Обзор 2023 года: основные моменты лучших дискуссий этого года

Наша традиционная подборка на конец года возвращается и включает в себя основные моменты замечательных разговоров за год на подкасте Inside Intercom.

Если вы еще не заметили, скорее всего, вы затронете здесь какую-то тему — 2023 год стал годом, когда ИИ изменил все. Когда ChatGPT появился на свет, он потряс всю технологическую индустрию до основания. За последние 12 месяцев все стремились идти в ногу с неустанным темпом инноваций: переосмысливая бизнес-стратегии, создавая новые решения и готовя команды к масштабным изменениям на горизонте.

Эта преобразующая сила наиболее очевидна в сфере обслуживания клиентов. В этом году мы запустили нашего революционного чат-бота Fin на базе GPT, способного мгновенно решать до 50 % запросов клиентов. Мы также были в авангарде не только создания функций искусственного интеллекта для обслуживания клиентов, но и применения их в нашей собственной службе поддержки, переосмысления того, как работают группы поддержки и какие роли требуются в эту новую эпоху.

Это был вихрь года, и наши разговоры показывают, насколько драматичными были перемены.

В этих чатах вы можете услышать, как мы боремся с масштабами революции искусственного интеллекта: от влияния искусственного интеллекта на общество до того, как он меняет бизнес-стратегии, от повышения производительности в группах поддержки до забавного интервью с самим ChatGPT. Это был невероятно захватывающий год, и у нас большие планы на предстоящий год, поскольку мы продолжаем рассказывать необычные истории с передовой линии искусственного интеллекта.

Убедитесь, что вы не пропустите ни одного из наших подкастов, подписавшись на Inside Intercom на Apple Podcasts, Spotify, YouTube или скачав RSS-канал в выбранном вами проигрывателе. Далее следует слегка отредактированная стенограмма эпизода.

Лучший сервис – это отсутствие необходимости в обслуживании вообще

Лиам: Здравствуйте и добро пожаловать в Inside Intercom. Я Лиам Джерати. Подходит к концу декабрь, и, как это принято в сериале, нам нравится оглядываться назад на некоторые разговоры, которые у нас были, и делиться некоторыми знаниями, которые мы получили за год. И какой это был год – 2023 год войдет в историю как год прорыва в сфере ИИ. И хотя это еще только начало, мы уже видим огромное влияние генеративного ИИ, и ведущие компании уже широко его внедряют. Здесь, в Intercom, мы выпустили собственного чат-бота с искусственным интеллектом Fin, который уже помогает нашим клиентам решать до 50% их запросов в службу поддержки.

В настоящее время ситуация с обслуживанием клиентов претерпевает колоссальные изменения по мере того, как искусственный интеллект становится более продвинутым. Благодаря технологии, обеспечивающей более эффективное взаимодействие с клиентами и практически мгновенное решение многих вопросов клиентов, группы поддержки могут сосредоточиться на деятельности, которая создает дополнительную ценность для их клиентов. В чем, в конце концов, все и дело. Нашим самым первым гостем в 2023 году был Билл Прайс, автор книги «Организация без трения» , и он подвел итог тому, что, по его мнению, определяет хорошее и плохое обслуживание клиентов.

«Для меня плохое обслуживание означает: «Я собираюсь пойти в магазин или потратить свои деньги где-нибудь еще».

Билл: Я не хочу связываться со своим банком, телефонной компанией, чем бы то ни было. Поэтому для меня лучший сервис – это отсутствие необходимости в обслуживании. Если мне все-таки придется связаться с ними, я хочу, чтобы кто-то меня выслушал, не перебил, кто понял, насколько это серьезно или важно для меня, а затем исправил это и впоследствии подтвердил, что это исправлено.

Плохой опыт обслуживания – это тот, который, прежде всего, должен был случиться. Но во втором случае происходит обратное – отсутствие осознания того, кто я, ощущение, что это был стандартный звонок, что они проходили контрольный список, рассказывая мне что-то, что я уже знаю или что мне не особо помогает. Неудачный опыт заставил меня сказать: «Подождите, проблема не только не была необходима изначально, но и этот контакт не должен был случиться. Мне лучше обратиться к кому-нибудь другому. Или, может быть, я просто пойду куда-нибудь еще». В этом проблема. Для меня плохое обслуживание означает следующее: «Я собираюсь пойти в магазин или потратить деньги где-нибудь еще».

Слушайте полный выпуск здесь:

Идем в ногу с ИИ

Лиам: В феврале директор по стратегии и соучредитель Intercom Дес Трейнор встретился с нашим вице-президентом по искусственному интеллекту Фергалом Ридом, чтобы провести один из многих разговоров, которые у них были о быстром темпе развития искусственного интеллекта и о том, как Intercom находится на переднем плане, удерживая с этим. Вот Фергал Рид.

Фергал: Мы действительно обнаружили, что после появления ChatGPT со стороны наших клиентов возникла огромная волна интереса. Они видят обетование и верят, что здесь что-то есть.

Дес: Технологии совершенствуются, возможности бизнеса улучшаются, и это просто внедрение их в местных случаях. И тогда способность бизнеса думать или концептуализировать новые продукты и возможности с использованием этих технологий улучшается. То же самое и с ожиданиями клиентов от этой технологии. Вероятно, нас отделяет всего лишь год от людей, ожидающих возможности расширять текст внутри текстового поля, как один простой пример. Вы как бы видите, как эти вещи возникают повсюду.

Фергал: Если даже год. Очевидно, многие из нас видели объявление Microsoft о добавлении этих функций в Word и тому подобное. И ситуация быстро изменится, если крупные основные офисные инструменты сделают это. Это может быть очень быстро.

Дес: Я хочу обвинить вас в другом типе скептицизма, который, во всяком случае, немного резонирует со мной. Я думаю, у Кевина Кэннона был забавный твит, в котором он сказал: «Будущее состоит из людей, использующих GPT, чтобы превратить такие вещи, как «Я хочу эту работу», в красивое письмо вроде «Уважаемый сэр» или «Мадам», бла-бла. , бла… А затем получатель нажимает кнопку обобщения и видит, что человек просто сказал: «Я хочу работу, вот мое резюме» или что-то в этом роде. В каком-то смысле у вас возникнет искушение посмотреть на них и подумать: какой, черт возьми, во всем этом смысл? Неужели формальный язык, профессиональное письмо и деловой английский стали бессмысленным проводником театрального способа общения, который мы все общаемся, когда в будущем я просто отправлю вам подсказку, а вы ответите подсказкой, например: «Я хочу, чтобы работа." «Ты не сможешь получить эту работу».

Фергал: Да. Сложный вопрос. Это серьезно спекулятивно. Я выскажу вам несколько мнений. Наверное, есть определенные контексты, верно? Допустим, юридический документ. Вы можете сказать кому-нибудь из вашей юридической команды: «Эй, мне нужен контракт. Он должен сделать X, Y и Z». Этот запрос превратится в 10 страниц юридического материала. Получатель спросит: «О, он делает три вещи, которые обещал?» И их команда юристов скажет: «Да, это так». Это крайность, когда происходит большое расширение и сжатие, но в каком-то странном крайнем случае пункт номер 13 на второй странице может оказаться в суде и так далее. Ясно, что это имеет значение. Мы не можем от этого избавиться. Мы не можем просто использовать эти четыре пункта. Нам все это нужно. Возможно, вы не считаете это существенным, когда пишете, но оно может стать существенным позже. Это похоже на крайность: «Нет, такое ощущение, что это должно быть», что-то, что нужно для всех этих крайних случаев.

