Selles artiklis:
- Mida esimese taseme tugi tegelikult tähendab
- Fundrise: üle 50% tugijuhtumitest vähem kui 3 kuuga
- Lightspeed Commerce: lahendati 65%, kliendirahulolu kasvas
- Chime: kulud vähenesid 60%, rahulolu kahekordistus
- Duolingo: 80% vestlustest suunati mujale
- ClassPass: kulud vähenesid 95%, suunamine ületas ettevõtte enda ootusi
- Mis on neil viiel tiimil tegelikult ühist
Enamik tehisintellekti kasutamist klienditeeninduses käsitlevaid näiteid kirjeldab, mida tehisintellektiagent võiks teoreetiliselt teha. Selles artiklis käsitletakse ainult juhtumeid, kus päris ettevõte on avaldanud päris näitaja koos nimetatud allikaga, et saaksid seda ise kontrollida, mitte ei peaks blogi sõna uskuma.
Ükski allpool nimetatud viiest ettevõttest ei kasuta LiveAgenti. Tsiteerime nende endi avaldatud tulemusi tõendina, et selline lähenemine toimib, mitte nende kasutatud tööriistade soovitusena.
Mida esimese taseme tugi tegelikult tähendab
Esimene tase on iga tugijärjekorra esimene kiht: rutiinsed küsimused, millele õigesti vastamiseks pole eriteadmisi vaja. Tellimuse olek. Parooli lähtestamine. Arvelduse põhiküsimused. Kontomuudatused. Enamikus tiimides neelab see kiht ka kõige rohkem klienditeenindajate töötunde, kuid annab kõige vähem vastu, sest kogenud töötaja kulutab rutiinse küsimuse lahendamisele sama kümme minutit kui noorem kolleeg.
Just seetõttu alustasid kõik allpool toodud näited sellest kihist. Ükski neist viiest tiimist ei püüdnud kõigepealt automatiseerida oma kõige keerulisemaid pöördumisi.
Fundrise: üle 50% tugijuhtumitest vähem kui 3 kuuga
Fundrise , otseinvestoritele suunatud kinnisvaraplatvorm, võttis kasvava tugikoormusega toimetulekuks kasutusele Intercomi Fini tehisintellektiagendi, lisamata töötajaid. Fundrise’i tootejuht Luke Ruth ütles: „Vähem kui kolm kuud pärast Fini käivitamist lahendab see nüüd üle 50% kõigist meie tugijuhtumitest.”
Siin on kontekst sama oluline kui arv. Fundrise püüdis hoida kasvava investorite hulga teenindusajad lühikesed, jättes samal ajal töötajatele ruumi anda põhjalikke vastuseid keerukatele finantsküsimustele – sellistele küsimustele, mida ei tohiks üldse tehisintellektiagendile suunata. Järjekorra rutiinse poole automatiseerimine tekitas selleks vajaliku ruumi.
Lightspeed Commerce: lahendati 65%, kliendirahulolu kasvas
Lightspeed Commerce , ülemaailmne e-kaubanduse ja müügikoha platvorm, kasutab Fini tugitiimis, kuhu kuuluvad nii pikaajalised Intercomi kasutajad kui ka tööriista uued kasutajad. Fin osaleb nüüd 99% vestlustes ja lahendab neist iseseisvalt kuni 65%.
Tähelepanu vääriv näitaja pole lahendusmäär, vaid see, et Fini kliendirahulolu (CSAT) kasvas samal ajal 60%, vestluste vastamisajad lühenesid 38% ja e-kirjade vastamisajad 67%. Levinud eeldus on, et toe automatiseerimisel vahetatakse kvaliteet kiiruse vastu. Lightspeedi näitajad kinnitavad vastupidist: nii läks pärast seda, kui tehisintellektiagent sai täieliku kontrolli selle üle, millal vestlus inimesele edasi anda, selle asemel et iga juhtum kõigepealt agendist läbi suruda.
Chime: kulud vähenesid 60%, rahulolu kahekordistus
Chime , finantstehnoloogiaettevõte, võttis kasutusele Decagoni tehisintellektiagendi ning teatas klienditoe kulude 60% vähenemisest, vestluste ja kõnede 70% lahendusmäärast ning liikmete rahulolu kahekordistumisest.
