Ar AI pakeis visą klientų aptarnavimo komandą?

Ne, naudingiausias kelias yra ne robotas, o AI, kuris ruošia atsakymo juodraštį, o žmogus jį peržiūri ir išsiunčia. Taip klientas visada gauna žmogaus patikrintą atsakymą, o rizika lieka maža.

Kokias užklausas tinka automatizuoti, o kokias palikti žmogui?

Automatizavimui tinka standartinės pasikartojančios užklausos apie kainas, terminus ir užsakymo statusą. Skundai, jautrūs klausimai ir nestandartiniai atvejai visada turi keliauti darbuotojui.

Kokius rodiklius stebėti, kad matytume automatizavimo naudą?

Stebėkite atsakymo laiką prieš ir po diegimo, juodraščių tikslumą, tai yra kokia dalis atsakymų išsiunčiama beveik be pakeitimų, ir kiek užklausų vis dar perduodama žmogui. Jei tikslumas žemas, dažniausiai trūksta gerų pavyzdžių žinių pagrinde.

Kaip apskaičiuoti, ar aptarnavimo automatizavimas atsipirks?

Padauginkite pasikartojančių užklausų skaičių per mėnesį iš vidutinės atsakymo trukmės ir darbuotojo valandos kaštų. Tą patį skaičiavimą pakartokite po piloto ir iš skirtumo atimkite įrankių prenumeratą bei vienkartinį žinių pagrindo paruošimo laiką. Tipinėje įmonėje su keliais šimtais užklausų per mėnesį tokia investicija dažniausiai atsiperka per vieną ar du mėnesius.

Klientų aptarnavimo automatizavimas: nuo ko pradėti

Q: Ar žinių pagrindą reikia ruošti kiekvienai kalbai atskirai?

Taip. Lietuvos įmonėse aptarnavimas dažnai vyksta lietuviškai, angliškai ir neretai rusiškai, o automatinis vertimas duoda nenatūralius atsakymus. Kiekvienai kalbai verta turėti atskirus patikrintus pavyzdžius, o lietuviškus juodraščius peržiūrėti atidžiau, nes linksniai ir terminai čia klysta dažniau.

Klientų aptarnavimo automatizavimas dažnai suprantamas klaidingai: įsivaizduojamas pokalbių robotas, kuris pakeičia visą komandą. Tikrovėje naudingiausias kelias yra kitoks. AI pirmiausia padeda žmonėms atsakyti greičiau ir tiksliau, o ne juos pakeičia. Šiame straipsnyje aptariame, nuo ko pradėti, kad rezultatas būtų realus, o klientai liktų patenkinti.

Kodėl pradėti nuo juodraščių, o ne roboto

Beveik kiekvienoje įmonėje nuo 60 iki 80 proc. užklausų kartojasi: kainos, terminai, sąlygos, užsakymo statusas. Saugiausias pirmas žingsnis yra ne pilnai automatinis robotas, o AI, kuris ruošia atsakymo juodraštį, o žmogus jį peržiūri ir išsiunčia. Tai jau kitas darbas nei taisyklėmis paremtas laiškų siuntimas, ir tą skirtumą tarp AI ir el. pašto automatizavimo aptariame atskirai.

Šio kelio privalumai:

Klientas visada gauna žmogaus patikrintą atsakymą.
Komanda atsako greičiau ir vienodesnės kokybės.
Rizika maža, nes klaidingas atsakymas nepasiekia kliento.

Nuo ko pradėti praktiškai

Pradėkite nuo žinių pagrindo. Surinkite nuo 20 iki 30 dažniausių užklausų su gerais atsakymais, kuriuos komanda jau yra parašiusi. Būtent šie pavyzdžiai leidžia AI ruošti atsakymus jūsų stiliumi.

Tolesni žingsniai:

Suskirstykite užklausas. Atskirkite paprastas, pasikartojančias nuo tų, kurios reikalauja sprendimo.
Pradėkite nuo paprastų. Būtent jos užima daugiausiai laiko ir mažiausiai rizikingos.
Nustatykite ribas. Aiškiai apibrėžkite, kada klausimas perduodamas žmogui.

Kaip išlaikyti žmogišką kokybę

Automatizavimas neturi paversti bendravimo šaltu. Aprašykite savo tono taisykles: ar kreipiatės formaliai, ar draugiškai, kokių frazių vengiate. AI laikysis šių nurodymų nuosekliau nei skirtingi komandos nariai skirtingomis dienomis.

Svarbu ir tai, kad klientas visada turėtų galimybę pasiekti žmogų. Automatizavimas, kuris uždaro visus kelius iki gyvo darbuotojo, greitai erzina ir kenkia reputacijai. Geriausi sprendimai automatizuoja tai, kas nuobodu, ir palieka žmonėms tai, kas svarbu.

