Yapay zekayı benimserken destek kalitesini artırma: Intercom ve Klaus'tan stratejiler

Yapay zeka, müşteri desteğini dönüştürüyor olabilir ancak başarılı bir yaklaşım, bir dokunuştan daha fazlasını gerektirir. En son web seminerimizde, kaliteyi ve tutarlılığı korurken yapay zekaya öncelik veren bir destek stratejisini nasıl ölçeklendirebileceğinizi ele aldık.

Üretken yapay zeka sohbet robotları, sık sorulan sorguları hızlı bir şekilde yanıtlamaktan karmaşık sorunları çözmede insan aracılara yardımcı olmaya kadar devreye girdi ve yalnızca birkaç ay içinde müşteri desteği oyununu değiştirdi. Destek hacmini ve yanıt sürelerini anında azaltarak temsilcileri, tekrarlanan sorguların korkunç hamster çarkından kurtararak işlerinin en yüksek etkili kısımlarına odaklanmalarını sağlarlar. Yeni yapay zeka sohbet robotumuz Fin'i ele alalım . İlk müşterileri bizdik ve artık gelen destek görüşmelerimizin %70'i bu AI bot deneyimiyle başlıyor ve Fin, bu sorguların %33'ünü anında çözebiliyor. İş yükümüzün büyük bir kısmı bu şekilde çözüldü *parmak şıklatıyor*.

“Zorluk, yapay zekanın verimliliğini müşterilerin değer verdiği insan dokunuşuyla harmanlamakta yatıyor”

Yapay zeka ayrıca daha iyi inceleme örnekleri oluşturarak, QA süreçlerini otomatikleştirerek ve daha iyi raporlama sağlayarak ekiplerin görüşmelerin kalitesini incelemesine yardımcı olur:

"İşleri otomatik olarak yaptığınız için duygu analizi ve gramer analizi gibi şeylerle yüzde yüz kapsam elde edebilirsiniz. Yapay zekayla zenginleştirilmiş analizler ve raporlama, size büyük resme dair çok daha derin içgörüler sağlıyor."

Mervi Sepp Rei, Klaus'ta ML ve Veri Başkanı

Tabii ki yapay zeka düzgün bir şekilde uygulanırsa. Buradaki zorluk, yapay zekanın verimliliğini müşterilerin değer verdiği insan dokunuşuyla harmanlamakta yatmaktadır. Kötü yürütülen entegrasyonlar ve AI yanıtlarındaki tutarsızlıklar, kötü deneyimlere ve hayal kırıklığına neden olabilir ve bu da tüm amacı boşa çıkarır.

Bunu önlemek için destek liderlerinin bu potansiyel sorunları önceden tahmin etmesi ve dikkatli bir uygulama yoluyla ele alması gerekir. Bu nedenle yakın zamanda, yapay zekaya öncelik veren modern bir müşteri destek stratejisinin nasıl oluşturulacağına dair bir web seminerine ev sahipliği yapmak için müşteri hizmetleri kalite yönetimi çözümü Klaus ile ortaklık kurduk. Aramıza katılanlar:

• Bobby Stapleton , Intercom Müşteri Desteği Direktörü
• Diogo Costa , Klaus'ta Müşteri Başarısı Ekibi Yöneticisi
• Mervi Sepp Rei, Klaus'ta ML ve Veri Başkanı
• Sean Reid , Intercom Müşteri Destek Müdürü

İşte bunun nasıl yapılacağına dair kısa bir özet:

1. Dikkatli planlama ve metodik uygulama

Yapay zekayı dağıtmak yalnızca tak ve çalıştır değildir; yalnızca bir düğmeye tıklayıp başlamaya hazır olamazsınız. Botlardan insan aracılara yönlendirme ve aktarımları ayarlayarak, hem modern hem de eski mevcut sistemler yelpazesiyle entegre oluyor, süreçleri ve organizasyon yapılarını değiştiriyorsunuz. Kendinizi başarıya hazırlamanın ve yapay zekanın avantajlarından yararlanmanın iyi bir yolu, iyi bir uygulama stratejisine yatırım yapmaktır. Bazen bu, aşamalı bir dağıtımı gerektirebilir:

“Her seferinde bir adım atarak başladık. Fin'in bize ofis dışında yardımcı olabileceğini fark ettik; o ana kadar yapmadığımız bir şeydi bu. Buna bir test olarak yaklaşıyoruz, 'Bakalım Fin'i burada destek sağlamak için ekstra bir çift kol olarak nasıl kullanabileceğimizi görelim.'”

