211service.com
Van ondersteunende functie naar groeimotor: de toekomst van AI en klantenservice
In associatie met Verkoopsteam
Als het gaat om het bedenken van de toekomst, wordt klantenservice vaak in een dystopisch licht geschilderd. Neem de sciencefictionfilm uit 2002 Minderheidsverslag . John Anderton van Tom Cruise loopt de Gap binnen, een identiteitsherkenningssysteem scant hem en een hologram vraagt naar een recente aankoop.
Er is iets verontrustends in dit vignet - een ongevraagde niet-mens lijkt alles over je te weten (of, zoals in de film, je aanziet voor iemand anders). Maar de waarheid is dat klanten tegenwoordig dit soort gestroomlijnde, persoonlijke service verwachten. Hun relaties met retailers, banken, zorginstellingen - en vrijwel elke organisatie waarmee ze zaken doen - veranderen. In een altijd actieve, digitale economie willen ze verbinding maken wanneer ze willen, hoe ze willen. Klanten willen dat hun productvragen snel en probleemloos worden beantwoord, accountproblemen worden opgelost en gezondheidsafspraken opnieuw worden gepland.
Ze beginnen het te snappen. Wanneer klanten tegenwoordig een bedrijf bellen voor details over zijn producten, wordt het gesprek geleid door een chatbot. Ze beantwoorden een paar simpele vragen en de chatbot stuurt ze in de goede richting. Als het een vraag niet kan beantwoorden, komt een menselijke agent te hulp. De klantervaring is snel en gepersonaliseerd, en klanten zijn blijer. Aan de andere kant zijn agenten effectiever en productiever. Zie de echte toekomst van klantenservice.
Kunstmatige intelligentie (AI) en software voor klantrelatiebeheer (CRM) banen het pad naar die toekomst. Samen kunnen de technologieën routinetaken automatiseren, menselijke agenten vrijmaken en hen datagestuurde inzichten bieden om klantproblemen snel op te lossen. Ze helpen retailers, banken, overheidsinstanties en meer bij het heroverwegen van de doelen van hun klantenservicecentra, waardoor hun teams kunnen evolueren van een ondersteunende functie naar een groeimotor.
Tegenwoordig maken vorderingen op het gebied van AI en machine learning diepere niveaus van klantbetrokkenheid en service mogelijk dan ooit tevoren.
Maar er blijven stevige uitdagingen. Het doel voor organisaties is om dezelfde klantenservice te bieden via alle kanalen - telefoon, chat, e-mail, sociale media - maar bij de meeste organisaties is de technologie er nog niet helemaal. AI-technologieën moeten menselijke spraak en emotionele nuances op een dieper niveau kunnen begrijpen om complexe klantproblemen op te lossen. En bij gebrek aan universele standaarden voor het ethische gebruik van AI, moeten organisaties een reeks leidende principes ontwikkelen die de behoeften van klanten op de eerste plaats stellen - en het soort vertrouwen tussen mens en machine tot stand brengen waardoor het allemaal klopt.
Automatiseren of stagneren
In een februari bericht , Gartner voorspelt dat tegen 2022 70% van de klantinteracties betrekking zal hebben op opkomende technologieën zoals machine learning (ML)-applicaties, chatbots en mobiele berichten, een stijging van 15% in 2018.
Tegenwoordig maken vorderingen op het gebied van AI en machine learning diepere niveaus van klantbetrokkenheid en service mogelijk dan ooit tevoren. Krachtige en trainbare algoritmen kunnen enorme hoeveelheden gegevens ontleden en patronen leren om klantenserviceprocessen te automatiseren en te ondersteunen. Deze technologie verandert het aanzien van klantenservice en helpt organisaties de behoeften van klanten te begrijpen - vaak nog voordat ze dat doen - door de service te bieden die ze nodig hebben op het juiste moment, zegt Jayesh Govindarajan, vice-president AI en machine learning bij Salesforce.
AI wordt gebruikt in bijna alle aspecten van klantenservice, te beginnen met het automatisch sorteren van klantcases naar agenten met de juiste vaardigheden, en gevolgd door ondersteunende AI die ingrijpt om informatie en reacties aan het licht te brengen die agenten helpen om cases sneller en nauwkeuriger op te lossen, zegt Govindarajan. Er is zelfs AI die context in een gesprek kan gebruiken om een reactie te voorspellen. Als ik zeg: 'Ik heb honger - het is tijd om wat te pakken', zegt Govindarajan, dan weet hij dat ik waarschijnlijk 'lunch' ga zeggen omdat het halverwege de middag is.
De coronaviruspandemie van 2020 versnelt de overgang naar digital-first service. Menselijke interacties worden steeds virtueler: mensen doen meer van hun dagelijkse taken via internet, winkelen online en ontmoeten en werken samen via virtuele platforms. Organisaties erkennen de snelle verschuiving en gaan de uitdaging aan door chatbots en andere AI-tools te gebruiken om informatie te verzamelen, klantcases te classificeren en door te sturen en routineproblemen op te lossen.
De trend speelt zich af in alle sectoren, met de grootste acceptatie in de detailhandel, financiële dienstverlening, gezondheidszorg en overheid, aldus Govindarajan. Wanneer mensen hulp nodig hebben bij het retourneren van een product of het verlengen van een rijbewijs, wordt het proces steeds meer geautomatiseerd. Alleen al de retailautomatiseringsmarkt werd in 2019 gewaardeerd op $ 12,45 miljard en zal naar verwachting in 2025 $ 24,6 miljard bereiken, volgens onderzoek door Mordor Intelligence .
