Dlaczego obsługa klienta wymaga metryk?
Projekty związane ze sztuczną inteligencją mogą być skomplikowane, a ich wyniki trudne do zmierzenia. Dzięki jasno określonym metrykom sukcesu możliwe jest ocenienie prawdziwej wartości i wpływu tych inicjatyw. Źle zdefiniowane lub niezgodne metryki mogą prowadzić do fałszywych wniosków, marnowania zasobów i straconych szans.
Ustanowienie dobrze zdefiniowanych metryk sukcesu od samego początku jest kluczowe z kilku powodów:
- Zgodność działań związanych ze sztuczną inteligencją z celami strategicznymi biznesu
- Ustalanie realistycznych oczekiwań i benchmarków
- Umożliwienie podejmowania decyzji opartych na danych i korekt kursu
- Pomiar zwrotu z inwestycji (ROI) i uzasadnienie alokacji zasobów
- Promowanie odpowiedzialności i ciągłego doskonalenia
Implementacja sztucznej inteligencji w obsłudze klienta może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcję ze swoimi klientami, ale ustanowienie dobrze zdefiniowanych metryk sukcesu od początku jest kluczowe dla osiągnięcia pożądanych rezultatów. Organizacje mogą zapewnić, że ich oprogramowanie wsparcia klienta oparte na AI poprawia ogólne doświadczenia klientów, zgodnie z celami strategicznymi biznesu. To wymaga ustalania realistycznych oczekiwań i benchmarków dotyczących ocen satysfakcji klientów, czasu odpowiedzi i wskaźników rozwiązania problemów, co umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych i korekty kursu podczas procesu wdrażania.
Ponadto dobrze zdefiniowane metryki sukcesu pozwalają firmom mierzyć zwrot z inwestycji (ROI) w inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją i uzasadniać alokację zasobów przed interesariuszami. Ten pomiar jest krytyczny podczas wdrażania AI w obsłudze klienta, ponieważ często wymaga znacznych inwestycji w technologie, szkolenia i infrastrukturę. Poprzez demonstrowanie namacalnych korzyści AI, takich jak zwiększona efektywność, obniżone koszty i poprawiona lojalność klientów, organizacje mogą budować silne argumenty na rzecz kontynuacji inwestycji w tym obszarze.
Zrozumienie bezpośrednich konsekwencji interakcji z klientami na wyniki biznesowe jest kluczowe. Badania wskazują na znaczący wpływ doświadczenia klienta na decyzje zakupowe. Na przykład, badanie wykazało, że 1 na 6 kupujących rezygnuje z zakupu z powodu złego doświadczenia klienta. Statystyka ta podkreśla krytyczne znaczenie inwestowania w technologie AI, które mogą znacząco poprawić interakcje obsługi klienta, satysfakcję klientów i ich lojalność.
Ponadto, ustanowienie jasnych metryk sukcesu promuje odpowiedzialność i ciągłe doskonalenie wśród profesjonalistów obsługi klienta i zespołów wsparcia. Ustalając konkretne cele dla kluczowych wskaźników wydajności (KPI) takich jak wskaźniki pierwszego kontaktu (first contact resolution rates) i oceny opinii klientów, firmy mogą motywować swoich agentów wsparcia do konsekwentnego dostarczania wyjątkowej obsługi. To podejście oparte na danych umożliwia również organizacjom identyfikowanie obszarów do poprawy i wdrażanie ukierunkowanych programów szkoleniowych w celu zwiększenia umiejętności swoich agentów obsługi klienta.
Oprócz tych korzyści, dobrze zdefiniowane metryki sukcesu mogą pomóc firmom w optymalizacji ich oprogramowania wsparcia klienta opartego na AI z czasem. Organizacje mogą zdobywać cenne informacje na temat preferencji klientów, typowych problemów i pojawiających się trendów poprzez analizę interakcji z klientami i wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego. Ta wiedza może być wykorzystana do udoskonalania modeli AI, poprawy dokładności zautomatyzowanych odpowiedzi i dostarczania bardziej spersonalizowanych doświadczeń obsługi klienta.
