Otomasyona yönelik baskı kuruluşun isteğini aşıyor.
Şirketler yapay zeka destekli botları ve sanal aracıları devreye almak için yarışırken otomasyon, doğru temeller atılmadan müşterinin güvenini sessizce yok edebilir.
Ölçeklenen ve başarısız olan otomasyon arasındaki fark, genellikle kuruluşların bir botun ilk etkileşimine nasıl hazırlandığına bağlıdır.
CX Today ile yaptığımız görüşmede, Scott Kendrick, CallMiner Strateji ve İttifaklar Kıdemli Başkan Yardımcısı, bunu güncel olarak savunuyor Sektördeki heyecan ve benimseme baskısı, kuruluşların hazır olduklarından daha hızlı otomasyona geçmesine neden oluyor.
“FOMO'nun yarattığı çok fazla heyecan var; herkes maliyetleri nasıl azaltabileceklerini, marjlarını nasıl artırabileceklerini ve müşterilerine nasıl daha iyi hizmet sağlayabileceklerini görmek istiyor” diye açıkladı.
“Rekabet otomatikleşir ve daha verimli hizmetler sağlarsa, işlerin ne kadar hızlı geliştiğine bağlı olarak pazarda rekabetçi olamama riski var.”
Kimsenin ölçemediği boşluk
Bugün, otomasyona geçme baskısı kuruluşlar için fazlasıyla gerçektir, ancak çoğu kişinin otomasyonu uyguladığı koşullar genellikle uzun vadeli başarısını baltalamaktadır.
Pazar baskısı, müşteri beklentileri ve daha yüksek verimlilik talepleri, birçok şirketi, organizasyonel bir yetenekten ziyade bir kilometre taşı olarak sohbet robotlarını ve sanal asistanları piyasaya sürmeye yöneltti.
Buradan kritik temeller gözden kaçırılıyor, geri bildirim döngüleri eksik ve müşteri deneyimi ölçülmüyor; bu da birçok kişinin müşteri başarılarını sonuçlar yerine operasyonel ölçümlere dayalı olarak değerlendirmesine yol açıyor.
Sonuç olarak sorunlar, çözülemeyecek kadar büyük ve karmaşık hale gelinceye kadar gizli kalabilir; uygulama hızı, müşteri memnuniyetsizliğini, yanlış yanıtları veya artan hayal kırıklığını maskelerken ilerleme yanılsaması yaratır.
Kendrick, “Botlar karmaşık duygusal etkileşimleri idare etmede iyi değil” diye açıklıyor.
“Otomasyonunuzun performansını izlemek ve sağlamak için doğru geri bildirim mekanizmalarına sahip değilseniz, bir markaya olan güvenin kaybolması, marka krizleri ve müşterilere genel olarak yanlış bilgi verilmesi riski vardır.”
Otomasyon kalitesi yalnızca teknik performansa göre değerlendirilemeyeceği için müşteri güveni, otomatik sistemlerin empatik durumlarda uygun şekilde yanıt verip vermemesine bağlıdır.
Üstelik bu durum, kuruluşların otomasyonun başarısını değerlendirmek için otomasyonu çalıştıran aynı platformlara güvenmesiyle daha da artıyor.
“Çoğunlukla otomasyon sistemlerine güveniyorlar ve mutlaka tabandan gelen analizlere veya istihbarat sistemlerine güvenmiyorlar” diye devam etti.
“Kontrol ve verimliliğe odaklanarak otomasyonun nasıl performans gösterdiğine dair sınırlı bilgi sağlıyorlar. Bu, bir botun yanlış davranmasına neden olabilir.”
Başarı, kontrol derecesi veya temsilcilerin daha az devredilmesiyle tanımlandığında, kuruluşlar verimlilik için optimizasyon yapma ve müşteri sonuçlarını gözden kaçırma riskiyle karşı karşıya kalır.
Bunun yerine tüm yolculuğu ölçerek kuruluşlar anlaşmazlıkları ve kalıpları tespit edebilir ve kolaylık yerine müşteri sonuçlarına dayalı olarak otomasyonu sürekli olarak geliştirebilir.
Sessiz düşüşün önünde kalın
Otomasyonu uyguladıktan sonraki bir sonraki zorluk, kuruluşların müşteri davranışları geliştikçe otomasyonu sürekli olarak etkili bir şekilde yönetmesini gerektirir.
Yeni ürünler, artan politika beklentileri ve benzeri görülmemiş dış olaylar, sağlayıcıların yeni sürümler sunması ve sistem davranışını ayarlaması nedeniyle otomasyon değişimini yönlendiren temel yapay zeka modellerinin yanı sıra müşteri görüşmelerini de değiştirebilir.
Kuruluşlar değişimi izleyen yönetişim süreçlerini uygulayamazlarsa otomasyon performansı, net uyarı sinyallerine neden olmadan giderek kötüleşebilir. Scott Kendrick şunları söylüyor:
Kendrick, “Herhangi bir zamanda ortaya çıkan durumlar bir tür ayarlama gerektirebilir” dedi.
“Aynı zamanda model kayması ve bozulması sorunu da var. Yapay zeka sağlayıcıları sürekli olarak değişiyor, modelleri kullanımdan kaldırıyor ve müşterilerinize hizmet vermek için otomasyondan yararlandıkça bunun üzerinde kalmak kritik önem taşıyor.”
Sonuç olarak yönetişim, kuruluşlar için devam eden bir operasyonel disiplin haline gelir ve konuşma zekasını önemli bir gözetim katmanı olarak sunar.
Kuruluşların ortaya çıkan sürtüşmeler hakkında içgörüye ihtiyacı vardır ve ekipler, insan temsilciler arasındaki konuşmalara benzer şekilde otomatik etkileşimleri analiz ederek gizli kalıpları ve davranış değişikliklerini belirleyebilir.
“Bot etkileşimleri sırasında ve kanal değiştirme sırasında terk edilmeye dikkat edin” diye uyarıyor.
“Bir kanalda pozitif metrikler görürseniz ancak diğer kanalda metrikler artarsa hacim ve sürtünme değişir. Bir müşteriyi sizinle ikinci veya üçüncü kez iletişime geçmeye zorladığınızda bu, müşteri deneyimini katlanarak kötüleştirir.”
Bu modeller genellikle geleneksel kontrol panellerinin tespit edemediği hataları ortaya çıkarır ve müşterilerin yolculuğu tamamlamak yerine başka bir kanala geçmesine neden olur.
Ayrıca etkili yönetişim, yeni yeteneklerin kademeli olarak tanıtılmasına ve benimsenmenin yaygınlaştırılmasından önce performansın iyileştirilmesine bağlıdır.
“Bir otomasyon sisteminin kullanıma sunulmasını yeni bir kişiyi eğitmek gibi ele alın” tavsiyesinde bulundu.
“Doğru yaparsanız binlerce temsilci gibi hareket edebilir. Ancak bot yanlış yaparsa bu sorunlar müşteri tabanınızın tamamında ortaya çıkar.
“Dağıtımı yavaşlatın, trafiğin yüzde birini alın, otomatikleştirilmiş bir operatöre gönderin, nasıl performans gösterdiğini görün ve oradan büyütün.”
Şimdi CX liderleri için soru, kuruluşlarının otomasyonun gerçekten çalışıp çalışmadığını bilecek içgörüye sahip olup olmadığıdır.
Bunu yapmayanlar için otomasyonun vaat ettiği ile müşterilerin deneyimlediği arasındaki fark, gösterge tablolarının önerdiğinden daha geniş olabilir.
Bir yanıt yazın