Chime’i tulemuse kõige üllatavam osa on see, et kulud ja rahulolu liikusid samas suunas, mitte ei vastandunud teineteisele. See saab selgeks, kui eristada automatiseeritut – järjekorra rutiinset ja suure mahuga osa – sellest, mis jäi töötajatele ehk küsimustest, mille puhul inimene tõepoolest lisaväärtust loob. Kumbki pool ei muutunud kehvemaks. Mõlemad said rohkem teha seda, milles nad head olid.
Liituge meie uudiskirjaga
Värsked nõuanded ja pakkumised otse postkasti.
Duolingo: 80% vestlustest suunati mujale
Duolingo võttis kasutusele Decagoni tehisintellektiagendi ja teatas vestluste 80% ümbersuunamise määrast. See tähendab, et viiest vestluspöördumisest neli ei jõua üldse inimesest klienditeenindajani. Juhtumiuuringus ei ole täpselt jaotatud, millistesse kategooriatesse need 80% kuuluvad, kuid kirjeldatud tulemus on see, et inimtöötajad saavad nüüd tegeleda keerukamate küsimustega, mille jaoks ümbersuunamata pöördumiste maht varem aega ei jätnud.
Duolingo suuruses ettevõtte jaoks ei tähenda 80% ümbersuunamismäär väikest tõhususe kasvu. See on vahe kasvava kasutajaskonnaga sammu pidava tugitiimi ja struktuurselt hätta jääva tugitiimi vahel, ilma et peaks värbama kasutajaskonnaga samas tempos või leppima aeglasemate vastustega.
ClassPass: kulud vähenesid 95%, suunamine ületas ettevõtte enda ootusi
ClassPass , treeningu- ja heaoluteenuste tellimusplatvorm, oli juba enne Decagoni tehisintellektiagendi kasutuselevõttu loonud küpse programmi selle hindamiseks, milliseid pöördumisi saab mujale suunata. Vaatamata sellele eeltööle ütles tiim: „Käivitamisel oli mujale suunamine kümme korda suurem, kui ootasime.” Lisaks teatas ettevõte tugikulude 95% vähenemisest.
See on kogu nimekirja kõige kasulikum detail. ClassPass ei tegutsenud oletuste põhjal. Ettevõttel olid olemas kliendiuuringud, kuid sellegipoolest hindas ta suurusjärgu võrra liiga väikeseks, kui palju tehisintellektiagent järjekorra koormust vähendada suudab. Kui küpse programmiga tiim võib kümnekordselt eksida, peaks enamik esimest korda automatiseerimist kasutusele võtvaid tiime eeldama, et ka nende esialgne hinnang on vale – samas suunas.
Mis on neil viiel tiimil tegelikult ühist
Kui tarnijate nimed kõrvale jätta, on neil viiel tulemusel sama muster:
| Tiim | Automatiseeritu | Peamine tulemus |
|---|---|---|
| Fundrise | Üle 50% tugijuhtumitest | Vähem kui 3 kuuga suunati töötajate tööaeg täies mahus ümber keerukatele küsimustele |
| Lightspeed Commerce | 65% vestlustest | Nii lahendusmäär kui ka rahulolu kasvasid – kumbagi ei ohverdatud teise nimel |
| Chime | Rutiinsed vestlused ja kõned | Kulud vähenesid 60%, rahulolu kahekordistus |
| Duolingo | 80% vestlustest | Tugitiim suutis kasvava kasutajaskonnaga sammu pidada, ilma et töötajate arv oleks samas tempos kasvanud |
| ClassPass | Oodatust palju rohkem | Kulud vähenesid 95%; ümbersuunamine oli ettevõtte enda hinnangust 10 korda suurem |
Ükski neist ei automatiseerinud kõike. Kõik viis säilitasid inimtoe kõige jaoks, mis jäi tehisintellektiagendi pädevuspiiridest välja. Igal juhul alustas tiim järjekorra rutiinsest ja korduvast osast ehk esimese taseme toest, mitte kõige keerukamatest pöördumistest.
See ongi tegelik järeldus, olulisem kui ükski protsendinäitaja: lähenemine ei ole „asenda klienditugi tehisintellektiga”, vaid „ära kuluta oskusliku töötaja aega lihtsatele küsimustele” – ja lase tulemustel sellest lähtuda. Kui oled valmis seda oma järjekorras katsetama, selgitab meie juhend tehisintellekti klienditeenindusagendi juurutamise kohta täpselt, kuidas esimese etapi ulatust määratleda, ning tehisintellektiagendi seadistamine LiveAgentis käsitleb LiveAgenti seadistamise samme.