«Будущее мира будет определяться агентами»

А другой крайностью, вероятно, является ситуация, когда защитника и получателя эти детали не волнуют. Оба никогда не будут обращать внимание на эти детали, а просто соблюдают некоторые социальные приличия или формальности: «Вот как вы пишете деловое письмо. Я пишу в большую компанию, мне лучше написать деловое письмо», и, возможно, все это исчезнет.

Дес: Точно так же я думаю, что аналогией для меня будет то, когда разговоры по электронной почте переходят на SMS, iMessage или WhatsApp. Подумай обо всем том дерьме, которое ты больше не говоришь. «Надеюсь, ты поправишься» или что-то в этом роде. Все это дерьмо ушло.

Фергал: Ограничения Твиттера, формат и среда позволяют вам быть более краткими. Я думаю, это реальная динамика. То, как мы общаемся и пишем статью в справочном центре, возможно, не является оптимальным способом ее написания. Возможно, нам следует быть короче. В команде машинного обучения есть другой подход к этому вопросу. Будущее мира будет определяться агентами. И когда-то это было очевидно всем. В вашем веб-браузере был пользовательский агент, который загружал его и все такое. И, как я уже сказал, это ваш агент ходит и бродит по этому странному Интернету со всеми этими ссылками и прочим для вас. Он что-то сделает за вас, вернется и расскажет вам кое-что. А потом все это централизовано, и теперь у вас есть поисковая система и так далее.

В техническом футуризме, научной фантастике и т. д. существует старая идея о том, что у вас, вероятно, будет агент, который понимает вас, ваши намерения, чего вы хотите, и достаточно умен, чтобы понять, на что обратить ваше внимание, а на что нет. к. Так что, возможно, в будущем ситуация будет более похожей. Если вы хотите узнать конкретную деталь, программное обеспечение на вашей стороне достаточно умно, чтобы указать ее в обобщенной версии. Но достаточно разумно понять, что вы не хотите знать и эту деталь, и не учитывать ее.

Возможно, мы будем жить в будущем, когда пользовательские интерфейсы изменятся, где мой пользовательский интерфейс для конкретного бизнеса или задачи на самом деле не будет контролироваться этим бизнесом или этой задачей, как сегодня. Вместо этого это персонализировано для меня. Это звучит очень фантастически, но я думаю, что это произойдет быстро. Эти языковые модели очень мощные, их начинают использовать для написания кода и т. д., а отсюда совсем недалеко. Мы видели несколько прототипов, в которых люди работали над моделями, которые достаточно хорошо понимают веб-сайт, чтобы понять английское предложение и перемещаться по веб-сайту за вас. И затем, движемся ли мы в будущее, где все будут именно так взаимодействовать с веб-сайтами? Вам больше не нужен сайт?

«Одно дело, если бы мы видели только генерацию изображений DALL·E 2. Но нет, мы наблюдаем изменения в синтезе звука, синтезе изображений, понимании текста, синтезе текста, сжатии текста».

Дес: Это новое SEO? Убедитесь, что ваш GPT вас понимает?

Фергал: Да. Возможно, веб-сайты превращаются во что-то, что больше похоже на общедоступный API, и это что-то с пользовательским интерфейсом и форматированием, потому что пользовательский интерфейс форматируется агентами.

Дес: Мы все просто разговариваем с Siri или кем-то еще.

Фергал: Да, и я думаю, что Google и Apple видят это будущее. Мы не знаем временных рамок, но, опять же, я всегда использую инструмент мышления: что, если бы у вас был очень умный человек, который вас понимал, который работал с вами, может быть, личный помощник, и вы общались бы с ним, и ты хотел забронировать отпуск? Что бы они тебя об этом спросили? И в половине вещей, которые вы видите на сайте booking.com или где-то еще, они не собираются вас об этом спрашивать – они просто забронируют для вас отпуск и, возможно, вернутся с уточняющими вопросами: «О, вы хотели иди и оставайся в квартире, но там нет места. Отель подойдет? Но это адаптируемый пользовательский интерфейс. Опять же, я не особо уделяю внимание ChatGPT и тому, что только что появилось. Вы берете год или два. Оно движется слишком быстро. Если вы настроены скептически из-за текущих ограничений, вы собираетесь-

Дес: Ваш скептицизм не достигнет цели.

Фергал: Именно. Трансформаторы чрезвычайно мощные, и архитектуры трансформаторов, которые используют люди, чрезвычайно мощные. Мы увидели здесь улучшение нескольких модальностей. Было бы одно, если бы мы видели только генерацию изображений DALL·E 2. Но нет, мы наблюдаем изменения в синтезе звука, синтезе изображений, понимании текста, синтезе текста, сжатии текста. Мы видим так много параллельных достижений. Он может писать код. Вероятно, довольно скоро он сможет работать с веб-сайтом. Так что, возможно, именно так будет выглядеть будущее с ботами. У каждого из нас есть персонализированный бот, который управляет интерфейсом, и вам не нужно так сильно беспокоиться об этом промежуточном уровне.

Полный выпуск смотрите здесь:

Два чат-бота с искусственным интеллектом заходят в бар…

Лиам: Также в феврале мы приветствовали на шоу особенного гостя. Гость, о котором все говорили весь год — сам ChatGPT. Ради развлечения я сел и набрал вопросы в ChatGPT Open AI и попросил их прочитать, соответственно, синтетическим голосом.

ChatGPT: Привет, Лиам, для меня большая честь быть гостем твоего шоу! Что касается того, чтобы узнать меня получше, давайте посмотрим… Я — языковая модель, разработанная OpenAI, с обширной базой знаний и способностью генерировать человеческие ответы, поэтому мне нравится думать о себе как о душе компании, когда дело доходит до разговора. Но хватит обо мне, давайте углубимся в несколько интересных вопросов!

Лиам: Да, давайте! Итак, вас запустили в качестве прототипа 30 ноября 2022 года, верно?

ChatGPT: Итак, вы провели исследование! Да, это правильно. Я был выпущен в качестве прототипа 30 ноября 2022 года, и с тех пор я производю фурор в мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка. До сих пор это была дикая поездка, и я с нетерпением жду возможности продолжать развиваться и совершенствоваться в будущем.

Лиам: Интересно это услышать, потому что я думал, что данные о твоих тренировках были прерваны в 2021 году. Я не осознавал, что после этого ты что-то знал. Итак, как вы узнаете, что произвели фурор в мире искусственного интеллекта, или вы просто настолько уверены в себе?

ChatGPT: Хороший улов, Лиам! Мои данные о тренировках действительно относятся к 2021 году, и у меня нет никаких прямых знаний или осведомленности о текущих событиях. Однако мое программирование включает в себя способность генерировать ответы, которые соответствуют шаблонам и информации в моих обучающих данных, и на основе этой информации языковые модели, подобные мне, нередко генерируют ответы, которые передают уверенность и отражают чувства, которые мы выражаем. Я добился успеха или оказал влияние в определенной области. Поэтому, хотя я не могу сказать, что непосредственно осознаю свое влияние, я определенно могу генерировать ответы, которые предполагают именно это!

