U digitalnoj eri, umjetna inteligencija (AI) pojavila se kao transformativna sila, koja unosi promjene u poslovanje tvrtki diljem svijeta. Umjetna inteligencija je sada nezamjenjiv alat koji može dovesti tvrtke do novih visina ako se učinkovito iskoristi. Ključ nije samo u razumijevanju sposobnosti umjetne inteligencije, već u znanju kako iskoristiti njen potencijal kao moćnog poslovnog pomoćnika.
Svi imamo brojna pitanja oko uporabe AI-ja, u ovom tekstu donosimo odgovore Andreja Berganta na aktualna pitanja.
Kako će umjetna inteligencija utjecati na područje korisničkog iskustva (Customer Experience) u budućnosti?
U FrodXu već oko tri godine govorimo o umjetnoj inteligenciji. Inače smo uglavnom fokusirani na marketing, no AI nam zadnjih godina pomaže u segmentaciji kupaca. Pomaže nam pronaći kupce kod kojih postoji velika vjerojatnost kupnje. Pomaže nam odrediti putem kojeg kanala će netko najbolje reagirati te ćemo tako znati putem kojeg kanala ili u koje vrijeme je najbolje kontaktirati ga. AI nam pomaže nam s preporukama proizvoda. Svi ovi sustavi stalno se razvijaju i svakim danom postaju sve bolji. Danas govorimo o novoj generaciji umjetne inteligencije, odnosno generativnoj umjetnoj inteligenciji, koja se protekle godine počela masovno upotrebljavati. Zadnje tri godine na našim seminarima govorimo da s umjetnom inteligencijom dobivate novog suradnika u marketingu. Generativna AI svakom pojedincu zapravo daje jednog pomoćnika. Ne samo u marketingu, već i u korisničkoj podršci i prodaji. U ne baš tako bliskoj budućnosti, osobno vidim kako će umjetna inteligencija zamijeniti neke poslove. To ne znači nužno da će ljudi ostati bez posla, ali će pojedini poslovi postati irelevantni ili će se njima jednostavno baviti AI umjesto nas. To su uglavnom zadaci koji se ponavljaju i dovoljno su jednostavni da ih AI razumije kao input, a zatim će nam ponuditi odgovarajući output.
Kako AI može unaprijediti kupovni put kupca?
Umjetna inteligencija zasigurno poboljšava kupovni proces. Pruža bolje rezultate, uz personaliziranije iskustvo. Manje je nesporazuma u kupovnom procesu te kupcima olakšava proces kupnje. To znači da smo personalizirali sve, od prvog obraćanja, kada smo nekome dali razlog da odgovori na našu komunikaciju, do web stranice i blagajne. Puno koristimo preporuke proizvoda, gdje nastojimo prikazati relevantne proizvode u pravom trenutku, pomažući pojedincu oko kategorije i proizvoda koji ga zanima, dok prikazujemo srodne, povezane proizvode. Ukratko, postoji mnogo trikova kako iskustvo učiniti personaliziranijim.
Drugi dio, koji se događa u procesu kupnje, je da ponekad negdje "zapnemo". Imamo pitanje na koje ne možemo pronaći odgovor na web stranici. U tom trenutku potrebna nam je proaktivna podrška, koju ćemo uz pomoć AI-ja lako razviti- bota za razgovor koji odgovara u stvarnom vremenu. Kada kupac postavi pitanje, odmah će dobiti odgovor. Barem na osnovna pitanja, kojih je sigurno najviše. S ove točke gledišta proces kupnje će biti bolji jer će i odgovori na pitanja biti brži.
Kako će umjetna inteligencija promijeniti način na koji tvrtke komuniciraju s kupcima?
