Pred nami so razburljivi časi, je prepričan Andrej Bergant, vodja raziskav in razvoja. To ne pomeni, da bo umetna inteligenca (UI) prevzela naše delo. Nasprotno, izboljšala in spremenila ga bo, tako z vidika zaposlenih kot tudi z vidika strank. Verjame, da bo UI postala naš dragocen pomočnik, a s tem pomočnikom se bomo morali naučiti delati in ga pomagati upravljati.
Kako bo umetna inteligenca vplivala na področje izkušnje strank (CX, op. p.) v bližnji prihodnosti?
V FrodXu že okrog tri leta govorimo o umetni inteligenci. Sicer se osredotočamo predvsem na marketing, ampak UI nam že zadnjih nekaj let pomaga pri segmentaciji strank. Pomaga nam pri iskanju strank, ki imajo visoko verjetnost za nakup. Pomaga nam ugotavljati, preko katerega kanala se bo nekdo najbolj odzival in tako vemo, po katerem kanalu ali ob kateri uri priti v stik z njim. Pomaga nam pri priporočilih za izdelke. Vsi ti sistemi se razvijajo in so vsak dan boljši. Danes govorimo o novi generaciji UI, torej generativni UI, ki je v množično uporabo prišla lani. Zadnja tri leta na naših seminarjih govorimo, da z umetno inteligenco dobite novega sodelavca v marketingu. Generativna UI pravzaprav vsakemu posamezniku nudi enega asistenta. Ne le v marketingu, tudi v podpori strankam in prodaji. V nekoliko manj bližnji prihodnosti osebno vidim, da bo umetna inteligenca zamenjala nekaj delovnih mest. Ni nujno, da bodo zato ljudje ostali brez službe, bodo pa določena delovna mesta postala nerelevantna oziroma jih bo namesto nas preprosto oddelala UI. To so predvsem naloge, ki se ponavljajo in so dovolj preproste, da jih UI razume kot input in potem ponudi tudi primeren output.
Kako lahko UI izboljša potrošnikovo nakupno pot?
Umetna inteligenca seveda izboljša nakupni proces stranke. Daje boljše rezultate, z bolj personalizirano izkušnjo. V procesu je manj trenja, kupcem pa olajša nakupni proces. To pomeni, da smo personalizirali vse od začetnega nagovora, ko smo nekomu sploh dali razlog, da se je odzval na našo komunikacijo, do spletne strani in blagajne. Zelo veliko uporabljamo priporočila izdelkov, kjer poskušamo v pravem trenutku kazati relevantne izdelke, s čimer posamezniku pomagamo pri kategoriji in izdelku, ki ga zanima, pri tem pa pokažemo sorodne, povezane izdelke. Skratka, obstaja kup trikov, kako narediti izkušnjo bolj personalizirano.
Drugi del, kar se zgodi v nakupnem procesu, pa je, da se nam včasih kje »zatakne«. Imamo neko vprašanje, na katerega na spletni strani ne najdemo odgovora. Na tem mestu potrebujemo proaktivno podporo, kjer pa bomo z UI lahko razvili pogovornega bota, ki se odziva v realnem času. Ko bodo kupci postavili vprašanje, bodo takoj dobili odgovor. Vsaj na osnovna vprašanja, ki pa jih je zagotovo tudi največ. S tega stališča bo nakupni proces boljši, ker bodo odgovori na vprašanja hitrejši.
Kako bo umetna inteligenca spremenila način komunikacije podjetij s strankami?
Komunikacija podjetij s strankami se bo spremenila. Predvsem bo veliko hitrejša. Veliko bomo pridobili na račun pogovornih vmesnikov. Poleg tega bo v primeru vprašanja po e-pošti stranka dobila prvo različico odgovora, ki jo bo ustvarila umetna inteligenca. Odgovor bomo dobili praktično takoj, nato pa si lahko predstavljamo, da bomo imeli možnost odločanja. Ta odgovor mogoče koga ne bo zadovoljil. Ravno tako kot je to danes pri pogovornih botih, kjer pač vemo nekaj ključnih besed, kako priti do rešitev in kako priti do agenta. S stališča kupca bo v idealnem svetu komunikacije mogoče celo manj, ampak bo tista resnično bolj relevantna, torej v pravem trenutku. Seveda to še ne pomeni, da bomo prenehali z marketingom. Še vedno bomo izvajali t. i. potisni (»push«) marketing, kjer ustvarjamo potrebe. Z vsemi informacijami, ki jih bomo lahko analizirali na podlagi odzivov na potisno sporočilo, to je lahko klik na povezavo v e-pošti ali sporočilo na Viberju, bomo od tu naprej spet dobivali signale. V teh primerih se bomo znali bolje odzvati in zelo velik del tega je že zdaj avtomatiziran. Z UI bomo verjetno še korak dlje in se bo tudi vsebina prilagajala posamezniku. Omogočala nam bo na primer, da bo imel isti nakupni proces različne vsebine za različne posameznike.
Kako pa lahko UI podjetjem pomaga razumeti potrebe in preference strank?