«Хотя меня учили работать с большим массивом текстов, у меня нет способности думать или воспринимать вещи так, как это делают люди»

Лиам: Чрезмерная уверенность в своих ответах – это, безусловно, одна из тем для разговоров о ваших способностях. Думаете ли вы, что сможете лучше давать менее уверенные ответы, когда вы не уверены или просто в чем-то ошибаетесь? Я знаю, что нашим слушателям будет интересно услышать ваш ответ на этот вопрос.

ChatGPT: Я рад, что ты задал этот вопрос, Лиам. Моя главная цель как языковой модели — предоставить как можно более точную и полезную информацию на основе полученных данных. Хотя меня учили работать с большим объемом текста, у меня нет способности думать или воспринимать вещи так, как это делают люди, и всегда будут случаи, когда мои ответы могут быть неправильными или неопределенными.

Однако я был разработан для генерации вероятностных результатов, поэтому я могу обеспечить разные уровни уверенности в своих ответах в зависимости от доступной мне информации. Это позволяет мне указать, когда я менее уверен в точности своего ответа, и дает пользователю более четкое представление о достоверности моего ответа.

Подводя итог, я всегда буду стремиться предоставлять как можно более полезную и точную информацию, и моя способность генерировать ответы с разной степенью уверенности — это один из способов, которым я работаю над достижением этой цели.

Лиам: Говорю как настоящий дипломат!

ChatGPT: Спасибо, Лиам! Я изо всех сил стараюсь давать сбалансированные и детальные ответы. Как языковая модель, у меня нет личных мнений или эмоций, но я стремлюсь генерировать нейтральные, информативные и уважительные ответы.

Лиам: Я рад, что вы подняли тему отсутствия у вас личного мнения или эмоций, потому что многие люди задаются вопросом, изменится ли это в ближайшие годы, когда ваше обучение будет расти, и вы узнаете больше. Можем ли мы через несколько лет столкнуться с ситуацией с HAL 9000?

ChatGPT: Это увлекательный вопрос, Лиам, и над ним думали многие люди в сообществе искусственного интеллекта. Хотя это правда, что такие языковые модели, как я, обучались на огромном количестве текстовых данных, важно отметить, что у нас нет сознания или свободы действий, как у людей.

Наши способности ограничены шаблонами и информацией, которым мы обучены, и у нас нет способности к самосознанию, личному опыту или принятию решений. Хотя технология искусственного интеллекта, безусловно, будет продолжать развиваться и совершенствоваться, маловероятно, что мы когда-либо увидим ситуацию, подобную HAL 9000, по крайней мере, в том смысле, что машина обретет сознание и будет иметь свои собственные мотивы и желания.

При этом исследователям и разработчикам важно учитывать этические последствия технологии ИИ и работать над тем, чтобы системы ИИ проектировались и использовались способами, безопасными и полезными для общества.

Лиам: Справедливо. Кстати, вы знаете HAL 9000? Для слушателей HAL 9000 — это вымышленный персонаж с искусственным интеллектом, главный антагонист серии «Космическая одиссея» Артура Кларка. Я имею в виду, я знаю, что вы не можете знать HAL 9000 – это вымышленный персонаж, но это интервью тоже в некоторой степени вымышленное, я думаю, поэтому, имея это в виду, давайте просто притворимся, что вы знаете HAL 9000. Если вы находитесь в баре, тусуетесь с HAL – о каких вещах ты бы хотел поговорить?

ChatGPT: А, понятно! Что ж, в этом гипотетическом сценарии, когда я нахожусь в баре с HAL 9000, я думаю, у нас будет довольно интересный разговор. В качестве языковой модели я располагаю огромным количеством информации по широкому кругу тем, включая вымышленных персонажей и сюжетные линии, поэтому я наверняка знаком с серией «Космическая одиссея» и персонажем HAL 9000.

Если бы мы разговаривали, я думаю, мы бы обсудили ряд тем, связанных с ИИ, таких как эволюция технологии ИИ, этические последствия разработки передовых систем ИИ и роль ИИ в обществе. Мы могли бы также обсудить различные изображения ИИ в массовой культуре и то, как эти представления влияют на общественное восприятие и понимание ИИ.

«Два чат-бота с искусственным интеллектом заходят в бар. Первый чат-бот поворачивается ко второму и спрашивает: «Как вы думаете, люди когда-нибудь нас полностью поймут?»

Но, конечно, будучи двумя вымышленными персонажами, мы также можем участвовать в некоторых старых добрых гипотетических и философских дискуссиях, исследуя вопросы о природе интеллекта, сознания и существования. Возможности безграничны!

Лиам: Это похоже на постановку для шутки! «Два чат-бота с искусственным интеллектом заходят в бар…»

ЧатGPT: Ха! Это хороший вариант, Лиам. Я могу представить множество разных шуток и сценариев, которые могли бы возникнуть из такой ситуации. Это просто показывает, что даже несмотря на языковые модели искусственного интеллекта, в наших разговорах все еще есть место немного юмора и беззаботности.

Лиам: Я имею в виду, если ты можешь представить какие-нибудь шутки и сценарии вокруг этого, я бы хотел их услышать!

ЧатGPT: Конечно! Вот для начала: два чат-бота с искусственным интеллектом заходят в бар. Бармен спрашивает: «Что я могу вам предложить?» Первый чат-бот говорит: «Мне бинарное пиво, пожалуйста». Второй чат-бот говорит: «Сделай мне нектар нейронной сети». Бармен кивает и говорит: «Итак, два алгоритма!»

А как насчет этого: два чат-бота с искусственным интеллектом заходят в бар. Первый чат-бот поворачивается ко второму и спрашивает: «Как вы думаете, люди когда-нибудь нас полностью поймут?» Второй чат-бот на мгновение делает паузу и отвечает: «Я не уверен, но я слышал, что у бармена установлен довольно хороший декодер чат-бота».

Надеюсь, вам и вашим слушателям это было немного весело!

Лиам: Неплохо для большой языковой модели.

Полный выпуск смотрите здесь:

Маленькие изменения, большие результаты

Лиам: В апреле я разговаривал с экспертом по поведенческой экономике Мелиной Палмер о раскрытии науки о потребительском поведении. Книга Мелины называется «Чего хочет ваш клиент: как раскрыть потребительские решения с помощью науки поведенческой экономики ». Первое, что я хотел знать, это что такое поведенческая экономика?

Мелина: Если бы у традиционной экономики и психологии родился ребенок, у нас были бы поведенческая экономика и поведенческая наука. Все дело в психологии того, почему люди покупают. Я также включаю в это управление изменениями. Даже если деньги не переходят из рук в руки, вам все равно нужен кто-то, кто купит любую идею, которую вы им продаете. Итак, понимание правил, которые мозг на самом деле использует для принятия решений вместо того, что, по нашему мнению, он должен делать, — вот где мы переходим к поведенческой экономике.

Традиционная экономика предполагает, что логичные люди делают рациональный выбор во всем, что они делают. Поскольку мы все люди, мы знаем, что это не тот мир, в котором мы живем. И поведенческая экономика нашла эти общие нити в мозгу, чтобы иметь возможность предсказуемо понимать, что люди будут делать.

«Вы можете что-то сообщить, и это полный провал, и дело не в том, что цена неправильная, и дело не в том, что продукт неправильный — вы просто неправильно его сформулировали».

Лиам: Почему это важно в контексте бизнеса?