Ustanowienie dobrze zdefiniowanych metryk sukcesu jest niezbędne do maksymalizacji potencjału AI w obsłudze klienta. Poprzez zgodność inicjatyw AI z celami biznesowymi, ustalanie realistycznych benchmarków i promowanie kultury ciągłego doskonalenia, organizacje mogą odblokować pełen potencjał tej transformacyjnej technologii i dostarczać nieporównywalne wsparcie swoim klientom.
Wyzwania w AI obsłudze klienta
Pomimo swojej ważności, definiowanie metryk sukcesu dla projektów AI może być wyzwaniem. Niektóre typowe przeszkody, z którymi mierzą się organizacje, to:
- Złożoność i niepewność technologii AI
- Trudności w kwantyfikacji niematerialnych korzyści (np. satysfakcji klienta, wartości marki)
- Brak danych historycznych lub benchmarków do porównania
- Konfliktujące priorytety i oczekiwania interesariuszy
- Szybko zmieniający się krajobraz AI i przesuwające się cele
Obecnie sztuczna inteligencja wyłoniła się jako przełomowa technologia obiecująca zrewolucjonizowanie przemysłów i transformację operacji organizacji. Jednak wraz z rosnącą liczbą firm podejmujących projekty AI, stoją one przed krytycznym zadaniem definiowania metryk sukcesu, które dokładnie odzwierciedlają wpływ ich inicjatyw.
Złożoność i niepewność technologii sztucznej inteligencji stanowi znaczące wyzwanie. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów oprogramowania, sztuczna inteligencja działa w dynamicznych i często nieprzewidywalnych środowiskach, co utrudnia dokładne prognozowanie jej wydajności. Ta wrodzona złożoność może prowadzić do braku jasności przy ustalaniu oczekiwań i mierzeniu sukcesu projektów sztucznej inteligencji.
Ponadto wiele korzyści związanych ze sztuczną inteligencją, takich jak poprawa satysfakcji klientów, zwiększona wartość marki i ulepszone możliwości podejmowania decyzji, jest niematerialnych i trudnych do zmierzenia. Choć te korzyści są niewątpliwie wartościowe, mogą być trudne do zmierzenia i przetłumaczenia na konkretne metryki, które wykazują zwrot z inwestycji w inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją.
Nacisk na doświadczenie klienta jest poparty ostatnimi badaniami, które wskazują, że większość klientów uważa swoje doświadczenie z firmą za tak samo istotne, jak oferowane produkty czy usługi. Ta statystyka podkreśla znaczenie integracji AI w celu poprawy interakcji z klientami i ich satysfakcji.
Kolejną przeszkodą, z którą mierzą się organizacje przy definiowaniu metryk sukcesu dla projektów sztucznej inteligencji, jest brak danych historycznych lub ustalonych benchmarków do porównania. W miarę jak sztuczna inteligencja rozwija się w niespotykanym tempie, może być trudno znaleźć odpowiednie punkty odniesienia lub standardy branżowe, na podstawie których można ocenić wydajność obecnych systemów sztucznej inteligencji. Brak tego historycznego kontekstu może utrudniać ustalanie realistycznych celów i dokładne ocenianie sukcesu projektów sztucznej inteligencji.
Ponadto konfliktujące priorytety i oczekiwania interesariuszy mogą skomplikować definiowanie metryk sukcesu. Różne działy w organizacji mogą mieć różne cele i priorytety, co prowadzi do braku zgodności w kwestii tego, co stanowi sukces dla projektu sztucznej inteligencji. Na przykład zespół sprzedaży może priorytetowo traktować zwiększenie przychodów, podczas gdy dział obsługi klienta może skupić się na poprawie ocen satysfakcji klientów. Pogodzenie tych różnych perspektyw i osiągnięcie konsensusu co do metryk sukcesu może być skomplikowane i czasochłonne.