Diogo Costa, Klaus Müşteri Başarısı Ekibi Yöneticisi

Kuruluşlar, yapay zekanın yeteneklerini ofis dışı saatler gibi belirli, düşük riskli senaryolarda test ederek yükleri hafifletebilir ve müşterilere anında değer sunabilir. Klaus ile bu, ofis dışı saat etkileşimlerinin %17'sinin çözümlenmesi anlamına geliyor ve bunu yıl sonuna kadar üçte bire çıkarmayı planlıyorlar. Ve elbette, sohbet robotlarını sürekli olarak izlemeye ve geliştirmeye yönelik yinelemeli bir yaklaşım olmadan hiçbir düzgün uygulama stratejisi tamamlanmış sayılmaz.

2. Güçlü bir bilgi tabanı oluşturmak

"En büyüğü gerçekten kapsamlı, güncel ve eksiksiz bir yardım merkezine veya bilgi tabanına sahip olmaktır. Elinizdeki şey yanlış veya güncelliğini yitirmişse, müşterilerinize doğru bilgiyi vermeyecektir. (…) Tüm Ar-Ge mühendislerimize yardım merkezinin belirli bölümlerine baktırdık ve bunların doğru olduğundan ve eklenmesi gerektiğini düşündükleri bir eksiklik olup olmadığından emin olduk.”

Bobby Stapleton, Intercom Müşteri Desteği Direktörü

Fin gibi yapay zeka sohbet robotları, müşterilerinize aradıkları yanıtları anında sunmak için bilgi tabanınızdaki veya yardım merkezinizdeki bilgileri tüketerek çalışır. Bu, bunların doğru ve güvenilir olmasını istiyorsanız, botun yanıtlamasını istediğiniz hemen hemen her şeyi kapsayan , iyi yazılmış, iyi yapılandırılmış bir yardım içeriğine sahip olmanız gerektiği anlamına gelir.

Dağıtımdan önce, tüm bilgilerin doğru ve güncel olduğundan emin olmak, mevcut içeriği optimize edip güncellemek ve gerektiğinde yeni içerik oluşturmak için yardım merkezinizi denetlediğinizden emin olun. Oldukça önemli bir ön çaba ve devam eden bir bakım gerektiriyor, ancak uzun vadede temettü ödeyecek.

3. İnsan dokunuşunu korumak

Bu botların yeni versiyonları oldukça gelişmiş ancak yine de gerçek duyguları hissedemiyor veya gösteremiyorlar. Sıkıntılı bir müşteriyle empati kuramazlar veya anlayışlı, zamanında bir indirim sunamazlar ve samimi bir özür sunamazlar.

“Müşterilerimizin hizmetimizde gerçekten beğendiği şey insani yönüdür. Tarihsel olarak bu her zaman bir artı olmuştur. Dolayısıyla onu kaybetmek ya da riske atmak ilk endişemizdi.”

Diogo Costa, Klaus Müşteri Başarısı Ekibi Yöneticisi

Yapay zeka şüphesiz verimliliği artırabilirken, her iki dünyanın da en iyisini sunan şey, teknolojinin insan uzmanlığı ve duyarlılığıyla uyumlu entegrasyonudur. İşletmeler, yapay zekaya insan temsilcilerinin destekleyici bir karşılığı olarak yaklaşarak, yapay zekanın yeteneklerinin meyvelerini toplarken gerçek müşteri ilişkilerini koruyabilirler. Düzgün bir şekilde uygulanan botlar, destek temsilcilerinin üst düzey destekle müşteri sadakatini artırmaya odaklanmasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda müşterilerle doğru etkileşimi sağlamak için sürekli insan izleme ve müdahaleyi gerektirir.

4. Modern, yapay zeka odaklı destek için gelişen QA uygulamaları

“Daha önce kalite güvencesine yönelik geleneksel yaklaşım temelde sadece insan odaklıydı. Ürününüz ve süreçlerinizle oluşturduğunuz yapılardaki kişiyi QA'e alıyor ve o kişinin bunu doğru takip edip etmediğini görüyorsunuz. Yapay zeka ile müşteri yolculuğunun tamamını kalite kontrolden geçirmeniz gerekiyor."

Sean Reid, Intercom Müşteri Destek Müdürü

Basitçe söylemek gerekirse, tüm QA stratejinizin yenilenmesi gerekecek. Sonuçta müşteri deneyimine pek çok yeni, dinamik hareket ve karmaşıklık katıyorsunuz. Yapay zeka devreye girdikçe, müşteri yolculuğunun tamamını dikkate alan, ürün sınırlamalarını, süreç verimliliklerini ve yapay zekanın insan aktarımındaki etkinliğini kapsayan daha kapsamlı bir yaklaşıma geçmek önemlidir. Intercom'da bu, QA puan kartımızın üç bölüme ayrılması anlamına geldi:

• İnsanlar: Uzmanlarımızın doğru şeyi yaptığından emin olmanın eski usul yolu;
• Süreçler: Yürüttüğümüz süreçlerin doğru olup olmadığına bakar; bu aynı zamanda Fin'in uzmanlarımıza devredilmesine de bakar;
• Ürün: Ürünümüzü müşteri deneyimi açısından daha iyi hale getirmek için ne yapabiliriz?Bu aynı zamanda Fin'e ürün açısından da bakıyor.