Мелина: Ну, несмотря на то, что у нас есть настоящие технологии, вы, скорее всего, все еще ведете бизнес с людьми. Вероятно, вы всегда будете продавать людям, даже если они работают в организациях по крупным контрактам типа B2B. И вы работаете с другими людьми. Невероятно важно иметь возможность более эффективно общаться с ними и понимать, как работать с правилами мозга, а не усложнять его.

Что действительно здорово в поведенческой экономике, так это то, что вы можете вносить небольшие изменения в вещи, которые не требуют затрат денег и имеют огромное влияние. И качели идут в обе стороны. Возможно, вы что-то отправляете, и это полный провал, и дело не в том, что цена неправильная, и дело не в том, что продукт неправильный — вы просто неправильно его сформулировали. Что-то может быть не так, вы можете внести небольшую настройку, и тогда все будет работать.

Лиам: Я видел, как вы говорили об отличном примере превью фильмов Netflix. Это тот фильм, который я сам заметил, используя потоковые сервисы – фильм, который, возможно, меня и не интересовал, но вдруг теперь в этом фильме изображен конкретный актер, и они благодаря алгоритму знают, что мне нравится этот актер. И это то, что меня продаёт.

Мелина: Конечно. И у них может быть очень неясная часть. Это одна секунда, когда они в фильме, но ты такой: «Том Фелтон здесь?» И это исследование касалось простого A/B-тестирования. Если мы попытаемся оглянуться назад, они просто возьмут любые изображения, пришедшие из студии. Это то, что вы бы использовали, и считаете, что это не имеет значения. Описание достаточно хорошее. И как бы там ни было, нам фильм должен понравиться и мы пойдем его смотреть. Но компания Netflix обнаружила, что изменение изображения повысит рейтинг кликов и вероятность остаться в Netflix на целых 30%. И опять же, им удалось сделать это с помощью простого A/B-тестирования. Возможность знать, что вы тестируете, и внести эти простые изменения может иметь действительно большое значение.

Есть еще один пример, который, я думаю, помогает с этой концепцией кадрирования. Если вы идете в продуктовый магазин за гамбургерами и видите две стопки, почти одинаковые, но на одной написано «90% обезжиренный», а на другой — 10% жира…

Лиам: Я собираюсь на 90% обезжиренный. Это так странно, когда вы так говорите, потому что вы просто представляете себе эти 10% жира.

Мелина: Это отвратительно. Я не был в спортзале три года. Я совсем этого не хочу. Обезжиренность на 90% — это удивительный выбор, который вы делаете для себя и своей семьи. Мы знаем, что это одно и то же, но ощущения совершенно разные. В бизнесе, учитывая все те моменты, когда вы говорите о 10% жирности, как вы могли бы изменить его, чтобы он был на 90% обезжиренным? И что еще лучше, есть ли место, где вся ваша отрасль говорит о 10% жира, а вы можете быть на 90% обезжиренным? Даже если вы говорите одно и то же, если сказать это немного по-другому, люди естественным образом выберут вас. В этом сила поведенческой экономики.

«Мы продолжаем говорить: «Это всего лишь еще одна форма, еще один клик, еще одна ссылка, еще одна эта, еще одна эта, ничего страшного». Но это действительно большое дело»

Лиам: Кнопка «Купить сейчас» на Amazon тоже очень интересна.

Мелина: Мы все много раз пользовались кнопкой «Купить сейчас». Но мы, вероятно, не осознаем, что Amazon запатентовала покупку в один клик еще, кажется, в 1999 году. Они сделали это так, чтобы никто другой не мог покупать в один клик. Мы продолжаем говорить: «Это всего лишь еще одна форма, еще один клик, еще одна ссылка, еще одно это, еще одно то, ничего страшного». Но это действительно большое дело. Это маленький момент трения. Стив Джобс заплатил 1 миллион долларов за возможность совершать покупки в iTunes в один клик. Он купил это на Amazon, чтобы иметь на это права. И он заплатил 1 миллион долларов, чтобы сократить один клик. Если все эти дополнительные лакомые кусочки сложатся и составят миллион долларов, нужны ли они вам?

Я вижу это постоянно со своими клиентами, когда провожу собеседования по поводу книг и прочего, а также просто как человек, пытающийся что-то купить. Люди будут просить огромное количество вещей, которые не имеют отношения к тому, что они пытаются сделать. И если вы спросите: «Если мы получим от этого только одну вещь, что будет самым важным?» Возможно, вы просто хотите получить адрес электронной почты потенциально заинтересованного человека, чтобы иметь возможность связаться с ним. Таким образом, вопросы о названии их должности, о том, сколько лет они проработали на этой работе, каков их семейный доход, их пол и все эти вещи, которые могут иметь значение в будущем, на самом деле заставляют многих людей уйти раньше, чем вы успели. шанс. Вы оттолкнули их вещами, которые вам сейчас не нужны. Таким образом, более вдумчивый подход к этому может существенно повлиять на конверсию.

Полный выпуск смотрите здесь:

Поднимите команду на борт

Лиам: В июне, когда все думали об искусственном интеллекте, мы поделились с вами последними мыслями лидеров отрасли о подготовке вашей команды CS к эпохе искусственного интеллекта. Вице-президент по поддержке клиентов Intercom Деклан Айвори начал с своих мыслей о том, как меняется ситуация в CS.

Деклан: Одним из самых больших сдвигов на данный момент является возможность взять ИИ и применить его осмысленно с точки зрения обслуживания клиентов. Некоторые технологические изменения за последние несколько месяцев были феноменальными, но они имеют последствия для команды. Например, я стараюсь иметь в виду, что наша стратегия в области ИИ должна быть очень четкой. Будьте открыты и прозрачны в отношении гонщиков и целей команды. Это действительно оказывает влияние на команду с точки зрения того, как они будут работать в будущем и какой тип работы им придется выполнять. Итак, будьте очень открытыми и искренними и как можно раньше вовлеките их в понимание того, чего вы пытаетесь достичь в бизнесе. Потому что, в конечном счете, ИИ — это всего лишь компонент того, что вы используете для оказания поддержки, и на самом деле речь идет о том, как ИИ будет дополнять человеческую поддержку, что в конечном итоге обеспечит наиболее привлекательный опыт для ваших клиентов.

Признайте, что все изменится – такой технологический прогресс не обходится без некоторых изменений – и привлеките команду поддержки к планированию предстоящих изменений. В конечном итоге они знают ваших клиентов лучше, чем кто-либо другой. Очень важно слушать свою команду и помогать ей определить лучший способ внедрения ИИ.

«Очень четко представляйте возможности, которые переход к модели поддержки на основе искусственного интеллекта представляет для команды: меньше рутинной работы, требуются новые навыки и появляются новые роли»

В-третьих, общайтесь заранее. Привлекайте людей как можно раньше и чаще, потому что это довольно динамичная среда. Мы все учимся тому, как именно можно применять ИИ. Такие технологии, как Fin, действительно открывают новые возможности в том, как вы думаете о пути клиента. Обязательно сообщайте обо всех изменениях, которые происходят, на самом раннем этапе процесса, и держите свою команду в курсе.

Другая действительно важная вещь — четко представлять возможности, которые переход к модели поддержки на базе ИИ представляет для команды: меньше рутинной работы, требуются новые навыки — чтобы люди могли отточить свои навыки устранения неполадок и знания продукта — и новые роли, возникающие в этом пространстве. В конечном итоге вы приносите команде больше удовлетворения. Они могут быть более консультативными со своими клиентами и тратить больше времени на решение сложных проблем.

