Müşteri ilişkilerine uygulandığında yapay zeka, başlıca iki vaatte bulunur: kullanıcılara giderek daha verimli bir self servis sunmak ve müşteri bağlamıyla iletişim merkezi temsilcilerinin sayısını artırmak. Bununla birlikte, bağlamı kurmak için yararlı olan mevcut veriler nadiren kullanılırken, kullanım durumları çoktur.
Müşteri bilgilerini geliştirmek için her zaman daha fazla veri
Amerikan veritabanı platformu MongoDB’ye göre, kuruluşlar tarafından üretilen ve toplanan verilerin %80 ila %90’ı yapılandırılmamış. Tanım olarak, önceden tanımlanmış bir format olmadan temsil edilen veya depolanan veriler. Örneğin bir e-posta mesajının alanları, geleneksel analiz araçları tarafından analiz edilemez (e-postaların üst verileri onlara yarı yapılandırılmış veriler gibi görünebilecek belirli bir yapı verse bile).
Yapay zeka, kendi adına, mesajlardaki ve bu mesajların eklerindeki niyetleri tespit ederek bu bilgilerden yararlanmayı mümkün kılacaktır. Davies Hickman – Odigo* çalışması tarafından belirlenen bir ihtiyaç. Bu bize, ankete katılan iş liderlerinin kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için müşterilerini daha iyi tanıma ihtiyacının (yaş, güvenlik açığı vb.) ilk sırada (%82) olduğunu gösteriyor. Bu ihtiyaç, müşterilerin duygularını ve niyetlerini daha iyi anlama arzusuyla (%74) tamamlanmaktadır.
Bu nedenle bu veriler somut değer getirecek, müşteri bilgisini zenginleştirecek ve temsilcinin kişiselleştirilmiş ve ilgili bir görüşme sağlamak için güveneceği bağlamı oluşturacaktır. Bununla birlikte, bu mevcut veriler okyanusundan faydalı verileri seçmeye özen gösterilmelidir.
Her şey bağlamla ilgili
Bağlam, bir marka ile müşterisi arasındaki (kullanılan medyadan bağımsız olarak) tüm etkileşimlerden oluşur ve halihazırda bilinen ve bilgi sisteminde depolanan tüm bilgilerle tamamlanır. Bilgiler, satın alma geçmişinden teslimat adresi tercihlerine, yıl dönümü tarihine vb. kadar uzanır. Bu nedenle bağlam, GDPR kapsamında yetkilendirilen ve müşterinin ihtiyaçları ve ifade edilen ve tespit edilen ihtiyaçları (niyetler) hakkında ayrıntılı bilgi sahibi olmasını sağlayacak bilgileri bir araya getirecektir. Ajanı güçlendirmeyi mümkün kılacak olan bu bağlamdır.
Toplanan bilgilerle, temsilciye (iş arayüzü veya CRM içinde) tespit edilen niyetlere göre oluşturulmuş bir dizi yanıt sunarak destek olmak mümkündür. Araştırmaya katılanlar* %89 oranında yapay zekanın müşteri isteklerini ve sorularını doğru kişiye eşleştirmelerine ve yönlendirmelerine izin vermesi gerektiğini düşünüyor. Bu nedenle bağlam, aracının yönlendirilmesinde ve bilgisinde baskın bir rol oynar. Ayrıca müşteri-aracı değişiminden sonra bir rol oynar.
Büyütülmüş bir süpervizöre doğru
Yapay zekanın rolü, istek işleme (selfcare) otomasyonu sunmakla veya aracı için bağlamı zenginleştirmekle bitmez. Gerçekten de gözetmen, konuşmadan metne (STT) uygulaması aracılığıyla önceden kaydedilmiş ve metin biçiminde kopyalanmış konuşmaları analiz etmek için yapay zekayı kullanabilecektir.
Bu nedenle sigorta şirketleri**, ticari reklamlarla ilgili konuşmaların “kullanılabilir olduğundan, bu iletişimlerin orijinal kayıtları değiştirilmeden veya silinmeden dinlenebileceğini, kopyalanabileceğini ve dışa aktarılabileceğini” sağlamalıdır. AI’nın aynı prensipte, yazıya dökülmüş konuşmalarda araştırmayı kolaylaştırarak uygunluk kanıtı sağlamasına izin vereceği bankacılık dünyasında (MIF2) olduğu gibi. AI, mesajlarda ve konuşmalarda memnun olmayan müşteriler tarafından yayılan zayıf sinyalleri tanımlayacak duygu analizi gibi diğer kullanım durumlarını ortaya çıkarır. Yazıya dökülmüş konuşmaları analiz ederek temsilci eğitimini ve değiş tokuşların kalitesini iyileştirmek, yapay zekanın müşteri ilişkilerine diğer uygulama alanlarıdır.
Yapay zeka, unutulmaz bir deneyime sahip olacak müşteri ve işi kolaylaştırılacak acente/denetçi çifti için daha fazla fayda sağlamak için müşteri ilişkisinin her aşamasında faydalıdır.
Bağlama erişime olan ilgi, bankalar gibi bazı kuruluşların, AI tarafından sağlanan işlevsel zenginliği, aracı olsun ya da olmasın tüm şirket çalışanlarına genişletmeye çalışmasıdır. Daha iyi müşteri bilgisine erişim neden çağrı merkezi çalışanları için ayrılmalıdır?
*Davies Hickman Partners tarafından Haziran 2022’de Odigo için Belçika ve Hollanda, Fransa, Almanya, İspanya ve Birleşik Krallık’ta 1.035 Avrupalı işletme yöneticisiyle yürütülen bağımsız pazar araştırması.
**Sigortada telefon görüşmesine ilişkin 17 Ocak 2022 tarih ve 2022-34 sayılı Kararname.