Een dergelijke brede acceptatie is mogelijk omdat taalmodellen, de motoren achter natuurlijke taalverwerking, kunnen worden getraind om een specifieke volkstaal te leren. In de detailhandel zou een conversatie-AI-systeem bijvoorbeeld de structuur en inhoud van een productcatalogus kunnen leren, zegt Govindarajan. De woordenschat van het gesprek is domeinspecifiek, in dit geval retail. En met meer gebruik leren de taalmodellen de woordenschat die in elke branche wordt gebruikt.
De alliantie tussen mens en machine
Naarmate dit nieuwe niveau van klantenservice evolueert, gaat het in twee algemene richtingen. Aan de ene kant is er een volledig geautomatiseerde ervaring: een klant communiceert met een organisatie - geleid door chatbots of andere geautomatiseerde gesproken aanwijzingen - zonder de hulp van een menselijke agent. Einstein, het AI-aangedreven CRM-systeem van Salesforce, kan bijvoorbeeld repetitieve functies en taken automatiseren, zoals het stellen van vragen aan een klant om de aard van een gesprek te bepalen en het doorsturen van het gesprek naar de juiste afdeling.
We weten precies hoe de structuur van een gesprek eruitziet, zegt Govindarajan. Je gaat een begroeting zien, wat informatie verzamelen en een probleem oplossen. Het is praktisch om dit soort gesprekken te automatiseren. Hoe meer het model wordt gebruikt, hoe meer de algoritmen kunnen leren en verbeteren. EEN onderzoek uitgevoerd door Salesforce ontdekte dat 82% van de klantenserviceorganisaties die AI gebruiken, een toename zag in het oplossen van het eerste contact, wat betekent dat het probleem wordt opgelost voordat de klant de interactie beëindigt.
Maar AI-ondersteunde reacties hebben beperkingen. Wanneer een vraag complexer of minder voorspelbaar is, is menselijke tussenkomst vereist - denk aan een toerist die een probleem in een tweede taal uitlegt, of iemand die moeite heeft om de montage-instructies voor een plafondventilator te volgen. In deze scenario's is empathie van cruciaal belang. Een mens moet op de hoogte zijn om rechtstreeks met de klant te kunnen werken. Dus een agent grijpt in, verwijst naar het CRM-systeem voor up-to-date klantgegevens om de benodigde context te krijgen en helpt de klant het probleem op te lossen.
Je kunt de rol van de agent zien als het trainen van het systeem: agenten corrigeren door de machine gegenereerde reacties en ondernemen vervolgacties, zegt Govindarajan. Terwijl het systeem de agent helpt bij het vinden van het juiste antwoord met behulp van machine learning-modellen die zijn getraind op eerdere vergelijkbare, succesvol opgeloste zaken en op eerdere interacties van de klant met het bedrijf.
De agent is ook in staat om een betere relatie met de klant op te bouwen door het gesprek een boost te geven met op gegevens gebaseerde inzichten, waardoor het persoonlijker wordt.
Het overwinnen van technologie, ethische uitdagingen
Dit alles schetst een opwindend beeld van de toekomst van klantenservice, maar er zijn hindernissen die moeten worden genomen. Klanten komen steeds vaker in contact met bedrijven via online en offline kanalen. Salesforce-onderzoek ontdekte dat 64% van de klanten verschillende apparaten gebruikt om transacties te starten en te beëindigen. Dit betekent dat organisaties technologieën moeten adopteren en implementeren die het geroemde enkelvoudige beeld van de klant kunnen bieden: een geaggregeerde verzameling klantgegevens. Met deze weergave wordt multimodale communicatie mogelijk, wat betekent dat klanten dezelfde ervaring krijgen, of ze nu een mobiele telefoon gebruiken, sms'en of e-mailen. Verder moeten machine learning-algoritmen efficiënter worden; conversatie-AI moet evolueren om stempatronen, sentiment en intentie nauwkeuriger te detecteren; en organisaties moeten ervoor zorgen dat de gegevens in hun algoritmen nauwkeurig en relevant zijn.
De uitdagingen gaan verder dan alleen technologie. Nu contactcenters AI gebruiken, moeten ze zich richten op het ontwikkelen van vertrouwen tussen de technologie en hun werknemers en klanten. Een chatbot moet klanten bijvoorbeeld laten weten dat het een machine is en geen mens; klanten moeten weten wat de beperkingen van de bot zijn, vooral in gevallen waarin gevoelige informatie wordt uitgewisseld, zoals in de gezondheidszorg of financiën. Organisaties die AI gebruiken, moeten ook openhartig zijn over wie de eigenaar is van de gegevens van klanten en hoe zij omgaan met gegevensprivacy.
Organisaties moeten deze verantwoordelijkheid serieus nemen en zich ertoe verbinden de tools te bieden die klanten en personeel nodig hebben om zich te ontwikkelen en AI veilig, nauwkeurig en ethisch gebruiken . In een onderzoeksnota uit 2019 , Gartner adviseert data- en analyseleiders: Bereik overeenstemming met belanghebbenden over relevante AI-ethiekrichtlijnen. Begin met te kijken naar de vijf meest voorkomende richtlijnen die anderen hebben gebruikt: mensgericht zijn, eerlijk zijn, verklaarbaarheid bieden, veilig zijn en verantwoordelijk zijn.
In een wereld waarin het steeds belangrijker wordt om sterke relaties tussen organisaties en het publiek op te bouwen, biedt service de grootste kans om de klantervaringen te verbeteren en te groeien. De waarde hiervan wordt steeds duidelijker, zegt Govindarajan. Wanneer u AI-systemen implementeert en het goed doet, gaan de kosten voor het afhandelen van zaken omlaag en neemt de snelheid van het oplossen ervan toe. En dat genereert waarde voor iedereen.
Deze inhoud is geproduceerd door Insights, de aangepaste inhoudstak van MIT Technology Review. Het is niet geschreven door de redactie van MIT Technology Review.