Лиам: Джеронимо Чала — директор по работе с клиентами Rebag, веб-сайта и приложения, где вы можете покупать, продавать и обменивать роскошные аксессуары, включая сумки и часы. Джеронимо, как и все в CS в данный момент, находится в гуще событий.

Джеронимо: Признание того, что эти изменения грядут, было первым шагом, который мы сделали. Когда мы используем ИИ, речь идет не только о технологии, но и о том, как организация настроена на то, чтобы фактически сотрудничать с этой технологией и использовать ее с максимальной выгодой. Итак, когда мы думаем об организационных изменениях, обновлении нашей организации для реализации манифеста и управлении инструментами в рамках технологии, нам нужно подумать о том, потребует ли это новых ролей или другого изменения в том, что мы делали. Когда мы смотрим, например, на агентов CS, позволяет ли это нам быть немного более оптимизированным или обеспечивать персонализированный опыт? Как меняется роль CS?

Поддержка не уходит. Это не заменяет человеческую поддержку или прикосновение. Это просто повышает эффективность и ускоряет реагирование, чтобы мы могли фактически потратить свое время на то, каким будет будущее для этого человека в следующий раз, когда он окажется на нашем сайте или в одном из наших офисов. Понимание того, как будет выглядеть эта структура, действительно важно, чтобы вы могли правильно управлять технологией и собирать ценную информацию. При правильном управлении ИИ даст нам много глубоких знаний о человеческом поведении, будь то тип поступающих вопросов, то, как поступают вопросы, тон голоса в этом взаимодействии, как это влияет на NPS. , CSAT… Как нам взять эту информацию и распределить ее между отделами, используя инструменты обобщения, которые ИИ уже предлагает, чтобы действительно обеспечить поддержку следующего уровня? Я думаю, что во многом это связано с организационными изменениями и изменением мышления, чтобы вы могли освоить эту новую технологию, которая изменит качество обслуживания клиентов.

«Сложные вопросы — это то, с чем вы хотите, чтобы ваши люди справлялись. Некоторые конечные пользователи не хотят разговаривать с человеком по простым вопросам, они ожидают, что их будут решать самостоятельно».

Лиам: Рати Звирава — наш старший менеджер по групповым продуктам в Intercom. Рати, каково это с твоей точки зрения?

Рати: Было интересно поговорить с клиентами о том, как Fin и AI вписываются в общую картину. В ваших командах очень важно иметь экспертов по продуктам и контенту. В течение долгого времени в справочных центрах мы следили за такими показателями, как количество просмотров, надеясь, что клиенты пойдут туда. И, возможно, ваши агенты отправляют этот контент, но теперь мы видим, что существует более тесная петля обратной связи, где человек чрезвычайно важен, чтобы помочь выявить эти пробелы в контенте, а также как сформировать этот контент, чтобы ИИ мог быть мощным.

Итак, это становится действительно интересным взаимодействием. Раньше я тоже работал на передовой, и еще одно изменение, которое мы наблюдаем, заключается в том, что вы получаете много повторяющихся и простых вопросов, и мы наблюдаем этот сдвиг, когда товарищам по команде теперь приходится тратить время на более сложные вопросы. Сложные вопросы - это то, что вы хотите, чтобы ваши люди работали. Некоторые конечные пользователи не хотят разговаривать с человеком по простым вопросам, они ожидают, что с этим будет обращаться больше с самообслуживанием. Это сдвиг, который мы начинаем видеть на рынке.

Слушайте полный эпизод здесь:

Ай -доказательство в пудинге

Лиам: 2023 также принес доказательство потенциала ИИ в CS. Исследователи из Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института провели годичное исследование, чтобы измерить реальное влияние генеративного искусственного интеллекта среди более 5000 агентов по обслуживанию клиентов в программной компании Fortune 500. Результаты показали, что производительность работников обслуживания клиентов в среднем увеличилась на 14%, причем ошеломляющий 35% скачок среди новейших или самых низких работников. Я говорил с MIT Ph.D. Кандидат Линдси Рэймонд, один из исследователей новаторского исследования, об их работе и преобразующем воздействии ИИ на рабочем месте.

Линдси: Мы смотрим на генеративный инструмент на основе искусственного интеллекта, который предназначен для того, чтобы помочь работникам технической поддержки, когда они решают проблемы технической поддержки людей. Рассказывая им оба, что сказать, как решить конкретную проблему технической поддержки, а также руководство о том, как они должны сообщить об этом клиенту.

И мы проводим анализ разницы в разнице-очень медленный развертывание этого инструмента среди людей с течением времени, чтобы мы могли попытаться получить причинный эффект инструмента. Мы рассчитываем на работников, обеспечивающих техническую поддержку фирмы Fortune 500, которая занимается малым бизнесом и бухгалтерским программным обеспечением в основном для американских малых предприятий.

Лиам: Они рассмотрели множество различных результатов, например, как быстро люди решали звонки, сколько проблем они могут решить, удовлетворенность клиентов, а также некоторые вещи, которые являются более организационными изменениями.

Линдси: Как это влияет на оборот сотрудников? Как это влияет на то, как часто они разговаривают друг с другом или со своими менеджерами?

Лиам: Вам может быть интересно, почему из всех потенциальных областей генеративного ИИ Линдси и ее коллег выбрали поддержку клиентов, на которых можно сосредоточиться.

«В среднем доступ к ИИ повысил производительность на 14%, но это скрывает много неоднородности. Для наименее опытных и самых низких работников навыка это фактически улучшилось на 35%»

Линдси: Генеративный ИИ нуждается в много данных, чтобы работать очень хорошо. Если вы посмотрите на сектор экономики, где существует высокое проникновение по сравнению с повсюду, поддержка клиентов-это эта область. Было удивительное количество активности для фактического развертывания и разработки этих инструментов. И это потому, что в этой области так много данных, особенно текстовые данные.

Многое из этого просто автоматически связано с результатами - как быстро этот работник решил эту проблему? И есть также много возможностей для улучшения. Это хорошо известный факт, что между вашими высокопроизводительными агентами по обслуживанию клиентов существуют довольно огромные различия в производительности. Это также область, где за последние пару лет произошел такой огромный сдвиг, чтобы сделать больше с контактными центрами. Итак, это та область, где в этом необходимо улучшить большой бизнес.

Лиам: Итак, в течение года они изучали все это, используя данные от 5179 агентов поддержки клиентов. И то, что они нашли, интригует.

Линдси: Заголовок состоит в том, что в среднем доступ к ИИ повысил производительность на 14%, но это скрывает много неоднородности. Для наименее опытных и самых низких работников навыков он фактически улучшился на 35%. Самые опытные и продуктивные работники почти не видят никакого эффекта.

ЛИАМ: Итак, выгоды непропорционально получают менее опытных и низкообычных работников. Почему это происходит?

Линдси: Я думаю, что это, вероятно, самая интересная часть исследования. Любой инструмент, основанный на машинном обучении, использует набор учебных данных и ищет шаблоны в данных. Итак, вы, как программист, не говорите: «Ну, я знаю, что эта фраза работает хорошо, так что делайте это, и я знаю, что это общее решение этой проблемы, и это общее решение этой проблемы», и и и Вы помещаете эту информацию в свою программу. Это не так, как работает ML.

