Müşteri deneyimlerini veriler ve yapay zeka ile ölçeklendirme

Andy: Evet, bu harika bir soru. Bence bugün yapay zeka kesinlikle tüm bu heyecanı yakalıyor, ancak bence aynı derecede heyecan verici olan şey de artırılmış zeka. O halde ikisini tanımlayarak başlayalım. Yani yapay zeka, insan bilişini taklit eden makineleri ifade eder. Müşteri deneyimini düşündüğümüzde bunun chatbotlardan veya sanal asistanlardan daha iyi bir örneği olamaz. İhtiyaç duyduğunuz her an 365 7/24 markayla etkileşime geçmenizi sağlayan teknoloji, normalde canlı bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle yapacağınız konuşmaları taklit ediyor. Artırılmış zeka ise aslında yapay zekanın insan yeteneklerini geliştirmesi, bireyin bilişsel yükünü arttırması, daha azıyla daha fazlasını yapmasına olanak tanıması ve zamandan tasarruf etmesiyle ilgilidir. Müşteri deneyimi alanında yardımcı pilotların burada çok popüler bir örnek haline geldiğini düşünüyorum. Yardımcı pilotlar nasıl önerilerde bulunabilir, yanıtlar üretebilir, insanların yapmayı sevmediği ve açıkçası bunda iyi olmadığı pek çok sıradan görevi nasıl otomatikleştirebilir?

Yani bence yapay zeka arasında net bir ayrım var; gerçekten de insan yeteneklerini %100 üstlenen makineler ile artırılmış, insanların yerini almayan, onları yukarı kaldırıp daha fazlasını yapmalarına olanak tanıyan makineler. Ve örtüşmenin olduğu yerde ve sanırım müşteri deneyimlerinde bu eğilimin önümüzdeki yıllarda gerçekten hızlanmaya başladığını göreceğiz, bir markayla etkileşime girdiğimizde bu ikisi arasındaki karışımdır. Bununla demek istediğim, belki de akıllı bir sanal temsilciyle, bir sohbet robotuyla sohbet ederek başlayabilir ve daha sonra özel bir rol oynamak için canlı bir müşteri temsilcisine kusursuz bir şekilde karışarak başlayabiliriz. Belki de çevrimiçi olarak cep telefonu gibi satın almak için yeni bir ürün araştırırken, chatbot'a bazı sorular sorabilirim ve o da bunları yanıtlamak için bilgi tabanına ve geçmiş etkileşimlerine başvurabilir. Ancak sıra çok özel bir soru sormaya geldiğinde, o markanın müşteri hizmetleri temsilcisi konumuna yükseltilebilirim ve şunu söylemeyi tercih edebilirim: “Hey, satın alma zamanı geldiğinde, canlı olarak konuştuğunuzdan emin olmak istiyorum bireysel.” Dolayısıyla, bu tür etkileşimlerin bir karışımı veya sürekliliği olacağını düşünüyorum. Ve sanırım çok yakında dijital etkileşimin diğer ucundaki kişinin bir insan mı yoksa sadece ileri geri sohbet eden bir makine mi olduğunu bile bilemeyeceğimiz bir noktaya geleceğiz. Ancak bence bu iki kavram, yapay zeka ve artırılmış zeka kesinlikle kalıcı olacak ve markalarla birlikte müşteri deneyiminde büyük ölçekte iyileştirmeler sağlayacak.

Defne: Müşteri yolculuğu var ama aynı zamanda yapay zeka yolculuğu da var ve bu yolculukların çoğu verilerle başlıyor. Peki şirket içinde veri açısından yapay zeka yeteneklerini güçlendirme süreci nedir ve veriler hem çalışan hem de müşteri deneyimlerini geliştirmede nasıl bir rol oynuyor?

Andy: Sanırım günümüz çağında, yapay zekanın yalnızca üzerinde eğitim aldığı veriler kadar iyi olduğu yaygın bir anlayıştır. Kısa bir anekdot, eğer bir yapay zeka mühendisiysem ve film uygulamama etkileşimi artırmak için insanların hangi filmleri izleyeceğini tahmin etmeye çalışıyorsam, veri isteyeceğim. İnsanlar geçmişte hangi filmleri izlediler ve neleri beğendiler? Benzer şekilde müşteri deneyiminde, eğer bu etkileşimin en iyi sonucunu tahmin etmeye çalışıyorsam CX verilerini istiyorum. Bu etkileşimlerde geçmişte nelerin iyi gittiğini, nelerin kötü ya da yanlış gittiğini bilmek istiyorum. Sadece halka açık internette mevcut olan verileri istemiyorum. Yapay zeka modellerim için özel müşteri deneyimi verilerine ihtiyacım var. Yapay zeka yeteneklerini güçlendirmeyi düşündüğümüzde, bu aslında modellerimi en iyi sonuçları elde edecek şekilde eğitmek için doğru verileri elde etmekle ilgilidir.

