ui
Aktualno

UI kot pospeševalec celostne izkušnje strank

Igra na področju upravljanja celostne izkušnje strank (CX) se bo s pomočjo umetne inteligence (UI) bistveno spremenila.

Tisti, ki bodo znali upravljati UI in jo povezati v celostno izkušnjo strank, bodo postali ne samo zmagovalci, temveč tudi ultimativni kreatorji in vzorniki.

Čeprav danes še ne vemo, kako daljnosežen vpliv bo imela umetna inteligenca na naše življenje, pa lahko trdimo, da se soočamo z najbolj disruptivno tehnologijo, kar smo ji bili priča v evoluciji človeštva. Sama sodim v generacijo, ki je prvič dobila v roke računalnik, prvič brskala po internetu, prvič poslala e-pošto in prvič uporabila mobilni telefon. Nekaj, kar je za današnjo generacijo samoumeven del življenja, je bilo za nas »vau«. Zadnjič me je ena od hčerk vprašala, kje smo dobivali informacije, ko še ni bilo velikega G-ja (Googla). Ko sem ji povedala, kako se je nekoč pisala seminarska (ali diplomska) naloga in da si nekaj dni sedel v (več) knjižnicah in iskal ter »hrčkal« gradivo, je bil njen pogled na ravni osuplosti nad kirurško operacijo brez anestezije v srednjem veku.

Dejstvo je, da se bomo sproti učili obsega uporabe UI na različnih področjih, samo upamo pa lahko, da bo človeštvo zmoglo toliko razumnosti, da bo uporabljena v našo največjo možno korist.

Vpliv umetne inteligence

Naj najprej pogledamo na celoten ekosistem in vpletene deležnike z vidika celostne izkušnje strank. Umetna inteligenca bo zelo sinergijsko in tudi povezovalno vplivala tako na celostno izkušnjo strank (CX) kot tudi na izkušnjo zaposlenih (employee experience, EX).

Z  vidika izkušnje zaposlenih se bo vpliv umetne inteligence odražal:

  1. V produktivnosti zaposlenih: če ste poskusili različna orodja umetne inteligence (ali vsaj eno), potem veste, kako se vam je določeno delo pohitrilo; od ustvarjanja besedil, naslovov, priprave prezentacij in tabel do programiranja – seznam je neskončen.
  2. Pri sprejemanju odločitev: obdelava podatkov (pod pogojem, da je vnos podatkov kakovosten) je postala preprosta in hitrejša, zaradi česar so tudi odločitve hitrejše (več o tem v primeru pozneje).
  3. V poenostavitvah in fokusu: zdi se, da so stvari postale enostavnejše in omogočajo boljši uvid, posledično pa je zaposlenim na voljo jasen fokus. Svojega časa ne izgubljajo z malenkostmi, ampak se lahko osredotočijo na bistvene naloge, tudi strateške.

Po drugi strani pa bo imetna inteligenca na celostno izkušnjo strank vplivala tako:

  1. »Brezšivna« izkušnja strank: stranke so (oziroma bodo) deležne gladke in neprekinjene izkušnje na vseh točkah stika v interakciji z organizacijo. Stranka bo tako deležna nemotenega pretoka informacij, ne glede na kanale, kjer se bo nahajala (omnichannel, vseprisotnost v pravem pomenu besede), hkrati pa bo tudi na inteligenten način usmerjana s predlogi, da bo dosegla svoj želeni cilj v zvezi z izdelkom oziroma storitvijo.
  2. Znamčena izkušnja: s pomočjo UI lahko organizacije še v večji meri zagotovijo brezhibno, dosledno in tudi smiselno izkušnjo, ki vključuje njihove prepoznavne odtise, za katere želijo, da jih izkusijo njihove stranke.
  3. Personalizacija: ker lahko UI-algoritmi analizirajo velikansko količino podatkov strank z namenom razumevanja posameznikovih preferenc, vedenja in potreb, lahko organizacije s temi informacijami zagotovijo posamezniku še bolj prilagojeno izkušnjo – od zagotavljanja ustreznih vsebin in priporočil do rešitev, ki jih posameznik potrebuje. Takšne personalizirane interakcije postanejo izjemno učinkovite in s tem tudi zapomnljive. Zapomnljiva izkušnja pa je seveda eden od glavnih ciljev celostne izkušnje strank.