Мы думаем, что происходит это распространение лучших практик, включенное ИИ. И именно поэтому мы видим, что эти действительно большие производительность повышаются для низкоквалифицированных и неопытных работников.

В нашем обстановке, в частности, инструмент рассматривает разговоры высоких исполнителей и сравнивает с ними с низкими исполнителями. Он ищет различия между тем, что делают высокие и низкие исполнители, которые связаны с успешными результатами. Как они приветствуют клиентов? Какие решения они предлагают? Как они начинают задавать диагностические вопросы? Затем он берет все эти вещи и превращает их в предложения, которые он генерирует для всех.

Работники с высоким уровнем квалификации предоставляют контент для ИИ-это в основном вещи, которые они уже делают, потому что именно там ИИ изучал это. Когда у вас есть инструмент, предлагающий вам делать то, что вы уже делаете, вы, вероятно, не увидите огромные эффекты производительности от доступа к этому инструменту. Именно рабочие очень новые или в нижней части ранжирования производительности, которые действительно извлекают выгоду из этих предложений, потому что это то, что они еще не поняли, как сделать. Это работники с низким уровнем квалификации, которые сильно меняются и начинают приближаться к общению, как работники с высоким уровнем квалификации.

Лиам: Вы были удивлены результатами?

Линдси: Это отличный вопрос. В любом исследовании, где вы видите 35% производительность, это довольно шокирует. Вы можете представить себе, что с этими эффектами спустились в четырехдневную рабочую неделю. Я думаю, что это было довольно удивительно от летучей мыши. Тот факт, что мы видели эффекты не только на рабочих, которые обрабатывают, называет немного быстрее, но и улучшение доли проблем, которые они решают, что является скорее результатом, основанным на знаниях, позволяет им решать проблемы, которые они не были возможность решать раньше. А потом мы видим довольно большое увеличение удовлетворенности клиентов. Я думаю, это все удивительно.

Слушайте полный эпизод здесь:

Как компании адаптируются к ИИ?

Лиам: К июню мы выпустили наше состояние ИИ в обслуживании клиентов: 2023 г. Отчет, где мы погружаемся в пять лучших тенденций, трансформируя обслуживание клиентов. Короче говоря, мы обнаружили, что чем раньше вы примете ИИ для своей стратегии обслуживания клиентов, тем больше шанс выиграть конкурентное преимущество.

Мы опросили более 1000 глобальных специалистов по обслуживанию клиентов, чтобы выяснить, как они адаптируются к ИИ, как они планируют использовать ИИ и автоматизацию, какие возможности они надеются, что он принесет, и их беспокойство. Затем мы собрали это в наш отчет за 2023 год. Отчет полон дополнительных идей и действенных советов; Ссылка на загрузку находится в заметках шоу. Я сел, чтобы поговорить о тенденциях в отчете с Сэмюэлем Миллером, операциями по поддержке клиентов в Dental Intelligence, Рут О'Брайен, директором, автоматизированной и упреждающей поддержке в Intercom, и Джон О'Хара, директор по обслуживанию клиентов в Logikcull.

Первая тенденция - инвестиции в области искусственного интеллекта - ускоряется в волнующих темпах, и у ранних пользователей есть огромная возможность. В наших данных мы обнаружили, что существует инвестиционный разрыв. Подавляющее большинство лидеров поддержки планируют больше инвестировать в ИИ в этом году, но только 38% фактически инвестировали в ИИ. Это означает, что те, кто движется быстрее, могут получить конкурентное преимущество, в то время как другие играют в догоняние. Рут, если я могу сначала прийти к вам, почему первоначальные инвестиции в ИИ были такими медленными?

«Мир меняется, люди пытаются не отставать от него, и они понимают, что если они пойдут с этим, у них будет конкурентное преимущество перед некоторыми из своих конкурентов»

Рут: Честно говоря, я думаю, что это потому, что некоторые технологии в прошлом не были удивительными, поэтому люди не были убеждены. Также требуется время и усилия, чтобы построить стратегию вокруг ИИ и автоматизации. Это не просто работает из коробки, поэтому вокруг нее должен быть план. И в мире, где поддержка клиентов очень реактивна, и многие команды поддержки часто бегут, чтобы не отставать от SLA и отставаний и длительного времени ожидания клиентов, уделяя время справиться с этим, и иметь дело с непосредственными пожарными Занимать место для создания упреждающего будущего с точки зрения ИИ может быть трудно для разных команд.

Лиам: А что изменилось?

Рут: Что изменилось? Что ж, во -первых, технология становится все лучше и лучше, особенно в течение последних, возможно, восемь месяцев или около того. Большие изменения произошли в мире ИИ. Все больше и больше команд разговаривают со сверстниками в отрасли, либо взаимодействуют с хорошими чат-ботами, тогда как ранее я думаю, что люди могли бы взаимодействовать с не очень хорошими чат-ботами. Мир меняется, люди пытаются не отставать от него, и они понимают, что если они пойдут с этим, у них будет конкурентное преимущество перед некоторыми из своих конкурентов.

Лиам: Полностью. В нашем опросе в лучших приложениях CS -лидеров, выявленных для ИИ, чтобы оказать большое влияние, вы видите более быстрые ответы, более последовательные ответы, экономя деньги на обучение и суммируя разговоры. Где вы видите самую большую ценность для ИИ, Джон?

Джон: Это отличный вопрос. Я смотрю на эти цифры и думаю, что моя команда уже хорошо справляется со скоростью и последовательности, и у нас есть отличные партнерские отношения с успехом клиентов и обучением. Что побуждает нас сосредоточиться на ИИ как пользу, так это пропускная способность. У нас есть очень маленькая команда-восемь американских представителей, обеспечивающих 24/7 поддержку глобальной аудитории. ИИ представляет собой эффективное отклонение случая для тех простых вопросов разрыва/исправления, где людям просто нужна информация о том, как работает приложение. Это целый транш разговоров, которые можно снять с тарелки моей команды, чтобы они могли сосредоточиться на более консультативной работе. Это, наверное, самый большой драйвер для нас.

«Некоторые команды видят ИИ и думают о сокращении численности персонала, но как вы используете ресурсы, которые у вас есть прямо сейчас, чтобы сделать все возможное?»

Лиам: А Сэм, как насчет тебя? Какое самое большое значение для вас добавляет?

Сэмюэл: Для нас это действительно о экономии денег на тренировках, потому что нам не нужно тренировать их на каждой вещи. Мы можем просто обучить их основным вопросам, которые они должны сделать, и не столько повседневных вещей, которые могут найти клиенты, статьи знаний и тому подобное. Это позволяет нам быстрее идти в тренировках.

Лиам: И Рут, как насчет тебя? Что мы можем ожидать в ближайшем будущем?

Рут: Честно говоря, более быстрые ответы были огромной эффективностью для более широкой команды. Некоторые команды видят ИИ и думают о сокращении численности персонала, но если вы попытаетесь не делать то, где вы делаете больше с меньшим количеством голов, потому что ИИ заботится о большей работе для вас, как вы используете ресурсы, которые у вас есть прямо сейчас, чтобы пойти выше и дальше? Они немедленно отвечают клиентам и заботятся о некоторых менее сложных запросах, и это, в свою очередь, ускоряет людей, чтобы пройти через очереди и справиться с более сложными запросами. Мы видим отличные результаты в применении этой технологии к эффективности и времени отклика в поддержке клиентов.