Her şeyin mümkün olduğunca sorunsuz çalıştığından emin olmak için temel bileşenlerden biri onu izlemek ve nasıl ve ne zaman müdahale edileceğini anlamaktır. Sonuçta yapay zeka sohbet robotları kusursuz değildir, özellikle de içeriğin temeli sağlam değilse. Örneğin Fin'in müdahale ettiği bir konuşma negatif CSAT puanı aldıysa buna ne sebep oldu? Belki bu bilgi bankası makalesinin yenilenmeye ihtiyacı vardır.

“Çok zekice ama aynı zamanda üretken bir araç hileli de olabilir. Halüsinasyonlar var; onu izlemelisiniz. Ne yaptığını izlemek, belirli bir zamanda nasıl müdahale edebileceğinizi ve zaman içinde nasıl performans gösterdiğini anlamak çok daha kritik hale geliyor. Açıkçası Fin'i kullanmaya başlayacağımız için çok heyecanlıydık ancak kalite kontrolümüzün bu duruma uyum sağlaması gerektiğini biliyorduk. Temel veri hattımızı tamamen değiştirdik, böylece Fin, bir kişi gibi davrandığı için incelemek isteyeceğiniz üretken bir bot olarak ele alınıyor."

Mervi Sepp Rei, Klaus'ta ML ve Veri Başkanı

Yapay zeka araçları, kalite güvence ekipleri ve insan aracıları arasındaki işbirliği çok önemlidir. Ayrıca, numune oluşturma veya kalite kontrolleri yapma gibi rutin QA görevleri için otomasyonun benimsenmesi, süreci tüm müşteri etkileşimleri yelpazesinde ölçeklendirme potansiyeli sunar.

“Aslında bu onların ne yaptıklarını kontrol etmekle alakalı. Bu, manuel işleri içerir, ancak bunlar çok fazla olduğu için bunları manuel olarak kontrol etmek zordur. Yani kalite kontrollerini otomatik olarak yapıyoruz. (…) Tüm konuşmalarda Fin'in bir şey söylediğini görüyoruz – ne yaptı? Daha sonra bu durum raporlamada ortaya çıkıyor ve bunun nerede dahil olduğunu, ne işe yaradığını anlayabiliyorsunuz ve çok daha derin bir içgörü sağlıyor."

Mervi Sepp Rei, Klaus'ta ML ve Veri Başkanı

5. Yeni ve geliştirilmiş rollere yer açmak

Birçoğu bu değişikliklerin bizi işten çıkaracağından endişe ediyor. Bazı destek rolleri değişirken, bu yeni teknolojinin aynı zamanda yeni iş ve rollerin ortaya çıkması ihtiyacını nasıl yarattığını da gördük. Geçtiğimiz birkaç ayda Intercom'da bir kalite güvence yöneticisi, bir süreç iyileştirme yöneticisi ve bir diyalog tasarımcısı işe aldık. Bunun da ötesinde, mevcut rollerin nasıl geliştiğini gördük:

“Evet, bu yeni iş yaratıldı ancak mevcut destek uzmanlarınızı da geliştiriyor ve güçlendiriyor. (…) Açıkçası, ekmek ve tereyağı müşterilerimize yardımcı oluyor, ancak çok daha fazlasını yapıyorlar. Yeni ürünleri kalite kontrolden geçiriyorlar, yardım merkezi makaleleri yazıyorlar, Intercom topluluğumuz üzerinden müşterilerimizle konuşuyorlar."

Sean Reid, Intercom Müşteri Destek Müdürü

İşletmeler ve teknoloji geliştikçe destek stratejileri de gelişmelidir. Ancak yapay zeka destekli desteğin uygulanması yalnızca en son teknolojinin benimsenmesiyle ilgili değildir; sohbet robotlarının ve insanların benzersiz güçlerini ortaya çıkaracakları bir stratejinin düzenlenmesiyle ilgilidir. İnsani bağlantıların orijinalliğini sağlarken operasyonları kolaylaştırmak ve müşteri deneyimini optimize etmek için yapay zekadan yararlanarak desteğinizi yeni boyutlara taşıyabilirsiniz.