Wreszcie, szybko ewoluująca natura krajobrazu sztucznej inteligencji oznacza, że metryki sukcesu muszą być ciągle aktualizowane i dostosowywane, aby pozostały istotne i znaczące w czasie. W miarę pojawiania się nowych technologii sztucznej inteligencji i zmieniających się wymagań biznesowych organizacje muszą być przygotowane na ponowne oceny swoich metryk i dostosowanie swoich strategii odpowiednio. To przygotowanie wymaga proaktywnego i elastycznego podejścia do definiowania metryk oraz gotowości do akceptacji zmian i ciągłego iterowania na kryteriach sukcesu.
Dostosowywanie metryk AI do celów biznesowych
Aby zapewnić, że projekty AI dostarczają znaczącej wartości, ich metryki sukcesu muszą ściśle zgadzać się z ogólnymi celami biznesowymi organizacji. Ta zgodność wymaga dogłębnego zrozumienia priorytetów strategicznych firmy, kluczowych wskaźników wydajności i pożądanych rezultatów.
Jednym z kluczowych obszarów, w którym AI w obsłudze klienta może mieć znaczący wpływ, jest wsparcie klienta. Wykorzystując opcje samoobsługi oparte na AI, takie jak chatboty i wirtualni asystenci, firmy mogą zmniejszyć obciążenie pracą ludzkich agentów i poprawić ogólną wydajność zespołów wsparcia klienta.
Aby zmierzyć sukces tych inicjatyw, organizacje powinny śledzić metryki takie jak wskaźnik defleksji, który reprezentuje procent zapytań klientów rozwiązanych bez interwencji człowieka. Ponadto monitorowanie średniego czasu obsługi pozostałych interakcji wspomaganych przez ludzi może dostarczyć informacji na temat skuteczności AI w usprawnianiu procesu wsparcia.
Kolejnym kluczowym aspektem dostosowywania metryk sukcesu AI do celów biznesowych jest zrozumienie wpływu tych technologii na zachowania klientów i historię zakupów. Na przykład, jeśli celem jest zwiększenie wzrostu przychodów poprzez spersonalizowane rekomendacje produktów, odpowiednie metryki mogą obejmować wskaźnik konwersji dla produktów polecanych przez AI, średnią wartość zamówienia dla transakcji z wpływem AI oraz wartość życiową klienta dla segmentów docelowych AI. Analizując te metryki, organizacje mogą uzyskać cenne informacje na temat skuteczności swoich inicjatyw AI w napędzaniu wyników biznesowych.
Aby osiągnąć tę zgodność, organizacje muszą dokładnie zrozumieć swoje priorytety strategiczne, kluczowe wskaźniki wydajności i pożądane rezultaty. To zrozumienie wymaga ścisłej współpracy między liderami biznesu, ekspertami AI i zespołami wsparcia klienta, aby zapewnić, że wszyscy pracują w kierunku tych samych celów. Zaangażowanie interesariuszy z całej organizacji w definiowanie metryk sukcesu pozwala firmom stworzyć wspólną wizję roli sztucznej inteligencji w napędzaniu zaangażowania klientów i wzrostu biznesu.
Ponadto, w miarę jak technologie AI nadal się rozwijają, organizacje muszą pozostać elastyczne i adaptacyjne w mierzeniu sukcesu. Organizacje powinny regularnie ponownie oceniać i doskonalić metryki sukcesu, aby pozostały istotne i zgodne z zmieniającymi się potrzebami biznesowymi. Na przykład, w miarę jak zdolności rozumienia języka naturalnego się poprawiają, organizacje mogą potrzebować dostosować swoje metryki, aby skupić się bardziej na jakości i trafności odpowiedzi generowanych przez AI, niż tylko mierzyć ilość interakcji obsługi klienta obsługiwanych przez AI.
