Asiakasrajapinnassa toimiville tuottava tekoäly voi tuoda merkittäviä hyötyjä ajansäästön ja tehokkaamman työskentelyn näkökulmasta. Asiakas pääsee nauttimaan laadukkaammista kohtaamisista ja nopeammista ratkaisuista monimutkaisissakin tilanteissa.
Tässä blogissa esittelemme tuottavan tekoälyn konkreettisia käyttötapauksia asiakaspalvelun ja myynnin arjesta. Kerromme, miten tekoäly auttaa keskittymään asiakkaan kohtaamiseen ja helpottaa päivittäistä työtä, samalla kehittäen parempaa, tuloksessa näkyvää asiakaskokemusta.
Tuottava tekoäly tukee asiakasrajapinnan työtä ohjaamalla huomion asiakkaaseen
Tuottavan tekoälyn taustalla toimivat isot kielimallit, joiden tehtävänä on tunnistaa seuraava looginen askel. Se onnistuu tehtävässään tyypillisesti hyvin mutta ei virheettömästi. Sen takia tekoälyn käyttökohteita valittaessa useat organisaatiot hakevat sovellutuksia ensin sisäisestä käytöstä, jolloin työntekijä on välikätenä ennen kuin tieto tavoittaa asiakkaan.
Käyttökohteita löytyy yrityskohtaisesti lukuisia. Tähän blogiin olemme nostaneet esimerkkejä, jotka näemme hyviksi ensimmäisiksi ja arvoa tuoviksi kohteiksi asiakasrajapinnassa.
1. Käyttötapaus: Palvelupyyntöjen esikäsittely ja rikastaminen nopeuttaa ratkaisuaikaa
Asiakkaan tilanteen ratkaiseminen katkeaa usein puuttuviin tietoihin, oli kyse sitten sopimukseen liittyvistä muutoksista tai tukipyynnöistä. Asiakkaan ollessa yhteydessä asiakaspalveluun tekoäly voi esimerkiksi varmistaa, että kontakti- tai palvelupyyntöjen tiedot ovat riittävät asian hoitamiseen, nopeuttaen sen käsittelyä.
Tekoäly pystyy esikäsittelemään palvelupyynnön ja ymmärtämään, mitä asia koskee. Se voi poimia kontekstin vapaasta tekstistä ja vastata asiakkaalle tai luokitella pyynnön ongelmatilanteeksi tai lisätietojen pyynnöksi.
Tuottavalle tekoälylle voidaan opettaa, mitä tietoja kyseisen luokittelun pyyntöihin täytyy liittää, jotta palvelupyyntö voidaan käsitellä. Se tunnistaa puuttuvat tiedot ja voi rikastaa pyyntöä kysymällä asiakkaalta lisätietoja. Datan keräämisen jälkeen tekoäly voi ratkaista asian itse tai syöttää tiedot valmiiksi asiakaspalvelujärjestelmään käsiteltäväksi.
Palvelupyyntöjen käsittelystä muodostava data voidaan myös jatkohyödyntää. Tuottava tekoäly voi poimia toistuvia kysymyksiä palvelupyynnöistä ja kerätä näihin annetut vastaukset, muodostaen tietokantaa yhteydenottojen ratkaisemisen helpottamiseksi entisestään.
Esikäsittely puolitti palvelupyyntöjen ratkaisuajan
Tekoälyavustaja auttoi merkittävästi tehostamaan palvelupyyntöjen käsittelyä yrityksessä, jossa yhteydenottoja vastaanotetaan kuusinumeroinen määrä vuosittain. Pyynnöistä jopa 40 % on vapaamuotoista tekstiä esimerkiksi sähköpostin muodossa.
Esimerkiksi:
Palvelupyyntöjä tulee vuositasolla 100 000. Näistä 40 % eli 40 000 vaativat lisätietoja.
- Normaali käsittelyaika on keskimäärin yksi tunti.
- Tekoäly nopeuttaa palvelupyyntöjen käsittelyä rikastamalla ja esikäsittelemällä ne.
- Palvelupyynnön käsittely on jopa 50 % aiempaa tehokkaampaa, jolloin keskimääräinen käsittely- tai ratkaisuaika on enää 30 minuuttia.
Vuositasolla säästö on jopa 20 000 tuntia.
2. Käyttötapaus: Nopeasti saatavilla olevat ohjeistukset ja sisällöt varmistavat palvelun tasalaatuisuutta – myös livetilanteissa
Hektisessä asiakaspalveluympäristössä erilaisiin tilanteisiin pyritään valmistautumaan erilaisilla ohjeistuksilla ja parhailla käytänteillä – haaste syntyy, kun nämä pitäisi palauttaa mieleen tilanteen ollessa jo päällä. Tekoäly auttaa löytämään tarvittavat sisällöt nopeasti.
Tekoäly mielletään usein kirjallisesti tapahtuvien palvelutilanteiden hoitamisen apuriksi. Se ei kuitenkaan rajoitu siihen – kasvotusten tapahtuvissa kohtaamisissa tekoäly voi esimerkiksi litteroida puhetta, poimia tekstistä tarvitsemansa kontekstivihjeet ja ohjata niiden pohjalta asiakaspalvelijaa parhaiden käytänteiden mukaisiin toimintamalleihin tai nostaa hänelle tarvittavat ohjeistukset esiin.
Ohjeistukset auttavat varmistamaan palvelun tasalaatuisuutta ja toisaalta nopeuttavat palvelua, kun tilanteen hoitamiseen tarvittavat tiedot ovat heti saatavilla.