Omenjeni vplivi so za zdaj še zelo površinski, saj bomo šele skozi čas spoznavali, se učili in tudi čudili razsežnosti učinkov umetne inteligence. Obstaja pa že kar nekaj primerov zares odlične uporabe umetne inteligence in vsaj eden si zasluži posebno pozornost –pariški Disneyland.

Odkrivanje pasti v mapiranju celostne izkušnje Disneyjevih strank v 60 sekundah

Omenjeni primer je nastal pod okriljem SandSIV, vodilnega svetovnega podjetja na področju celostne izkušnje strank. Z Disneyjem so začeli sodelovati že leta 2019. Takrat so bili postavljeni pred izziv analizirati okoli 16.000 izkušenj obiskovalcev pariškega Disneylanda, ki so jih ti zapisovali na Facebooku, TripAdvisorju, Googlu in Instagramu, in dešifrirati njihovo izkušnjo. Analizirali so sentiment obiskovalcev v kar 57-ih jezikih z namenom, da bi odkrili glavne ovire oziroma motnje v mapiranju celostne izkušnje (customer journey mapping, CJM) in povečali zadovoljstvo strank, merjeno s kazalnikom CSAT, ter tudi proaktivno upravljali celostno izkušnjo strank. Ta prvi korak jim je odlično uspel.

Štiri leta pozneje so si pri SandSIV z Disneyjem zadali večji izziv, ki je presegel vsa njihova pričakovanja. Razvili so metodo za prepoznavanje ovir v mapiranju celostne izkušnje obiskovalcev Disneylanda v 60 sekundah! Zaposlenim v Disneylandu so omogočili tudi interaktivno nadzorno ploščo (dashboard), ki ni samo opozorila na kritične točke, ki so potrebovale izboljšanje, temveč jim je tudi predlagala, kako te točke stika obravnavati oz. jih rešiti.

Za izziv so si zastavili ustvariti orodje (dashboard) kot inteligentni sistem, ki bo samodejno oblikoval seznam prednosti in slabosti, preiskal in hkrati opredelil vsaj 10 najboljših pobud za izboljšanje celostne izkušnje strank ter izluščil ožji seznam petih najplivnejših projektov za implementacijo, ki jih je bil Disney dejansko tudi sposoben izvesti.

Poslovne prednosti takšnega modela so bile tako zelo jasne:

  • hitrost odziva na trg: hitro procesiranje vseh informacij (prej nekaj tednov, zdaj 60 sekund!)
  • poenostavitev usposabljanja modelov: s prihodom velikih jezikovnih modelov (large language models, LLM) ne potrebujete več velikih količin podatkov. Vse, kar še potrebujete, sta analiza sentimenta ABSA (aspect-based sentiment anaylsis) in identifikator za nakupno pot.
  • (z)manjšana odvisnost od t. i. vnaprej označenih podatkov: dovolj je le 20 do 30 primerov in na osnovi teh LLM lahko prevzame svojo vlogo.
  • avtomatizirano poročanje z iniciativami: umetna inteligenca je sposobna ustvariti zares celovito poročilo, naslavljajoč celostno izkušnjo strank in vključujoč glavne iniciative.
  • opolnomočenje CX-menedžerjev: čas in energijo, ki bi ju morali nameniti CX-analitiki, zdaj porabljajo za tisto, kar je najpomembneje in mora biti v središču pozornosti, torej izboljšanje izkušnje strank.

