Bugün neredeyse herkes üretken yapay zekayı duymuştur. Şirketlerdeki, iş arkadaşları arasındaki ve hatta arkadaşlarınızla yapılan tartışmaların merkezinde, müşteri deneyimini geliştirmek için üretken yapay zeka kullanılabilir.
Yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, şirketlerin üçte ikisi önümüzdeki üç yıl içinde müşteri hizmetlerini iyileştirmek için yapay zekayı kullanmayı planlıyor ve şirketlerin %81’i halihazırda bir yapay zeka stratejisi oluşturmuş veya uygulamış durumda.
Üretken yapay zeka, yenilikçi kuruluşların müşteri deneyiminde yeni standardı belirlemek için araştırdığı, keşfedilmemiş potansiyele sahip bir altın madenidir. Peki katma değeri nedir ve nasıl ilişkiler kurabilir ve kullanıcı deneyimini geliştirebilir?
Geleneksel yapay zekanın ardından üretken yapay zeka!
Şimdiye kadar iş sektörü, yöneticilerin müşteri incelemeleri, çapraz satış ve ek satış ve temsilci eğitimi gibi şeyleri iyileştirmesine yardımcı olacak verileri analiz etme ve niyet ve duygu tespitlerine dayalı kalıpları belirleme yetenekleri nedeniyle geleneksel yapay zekayı benimsedi.
Üretken yapay zeka ise metin, resim, müzik, ses veya video gibi yeni içerikler oluşturabilen bir tür yapay zekadır. İkincisi, özellikle metne uyarlanmış, büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş bir makine öğrenimi sinir ağı olan ve özet gibi konular da dahil olmak üzere çeşitli görevleri yönetebilen ve gerekli geliştirme olmadan çalışabilen LLM’yi (Büyük Dil Modeli) temel alır. , sorular/cevaplar ve sınıflandırma, diğerleri arasında.
Minimum eğitimle üretken yapay zeka, çok az örnek veriyle belirli durumlara uyum sağlayabilir. Deneyimlerinden yola çıkarak katma değerli yeni içerikler yaratabiliyor. Örneğin, dijital etkileşimlere kişiselleştirilmiş ve bağlamsal yanıtlar sağlamak, en önemli müşteri sorularına dayalı SSS’ler sunmak ve desteklenen çeşitli dillerde yerelleştirilmiş içerik döndürmek.
Kullanıcı deneyimi için kesin bir fayda
Kuruluşlar yıllardır müşterilerinin sorularını IVR/IVR (Etkileşimli Sesli Yanıt) veya IVA (Akıllı Sanal Asistan) ile yanıtlamak için otomasyonu kullanıyor. Bu, yalnızca iletişim merkezlerine gelen taleplerin sayısını azaltmakla kalmadı, aynı zamanda temsilcilerin uzmanlıklarına en çok ihtiyaç duyan müşterilerle zaman geçirmesine de olanak sağladı. Geçmişte, bir IVA müşterinin niyetini belirleyemediğinde, müşteriden sorusunu yeniden ifade etmesini isterdi. İki talepten sonra IVA soruyu hâlâ anlayamadıysa, müşterinin yolculuğuyla ilgili çok az bağlamla veya hiç bağlam olmadan müşteriyi bir temsilciye aktardı.
Üretken yapay zeka, müşteri deneyimlerini gerçek zamanlı olarak iyileştirebilir. Örneğin, müşterinin yazdıklarını analiz ederek ve önceden yapılandırılmış veri setinde mevcut olanın ötesine bakarak otomatikleştirilmiş sohbet konuşmalarını “insanileştirilmiş” yanıtlarla geliştirmek. Bir müşterinin ön kapıyı açmak için kısa bir süre konuşmadan ayrılması gerektiğini düşünelim. Robota şöyle dedi: “Gitme, hemen döneceğim.” » Yapay zeka bu bilgiyi analiz edecek ve alakasız, önceden yapılandırılmış bir yanıt yerine ilgili bir yanıt sağlayacaktır.
Tüm bunlar, daha az insan kaynağı zamanı kullanarak daha hızlı verimlilik ve daha fazla müşteri memnuniyeti anlamına gelir. Bu aynı zamanda müşterinin müşteri hizmetlerini geri arama veya daha derinlemesine, bağlamsal yanıtlar ve self-servis içerik yoluyla olumsuz bir yanıt benimseme olasılığının azalacağı ve iyileştirilmiş KPI’lardan bahsetmeyeceği anlamına da gelir.
Teknolojiden gerekli destek
Yapay zeka henüz emekleme aşamasında ancak etkisi internet, mobil ve bulutun ortaya çıkışıyla kıyaslanıyor. Üretken yapay zeka, yanıtlara uyarlanmış mesajlar oluşturabilse ve alışverişler ilerledikçe zenginleşse de, etkileşimlerini optimize etmek için bu teknolojinin izlenmesi gereklidir.
İyileştirilmesi gereken noktalar arasında, daha eksiksiz cevaplar verebilmesi için istatistik ve sayısal verilerin de dahil edilmesi mümkündür. Ve tüm konuşmalarda olduğu gibi yapay zekayı daha yaratıcı olmaya zorlayan bir öngörülemezlik unsuru var. Bu nedenle, tartışmanın gelişimine bağlı olarak hizmeti daha tutarlı hale getirmek için veri tabanına soruların yanı sıra üretken bir değiştirme sistemi eklemek mümkündür. Kötü niyetli muhataplarla karşılaşıldığında, yapay zekanın şirketle ilgili hassas bilgileri ifşa etmesini önleyerek önleme çok önemlidir. Örneğin belirli anahtar kelimeleri engelleyerek.
Dolayısıyla üretken yapay zeka, kendi kendine öğrenen, ancak muhataplarının beklentilerini en iyi şekilde karşılamak için rehberliğe ve yönetime ihtiyaç duyan, gelişen bir yapay zekadır. Bu nedenle, tüm sorularına yanıt veren ve eksiksiz ve ilgili yanıtlar üretebilen bir arayüze sahip olacak müşteri deneyimini artırmak için idealdir. Son olarak, üretken yapay zekayı benimseyen şirketler, kendilerini pazarlarında farklılaştırabilecek ve kendilerini sektörlerinde proaktif ve müşterilerine karşı dikkatli oyuncular olarak konumlandırabilecekler.