Praktiškai tai reiškia aiškią ribą tarp to, ką sprendžia įrankis, ir to, kas visada keliauja žmogui. Standartinės užklausos apie kainas ar terminus tinka automatizavimui, o skundai, jautrūs klausimai ar nestandartiniai atvejai lieka darbuotojui. Kai klientas jaučia, kad sudėtingu momentu jį išgirsta žmogus, automatizavimas sustiprina, o ne silpnina pasitikėjimą jūsų įmone.

Skaičiavimo pavyzdys: kiek kainuoja pasikartojančios užklausos

Kad nauda nebūtų vien įspūdis, pasiskaičiuokite. Paimkime tipinę įmonę.

Per mėnesį gaunama apie 300 užklausų, iš jų maždaug 210 yra pasikartojančios: kainos, terminai, sąlygos, užsakymo statusas. Vienas toks atsakymas rankomis atima vidutiniškai 8 minutes, įskaitant informacijos paiešką sistemose. 210 × 8 = 1 680 minučių, tai yra 28 valandos per mėnesį.

Tarkime, darbuotojo valandos kaštai įmonei yra 14 eurų. 28 × 14 = 392 eurai per mėnesį vien pasikartojančioms užklausoms.

Įdiegus juodraščių sistemą, atsakymą paruošia AI, o žmogus jį perskaito, prireikus pataiso ir išsiunčia. Vidutinis laikas vienai užklausai nukrenta iki maždaug 3,5 minutės: 210 × 3,5 = 735 minutės, tai yra apie 12 valandų, arba 171 euras.

Skirtumas: apie 221 eurą per mėnesį. Atimkite įrankių prenumeratą, tarkime, 60 eurų, ir liks apie 161 eurą grynojo sutaupymo. Žinių pagrindo surinkimas ir šablonų paruošimas užėmė 16 valandų, tai vienkartiniai maždaug 224 eurai, todėl investicija atsiperka per pusantro mėnesio.

Antras efektas nematomas šioje lentelėje, bet klientams svarbesnis: atsakymo laikas trumpėja nuo kelių valandų iki kelių minučių, o atsakymai tampa vienodesnės kokybės nepriklausomai nuo to, kas budi. Bendrą skaičiavimo logiką aprašome atskirai: automatizavimo ROI.

Pirmų keturių savaičių planas

Surinkite užklausų sąrašą. Vieną savaitę fiksuokite visas gaunamas užklausas ir jas suskirstykite į temas. Beveik visada paaiškėja, kad 10 ar 15 temų padengia didžiąją srauto dalį.
Paruoškite žinių pagrindą. Kiekvienai temai atrinkite vieną tikrai gerą atsakymą, kurį komanda jau yra parašiusi. Blogi pavyzdžiai duoda blogus juodraščius, todėl šis žingsnis svarbesnis už įrankio pasirinkimą.
Aprašykite tono taisykles. Kaip kreipiatės, ko niekada nerašote, kaip pasirašote. Vienas puslapis pakanka.
Paleiskite su vienu ar dviem žmonėmis. Dvi savaitės, tik pasikartojančios temos, visi atsakymai peržiūrimi prieš išsiuntimą.
Peržiūrėkite, kur juodraščiai buvo taisomi. Dažniausiai taisomos vietos rodo, ko trūksta žinių pagrinde. Pataisykite ir tik tada plėskite komandai.

Dažniausios klaidos

Pradedama nuo pilnai automatinio roboto. Rizika didžiausia, o nauda tokia pati kaip iš juodraščių. Pataisymas: robotas svarstomas tik tada, kai juodraščiai kelis mėnesius veikia patikimai.
Nėra išėjimo į žmogų. Klientas užstringa cikle ir suerzintas skambina telefonu, todėl darbo tik padaugėja. Pataisymas: aiškus perdavimas žmogui po dviejų nesėkmingų bandymų. Ką realiai pavyksta, o kur nuvilia pokalbių robotai, aprašome atskirai: AI chatbotai klientų aptarnavimui.
Žinių pagrindas nebeatnaujinamas. Pasikeičia kainos ar terminai, o juodraščiai vis dar remiasi senais duomenimis. Pataisymas: vienas atsakingas žmogus ir peržiūra kartą per mėnesį.
Automatizuojama tai, kas retai kartojasi. Sudėtingi vienetiniai atvejai atrodo patraukliausi, bet jų paruošimas kainuoja daugiau nei sutaupo. Pataisymas: rinkitės temas pagal dažnį, o ne pagal įdomumą.
Nematuojama nuo pat pradžios. Be pradinio atsakymo laiko po trijų mėnesių nebus su kuo lyginti, ir diskusija apie naudą virs nuomonių ginču.