Ostatecznie kluczem do dostosowania metryk sukcesu AI do celów biznesowych jest całościowe spojrzenie na doświadczenia klientów. Firmy mogą rozwijać rozwiązania AI, które dostarczają znaczącą wartość dla obu stron, biorąc pod uwagę zarówno perspektywę klienta, jak i cele organizacji. Niezależnie od tego, czy poprzez lepsze opcje samoobsługi, bardziej efektywne interakcje z agentami, czy spersonalizowane rekomendacje produktów, sztuczna inteligencja może przekształcić sposób, w jaki organizacje angażują się w swoich klientów i napędzać długoterminowy sukces biznesowy.
Identyfikacja kluczowych wskaźników wydajności
Podczas definiowania metryk sukcesu dla projektów AI, ważne jest, aby były one:
- Istotne: Wybrane metryki powinny być bezpośrednio powiązane z pożądanymi wynikami inicjatywy AI i celami biznesowymi. Powinny odzwierciedlać konkretne cele, które organizacja chce osiągnąć poprzez wdrożenie AI. Na przykład, jeśli głównym celem jest poprawa satysfakcji klientów, odpowiednie metryki mogą obejmować oceny satysfakcji klientów (CSAT), wskaźniki promotorów netto (NPS) lub wskaźniki wysiłku klienta (CES). Jeśli celem jest zwiększenie efektywności operacyjnej, odpowiednie metryki mogą obejmować redukcję średniego czasu obsługi (AHT) zapytań wsparcia klienta lub procent zadań zautomatyzowanych przez AI.
- Mierzalne: Metryki sukcesu muszą być kwantyfikowalne i śledzone w czasie, co pozwala organizacjom monitorować postępy, identyfikować trendy i podejmować decyzje oparte na danych na podstawie wydajności systemu AI. Mierzalne metryki powinny mieć jasne definicje i znormalizowane metody obliczeniowe, aby zapewnić spójność i porównywalność. Na przykład, jeśli celem jest redukcja rezygnacji klientów, mierzalną metryką byłby wskaźnik rezygnacji, obliczany jako procent klientów, którzy kończą swoją relację z firmą w określonym czasie.
- Osiągalne: Wybrane metryki powinny być realistyczne i pozostawać w zakresie kontrolnym zespołu projektowego. Ustalanie zbyt ambitnych lub nierealistycznych celów może demotywować zespół i prowadzić do rozczarowania w przypadku ich nieosiągnięcia. Podczas definiowania osiągalnych metryk należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak aktualna wydajność, dostępne zasoby i przewidywany wpływ rozwiązania AI. Na przykład, jeśli obecny wskaźnik rozwiązania pierwszego kontaktu (FCR) w obsłudze klienta wynosi 60%, ustalanie celu 65% w pierwszym kwartale wdrożenia AI może być osiągalne, podczas gdy celowanie w 90% może być nierealistyczne.
- Czasowe: Metryki sukcesu powinny być oceniane w ustalonych przedziałach czasowych, takich jak miesięczne lub kwartalne, aby zapewnić regularne monitorowanie i terminowe korekty kursu. Ustalanie konkretnych ram czasowych do mierzenia postępów pomaga utrzymać odpowiedzialność i trzymać projekt na właściwym torze. Czasowe metryki również dają możliwości świętowania kamieni milowych i dokonywania niezbędnych dostosowań na podstawie wyników. Na przykład, jeśli celem jest zwiększenie sprzedaży poprzez rekomendacje produktów zasilane AI, organizacja może ustalić cel 10% wzrostu średniej wartości zamówienia (AOV) w ciągu pierwszych sześciu miesięcy wdrożenia, z miesięcznymi kontrolami w celu monitorowania postępów.