Pri ustvarjanju samega modela so sicer uporabili preplet treh različnih kombinacij in glavna od njih je bila uporaba modela  LLM (GPT-3.5-TURBO), ki je (bil) sposoben obdelati veliko količino besedilnih podatkov, razume kontekst, sentiment in hkrati generira zelo »človeške« besede. Navodila modelu so bila zelo enostavna – vnesli so povratne informacije strank in vprašali po sentimentu strank z zelo natančno zahtevo: »navedi 5 izzivov glede na ocene oz. povratne informacije strank« ali pa »navedi glavne pozitivne točke, na katere so opozorile stranke«. Takšna enostavna navodila LLM so omogočila zares hitro in učinkovito ponuditi vpoglede v podatke strank kot tudi še hitrejše aktivnosti za upravljanje z izkušnjo strank.

Da ne boste mislili, da se takšni modeli uporabljajo zgolj za »velike«. Iz lastne izkušnje vam lahko zaupam, da smo precej podoben primer obdelave podatkov s pomočjo umetne inteligence uporabili tudi v slovenskem podjetju, ki pokriva celoten globalni trg. Poskusa smo se lotili zares poskusno. Želeli smo obdelati sentiment strank, ki so ga puščale na Facebooku, Redditu, Discordu, Twitterju … Pristopili smo z otroško radovednostjo, končali pa odprtih ust in s treskom čeljusti na tla. Kar me je osebno presenetilo, so bili ne samo povzetki, ampak predvsem zgoščenost informacij in enostavnost vpogleda v razumevanje strank. Z dodatnimi navodili oz. ukazi smo samo še v večji meri pridobili smernice za upravljanje izkušnje strank ter večjo in hitrejšo aktivacijo reševanja ključnih problemov. Poskusite tudi sami.

Odpiramo nešteto vrat

Dejstvo je, da omogočanje izjemne izkušnje strank v današnjem nadvse konkurenčnem trgu temelji na naši sposobnosti zbiranja, interpretiranja in ukrepanja na podlagi »bistvenih« podatkov. Z umetno inteligenco dobimo povsem druge vpoglede – takšen revolucionaren pristop nam ne omogoča samo boljšega razumevanje naših strank, ampak tudi usklajevanje naših izdelkov oziroma storitev z njihovimi potrebami in željami. S takšnim pristopom vzpostavimo tudi močnejšo povezavo s strankami skozi njihov CJM in točke stika. Omogočen nam je strateški vpogled v vedenje naših strank kot tudi aktivno upravljanje interakcije z našo blagovno znamko. Tako lahko optimiziramo vsak korak, stično točko v CJM, da izboljšamo izkušnjo strank.

Zame najbolj vznemirljiv del umetne inteligence v celostni izkušnji strank predstavlja spoznanje, da smo metaforično gledano odprli vrata v zelo zanimivo stavbo (katere dimenzij si sploh ne predstavljamo). Nahajamo se v predverju z neskončnimi hodniki in neštetimi vrati. Sami sploh še ne vemo, kam želimo pokukati in kam želimo priti ... Prepričana pa sem, da bo raziskovanje vseh dodatnih sob še kako zanimivo in nas bo velikokrat pustilo odprtih ust. V pozitivnem pomenu besede seveda.

Članek je bil izvorno objavljen v tiskani reviji Marketing magazin, september 2023, #507. Revijo lahko naročite na info@marketingmagazin.si.

Intervju

sasa gnezda
22. 04. 2024

V podjetju Mediade tudi letos pripravljajo Konferenco internega komuniciranja KIK 2024,…

Nekje sem zasledila misel, da je komunikacija mehka veščina, a da je zanjo treba trdo delati. Interna komunikacija se ne zgodi sama od sebe – vsaj ne…

zz
20. 04. 2024

PandaChat, slovenska rešitev, ki z UI poenostavlja iskanje po obsežnih podatkovnih…

Pričakujete lahko, da bo PandaChat vedno znova presenečal s kreativnimi in inovativnimi funkcionalnostmi. Spremljamo trg, razmišljamo in si…

Življenje z znaMMkami
15. 04. 2024

Rubrika Življenje z znaMMkami je ena najbolj branih v MM-u, zato jo objavljamo tudi na…

Prisegam na humor, igro besed in čustva … »Kupijo« me tudi nizkoproračunski oglasi z dobro idejo.

Naši avtorji