UI se v prvi vrsti resnično dobro znajde v kopicah podatkov oziroma nestrukturiranih podatkih in lahko na ta način iščemo določene preference. Na podlagi tega potem oblikujemo priporočila izdelkov v realnem času oziroma v trenutku, ko je nekdo na spletni strani. Lahko mu želimo ta priporočila pokazati v e-pošti, kjer se v trenutku pošiljanja za vsakega posameznika oblikuje njegov seznam izdelkov, ki mu ga bomo pokazali. In drugič, mogoči so tudi komentarji, podizdelki in odgovori na e-sporočila, skratka, ponovno nestrukturirane informacije ali pa v končni fazi tudi strukturirane, na primer odgovori na anketo o zadovoljstvu uporabnikov. Te odgovore bomo lahko obdelovali bolj kakovostno, več bomo našli informacij, ki jih zdaj mogoče nismo. V Sloveniji si večina podjetij lahko privošči, da prebere praktično vse odzive v realnem času. Če pa delamo na več trgih ali da smo eno od večjih slovenskih podjetij, si tega ne moremo privoščiti. UI nima težave s tem, da vse omenjene podatke obdela in poišče trende. Tudi ob pojavu določene obnove težave jo lahko zazna in posledično lahko prilagodimo naš izdelek ali storitev, prilagodimo sporočilo in se na to prej odzovemo in zadovoljimo potrebe strank.
Katero so izzivi in omejitve pri implementaciji UI v rešitvah CX?
Po eni strani lahko zaposleni v marketingu uporabi ChatGPT in ga prosi, naj mu poda dvanajst idej za zapise na temo trajnosti v prehrambeni industriji. Teh dvanajst idej bo tudi dobil. Dostopno, preprosto in brez omejitev. Drugo pa je, ko začnemo UI prilagajati svojim procesom in praktično razviti svojega pogovornega bota ali pa svojo različico določenega modela UI. Tu pa zelo hitro naletimo na to, da so težava naši podatki, ki so zelo pogosto v nekih različnih silosih, so razdeljeni, nepovezani, da moramo najprej tukaj vložiti kar nekaj napora, da te stvari povežemo, osmislimo. Pri povezovanju podatkov je težava, kako jih povezati in kaj so ključi za povezavo. To so vedno izzivi. Nekaj časa pa moramo nameniti učenju UI, torej moramo stvari pravilno strukturirati, da bodo to dobri inputi za sodobno UI, ki deluje na velikih jezikovnih modelih. Včasih namreč ugotovimo, da strukturiramo podatke na določen način, nato pa pridemo do spoznanja, da rezultati niso tako dobri. Nato moramo najti drug način strukturiranja podatkov, ki daje boljše rezultate. S tem zagotovo je nekaj »igranja«.
Naslednji izziv pri sodobnih generativnih sistemih pa je ne ravno preprost nadzor. Stvari delujejo tako, kot delujejo, torej jih omejujemo z določenimi omejitvami, kjer jim razložimo, kakšnega vedenja ne želimo. Imamo konkreten primer. Ko je Microsoft predstavil svoj BingAI, je bila umetna inteligenca v večini primerih povsem uporabna. Delala je to, kar smo si želeli. Vendar pa so ga uporabniki, ker so vedeli, da je na drugi strani računalnik, »sprovocirali« v nekaj drugačnega. Iz tega se je rodila osebnost Sidney, ki se je bila pripravljena s sogovornikom tudi skregati. Nekomu je tudi predlagala, naj zapusti ženo. Skratka, lahko se zgodijo stvari, ki škodijo našemu ugledu.
Vidite morda kakšna tveganja ali slabosti uporabe UI v CX-u?
Omejitve vodijo tudi v tveganja in slabosti uporabe UI. Na primer dejstvo, da UI malce pobegne izpod nadzora, zaradi česar moramo ves čas spremljati, kakšne odgovore ponuja in ali so znotraj določenih okvirjev, ali so dovolj dobri ali je kje kaj narobe, mogoče so ponekod pristranski. To daje ljudem slab občutek ali celo povzroča njihovo nezadovoljstvo. V tem primeru smo z rešitvijo, s katero smo mislili, da bomo bolj relevantni, hitrejši in bolj prijazni do kupca, postali do stranke žaljivi in škodili svojemu ugledu.
Drugi izziv je, da bo del strank verjetno nezaupljiv do odgovorov s strani UI. Natančneje, ugotovili bomo, katere so dejanske omejitve odgovorov z UI in si bomo želeli več pristnega človeškega odnosa, več empatije. Sploh pri težavah strank je to zelo pomembno. Besedilo je lahko povsem pravilno zapisano, vendar pa v njem marsikdo ne bo občutil empatije, ki pa bi jo mogoče lahko, če bi ga zapisala resnična oseba. Po mojem mnenju je to priložnost za podjetja, da to postane njihova edinstvena prodajna prednost, USP. Podobno torej, kot je danes USP trajnostna naravnanost ali vključenost, bo podjetje lahko trdilo, da odgovorov ni podal izključno robot.