Aby jeszcze bardziej zilustrować te zasady, rozważmy scenariusz, w którym firma e-commerce wdraża chatbot zasilany sztuczną inteligencją w celu poprawy obsługi klienta. Oto kilka istotnych, mierzalnych, osiągalnych i czasowych metryk sukcesu dla tego projektu:
- Istotne: Zwiększenie oceny satysfakcji klientów (CSAT) dla interakcji z chatbotem o 15% w ciągu pierwszego kwartału.
- Mierzalne: Redukcja średniego czasu obsługi (AHT) zapytań klientów o 30% w porównaniu z poprzednim kwartałem.
- Osiągalne: Automatyzacja 50% zapytań wsparcia tier-1 przez chatbota w ciągu pierwszych sześciu miesięcy.
- Czasowe: Osiągnięcie wskaźnika adopcji chatbota na poziomie 30% wśród klientów w ciągu pierwszych trzech miesięcy od uruchomienia, z miesięcznymi przeglądami postępów.
Definiując metryki sukcesu, które są istotne, mierzalne, osiągalne i czasowe, organizacje mogą efektywnie śledzić wydajność swoich inicjatyw AI, podejmować świadome decyzje i zapewniać, że ich inwestycje w AI przynoszą namacalne wartości biznesowe.
Przykłady typowych KPI dla projektów AI:
- Dokładność/precyzja prognoz lub klasyfikacji
- Prędkość przetwarzania lub przepustowość
- Wydajność modelu (np. wynik F1, AUC-ROC)
- Oszczędności kosztów lub generowanie przychodów
- Wskaźniki adopcji i zaangażowania użytkowników
Inkorporowanie miar ilościowych i jakościowych
Podczas definiowania metryk sukcesu dla projektów AI, istotne jest, aby zachować równowagę między miarami ilościowymi i jakościowymi. Podczas gdy miary ilościowe dostarczają obiektywnych, liczbowych punktów danych do śledzenia postępów i mierzenia wpływu, miary jakościowe oferują cenny kontekst i wgląd w wydajność rozwiązania AI oraz jego wpływ na użytkowników.
Miary ilościowe, takie jak wskaźniki dokładności, oszczędności kosztów i wskaźniki konwersji, są kluczowe do oceny namacalnych korzyści systemu AI. Na przykład, w kontekście obsługi klienta, miary ilościowe mogą obejmować procent zapytań klientów poprawnie odpowiadanych przez AI, redukcję średniego czasu obsługi, czy wzrost wskaźników rozwiązania pierwszego kontaktu. Te metryki pozwalają organizacjom ocenić efektywność i skuteczność ich rozwiązania AI i podejmować decyzje oparte na danych na podstawie jego wydajności.
Jednak poleganie wyłącznie na miarach ilościowych może pozostawić luki w zrozumieniu pełnego wpływu projektu AI. Miary jakościowe, takie jak ankiety zadowolenia użytkowników, oceny ekspertów i dane obserwacyjne, dostarczają bardziej kompleksowego obrazu, jak system AI jest postrzegany i doświadczany przez jego użytkowników. Te metryki mogą uchwycić subtelne aspekty doświadczeń użytkownika, takie jak łatwość użytkowania, trafność i odpowiedniość odpowiedzi generowanych przez AI oraz ogólny sentyment w stosunku do rozwiązania AI.
Na przykład, w scenariuszu obsługi klienta, miary jakościowe mogą obejmować opinie klientów na temat ich zadowolenia z doświadczeń wsparcia opartych na AI, obserwacje agentów wsparcia na temat tego, jak AI pomaga im w dostarczaniu bardziej spersonalizowanej obsługi, czy wnioski z badań użyteczności na temat intuicyjności i łatwości użytkowania interfejsu AI. Te miary jakościowe mogą pomóc zidentyfikować obszary do poprawy, odkryć niezamierzone konsekwencje i zapewnić, że system AI spełnia potrzeby i oczekiwania użytkowników.
