Yıllarca iletişim merkezi otomasyonu dönüşüm vaat etti ancak hayal kırıklığı yarattı. Arayanlar katı karar ağaçlarında, robotik seslerde ve tek bir önemli hedefte gezinmek zorundaydı: dikkat dağıtma. Ama eğer Joe Havlik, Synthflow Küresel Gelirden Sorumlu Başkan Yardımcısısöylenmiş Bugün CX Bir röportajda temel bir şey değişti.
“Artık bir yapay zeka ajanıyla hoş sohbetler yapabileceğim bir evrim yaşandı ve sorunumun çözülebileceğini hissediyorum. Son on yılda, hatta son beş yılda bile durumun böyle olduğunu düşünmüyorum.”
Bundan önce yaşananlar kesinlikle bir konuşma değildi. Ancak müşteriler, sorunlarını etkili bir şekilde çözebilecek bir sistemin özlemini çekiyordu.
“Hiçbir şey bir yapay zeka ajanının bana söylediği ilk şeyden daha çok hoşuma gitmez: Sana nasıl yardımcı olabilirim?” Bugünün farkı pazarlama dili ya da arayüzün cilası değil. “Teknoloji nihayet bunu yapabileceğimiz noktaya geliyor.”
Muhafazayı geride bırakmak
Çağrı merkezi endüstrisi on yılı aşkın bir süredir verimlilik ölçütleri etrafında otomasyon oluşturmak için çaba harcadı. Cognigy'de Kuzey Amerika'nın eski başkan yardımcısı olan Havlik, çerçevelemenin artık modası geçmiş olduğuna inanıyor.
“Bu, sınırlamayla ilgili değil. Bu… özellikler ve işlevlerle ilgili değil. Bu, yatırım getirisi ve problem çözmeyle ilgili.”
Bu değişim aynı zamanda tedarikçilerin değer gösterme şeklini de değiştiriyor. Havlik, “Kimse size sistemimin içini liman turu yaptığım bir demoya gitmek istemez” dedi. Bunun yerine, iş kullanıcılarının hemen ilgisini çeken anlar sonuçlara odaklanır. “Eğer sana ilk kayıp bildirimini gösterirsem, işte o zaman çarklar dönmeye başlar.”
Havlik, işin özünde teknolojiyle değil müşterilerle ilgili olduğunu söyledi.
“Bu, son kullanıcılar için bir deneyim yaratmakla ilgili… Yazılım satmıyorum. Keyifli bir sonuç satıyorum.”
Bu değişimin en önemli itici gücü mimaridir.
Yüksek Lisans'lar ekonomiyi değiştiriyor
Havlik, doğal dil anlayışına (NLU) dayanan önceki nesil konuşma yapay zekasını, bugünün sağladığı büyük dil modelleriyle (LLM'ler) karşılaştırdı.
“Bir düşünün… Yüksek Lisans'lar bir temel oluşturuyor ve NLU'yu tam tersi yerine kenarlardan inşa ediyor.” Temel olarak bir Yüksek Lisans ile iş geliştiricileri, AI aracılarının çalışan prototiplerini saatler içinde oluşturabilir ve zaman çizelgelerini işletmelerin anlayabileceği şekilde sıkıştırabilir.
“Bu, gördüğümüzden çok farklı bir yatırım getirisi zaman çerçevesi yaratıyor… gerçek yatırım getirisini aylar değil, haftalar içinde görebiliriz… Bu farklı bir tartışma. İnsanlar bunu denemeye çok daha istekli.”
İnsan unsurunu koruyarak küçük başlayın ve ardından ölçeği büyütün
Havlik, yeni olasılıklara rağmen büyük değişikliklere karşı uyardı.
“Müşterilerin sürekli analiz felci noktasına yaklaştığını görüyorum, [asking] 'Bu büyük ölçekli değişikliği uygulamalı mıyım?' Hayır, bu büyük çaplı değişikliği uygulamayın.”
Bunun yerine dar ve iyi tanımlanmış giriş noktalarını savundu. “İşletmenizin bir bölümünü seçin. Bir telefon numarası seçin.”
Havlik, tam da bunu yapan ve başarıyla ölçeklenen bir müşteriye dikkat çekti. Müşteri “bir iletişim merkezi için bir telefon numarasıyla başladı” ve ödül tekrarlanarak geldi. Havlik, “Bunu sıfırdan büyüttüler” dedi. “Ve iki yıldan kısa bir süre içinde bu yüzde binden fazla arttı çünkü küçük başladılar.”
Daha iyi bir mantıkla bile müşteri kabulü daha derin bir şeye bağlıdır. Havlik, “Biz hâlâ bize benzeyen bir şeyle konuşuyormuş gibi hissetmek isteyen varlıklarız” dedi.
Eski arayüzler bu testte başarısız oldu. “Dünün robot sesleri sana böyle hissettirmedi.” Bugün tepkiler farklı. “Artık sesler o kadar iyi hale geldi ki, gerçekten bu konuşmayı yapmaya istekli olduğumuz noktaya geldiler.”