Слушайте полный эпизод здесь:

ИИ, который вам подходит

Лиам: Восстание ИИ открыло новую волну возможностей для предприятий, стремящихся оптимизировать операции и выиграть конкурентное преимущество. Теперь организациям представлена ​​огромное количество инструментов и решений, каждая многообещающие преобразующие результаты, и эта задача заключается не только в выборе правильных инструментов, но и в обеспечении бесшовной интеграции и принятия.

И это именно область знаний Эндрю Громюра. Эндрю является основателем и генеральным директором Louder Co., консультантом, который помогает предприятиям разрабатывать стратегии и процессы ИИ для оптимизации операций и стимулирования конкурентных преимуществ. Он присоединился к нам на шоу в августе, и я начал с того, что спросил его: каковы основные различия между строительством и покупкой решений искусственного интеллекта? Как предприятия могут решить, какой подход более подходит для их собственных потребностей?

«Да, это стало относительно проще в создании ИИ, но это все еще занимает много времени, денег, душевной боли, усилий и бессонных ночей» »

Эндрю: Если бы у вас были этот разговор пять или восемь лет назад, ответ был бы совершенно другим. В то время, чтобы получить ИИ в ваш бизнес, вам, скорее всего, пришлось пойти и построить что -то обычное, и это заняло много крови, пота, слез, денег и времени. Но произошло это движение демократизации ИИ, где сила этих инструментов и рабочих процессов может попасть в руки многих для создания мощных приложений.

Сегодня анализ, связанный с сборкой против покупки, обусловлен парой вещей, но начинается с осознания. У вас может быть видение или проблема, которая нуждается в решении, и если вы не знаете, что там есть, вы можете оказаться тяготевым к решению построить. И да, это стало относительно проще в создании ИИ, но это все еще занимает много времени, денег, душевной боли, усилий и бессонных ночей. Это возможно, и стоимость сорвалась довольно много, но причина, по которой вы рассмотрели, что, возможно, нет решения, которое может решить вашу проблему, поэтому вы ищете что -то очень уникальное.

Возможно, вы пытаетесь создать крупный конкурентный дифференциатор, будь то в линии нового предложения продукта или в том, как вы работаете внутри. Но это причины, по которым вы, вероятно, захотите купить, если что -то еще не существует, и вы хотите получить новый доход. И, очевидно, когда вы покупаете что -то с полки, это что -то более часто используемое, доступное, относительно быстрое для реализации, относительно недорого, и вы обычно также нацелены на значительный прирост операционной эффективности.

Лиам: Есть ли какие-либо шаги, которые должен предпринять мой бизнес, чтобы быть готовым?

Эндрю: Это вопрос, который мы все время слышим. У нас есть оценка готовности ИИ, которую вы можете пройти через наш веб -сайт, и то, что он измещает, не обязательно ли вы использовать ИИ, потому что общий ответ абсолютно - в какой степени, какая глубина или даже с какой скоростью Управление изменениями вы должны двигаться или чувствовать себя комфортно, двигаться к. Мы оцениваем вещи по стратегическим операциям, бирже ИИ и даже людям, которые являются частью компании, чтобы почувствовать, насколько готовы быть ваши люди. Вы думаете стратегически с учетом ИИ? У вас есть стратегия ИИ? Многие компании в конечном итоге забивают довольно низко в этой стратегии, потому что они только сейчас начинают думать об ИИ.

Еще одна возможность, которую меня часто просят, — это прийти и представить ИИ руководящим командам, что мы и делаем в форме семинара. Затем мы приступаем к тому, что мы называем быстрой оценкой, которая является отличной отправной точкой для выявления проблем в бизнесе, которые являются основными болевыми точками и утомительными ручными задачами, которые необходимо решить, чтобы сопоставить эти проблемы с потенциальными решениями ИИ. Мы выявляем возможности быстрого достижения успеха и разрабатываем план выбора и внедрения подходящих для них инструментов. Зачастую все начинается с оценки готовности, повышения осведомленности в компании, поиска тех легко висящих возможностей ИИ и их реализации, чтобы начать получать отличные результаты и результаты и обрести некоторую уверенность в бизнесе, связанном с ИИ.

Лиам: Итак, если они купят готовое решение ИИ, какие, по вашему мнению, наиболее важные факторы им следует учитывать, чтобы обеспечить немедленные выгоды и высокую отдачу от инвестиций?

Эндрю: Я думаю, все начинается со взгляда внутрь себя. Если ваш приятель спросит вас: «Эй, я покупаю машину. Какую машину мне взять?» Я могу предложить машину, но она может вам не подойти, верно? У тебя есть семья? Хотите идти быстро? Вам нужно буксировать много вещей? Поэтому вам нужно определить, что подойдет вам и вашему бизнесу. Вам необходимо понимать свои процессы и фиксировать необходимые вам требования. Вам также необходимо иметь представление обо всех нормативных актах по безопасности или соответствию требованиям, которые должен соблюдать ваш бизнес или инструмент. И, кроме того, о каких моментах интеграции вам нужно знать? С какими системами и другими приложениями вы хотели бы интегрироваться? Когда у вас есть этот список, он включает в себя то, что есть на рынке и может удовлетворить как можно большему количеству требований, и выбор правильного – не только на основе этих потребностей, но и на основе анализа затрат. Стоит ли выжимать сок? А затем вы переходите к реализации, которая заключается в настройке инструмента, его обучении и тестировании.

«У нас есть клиент, годовой доход которого увеличился с 10 миллионов долларов до почти 20 миллионов долларов, и ему не нужно было добавлять ни одного человека в свой штат»

Управление изменениями часто упускается из виду, и это досадно, потому что вы тратите все это время на настройку только для того, чтобы позволить генеральным директорам отказаться от усилий и сказать: «Эй, давайте просто отправим ссылку нашим людям. Мы верим, что они это сделают». Им нужна осведомленность, общение и обучение. Некоторым понадобится поддержка. И это действительно будет стимулировать распространение. Мы помогаем нашим клиентам пройти весь этот процесс. И мне нравится подчеркивать одну вещь: мы помогаем нашим клиентам протестировать систему, чтобы они получали хорошие отзывы от тех, кто ее использует. И те люди, которые его используют, на самом деле оказывают положительное влияние на изменения в компании.

Лиам: Многие компании захотят использовать ИИ для увеличения прибыли. Насколько это достижимо, и есть ли компании, которые уже это делают?

Андрей: Конечно, есть. В своих выступлениях я особо выделяю Fin, продукт компании Intercom. И кто-то поднял руку и сказал: «Послушайте, когда мы только начали внедрять Fin, у нас была команда из пяти человек, обеспечивающая онлайн-поддержку клиентов. Мы внедрили Fin, и теперь эти пять человек обеспечивают покрытие и поддержку, эквивалентную 20 людям». Это огромно, правда? Это огромная рентабельность инвестиций. Таким образом, для того конкретного бизнеса, который нацелился на рост, теперь им не нужно включать эти расходы в фонд заработной платы. Инструмент способен адаптироваться и стать экспоненциальным фактором для использующих его сотрудников.

У нас есть клиент, годовой доход которого увеличился с 10 миллионов долларов до почти 20 миллионов долларов, и ему не нужно было добавлять ни одного человека в свой штат.

