Bölüm 14: Yapay Zeka Destekli Amaç Analizi için Eksiksiz Kılavuz

Müşterilerinizi anlamak istiyorsanız, niyetlerini anlamanız gerekir. Modern kanallar yardımcı olabilir. Ancak her gün gönderilen milyarlarca mesajı nasıl gözden geçirip analiz edebilirsiniz? Neyse ki, yardım burada. Bugünkü bölümde, AI'nın müşteri amacını anlamanıza ve genel deneyimlerini iyileştirmenize nasıl yardımcı olabileceğine bakıyoruz.

Tüm podcast bölümleri

Git şimdi

PODCAST TRANSKRİPT

Bu, CXM Deneyimidir. Ve her zamanki gibi, ben Grad Conn, Sprinklr'ın CXO'suyum. Ve bugün yapay zeka hakkında nispeten uzun bir dizi tartışmayı başlatacağız. Size biraz yapay zekanın neden önemli olduğunu anlatayım. Önümüzdeki birkaç hafta içinde yapay zekanın gizemini biraz çözeceğim ve her türlü farklı özelliği ve malzemeyi inceleyeceğiz. Yani süper eğlenceli olacak. Ama ben üst düzeyde yapay zekadan bahsetmek istiyorum. Ardından, AI'nın Sprinklr içinde niyet adı verilen bir şey için nasıl kullanıldığının bir yönüne özellikle odaklanmak istiyorum. Ve yoğun değil, niyetleri… NİYETLER'deki gibi. Mesela ne yapmayı düşünüyorsun? Niyetin neydi? Bu nedenle, amaçları belirlemek ve bunları hayata geçirmek, özellikle Müşteri Hizmetlerinde çok önemli sayıda uygulamalı kullanım örneğine sahiptir. Sadece değil, özellikle Müşteri Hizmetlerinde. Muhtemelen bugün biraz daha fazla çift tıklayacağız.

Peki neden AI? Yani beni dinliyorsanız, dinlemek, öğrenmek ve sevmek hakkında konuştuğumu duydunuz. Sprinklr'ın konusu budur, yani insanların söylediklerini dinlemek. Dışarıdaki milyarlarca konuşmayı getirin. Yapılandırılmamışlar, talep edilmemişler. İstenmeyen iyidir. İstenmemek iyidir, çünkü gerçek bu. Yapılandırılmamış zor. Yapılandırılmamış olmak zordur çünkü tek bir gönderide bir duygu karışımınız, bir marka karışımınız, bir fikir karışımınız vardır. Daha karmaşık, ayrıştırılması daha zor.

Çoğu şirketin bugün bununla başa çıkma şekli hala onu görmezden gelmek. Çünkü zor. Bunun yerine anketler veya odak grupları yaparlar. Aman tanrım, insanların hala odak grup çalışması yaptığına inanamıyorum. Ama bazı insanlar daha kolay olduğu için anket yapıyor. Yapılandırılmış verilerdir, onları CRM sistemine koyabilirler, ilişkisel veritabanları buna uymaz. Çok kolay, değil mi? Ve çok aptalca. ABD seçimlerinden bir şey öğrenen varsa, anketler işe yaramaz. Anketler çöp. İstenen geri bildirim neredeyse her zaman doğru değildir. İstenmeyen geri bildirim istiyorsanız, almanız gereken budur. Yani dinlemenin anlamı budur.

Öğrenmek, bugün üzerinde çok zaman harcayacağımız şeydir. Çünkü sorun, milyonlarca sohbeti içine çekmenin en güzel yanı, milyonlarca sohbete sahip olmanızdır. İnsanların gerçekten ne düşündüğü. Müşterinin sözde sesi, ancak talep edilmediği için müşterinin gerçek sesidir. Sorun, tüm gamı ​​kapsayan, duyguları ve markaları kapsayan bir milyon konuşmayı nasıl okuyacağınızdır. Bu yüzden bunun üzerinde çok zaman harcayacağım çünkü bunu yapmanın tek yolu, bunu yapmanın tek yolu AI ile. Ve Sprinklr, dünyadaki en gelişmiş AI platformlarından birine sahiptir. Yıllardır geliştiriyor, şirket olarak en büyük yatırımlarımızdan biri. Onu eğitmek için devasa bir veritabanı ve onun hakkında günlük geri bildirim yapmak için büyük bir kullanıcı tabanı kullanıyoruz. Yani inanılmaz bir platformumuz var. Ve bu tür bir şeyin nasıl hayata geçtiğinden biraz bahsedeceğim.

Ve tabii ki aşk kısmı, insanların ne istediğini ve ne yaptığını fark ettiğinizde gelir, aslında onlar için doğru olanı yapabilirsiniz. O halde biraz niyetten bahsedeyim. Bu yüzden önce müşteri hizmetleri bağlamında bunun hakkında konuşmama izin verin. Bugün bakım ekiplerinin karşılaştığı bazı zorluklardan biraz bahsedeceğim. Bu arada, arka planda biraz havlama sesi duyarsanız, o benim köpeğim kabus görüyor. Yani adı Hester, çok sevimli köpek. Her neyse, bugün bakım ekiplerinin karşılaştığı zorluklar: Müşteri aramalarının %50'den fazlası çözülmüyor veya bir tür üst merciye iletilmesi gerekiyor. Müşterilerin %52'si, sorunları gerçekten çözülmeden önce bir müşteri hizmetleri aramasını kapatıyor. Ve insanların %32'si kendilerine 30 dakikada bir yanıt bekliyor ve %50'si bir saat içinde yanıt bekliyor.