Promijenit će se način na koji tvrtke komuniciraju s kupcima. Iznad svega, komunikacija će biti mnogo brža. Puno toga ćemo dobiti na račun konverzacijskih sučelja. Osim toga, u slučaju pitanja putem e-maila, kupac će dobiti prvu verziju odgovora koju će generirati umjetna inteligencija. Odgovor ćemo dobiti praktički odmah, a onda možemo zamisliti da ćemo biti u mogućnosti donijeti odluku. Ali taj odgovor možda nekoga neće zadovoljiti. Baš kao što je to slučaj danas s razgovornim botovima, gdje znamo samo nekoliko ključnih riječi, kako doći do odgovora i kako doći do agenta. Sa stajališta kupca, u idealnom svijetu, komunikacija može biti čak i u manjem opsegu, ali relevantnija, i to u pravom trenutku. Naravno, to ne znači da ćemo prestati s marketingom. I dalje ćemo, tamo gdje stvaramo potrebu, koristit push marketing. Uz sve informacije koje ćemo moći analizirati na temelju odgovora na push poruku, a to može biti klik na link u e-mailu ili poruka na Viberu, ponovo ćemo dobiti signale. U tim ćemo slučajevima znati bolje odgovoriti, a velik dio toga već je automatiziran. S AI-jem ćemo vjerojatno ići korak dalje te će se i sadržaj prilagođavati pojedincu. Omogućit će nam, primjerice, da isti proces kupnje ima različite sadržaje za različite pojedince.
Kako umjetna inteligencija može pomoći tvrtkama da razumiju potrebe i preferencije kupaca?
Prije svega, umjetna inteligencija se stvarno dobro snalazi sa skupovima podataka ili nestrukturiranim informacijama i na taj način nam omogućuje da utvrdimo određene preferencije. Na temelju toga kreiramo preporuke proizvoda u stvarnom vremenu ili u trenutku kada je netko na web stranici. Te preporuke možemo mu ponuditi u e-mailu, gdje se u trenutku slanja za svakog pojedinca kreira njegova lista proizvoda koju ćemo mu ponuditi. S druge strane, mogući su i komentari, podproizvodi i odgovori na e-mailove, odnosno kratke nestrukturirane informacije ali, u završnoj fazi, također strukturirane informacije, primjerice odgovori na anketu o korisničkom zadovoljstvu.
Odgovori će biti bolje obrađeni, dobit ćemo informacije koje do sada možda nismo imali. Većina tvrtki može si priuštiti čitanje praktički svih odgovora u stvarnom vremenu. No, ako radimo na više tržišta ili ako smo jedno od većih poduzeća, to si ne možemo priuštiti. AI bez problema obrađuje sve navedene podatke i traži trendove. Čak i kada se pojavi određeni problem s obnovom, AI ga može detektirati i kao rezultat toga možemo prilagoditi naš proizvod ili uslugu, prilagoditi poruku i odgovoriti na nju ranije te zadovoljiti potrebe kupaca.
Koji su izazovi i ograničenja u implementaciji umjetne inteligencije u CX rješenja?
S jedne strane, djelatnik koji radi u marketingu i koristi ChatGPT, može ga zamoliti da mu ponudi dvanaest ideja za pisanje na temu održivosti u prehrambenoj industriji. Tih dvanaest ideja će i dobiti. Dostupno, jednostavno i bez ograničenja. Druga stvar je kada AI počnemo prilagođavati našim procesima i kada praktički razvijamo svog konverzacijskog bota ili vlastitu verziju određenog AI modela. Tu ćemo se, međutim, vrlo brzo susresti s činjenicom da je problem u tome što su naši podaci, koji su vrlo često u različitim silosima, podijeljeni, nepovezani i da tu prvo moramo uložiti dosta truda da te stvari povežemo, da ih osmislimo. Kod povezivanja podataka problem je kako ih i po kojem ključu povezati. To su uvijek izazovi. Moramo provesti određeno vrijeme proučavajući AI, zatim moramo pravilno strukturirati stvari kako bismo pripremili dobre inpute za suvremenu AI koje radi na velikim jezičnim modelima. Ponekad ćemo ustanoviti da strukturiramo podatke na određeni način, ali onda ćemo spoznati da rezultati nisu baš tako dobri. Stoga moramo pronaći drugi način strukturiranja podataka koji će dati bolje rezultate. S time se definitivno treba „igrati“.
