Prije više od tri godine u FrodX-u smo počeli koristiti AI. Tada smo najavili da će AI u budućnosti biti vaš novi kolega u marketingu. Danas to možemo proširiti na cijelo područje korisničkog iskustva (Customer Experience- CX), budući da je iznenadna eksplozija kapaciteta generativne AI otvorila ogromne mogućnosti u ovom području. Svaki zaposlenik u odjelu koji se bavi CX-om dobit će svog AI asistenta koji će mu pomoći da svoj posao radi bolje i brže i koji će preuzeti neke jednostavne zadatke koji se ponavljaju.
AI trenutačno koristimo za automatsko segmentiranje kupaca prema različitim kriterijima i za stvaranje boljih, personaliziranijih i relevantnijih kampanja. Naglasak je na prilagodbi svakom kupcu pojedinačno, od određivanja prikladnog sadržaja do odabira optimalnog vremena i kanala komunikacije. Klasični chatbotovi mogu korisnicima pružiti preciznije i personalizirane odgovore, dok AI također pomaže zaposlenicima generiranjem prijedloga za objave na blogu, ideja za oglase, scenarije i slično.
Drugačija komunikacija i poboljšanje kupovnog puta kupca
Uz pomoć konverzacijskih sučelja komunikacija s kupcima postat će znatno brža, odgovori će biti dostupni odmah, sadržaj će biti relevantan i prilagođen kupcu. Uz AI se lakše prilagođavamo vrsti i kanalu komunikacije s korisnikom (izravna pitanja, odgovor klijenata na našu direktnu poruku ili njihovi odgovori na društvenim mrežama). Naravno, unatoč visokoj razini prilagođenosti odgovora, korisnik može odabrati i razgovor s agentom.
Sve su to zapravo elementi kupovnog procesa (customer journey). Uz podršku umjetne inteligencije smanjujemo napetost, što kupcima olakšava kupnju i donosi bolje rezultate, dok je cjelokupan proces prilagođen klijentu, od početnog razgovora do obavljene kupnje. Jedna od najkorisnijih taktika je preporuka proizvoda koji zanimaju kupca i ponude sličnih, srodnih i povezanih proizvoda.
U slučaju da nešto ipak „zapne“ u kupovnoj putanji brza reakcija značajno doprinosi smanjenju nezadovoljstva. Ovdje se ponovno pokazuje prednost brzine AI-asistenta koji može odgovoriti na sva osnovna pitanja u realnom vremenu i riješiti najčešće probleme s visokim stupnjem pouzdanosti.
Personalizacija poslovnih interakcija tvrtke s klijentima
Personalizacija je prošla dugi put. U počecima e-marketinga kupce smo impresionirali obraćanjem: "Zdravo, Majo" ili dodavanjem naziva tvrtki, a zatim smo ponudu prilagodili spolnim i dobnim skupinama. Tada je za svaki segment bilo potrebno kreirati ponudu, poruku i kampanju. I to je bilo to.
Upotrebom umjetne inteligencije personalizacija više ne hoda pješice, već vozi trkaći bolid Formule 1. Pojedincima šalje poruke sukladno njihovim interesima i reakcijama, putem aktivnosti na web stranici, u mobilnoj aplikaciji i u fizičkoj trgovini. Analizom velike količine informacija AI nam omogućuje bolju segmentaciju, jer može detektirati da jedan interes ne isključuje drugi, već da oba mogu biti relevantna. I u masovnoj komunikaciji AI omogućuje personalizaciju za svakog kupca pojedinačno, a jedan od najboljih primjera je preporuka proizvoda: u trenutku slanja kreira se lista proizvoda relevantnih za pojedinca, pa ukoliko u početku i promašimo s uvodnom porukom, na kraju ćemo ipak poentirati.
Važno je razumjeti potrebe svojih kupaca
Za razliku od klasičnih prodavača koji provode puno vremena kako bi upoznali svoje kupce i njihove potrebe, AI može obraditi ogromnu količinu različitih podataka u vrlo kratkom vremenu. To uključuje strukturirane i nestrukturirane podatke, kao što su odgovori na ankete o zadovoljstvu, komentari, ocjene i ponašanje na webu. AI iz svih tih podataka toga izvlači trendove i pomaže nam razumjeti potrebe svakog kupca pojedinačno, kako bismo im mogli preporučiti proizvode, poslati personaliziranu poruku ili stvoriti popis proizvoda koje zapravo žele kada posjete web stranicu u stvarnom vremenu. AI također učinkovito otkriva potencijalne komplikacije i omogućuje nam pripremiti ispravan odgovor prilagođenim porukama, uz korištenje odgovarajućih taktika.
Povratne informacije kupca ključne su za razumijevanje kupaca. Što je kraće vrijeme od kupnje do našeg zahtjeva za povratnom informacijom, dobit ćemo veći broj odgovora. Osim klasične analize numeričkim ocjenama (primjerice od 1 do 5 ili 10), na temelju analize nestrukturiranih podataka, AI može prepoznati raspoloženje kupaca kao i njihov odnos prema nama, može kategorizirati i odrediti prioritete interakcije, a mi možemo, zahvaljujući tim informacijama, prilagoditi svoje usluge.
