se del oziroma odgovarjanje na ponavljajoča se vprašanja, s katerimi se agenti ne bodo več ukvarjali. Povečala se bo učinkovitost agentov, a to bo ob rasti podjetij namesto v odpuščanje zaposlenih vodilo v manj zaposlovanja, saj bodo obstoječi zaposleni lažje kos večjemu obsegu dela.
AI, s katerim izboljšamo CX, prinaša pozitivne učinke na vrsto področij – poveča se produktivnost, izboljša se relevantnost komunikacije s strankami (pravi čas, pravi kanal, pravi nagovor), to privede do večjega zadovoljstva strank, bolj zadovoljne stranke pa opravijo več nakupov, so bolj zveste in se redno vračajo.
Pomemben del je tudi možnost analiziranja informacij, ki pomaga pri sprejemanju boljših odločitev in izbiri pravih strategij, celotno sliko pozitivnih vplivov AI na poslovne rezultate pa zaokrožita optimizacija stroškov in večja učinkovitost zaposlenih.
AI-sodelavec ni več znanstvena fantastika, ampak realnost
Vedno več podjetij že ima ali pa bo kmalu imelo v svojih ekipah eno od oblik AI-sodelavca. AI zaposlenim v marketingu pomaga z idejami in osnutki, v oddelkih za podporo strankam in prodajo pa je s priučenimi podatki uporaben tudi pri konkretnih primerih.
Tako je. AI postaja sodelavec, ki ga bo imelo v podjetjih vedno več ljudi. Za zdaj še v bolj omejeni obliki, vendar pa gre lahko zaposleni v marketingu danes zelo preprosto v ChatGPT in dobi ideje, predloge in osnutke. Zaposleni v podpori strankam ali prodaji bodo po drugi strani potrebovali tisto umetno inteligenco, ki jo bomo najprej mi izobrazili s svojimi podatki in bo potem postala uporabna tudi pri konkretnih primerih.