Ponadto miary jakościowe mogą być szczególnie cenne podczas pracy z danymi półstrukturalnymi, takimi jak recenzje klientów czy posty na mediach społecznościowych. Stosując techniki takie jak analiza sentymentu, organizacje mogą uzyskać głębsze zrozumienie opinii, preferencji i problemów klientów, co może informować o rozwoju i udoskonalaniu ich rozwiązań AI.
Organizacje powinny inkorporować zarówno miary ilościowe, jak i jakościowe, aby stworzyć wszechstronne podejście do mierzenia sukcesu projektu AI. Ta całościowa perspektywa pozwala na bardziej kompleksową ocenę wydajności systemu AI, jego wpływu na cele biznesowe oraz odbioru przez użytkowników. Biorąc pod uwagę oba rodzaje miar, organizacje mogą podejmować świadome decyzje, iterować nad swoimi rozwiązaniami AI i zapewniać, że dostarczają wartość swoim klientom i interesariuszom.
Ustanowienie punktów odniesienia i śledzenie postępów
Aby zmierzyć prawdziwy wpływ inicjatyw AI w obsłudze klienta, istotne jest ustanowienie jasnych punktów odniesienia do porównania. Te punkty odniesienia powinny odzwierciedlać stan przed wdrożeniem AI lub aktualną wydajność istniejących systemów lub procesów w obsłudze zapytań klientów i dostarczaniu wsparcia. Ustalając te punkty odniesienia, organizacje mogą dokładnie ocenić skuteczność swoich wdrożeń AI w poprawie obsługi klienta.
Po ustanowieniu punktów odniesienia, metryki sukcesu powinny być konsekwentnie śledzone i oceniane w ustalonych przedziałach czasowych, takich jak miesięczne, kwartalne czy roczne, co pozwala na ciągłe monitorowanie postępów, identyfikację trendów i wzorców oraz podejmowanie decyzji opartych na danych. Śledząc odpowiednie metryki, organizacje mogą ocenić, jak dobrze ich inicjatywy AI radzą sobie i zidentyfikować obszary do poprawy.
Aby skutecznie śledzić sukces projektów AI mających na celu poprawę obsługi klienta, organizacje mogą wykorzystać różne techniki i narzędzia:
- Narzędzia do tworzenia dashboardów i raportowania: Te narzędzia zapewniają scentralizowany, wizualnie intuicyjny sposób monitorowania KPI związanych z obsługą klienta AI. Mogą agregować dane z różnych źródeł, takich jak interakcje z klientami, systemy biletowe i platformy CRM, aby dostarczyć kompleksowy widok wydajności systemu AI. Niektóre popularne narzędzia do tworzenia dashboardów i raportowania to Tableau, PowerBI i Google Data Studio.
- Mechanizmy automatycznego zbierania i integracji danych: Te narzędzia mogą usprawnić proces zbierania i analizy danych klientów, ułatwiając śledzenie wpływu inicjatyw AI. Organizacje mogą konsekwentnie gromadzić i analizować odpowiednie dane, integrując systemy AI z istniejącymi platformami wsparcia klienta i bazami danych. Narzędzia takie jak Apache Kafka, Talend i Fivetran mogą pomóc w integracji danych i automatycznym zbieraniu danych.
- Regularne przeglądy postępów i retrospektywy: Te sesje stanowią okazję dla zespołów do omawiania sukcesów, wyzwań i wyciągniętych wniosków z projektów AI. Mogą pomóc w identyfikacji najlepszych praktyk, rozwiązywaniu wąskich gardeł i dostosowywaniu strategii AI na podstawie wglądu z rzeczywistości. Organizacje mogą optymalizować swoje inicjatywy AI, aby lepiej służyć swoim klientom, promując kulturę ciągłego doskonalenia i nauki. Narzędzia do współpracy i zarządzania projektami, takie jak Jira, Trello i Asana, mogą ułatwiać te przeglądy i retrospektywy.