Ve duyarlılıkla ilgili getirdiğim örneğe geri dönecek olursak, bence bu, müşteri deneyimi için yapay zeka modellerini eğitirken, bunun yalnızca bazı kamuya açık bilgilerden değil, zengin CX veri kümelerinden yapıldığından emin olma ihtiyacını güçlendiriyor. popüler büyük dil modelleri kullanılıyor.

Ve verilerin çalışan ve müşteri deneyimlerini geliştirmede nasıl bir rol oynadığını düşünüyorum. Bu iletişim merkezlerinin ve deneyim merkezlerinin sıklıkla sahip olduğu yapılandırılmamış veri kümelerinden yeni bilgiler elde etmek veya yeni veriler elde etmek için önemli olan bir strateji vardır. Yani bir konuşmayı düşündüğümüzde, bunun son derece açık uçlu olduğunu görürüz, değil mi? Birçok yöne gidebilir. Çoğu zaman öngörülebilir değildir ve yapay zeka ve gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinin yardımcı olabileceği yüzeyde bunu anlamak çok zordur, ancak bu konuşmalardan, tüketicinin konuşmanın başlangıcında ve sonundaki duygu düzeyinin ne olduğu gibi yeni bilgiler elde edilir. Temsilci, bu duyarlılıkta olumlu eğilimlere veya olumsuz eğilimlere yol açan hangi eylemleri gerçekleştirdi? Tüm bu unsurlar nasıl ortaya çıktı? Ve çok hızlı bir şekilde, içinde çok fazla bilgi veya sinyal bulunmayan büyük, yapılandırılmamış veri kümelerinden, zengin ve çok fazla sinyal içeren çok büyük veri kümelerine geçebilir ve bu yeni bilgi veya anlayışı türetebilirsiniz. Bir düşünün, bu konuşmanın kimyası bence bugün yapay zekanın müşteri deneyimlerini güçlendirmesinde, bu deneyimlerin güvenilir olmasını, doğru yapılmasını ve güvenilebilecek tüketici verileri üzerine inşa edilmesini sağlamak için çok kritik bir rol oynuyor. Olumlu bir müşteri deneyimi sağlamaya gerçekten yardımcı olmayan kamuya açık bilgiler değil.

Defne: Müşteri deneyimi fikrinize geri dönmek iştir. Çoğu kuruluşun teknoloji dağıtımında karşılaştığı en önemli sorulardan biri, sonuçtan ödün vermeden kaliteli müşteri deneyimlerinin nasıl sunulacağıdır. Peki yapay zeka iğneyi bu pozitif bölgede bu şekilde nasıl hareket ettirebilir?

Andy: Evet, konu yapay zeka olduğunda düşünülmesi gereken bir kelime varsa o da ölçektir. Bence bazı şeyleri nasıl düşündüğümüz tamamen ölçekle ilgili; insanların veya çalışanların daha fazlasını yapmasına izin vermek, ister bilişsel yüklerini artırmak, ister zamandan tasarruf etmek, işlerin daha verimli olmasına izin vermek olsun. Bu da yine artırılmış zekaya atıfta bulunuyor. Ve sonra yapay zekadan geçerken tamamen otomasyon hakkında düşünüyoruz. Peki müşteri deneyimini 365 7/24 nasıl sunabiliriz? Tüketicilerin bir markaya istedikleri zaman ulaşabilmelerine izin vermek müşteri deneyimini nasıl artırabilir? Bu nedenle, bu taktiklerin her ikisini de sonuca ulaşacak ve sonuç doğuracak şekilde yapmak önemlidir. Sanırım yeterince ilgi görmeyen üçüncü bir şey daha var ve bu da tutarlılık. Böylece çalışanların daha fazlasını yapmasına izin verebiliriz. Daha fazla kapasite sağlamak için görevlerini otomatikleştirebiliriz ancak aynı zamanda tutarlı, olumlu deneyimler de sunmalıyız.