3. Käyttötapaus: Palvelua asiakkaan valitsemalla kielellä – murra kielimuurit
Asiakaspalvelulta odotetaan jatkuvasti enemmän myös palvelukielten osalta. Ihmiset haluavat saada palvelua omalla kielellään, sillä se helpottaa kommunikointia ja vähentää väärinymmärrysten määrää.
Tekoäly auttaa ratkaisemaan kieliin liittyviä haasteita niin asiakkaille päin kuin organisaation sisällä. Tuottava tekoäly pystyy tekemään käännöksiä lähes reaaliaikaisesti palvelutilanteissa. Monikielisessä organisaatiossa esimerkiksi sisäisiä ohjeistuksia ei tarvitse tuottaa kuin yhdellä kielellä, tekoäly hoitaa loput.
Lisää tekoälyn käyttötapauksia asiakaspalvelusta löydät blogistamme: Tuottava tekoäly asiakaspalvelussa – 3 käyttötapausta
4. Käyttötapaus: Tuki myynnin valmistelu- ja jälkitöissä vapauttaa aikaa kohtaamisille
Myyjän tehtävä ei ole olla sisällöntuotannon asiantuntija, jolloin materiaalien tuotanto voi olla paitsi työlästä myös epämotivoivaa. Tuottava tekoäly voi litteroida esimerkiksi Teams-palaverin sisältöä lennossa ja ehdottaa myyjälle seuraavia askelia tai nostaa tarvittavia sisältöjä, palvelukuvauksia tai tuotetietoja myynnille käytettäväksi keskustelun tukena. Tuottava tekoäly voi myös kerätä litteroinnin kautta muistiinpanot myyntitapaamisista, jolloin myynnin huomio voi olla täysin itse keskustelussa.
Tuottava tekoäly auttaa palaverien valmistelussa ja myynnin materiaalien muotoilussa. Tekoäly voi tuottaa strukturoitua, lähes valmista teksti- tai kuvasisältöä, vapauttaen aikaa asiakasesitysten muotoilusta ja tekemällä niistä visuaalisempia. Tekoäly auttaa myös rakentamaan ratkaisuehdotuksia tai tarjouksia asiakkaalle tukemalla sisällöntuotannossa ja esimerkiksi myyvemmän tekstin muotoilussa.
5. Käyttötapaus: Tekoäly auttaa tunnistamaan churn-riskin
Suuren asiakasmäärän analysointi ja poistumisriskissä olevien asiakkaiden tunnistaminen on vaikeaa ja aikaavievää, jos työ täytyy tehdä manuaalisesti. Tuottava tekoäly on luonnollinen apuri haasteen taklaamiseen, sillä se voi käsitellä laajoja tietomääriä nopeasti.
Tekoäly muotoilee vakioraportit ja auttaa syventymään haluamaasi teemaan, esimerkiksi tarjoten pyynnöstäsi tiedon top 10 riskiasiakkaasta ostokäyttäytymisen perusteella. Se pystyy avaamaan luonnollisella kielellä miksi tietyissä asiakkaissa on churn-riski. Tiedon pohjalta johtopäätöksien tekeminen ja oikeiden askeleiden löytäminen tilanteen kääntämiseksi on helpompaa.
Tuottava tekoäly ei kuitenkaan luo uutta dataa vaan toistaa ja hakee olemassa olevaa tietoa – se on siis yhtä fiksu kuin organisaation data. Ensimmäiseksi onkin tärkeintä varmistaa, että yrityksen data on luotettavaa ja saatavilla.
Tuottava tekoäly auttaa pullonkaulojen ratkaisemisessa
Tuottavan tekoälyn mahdollisuuksia asiakasrajapinnan tukemisessa on paljon eikä kaikkia käyttökohteita varmasti vielä tunnisteta. Niiden tutkimisessa kannattaakin olla utelias. Tuottava tekoäly kehittyy huimaa vauhtia ja vastaan voi tulla yllättäviäkin hyötyjä.
Parhaat käyttötapaukset juuri teidän organisaatiollenne löytyvät tarkastelemalla nykytilaa ja tunnistamalla missä suurimmat pullonkaulat ovat. Voisiko tekoäly auttaa niiden ratkaisemisessa?
Asiantuntijamme auttavat löytämään organisaatiollenne sopivat käyttötapaukset AI-työpajoissa
Elisan asiantuntijat auttavat navigoimaan sopivien käyttötapausten löytämisessä ja niiden käytäntöön viemisessä. Järjestämme AI-työpajoja, joissa asiantuntijamme auttavat miettimään mihin tuottava tekoäly pystyy, mihin se toisaalta ei sovellu, millaisia vaatimuksia tekoälyn hyödyntäminen asettaa esimerkiksi datan näkökulmasta ja mihin prosesseihin se istuu juuri teidän organisaatiossanne.
Hyödynnämme käyttökohteiden tunnistamisessa palvelumuotoilun työkaluja ja autamme etsimään ensimmäiset nopean kokeilun kohteet, joilla pääset liikkeelle tai voit optimoida nykyistä tekemistänne.
Laita meille viestiä ja varaa työpaja
Lue myös:
Tekoäly mullistaa asioinnin – näin trendit näkyvät
Elisalta ja Enreachilta maailmanluokan puheratkaisut asiointiin
Tekoälyn vallankumous: Elisan ja Microsoftin yhteistyö avaa uusia mahdollisuuksia
Kaikki artikkelit