Sljedeći je izazov kod modernih generativnih sustava ne baš jednostavno upravljanje. Stvari funkcioniraju kako funkcioniraju, pa ih ograničavamo određenim limitima, kojima objašnjavamo kakvo ponašanje ne želimo. Evo konkretan primjer. Kada je Microsoft predstavio svoj BingAI, umjetna inteligencija je u većini slučajeva bila potpuno korisna. Napravila je što smo htjeli. No, znajući da se s druge strane nalazi računalo, korisnici su ga "isprovocirali" na nešto drugo. To je rodilo ličnost Sidney, koja je bila spremna posvađati se sa sugovornikom. Sidney je također predložila nekome da ostavi ženu. Ukratko, mogu se dogoditi stvari koje štete našem ugledu.
Koji su rizici ili nedostatci korištenja umjetne inteligencije u CX-u?
Ograničenja također dovode do rizika i nedostataka korištenja AI-ja. Na primjer, činjenica da AI pomalo izmiče kontroli, zbog čega moramo stalno pratiti kakve odgovore nudi i jesu li unutar nekih granica, jesu li dovoljno dobri ili gdje nešto nije u redu, možda su odgovori ponekad pristrani. To kod ljudi budi negativne osjećaje i izaziva nezadovoljstvo. U ovom slučaju, s rješenjem za koje smo mislili da će nas učiniti relevantnijim, bržim i prijateljskim prema kupcu, postali smo uvredljivi za kupca i naštetili našem ugledu.
Drugi izazov je taj što će dio kupaca vjerojatno biti nepovjerljiv prema odgovorima AI-ja. Točnije, saznat ćemo koja su zapravo ograničenja odgovora s AI-ja i poželjet ćemo istinski ljudski odnos, s više empatije. Ovo je iznimno važno za probleme kupaca. Tekst može biti savršeno napisan, ali mnogi ljudi neće osjetiti empatiju koju bi mogli imati da ga je napisala stvarna osoba. Po mom mišljenju, ovo je prilika za tvrtke da ovo učine svojom jedinstvenom prodajnom prednošću, USP. Dakle, na isti način na koji je današnji USP održivost ili inkluzija, tvrtka će moći tvrditi da odgovore nije dao isključivo robot.
Kako AI utječe na uloge i odgovornosti zaposlenih u CX-u?
Naše uloge će se sigurno promijeniti. Kao što sam ranije spomenuo, AI može postati pomoćnik u tvrtki ili pomoćnik bilo kojeg pojedinca. Jedna od vještina koju ćemo trebati razviti je kako koristiti AI. Danas znamo da ti veliki jezični modeli nude mnogo toga. Od njih možemo dobiti najviše ako znamo pravilno formulirati pitanja. Dakle, postoje bolji i lošiji načini da dobijete maksimum iz modela. AI će preuzeti funkcije koje se ponavljaju i mogu biti jednostavne za AI. Radna mjesta će se mijenjati utoliko što će zahtijevati više znanja, više strateških odluka. Rad će biti zanimljiviji, bit će manje zadataka i odgovora koji se ponavljaju. Odgovori u korisničkoj podršci će se manje temeljiti na predlošcima koji daju samo standardni odgovor i poveznicu na FAQ. Više će se baviti pojedinačnim jedinstvenim ili složenim slučajevima. Čekaju nas zanimljiva vremena. Definitivno će nam trebati više ljudi koji su korak naprijed u korisničkoj podršci i marketingu. Bit će manje „grube“ produkcije, a više razmišljanja. Po mom mišljenju, trebat će nam više ljudi koji su bolje plaćeni, a manje ljudi koji su sada manje plaćeni.