- Systemy ciągłego monitorowania i alarmowania: Te narzędzia mogą pomóc organizacjom proaktywnie identyfikować i rozwiązywać problemy związane z wdrożeniami AI w obsłudze klienta. Ustawiając automatyczne alarmy dla anomalii, takich jak nagłe spadki wskaźników wydajności lub wzrosty skarg klientów, zespoły mogą szybko badać i rozwiązywać problemy, zanim eskalują. Narzędzia do monitorowania, takie jak Datadog, New Relic i Splunk, mogą pomóc w monitorowaniu w czasie rzeczywistym i alarmowaniu.
- Narzędzia NLP: Technologie AI, takie jak NLP, mogą analizować niestrukturalne dane klientów, takie jak bilety wsparcia, transkrypty czatu i posty na mediach społecznościowych. Wyciągając wnioski z tych danych, organizacje mogą lepiej zrozumieć potrzeby, preferencje i problemy klientów oraz wykorzystać tę wiedzę do szkolenia swoich systemów AI, aby dostarczały bardziej dokładne i odpowiednie odpowiedzi. Narzędzia NLP, takie jak spaCy, NLTK i Google Cloud Natural Language API, mogą pomóc w tej analizie.
Dostosowywanie metryk sukcesu AI dla ciągłego doskonalenia i zgodności z obsługą klienta
W miarę dojrzewania i ewolucji projektów AI, związane z nimi metryki sukcesu mogą wymagać ponownego przeglądu i dostosowania, aby zapewnić ich dalszą istotność i zgodność z celami projektu. To iteracyjne podejście jest kluczowe dla napędzania ciągłego doskonalenia i maksymalizacji wartości inwestycji w AI w obsłudze klienta.
Zmieniające się priorytety biznesowe lub warunki rynkowe są jednym z kluczowych powodów dostosowywania metryk sukcesu. Na przykład, jeśli firma początkowo skupiła się na wykorzystaniu AI do poprawy wydajności agentów poprzez automatyzację rutynowych zadań, ale później zidentyfikowała utrzymanie klientów jako pilniejszy problem, metryki sukcesu będą musiały zostać odpowiednio przesunięte. W tym przypadku nowe metryki mogą obejmować oceny satysfakcji klientów, wskaźniki rezygnacji lub procent zapytań klientów rozwiązanych bez eskalacji do agenta.
Innym czynnikiem, który może wymagać aktualizacji metryk sukcesu, jest rozszerzony zakres lub zmiana kierunku projektu. W miarę zdobywania doświadczenia z AI i odkrywania nowych możliwości, organizacje mogą zdecydować się na rozszerzenie zastosowania AI na dodatkowe kanały lub procesy obsługi klienta. Na przykład firma, która rozpoczęła od chatbota do obsługi prostych zapytań klientów, może rozszerzyć swoje inicjatywy AI, aby obejmowały inteligentne kierowanie skomplikowanych spraw do specjalistycznych zespołów wsparcia. W tym scenariuszu metryki sukcesu będą musiały ewoluować, aby uchwycić wpływ AI w tych nowych obszarach, takich jak dokładność decyzji dotyczących kierowania lub redukcja średniego czasu obsługi dla eskalowanych spraw.
Wnioski wyciągnięte i wglądy zdobyte podczas procesu wdrażania mogą również informować o doskonaleniu metryk sukcesu. W miarę wdrażania rozwiązań AI i gromadzenia danych na temat ich wydajności, organizacje mogą identyfikować nowe KPI lub odkrywać, że niektóre metryki są bardziej znaczące niż inne. Na przykład firma może początkowo śledzić liczbę rozmów z klientami obsługiwanych przez system IVR zasilany AI, ale później zdać sobie sprawę, że mierzenie dokładności rozpoznawania intencji klientów dostarcza bardziej praktycznych wniosków do poprawy efektywności systemu.