Prieštaravimai, kuriuos girdime

„Mūsų klientai per daug skirtingi." Skiriasi klausimų turinys, ne jų tipai. Beveik visose įmonėse kartojasi tos pačios kategorijos: kaina, terminas, statusas, sąlygos, grąžinimas. Skirtingumas keičia atsakymų tekstą, o ne proceso struktūrą. Gerai tai matyti tekste apie AI logistikos ir transporto versle, kur dažniausiai kartojasi klausimas apie krovinio statusą.

„Klientas pajus, kad atsakė mašina." Pajus tik tada, jei paliksite mašinos toną. Todėl žinių pagrindas kuriamas iš jūsų pačių geriausių atsakymų, o paskutinis žingsnis yra žmogaus peržiūra. Praktikoje klientai dažniau pastebi, kad atsakymas atėjo greičiau.

„Duomenys jautrūs, negalime jų kelti į AI." Tai teisėtas apribojimas, ir jis susiaurina, o ne uždaro sąrašą. Dalį temų galima aptarnauti be asmens duomenų, naudojant tik bendrą informaciją apie paslaugas ir sąlygas. Ribas verta surašyti į vidines AI naudojimo taisykles prieš pradedant.

„Neturime kam prižiūrėti." Priežiūra yra maždaug valanda per mėnesį: peržiūrėti taisymus ir atnaujinti kelis atsakymus. Jei net tos valandos nėra, procesui dar per anksti.

Lietuvos rinkos specifika

Lietuvos įmonėse aptarnavimas dažnai vyksta trimis kalbomis: lietuviškai, angliškai ir neretai rusiškai. Praktinė pasekmė paprasta: žinių pagrindą reikia ruošti kiekvienai kalbai atskirai, o ne versti automatiškai. Lietuviški atsakymai reikalauja atidesnės peržiūros, nes linksniai, terminai ir tonas čia klysta dažniau nei angliškuose, o klientas tai pastebi iš karto.

Antra aplinkybė yra rinkos dydis. Daugelyje sričių klientų ratas siauras, todėl vienas nevykęs automatinis atsakymas pasklinda greičiau nei dešimt gerų. Tai dar viena priežastis pradėti nuo juodraščių, o ne nuo roboto.

Trečia: BDAR. Užklausose beveik visada yra asmens duomenų, todėl prieš pasirenkant įrankį reikia žinoti, kur duomenys apdorojami ir ar tiekėjas jų nenaudoja modelių mokymui. Verslo planų sąlygos čia dažniausiai skiriasi nuo nemokamų, ir tai patikrinti pigiau anksčiau nei vėliau.

Vienas žmogus ir dešimties žmonių komanda

Jei užklausas tvarkote patys, didžiausią naudą duos paruošti juodraščiai dešimčiai dažniausių temų ir viena aiški taisyklė, kada atsakoma iš karto, o kada vėliau. Jokio projekto nereikia, užtenka tvarkingo šablonų rinkinio. Rizika čia yra ta pati kaip visur: pradedama nuo penkių dalykų ir neužbaigiamas nė vienas.

Dešimties žmonių komandoje svarbesnis tampa vienodumas. Didžiausia problema būna ne greitis, o tai, kad tas pats klausimas gauna tris skirtingus atsakymus priklausomai nuo to, kas budi. Čia žinių pagrindas veikia kaip bendras standartas, o rodiklius verta peržiūrėti kartą per mėnesį visai komandai. Taip pat reikia susitarti, kas atsako už atnaujinimus, kitaip sistema tyliai pasensta.

Kada plėsti į pilną automatizavimą

Kai juodraščių sistema veikia patikimai kelis mėnesius ir matote, kad dalis atsakymų praeina peržiūrą beveik be pakeitimų, galima svarstyti pilnai automatinį atsakymą tik toms konkrečioms, saugioms užklausoms. Toks laipsniškas kelias apsaugo nuo situacijos, kai robotas atsako klaidingai ir prarandate kliento pasitikėjimą.

Ką matuoti, kad matytumėte naudą

Be aiškių rodiklių sunku pasakyti, ar automatizavimas veikia. Nuo pat pradžios verta stebėti kelis paprastus skaičius, kurie parodo realų poveikį:

Atsakymo laikas. Kiek vidutiniškai užtrunka atsakyti į užklausą prieš ir po diegimo.
Juodraščių tikslumas. Kokia dalis paruoštų atsakymų išsiunčiama beveik be pakeitimų.
Perduotų klausimų dalis. Kiek užklausų vis dar reikia perduoti žmogui.

Šie rodikliai padeda ir įrodyti naudą vadovybei, ir suprasti, kur sprendimą dar reikia tobulinti. Jei tikslumas žemas, dažniausiai trūksta gerų pavyzdžių žinių pagrinde. Jei per daug klausimų perduodama žmogui, verta peržiūrėti, kurias temas galima aprašyti aiškiau.

Norite išsigryninti, kurias užklausas jūsų įmonėje verta automatizuoti pirmiausia? Rezervuokite nemokamą konsultaciją arba susipažinkite su procesų automatizavimo paslauga.