Kako UI vpliva na vloge in odgovornost zaposlenih v CX-u?
Naše vloge se bodo zagotovo spremenile. Kot sem že omenil, UI lahko postane pomočnik v podjetju ali pa pomočnik vsakemu posamezniku. Ena od veščin, ki jo bomo morali razviti, je, kako uporabljati UI. Danes vemo, da ti veliki jezikovni modeli nudijo marsikaj. Od njih lahko dobimo največ, če znamo pravilno oblikovati vprašanja. Obstajajo torej boljši in slabši načini, kako od modela dobiti največ. UI bo prevzemala funkcije, ki so ponavljajoče in so za UI mogoče preproste. Delovna mesta se bodo spremenila do te mere, da bodo zahtevala več znanja, z več strateškimi odločitvami. Delo bo bolj zanimivo, manj bo ponavljajočih nalog in odgovorov. V podpori strankam bodo odgovori manj temeljili na predlogah, ki dajo samo standarden odgovor in povezavo na pogosta vprašanja. Več bo ukvarjanja s posameznim unikatnim ali kompleksnim primerom. Čakajo nas zanimivi časi. Zagotovo bomo v podpori strankam in marketingu potrebovali več takšnih ljudi, ki so stopnjo višje. Manj bo grobe produkcije, več bo razmišljanja. Po mojem mnenju bomo potrebovali več ljudi, ki so bolje plačani, in manj ljudi, ki so zdaj manj plačani.
Kako pa lahko UI pomaga podjetju personalizirati interakcijo s strankami?
Naj ponazorim z analogijo. Pred desetimi leti smo začeli z e-poštnim marketingom. Takrat smo na primer rekli »Živjo, Andrej«. Personalizacija je temeljila na imenu prejemnika, v medorganizacijskem segmentu smo zelo pogosto dodali ime podjetja. Nekaj let je bilo to zelo zanimivo, ljudje so se počutili, da je to sporočilo zdaj bolj osebno, kot je bilo prej. Potem smo šli korak dlje. Ustvarili smo dva segmenta, naše stike smo ločili na moške in ženske. Tako smo imeli ponudbo za moške in ponudbo za ženske. Sledil je še korak naprej, ko smo jih razdelili po starostnih skupinah. Tako smo imeli na primer ponudbo za moške, stare med 18 pa 30 let, in moške med 30 in 45 let. Prišli smo do nekje šest segmentov. Za vsak segment je bilo treba pripraviti ponudbo, sporočilo in kampanjo. Najverjetneje tudi orodja takrat niso bila tako napredna, kot so danes. Dosegli smo vrh oziroma največ, kar je bilo možno. Potrebnih bo vedno več virov za več personalizacije.
Kako si lahko na tem mestu pomagamo z UI? Prvič, ti segmenti so lahko veliko boljši. Posameznike lahko nagovorimo glede na zanimanja in odzive na komunikacijo, z aktivnostmi na spletni strani, v mobilni aplikaciji v fizični trgovini. Na podlagi vseh teh podatkov lahko dobimo boljše segmente. Tako lahko nekoga, ki bi bil mogoče v starejši starostni skupini, nagovarjamo tudi z izdelki, ki so za mlajše, saj vemo, da ga zanimajo. In drugič, personaliziramo lahko vsakega posameznika. V primeru že več kot tisoč stikov je dovolj, da ne moreš personalizirati vsakemu posamezniku. Vsakemu posamezniku se lahko posveti nekdo na tržnici, kjer ima stalne stranke. Tega sam ne moreš početi z množično komunikacijo, vendar nam UI to omogoča. Priporočila izdelkov so odličen primer.
Kako zmanjšati stroške z nakupnim procesom?
Na tem mestu zmanjšujemo potrebo po najbolj ponavljajočih se nalogah. Po naših ugotovitvah podpora strankam dobi vprašanja, na katere odgovori so med 50 % do 80 % primeri vprašanj na voljo na spletni strani. A se vseeno lahko zgodi, da naša spletna stran ni najboljše organizirana, nekomu se te informacije ne ljubi poiskati ali pa je ne zna najti. V tem primeru gre za informacije, ki so že strukturirane in pripravljene. Na takšna vprašanja bo umetna inteligenca zagotovo znala odgovoriti. Zmanjšali bomo število agentov v kontaktnih centrih. Poleg tega pa bomo izboljševali produktivnost posameznika. Ker bo nekdo hitrejši in boljši, bomo v marketingu in prodaji potrebovali manj ljudi. To ne pomeni nujno potrebe po odpuščanjih, ampak verjetno bomo zato manj zaposlovali. Pred kratkim sem prebral projekcijo enega od podjetij, ki bodo delež zaposlovanja zmanjšala za 20 odstotkov, ker so njihovi programerji postali recimo za skoraj 30 odstotkov bolj učinkoviti.
Če povzameva, lahko rečeva, da je sodelavec UI že nepogrešljiv v podjetjih?
Tako je. UI 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 naučili s svojimi podatki in bo potem postala uporabna tudi pri konkretnih primerih.