Dostępność nowych źródeł danych lub możliwości śledzenia może również wpłynąć na dostosowywanie metryk sukcesu. W miarę rozwoju technologii AI i inwestycji organizacji w bardziej zaawansowane narzędzia analityczne, mogą one uzyskać dostęp do wcześniej niewykorzystanych źródeł danych klientów lub być w stanie śledzić metryki na bardziej szczegółowym poziomie. Na przykład analiza sentymentu opinii klientów na różnych kanałach może stać się możliwa, umożliwiając organizacjom ocenę emocjonalnego wpływu ich inicjatyw AI i identyfikowanie obszarów, w których nadal jest potrzebny ludzki element.
Utrzymanie elastycznego i iteracyjnego podejścia do definiowania i doskonalenia metryk sukcesu zapewnia ich ciągłą istotność i zgodność z celami projektu. Regularnie przeglądając i aktualizując te metryki, organizacje mogą skutecznie wykorzystywać AI do napędzania ciągłego doskonalenia w obsłudze klienta. Ta akcja obejmuje ustanowienie procesów do okresowej oceny stosowności istniejących metryk, inkorporowanie nowych wniosków i źródeł danych oraz dostosowywanie metryk w razie potrzeby, aby odzwierciedlały zmieniające się priorytety i możliwości.
Studium przypadku
Studium przypadku integracji funkcji wyszukiwania wizualnego opartej na uczeniu maszynowym (ML) przez Allegro bezproblemowo zawiera kluczowe zasady dostosowywania inicjatyw AI do dobrze zdefiniowanych metryk sukcesu, temat centralny dla zwiększenia roli AI w obsłudze klienta. Dwuletnia podróż Allegro podkreśla konieczność ustanowienia jasnych metryk, które śledzą zarówno skuteczność technologiczną, jak i mierzą poprawę doświadczeń użytkowników i satysfakcji. Ich skrupulatne podejście, od wprowadzenia wyszukiwania wizualnego po iteracyjne opinie użytkowników i ciągłe dostosowania, stanowi przykład, jak strategicznie wykorzystać AI do skutecznego zaspokajania potrzeb klientów i celów biznesowych.
Początkowo Allegro ustaliło konkretne, mierzalne cele dla funkcji wyszukiwania wizualnego, mając na celu skrócenie czasu potrzebnego klientom na znalezienie produktów i zwiększenie ogólnych wartości transakcji. Dzięki ciągłemu śledzeniu tych metryk, Allegro mogło podejmować decyzje oparte na danych, które znacznie udoskonaliły dokładność narzędzia AI i jakość interakcji z użytkownikami. Ten proces pomógł zoptymalizować funkcję i był zgodny z szerszymi celami biznesowymi, takimi jak redukcja kosztów i poprawa lojalności klientów. Sukces projektu Allegro, podkreślony przez wzrost impulsowych zakupów i większą średnią wartość koszyka, stanowi silny przykład, jak dobrze zdefiniowane metryki są kluczowe dla realizacji potencjału AI w transformacji interakcji z klientami. To studium przypadku potwierdza konieczność integracji rozwiązań AI z głębokim zrozumieniem zachowań użytkowników i rygorystycznymi strategiami opartymi na metrykach w celu osiągnięcia trwałego wzrostu biznesowego i satysfakcji klientów.
Podsumowanie
Ustanowienie dobrze zdefiniowanych metryk sukcesu jest niezbędne do maksymalizacji potencjału AI w obsłudze klienta. Poprzez zgodność inicjatyw AI z celami biznesowymi, ustalanie realistycznych benchmarków i promowanie kultury ciągłego doskonalenia, organizacje mogą odblokować pełen potencjał tej transformacyjnej technologii. Jak pokazuje przykład Allegro, strategiczne podejście oparte na metrykach może prowadzić do znaczących ulepszeń w doświadczeniach klientów i wynikach biznesowych.
Źródła:
https://www.tidio.com/blog/customer-success-metrics/