Kako umjetna inteligencija može pomoći tvrtki personalizirati interakciju s korisnicima?
Dopustite mi da ilustriram analogijom. Prije deset godina započeli smo s e-mail marketingom. Tada smo, recimo, govorili “Bok, Andrej”. Personalizacija se temeljila na imenu primatelja, a u međuorganizacijskom segmentu vrlo često smo dodavali naziv tvrtke. To je bilo vrlo zanimljivo nekoliko godina, ljudi su osjećali da je poruka osobnija nego što je bila prije. Zatim smo otišli korak dalje. Napravili smo dva segmenta, podijelivši kontakte na muškarce i žene. Tako smo imali ponudu za muškarce i ponudu za žene. Uslijedio je korak dalje, kada smo ih podijelili po dobnim skupinama. Na primjer, imali smo ponudu za muškarce od 18 do 30 godina, te muškarce od 30 do 45 godina. Došli smo do otprilike šest segmenata. Za svaki segment trebalo je pripremiti ponudu, poruku i kampanju. Najvjerojatnije alati tada nisu bili tako napredni kao danas. Došli smo do vrha, odnosno do maksimuma koji smo mogli postići. Bit će potrebno sve više resursa za veću personalizaciju.
Kako nam ovdje može AI pomoći? Prvo, ti segmenti mogu biti puno bolji. Pojedincima se možemo obratiti prema interesima i odazivima na komunikaciju, aktivnostima na web stranici, u mobilnoj aplikaciji i u fizičkoj trgovini. Na temelju svih ovih podataka možemo dobiti bolje segmente. Na taj način možemo ponuditi nekome tko je možda u starijoj dobnoj skupini proizvode koji su za mlađe dobne skupine, jer znamo da je za njih zainteresiran. I drugo, možemo personalizirati svakog pojedinca. U slučaju više od tisuću kontakata, dovoljno je da ne možete personalizirati ponudu za svakog pojedinca. Svaki pojedinac može dobiti pomoć tržnici gdje ima stalne kupce. Ne možete to učiniti sami s masovnom komunikacijom, ali AI nam to omogućuje. Preporuke proizvoda izvrstan su primjer.
Kako uz pomoć AI-ja smanjiti troškove u procesu kupnje?
Smanjivanjem potrebe za zadacima koji se najviše ponavljaju. Prema našim podacima, korisnička podrška dobiva pitanja na koja se odgovori nalaze na web stranici u 50% do 80% slučajeva. Ipak, može se dogoditi da naša web stranica nije dobro organizirana, možda netko ne voli tražiti te podatke ili ne zna kako ih pronaći. U ovom primjeru radi se o informacijama koje su već strukturirane i pripremljene. Umjetna inteligencija će sigurno znati odgovoriti na takva pitanja. Smanjit ćemo broj agenata u kontakt centrima. Osim toga, poboljšat ćemo individualnu produktivnost. Netko će biti brži i bolji, i trebat će nam manje zaposlenika u marketingu i prodaji. To ne mora nužno značiti potrebu za otpuštanjem, ali je vjerojatno da će biti manje zapošljavanja. Nedavno sam pročitao projekciju jedne od tvrtki da će smanjiti broj zaposlenih za 20 posto jer su njihovi programeri postali gotovo 30 posto učinkovitiji.
Možemo li reći da je AI zaposlenik već nezaobilazan u tvrtkama?
Tako je. AI postaje suradnik kojeg će u tvrtkama imati sve više ljudi. Za sada još uvijek u ograničenom obliku, ali zaposlenik marketinga danas može vrlo jednostavno otići na ChatGPT i dobiti ideje, prijedloge i nacrte. Zaposlenici u korisničkoj podršci ili prodaji, pak, trebat će umjetnu inteligenciju koju ćemo prvo mi naučiti našim podacima i koja će onda postati korisna i u konkretnim slučajevima.
Sretno!