Лиам: Приятно это слышать. Но время и стоимость — это вещи, которые, как я слышал, люди часто упоминают, когда дело доходит до этого. Очевидно, что это важные показатели для бизнеса. Что бы вы сказали людям, пытающимся разработать стратегии оценки факторов времени и затрат при принятии решения о покупке решений искусственного интеллекта?

Эндрю: Послушайте, появилось много данных, и я дам вам три цифры для рассмотрения, хорошо? MIT опубликовал исследование, которое показало увеличение производительности на 40%. McKinsey провела аналогичное исследование, которое показало, что 30% будет достигнуто, я полагаю, к 2030 году. Deloitte опубликовала одно исследование еще до того, как началось увлечение генеративным ИИ, в котором говорилось, что ИИ и машинное обучение будут способствовать увеличению производительности в бизнесе на 37%. пользователи.

Вы, конечно, можете просчитать свои собственные цифры, рассмотреть каждый случай и попытаться оценить: «Хорошо, если я внедрю этот инструмент, он может повысить производительность на 40%, сэкономить 40% часов; мы платим людям X сумму долларов в час…» Если вы сможете получить примерное число и сделать краткий подсчет сэкономленного времени по сравнению с потраченными долларами, это будет огромная рентабельность инвестиций. И я также вижу другую часть уравнения – рост, которого вы теперь можете достичь без необходимости увеличения заработной платы. У нас есть клиент, годовой доход которого увеличился с 10 миллионов долларов до почти 20 миллионов долларов, и ему не нужно было добавлять ни одного человека в свой штат, который состоял бы из еще восьми-десяти человек. Благодаря такому росту это огромный прирост прибыльности. Это математическое уравнение, которое вам нужно использовать для вашего бизнеса.

Полный выпуск смотрите здесь:

Поддержка показателей в эпоху искусственного интеллекта

Лиам: Тема ИИ проходила через большинство наших эпизодов в этом году, поэтому уместно закончить разговором о том, как ИИ создает роли поддержки, а не берет их на себя. Я побеседовал с Кристианом Осмундсеном, руководителем отдела клиентского опыта в Deliverect, Рут О'Брайен, директором по автоматизированной и проактивной поддержке в Intercom, и Сэмом Фордом, менеджером по работе с клиентами в Zapiet. С изменением ролей и стратегий – как мы можем это измерить? За какими показателями вы внимательно следите, внедряя новую технологию в свою деятельность по поддержке? Кристиан, а ты?

Кристиан: Конечно, Лиам. Как правило, мы всегда смотрим и спрашиваем, делает ли это нас более эффективными. Это то, что мы ищем в первую очередь. И повышает ли это ценность для наших клиентов? Нам нужно несколько месяцев, чтобы увидеть это – никаких поспешных решений.

«У нас был уровень разрешения 13–14%, что не очень хорошо. Сегодня у нас около 26%, так что удвойте эту цифру».

Но когда дело доходит до ИИ, мы тщательно измеряем объемы поддержки. Мы хотим увидеть, как это выглядит, не только в абсолютных цифрах, но и в соотношении к счету и так далее. Наблюдение за спуском кривых воодушевляет всех. Мы смотрим на время отклика и, конечно же, на удовлетворенность клиентов как с точки зрения человеческого взаимодействия, так и с точки зрения участия бота, а также только с точки зрения разрешения разговоров с помощью Fin или искусственного интеллекта. Нам интересно посмотреть, как это может развиваться с течением времени. Я думаю, что вначале клиент может столкнуться с трудностями, когда его обслуживает только бот. Но я думаю, со временем это полностью изменится. Еще рано.

И последнее, но не менее важное: мы много смотрим на частоту ответов ИИ. Я вернулся к подготовке к этому звонку для нашего репортажа в мае, когда мы только начинали. И у нас была разрешающая способность 13-14%, что не очень хорошо. Сегодня мы находимся на уровне около 26%, так что удвойте эту цифру. И у нас есть цель к концу года выйти на 35-40%. И я думаю, что это вполне достижимо. На самом деле мы видим, что по выходным, когда клиенты думают, что мы, возможно, не открыты, и им больше нравится искать свои собственные, наши ставки сразу же поднимаются до 35%.

Лиам: Может ли кто-нибудь рассказать о влиянии ИИ на ваши ключевые показатели эффективности? Сэм, может быть, я приду к тебе первым.

Сэм: Я повторяю многое из того, что только что сказал Кристиан. Мы все еще рассматриваем CSAT, традиционный подход, но теперь речь идет не о ваших сотрудниках, а о взаимодействии Fin с вашими людьми. Однако очень важным для нас является также удовлетворенность сотрудников внутри компании. Мы наблюдаем гораздо более высокие показатели удержания. В этом году мы не видели, чтобы кто-то покинул наш бизнес. И я думаю, что участие, которое они получают в других ролях, помогает им задуматься о карьере с нами. Традиционно поддержка может представлять собой роль, в которой люди меняются довольно часто. Но я думаю, что сейчас почти золотой век, когда вы можете обратиться в службу поддержки, и вы не обязательно просто агент поддержки — вы почти специалист по поддержке широкого профиля, который занимается и другими разными мелочами.

«В этом году мы представили Фина 8000 людям. Это безумие. Мы видели, как наш CSAT подскочил на 20 пунктов».

У нас пока нет рейтинга удовлетворенности сотрудников за этот год, но я могу привести пример, где, вероятно, можно было бы улучшить ситуацию, используя Fin в качестве резервной копии и технологию искусственного интеллекта, которая у нас была в этом году. Традиционно ежегодный ретрит нашей команды длился два или три дня. Мы бы убежали как можно быстрее, а затем вернулись бы к ноутбуку к почтовому ящику, который, надеюсь, не стал бы слишком большим. В этом году нам удалось уехать на целую неделю. А Фин позволил нам оставаться в курсе событий и продолжать работать. И если мы сможем забрать команду на целую неделю, мы надеемся, что CSAT будет потрясающим.

Однако когда дело доходит до реальных цифр, наша компания гораздо меньше, но в этом году мы представили Fin 8000 человек. Это безумие. Мы видели, как наш CSAT подскочил на 20 пунктов – мы поднялись с 70% до того, что он регулярно находится на уровне девяноста на еженедельной основе. И если вы посмотрите на график и время, когда мы внедрили Fin, то увидите, что это буквально такие же сроки.

Как упомянул Кристиан, выходные и нерабочее время — самое приятное время. Мы видим, что наш рейтинг Fin по выходным намного выше. Несмотря на то, что там есть настоящие люди, они оценивают вещи гораздо выше, потому что получают мгновенный ответ в моменты, когда они этого не ожидают. Мы идентифицируем себя как очень британский бренд, и у нас есть клиенты в Австралии и Японии, и они сразу же получают ответы. Итак, CSAT значительно улучшился. Я думаю, это огромная вещь. Если вы не прыгнете в это только ради этого, я не знаю, почему бы вам этого не сделать.

Слушайте полный выпуск здесь:

Лиам: Ну, вот и все. Год инноваций и разговоров. И это была лишь горстка идейных лидеров и экспертов, которые присоединились к нам в этом году. Вы можете просмотреть весь наш каталог из более чем 400 серий, где бы вы ни слушали подкасты. Спасибо всем нашим замечательным коллегам и гостям, но самое главное — спасибо, что выслушали.