Müşteri Hizmetleri, insanların beklediği temel ölçütlerin çoğunu gerçekten kesmiyor. Bunu düzeltmek için gerçekten ne yapmak istediğinizi görün, aramaların ve sorguların hacmini artıran en önemli müşteri amaçlarını belirlemeniz gerekir. Ardından, bu amaçlara dayalı yapay zeka tabanlı yanıtlarla aracıları etkinleştirebilirsiniz. Ve eğer müşteri amacını anlayabilir ve işleyebilirseniz, müşteri yanıtınızı gerçekten %99'un üzerinde hızlandırabilirsiniz. Böylece, çoğu sorgu için çözüm sürenizi 10 dakikadan saniyelere düşürebilirsiniz. Bu gerçekten en temel şeylerden biri, eğer bir mesajın amacını anlarsanız ve bunu makine öğrenimi ile fark ederseniz, o zaman çok hızlı bir şekilde birisine problemlerini çözmelerine yardımcı olacak bir şeyle geri dönebilirsiniz.

Biliyorsunuz, yapay zeka bugünlerde çok önemli. İşletmelerin %57'si yapay zekanın müşteri deneyimini geliştirmesini bekliyor. Bu Forrester'dan. Ve aslında, insan aracıları sanal aracılarla değiştirerek elde edilebilecek %91'lik bir maliyet düşüşü var. Bu bir IBM çalışması. Biliyorsunuz, Akıllı Otomasyon yanıt sürelerini %80 oranında azaltabilir, KPMG bunu buldu. EY, yapay zekanın bakıma alınması durumunda sonraki kaynak gereksinimlerinde 20 kat azalma olduğunu söylüyor. Tüm yöneticilerin %80'i yapay zekanın üretkenliği artırdığını söylüyor. Ve bunun %100 olmamasına şaşırdım. Ama kesinlikle, çoğu insan AI'nın geleceği yönlendirmenin anahtarı olduğunu anlıyor ve kabul ediyor.

O halde niyetlerin ne olduğundan bahsedeyim. Böylece AI Sprinklr sezgisini kullanmak, markaların müşterinin niyetini daha iyi anlamasına yardımcı olmak için mesajları otomatik olarak sınıflandırabilir. Örneğin, birisi şunu söyleyebilir, Geçen ay bunu aldım, yakın zamanda çalışmayı durdurdu ve sürekli yanıp sönen kırmızı bir ışık var. Yenisini nereden alabilirim? Bu biraz klasik bir yazı değil mi? Bu, insanların her zaman söylediği türden bir şey. Gerçekten güçlü bir AI motorunuz olmadığı sürece, bunu bir şekilde çıkarmak çok zor. Çünkü AI motoru bunu okuyabilir ve birisinin bir mağaza bulucuya ihtiyacı olduğunu söyleyebilir. Ve bir cihaz arızası var. Bunu ayrıştırırlar ve kelimeler biraz özensiz olsa da mesajın amacı budur. Yani niyet eder, mesajları analiz eder ve bunun bir fikir, bir sorgu, bir pazarlama notu, bir haber, bir şikayet, bir öneri, bir takdir ve daha pek çok şey olup olmadığını belirler ve ardından içeriği bir küme halinde sınıflandırır. önceden tanımlanmış amaç kategorilerinin Ve bunların ne olduğunu bulmak için her müşterimizle birlikte çalışıyoruz ve bunlar 40, 50, 60, 100 olabilir. Markaya bağlı olarak birçok farklı amaç olabilir.

başka bir örnek vereyim. Birisi cihazımı değiştirmek istiyorum gibi bir şey söyleyecek. Mağazalarınız ne zaman açılıyor? Doğru? Buradaki amaç mağaza zamanlamaları. Ve yine, cihaz değişimi, değil mi? Peki bu kişiye nasıl cihaz verip mağaza saatini nasıl alacağız. Ve böylece bu niyetleri çekip tanımlayabilme fikri, yönlendirme konusunda çok daha iyi olmamızı sağlıyor, çünkü mesajı nereye göndereceğimizi biliyoruz, yanıt yönetimiyle çok daha iyi, çünkü onlara ne söylememiz gerektiğini biliyoruz. Ve acentelere olaylara gerçekten hızlı bir şekilde yanıt verebilmelerinde yardımcı olabiliriz.