Izazovi i ograničenja implementacije AI-ja u CX-rješenjima
Tvrtke se suočavaju s najvećim izazovima u trenutku kada AI počnu prilagođavati svojim procesima i žele je naučiti internim stvarima, ili pak žele razviti vlastiti konverzacijski bot ili vlastitu verziju AI modela. Problem uglavnom predstavljaju podaci, koji su često raspršeni, podijeljeni i nepovezani, pa sam proces uređivanja podataka zahtijeva puno truda. Sljedeći korak je razvrstavanje podataka i određivanje ključa koji ih povezuje. Za svoj rad AI treba dobiti dobre ulazne podatke, jer ukoliko oni nisu pravilno strukturirani, proces učenja AI-ja je dulji. Ako rezultati nisu dobri, podatke treba restrukturirati i pokušati ponovno.
Poseban izazov predstavlja nadzor sustava i postavljanje granica djelovanja AI-ja. Ovdje je prije svega riječ o ponašanju i načinu komunikacije, koji može postati neprimjeren u slučaju pogrešnih unosa zahtjeva i podataka. Nešto slično dogodilo se Microsoftu, kada su korisnici do te mjere "isprovocirali" BingAI, te je to iznjedrilo osobnost Sidney, koja je bila spremna na svađu sa sugovornicima, dok je davanjem neprimjerenih savjeta mogla naštetiti ugledu tvrtke.
Ima li AI nedostataka?
Rizici i nedostaci primjene umjetne inteligencije povezani su s gore navedenim ograničenjima. U sadašnjoj, početnoj fazi, potrebno je nadzirati rad i rezultate AI u svakom trenutku, posebno kvalitetu i primjerenost odgovora. Svrha korištenja AI-a u CX-u je učiniti odgovor relevantnijim, bržim i prijateljskim za korisnike, no u slučaju pogrešaka u kreiranju odgovora može se dogoditi upravo suprotno – neprikladni odgovori stvaraju nezadovoljstvo i negativne osjećaje kod korisnika, a možemo ih čak i uvrijediti i time naštetiti našem ugledu.
Jedna od prepreka, koja je u potpunosti u skladu s ljudskom prirodom, jest nepovjerenje prema novim tehnologijama. Ovdje se isprepliću spoznaja da nam na naš upit zapravo odgovara računalo, zatim potreba za istinskim ljudskim kontaktom i empatijom te činjenica da se u slučaju rješavanja problema neki ljudi osjećaju bolje ako se njima bave ljudi. Ovo ujedno može biti jedinstvena prodajna prednost za neke tvrtke, jer će osim odgovora AI-ja moći ponuditi i odgovore koje su pripremili ljudi.
Kako će AI utjecati na uloge i odgovornosti zaposlenika koji rade u CX-u?
Pred nama su uzbudljiva vremena jer će AI zasigurno promijeniti uloge zaposlenika u CX sektoru. Zaposlenici će dobiti novog pomoćnika, no prvo će morati naučiti kako ga koristiti. Naime, ono što će nam AI ponuditi ovisi o ulaznim podacima (pitanja, upute). Budući da umjetna inteligencija preuzima većinu jednostavnih zadataka, CX poslovi će zahtijevati više znanja te sposobnost donošenja strateških odluka. Rad agenata korisničke podrške bit će zanimljiviji, podrazumijevat će manje repetitivnih zadataka i odgovora koji se ponavljaju, a više će se baviti konkretnim pojedinačnim ili kompleksnijim slučajevima. U korisničkoj potpori i marketingu bit će manje grube produkcije a više razmišljanja, to znači da će nam trebati više ljudi koji će biti i bolje plaćeni.
Niži troškovi i drugi učinci AI-ja na poboljšanje poslovnih rezultata
Prva pomisao je, naravno: "Trebat ćemo manje zaposlenika", no nije nužno da će se troškovi poslovanja smanjiti samo na taj način. AI će preuzeti izvršavanje zadataka koji se ponavljaju, odnosno odgovaranje na pitanja koja se često ponavljaju, a s kojima se agenti više neće morati baviti. Učinkovitost agenata će se povećati, a kako će tvrtke rasti, to će dovesti do nižeg broja novih zapošljavanja, umjesto otpuštanja, jer će postojeći zaposlenici lakše odraditi veći obim posla.
AI, s kojim unaprjeđujemo CX, donosi pozitivne učinke u brojnim područjima – povećava se produktivnost, poboljšava se relevantnost komunikacije s kupcima (pravo vrijeme, pravi kanal, prava poruka), što dovodi do većeg zadovoljstva kupaca. Sretniji kupci više kupuju, vjerni su i redovito se vraćaju.
Važna je i mogućnost analize informacija koja pomaže u donošenju boljih odluka i odabiru pravih strategija, dok ukupnu sliku pozitivnih učinaka AI-ja na poslovne rezultate zaokružuje optimizacija troškova i veća učinkovitost zaposlenika.
AI-suradnik više nije znanstvena fantastika, već stvarnost
Sve više tvrtki već koristi ili će uskoro koristiti neki oblik AI-suradnika u svojim timovima. AI pomaže marketinškim stručnjacima s idejama i prijedlozima, dok je u odjelima korisničke podrške i prodaje uz naučene podatke koristan i u konkretnim slučajevima.
Točno tako. AI postaje suradnik kojeg će u tvrtkama imati sve više ljudi. Za sada još uvijek u ograničenom obliku, no već danas svaki zaposlenik u marketingu može vrlo jednostavno od ChatGPT-a dobiti razne ideje, prijedloge i scenarije. S druge strane, zaposlenici koji rade u korisničkoj podršci ili prodaji trebat će umjetnu inteligenciju koju će prvo obučiti sa svojim podacima, a koja će im zatim koristiti u konkretnim slučajevima.