Korkuluklar, tahmin yok
Sistemler daha yetenekli hale geldikçe güvenlik daha karmaşık hale gelir. Havlik, güvenliği tasarım gereği katmanlı olarak tanımlıyor.
“Bunu sadece Yüksek Lisans'ta ve iyi şanslarda bırakmazsınız. Bazı korkuluklara ihtiyacınız var.”
Bu korkuluklar üçüncü taraf doğrulamasını ve dahili testleri içerir. Havlik, “Bunu üçüncü bir tarafın yapması inanılmaz derecede önemli” dedi. “Çünkü artık sadece ben ve adamlarım bunu bizim inşa ettiğimizi değil, aynı zamanda kendimiz de test ettiğimizi söylüyoruz.”
Gerçek dünyadan gelen geri bildirimler de aynı derecede önemlidir. “Müşterilerimiz her zaman farklı bir şeyler bulacaktır” dedi. “Dolayısıyla, bu üç parçadan da geri bildirim döngüsü aldığınızda, bunun gerçekten iyi bir tahminini oluşturuyor.”
Havlik'in en güçlü iddialarından biri, müşterilerin yapay zekaya yönelik tutumları konusundaki şirket içi şüpheciliğe meydan okuyor.
“Müşterilerimiz buna sektördeki doğal olarak onlara vermek istediğimizden daha hazırlar [credit for].”
Havlik, yapay zeka ajanlarının uygulanması konusunda çifte standarda dikkat çekti:
“Yapay zeka temsilcilerimizden %100 bekliyoruz, ancak iletişim merkezimizden %100 beklemiyoruz. Neden?”
Cevap yetenekte değil zihniyette yatıyor. “Bazen bunu sıfırladığınızda insanlar 'Evet, haklısın. %100'lük bir sonuç beklemiyorum' diyor.”
Kriz senaryolarında iletişim merkezinde yapay zeka iyileştirme fırsatları açıktır. Örneğin sigorta sektöründe kasırga sezonu müşteri taleplerinde ani bir artışa neden olabilir. Havlik, “Fakat birdenbire bu şekilde bin kişilik bir iletişim merkezine personel gönderemezsiniz” dedi.
Yine de yapay zeka, ölçeklenebilirliği mümkün kılıyor ve empati ve yakınlık etrafında bir talep deneyimi tasarlama fırsatı sunuyor. Havlik, otomatik iletişim merkezlerinin insan temsilcileri tarafından takip edilmek üzere müşteri bilgilerini sadakati artıracak şekilde daha verimli bir şekilde toplayabileceğini açıklıyor.
“Eğer bu gerçekleştikten sonra beklemede kalmak yerine yirmi başka işim varken [to deal with]… Bir arama yapıp ihtiyacım olduğu kadar ölçeklenebilecek bir yapay zeka aracısına sahip olabilirim. Son kullanıcı olarak acil ihtiyacımın çözüldüğünü hissediyorum.”
“[A]Bir yapay zeka ajanı Teksas'tan aradığımı biliyor çünkü 214 numaram var ve “Bu sana da oldu mu?” diye sorabilir. Kaybınız için çok üzgünüm' – çünkü bu duygu kavramını verebilir – ve CRM'ye yüklenecek bilgileri toplayabilir.
“Şimdi, 48 saat sonra, bir insan onu CRM'den çekiyor. Onu geri arıyorlar… Bu, bir arama için 48 saat beklemek zorunda kalmaktan çok farklı bir deneyim.”
Havlik, konuşabilen yapay zekanın gerçek vaadinin bu olduğunu söyledi. “Bunlar sigorta sektöründe yaratabileceğimiz türden deneyimler.”
Muhafaza veya sapma yok.
Sırada ne var
Havlik ileriye baktığında arayüzün kendisinin geliştiğini görüyor. “Artık ses çok güzel oldu. Bir avatar ekliyorsunuz. Artık görüntülü görüşmem var” dedi. “İşte oraya gidiyoruz.”
Havlik ayrıca bağlamsal hafızanın başarılı müşteri etkileşimlerinin tanımlayıcı bir unsuru olduğuna da dikkat çekti.
“Uzun süreli ve kısa süreli hafıza kavramı inanılmaz derecede önemlidir.”
Bir müşteri bir markayla tekrar tekrar etkileşime girdiğinde, markanın bilmesini ve devam eden etkileşimi bilgilendirmek için saklamasını istediği bilgiler ve şirketin saklamasını istemediği bilgiler vardır.
“Bir segmentasyon olacak… ve daha ayrıntılı olacak.”
Birlikte ele alındığında bu değişimler, otomasyonun artık bir engel olarak görülmediği bir geleceğe işaret ediyor. Havlik'in ifadesiyle hedef basit ve gecikmiş bir hedef: “Sorunumun çözülmesini istiyorum.”
Bir yanıt yazın