Ve temel olarak, teknik olarak çalışma şekli, eğer bu tür şeylerle ilgileniyorsanız, bir başkasının mesajı var ve esasen bu cihazı geçen ay aldım gibi bir şey söyleyecekler ve şarj edilmesi çok uzun sürüyor. şimdi onu nereden değiştirebilirim. Ve sonra mesajdaki her kelime tokenize edilir. Böylece mesaj jetonlara bölünür. Ve sonra ifade algılama gerçekleşir. Ve böylece ifade algılama, farklı türdeki niyetlerle ilişkili kelimeleri çıkaracaktır. Ve sonra temelde… şarj edilmesinin çok uzun sürmesi gibi şeyler, ilk mesajdan çıkarabileceğiniz bir ifade olacaktır. Ve bu, yavaş şarj denilen bir amaca çevrilir. Ve onu nerede değiştirebilirim, bir dizi belirteçtir, bu bir ifadedir, bu da bir niyette değiştirme anlamına gelir. Bu nedenle, değiştirme genellikle birincil amaç olarak kabul edilir, çünkü yavaş şarj bir şikayet iken, değiştirme bir taleptir, değil mi?

Yani niyetlere gidenler aslında kendilerine de öncelik verecek. O zaman yapabileceğimiz şey, bu şeyleri yönlendirme için ayarlamak. Bu nedenle, belirlenen amaca bağlı olarak mesaj, bu tür bir amacı işleme konusunda uzmanlaşmış belirli aracılara yönlendirilebilir. Aslında sohbet sohbet botları oluşturabilirsiniz. Bu nedenle, belirli bir amaca ait mesajlara otomatik yanıtlar sağlamak için amaçları kullanırlar. Ardından, temsilci yardımı için kimliği de kullanabilirsiniz. Bu nedenle SSS sohbet botları, sık sorulan müşteri sorularını yanıtlamak için amaçları kullanabilir ve bu gerçekten yararlıdır. Yani, sık sık sorularım oluyor ve gerçekten biriyle konuşmam gerekmiyor, sadece yerin ne zaman açıldığını veya ne zaman kapandığını bilmek istiyorum. Ya da nasıl düzeltebilirim. Ve eğer bir chatbot bunu yapabiliyorsa, benim için her şeyi bitirdim.

Ve sonra elbette en iyi şey, raporlamaktır. Ve böylece niyet analizi, farklı müşteri mesajlarının ardındaki yoğun hakim etrafında konsolide sayılar sağlamak için kullanılabilir. Ve bu, şirketlerin tüm bu farklı kanallardan kendilerine gelen tüm bu mesajları almalarını sağlar. Unutma, bunlar modern kanallar, değil mi? Sadece sosyal değil. Yani oradaki forumlarda, oradaki inceleme sitelerinde, oradaki bloglarda, oradaki tüm mesajlaşma platformlarında, oradaki tüm sosyal platformlarda, web sitenizde sohbet, hepsi bu. gelen şeyler ayrıştırılabilir. Ve yapabileceğiniz şey, şuna bakabilirsiniz, hey, işte insanların sorguladığı farklı türden şeyler. Ve bunlar birincil niyetlerdir. Ve böylece gerçekten basit bir pasta grafiğiniz olabilir. Ve bilirsiniz, bir grup insan genellikle memnundur, bir grup insanın genel şikayetleri vardır. Teslimat sorunları, konum sorunları, reklam sorunları, ödeme sepeti sorunları, kariyer sorunları, iş sorunları, sipariş ayrıntıları, şube ve mağaza bilgileri, sadakat programı soruları, selamlamalar, yardım gerekiyor, bulunabilirlik… devam ediyor… özürler, ekler, sadakat zarar gördü , kırık, sadece yapabileceğiniz gibi, istediğiniz kadar ekleyebilirsiniz. Ve ne tür bir iş içinde olduğunuza bağlı olarak, açıkçası, bir hizmet işindeyseniz, çok fazla ikame görmeyeceksiniz. Ama belki de daha iyisini yapanların ya da dossun ya da bilirsin, aşırıya kaçan ve bu tür şeyler yapan çok şey göreceksin.

Biliyorsunuz, bu benim için bugün Sprinklr'dan gelen en heyecan verici şeylerden biri çünkü vaka çözünürlüğünde, işlenen vakaların sayısında ve işlenen gelen mesajların sayısında inanılmaz artışlar görebilirsiniz. botlar tarafından. Yani aslında bir durumda görüyoruz, bir WeChat hesabı var ve vaka çözümleme hızında 2,4 kat artış elde edebildiler, %25 daha fazla vakayı ve 1,3 milyon gelen mesajı, yani neredeyse 100'ü işleyebildiler. binlercesi bir bot tarafından idare edilebiliyordu. Ve büyük/küçük harf saptırma yapabiliyorlar ve bu çok mantıklı. Ve bunu yaptıkça daha iyi hale geliyorsunuz. Amaçları belirlemede daha iyi olursunuz ve ihtiyaç duydukları insanlara doğru yanıtları vermede daha iyi olursunuz.

Yani bu Sprinklr'da satın alınabilir bir özellik. Eğer ilgileniyorsanız, bilirsiniz, web sitesi aracılığıyla bizimle iletişime geçin. Ve bugün AI'da konuşacağımız şey bu. Bu yüzden imzalayacağım. CXM Deneyimi için. Ben Grad Conn ve yarın görüşürüz.