Klient, kes annab teada rikkest, tellib varuosa juurde või küsib hoolduse kohta, ei võrdle sel hetkel teie toodet konkurendi tootega. Ta võrdleb abisaamise kogemust. Kui kiiresti keegi reageerib, kui hästi see inimene paigaldust tunneb, kas probleem lahendatakse kohe esimesel korral. See kogemus on paljude klientide jaoks muutunud olulisemaks kui ostmine ise, kuna ostmine toimub ühekordselt, samas kui teenindus katab toote kogu kasutusaja.
Seni oli see peamiselt personali arvukuse küsimus. Kellel oli rohkem teenindustöötajaid, kellel rohkem kogemust, sai rohkematele küsimustele kiiremini vastata. Ootetund ja teadmised käisid suures osas käsikäes töötajate arvuga. See seos on nüüd surve all.
Iga teeninduskontakti taga on rida tegevusi. Esimene on triaaž: mis on probleem, kui kiireloomuline see on, kes peaks selle üle võtma. Teine on info otsimine: milline teave selle toote, kliendi, paigaldusajaloo kohta on asjakohane. Kolmas on diagnoos: kas see on tuntud muster või midagi uut. Neljas on lahendus ise, ja viies on toimunu talletamine, et järgmine kord läheks kiiremini.
Neist viiest etapist on triaaž sageli juba automatiseeritav: süsteem, mis kategoriseerib ja suunab sissetulevad teated, tegutseb järjekindlalt ja ootetunniata. Info otsimine on ülesanne, kus AI koos inimliku järelevalvega võtab järjest rohkem tööd üle: kasutusjuhendite, varasemate juhtumite ja hoolduslogide läbiotsimist tehab süsteem inimesest kiiremini, kuid selle tõlgendamist, mida just sel konkreetsel juhul teha tuleb, hindab endiselt inimene, kes kinnitab või lükkab tagasi. Diagnoos tuntud mustrite korral liigub samas suunas. Lahenduse teostamine, eriti kui see on füüsiline, ja kliendi rahustamine keerulises vestluses, jääb inimtööks.
Kui info otsimist ja osa diagnoosist teeb süsteem, muutub see, mis eristab. Reageerimisaeg oli varem funktsioon sellest, kui palju inimesi telefonil oli; kui süsteem kategoriseerib teated kohe ja seab vajaliku info juba valmis töötajale, kes vestlust peab, muutub reageerimisaeg vähem sõltuvaks personali arvukusest ja rohkem sellest, kui hästi see süsteem on üles ehitatud. Vähemate telefonis olevate inimestega ettevõte võib nii vastata kiiremini kui ettevõte, kellel on rohkem inimesi, aga puudub tugisüsteem.
Samuti nihkub teadmine millestki, mis on peades, millekski, mis on leitav. Varem oli kogenud tehnik, kes tundis kõiki paigaldusi nimepidi, ületamatu eelis. See eelis jääb kehtima erandlike juhtumite puhul, kuid äratuntavate, korduvate probleemide puhul — enamiku ettevõtete teadete suurima osa puhul — ei ole küsimus enam see, kellel on kõige rohkem aastaid kogemust, vaid kes on varasemad juhtumid parimini talletanud ja läbiotsitavaks muutnud. Tarnija, mis eksisteerib vaid kaks aastat, kuid on oma teenindusajaloo hästi struktureerinud, võib selles osas olla kiirem kui tarnija, kellel on kolmkümmend aastat kogemust, kuid struktureerimata toimikud.
See nihe ei toimu kõikjal ühtlase kiirusega, ja see ei tulene esmajoones ettevõtte suurusest. See tuleneb aluseks olevate andmete seisukorrast. Ettevõte, mille hoolduslogid, juhtumiajalugu ja kliendisuhtlus asuvad eraldi süsteemides, mis omavahel ei suhtle, ei saa AI-süsteemi toita sellega, mida see vajab, ükskõik kui täiustatud see süsteem ka on. Ettevõte, kellel see on korras, näeb triaaži ja info otsimist kiiremini nihkumas, samas kui sarnane ettevõte samas sektoris on selles osas veel peaaegu täielikult inimestest sõltuv. Selline erinevus on mõõdetav ootetunni pikkuses, esimesel kontaktil lahendamise ajas ja selles, kas klient peab korduvate küsimuste puhul oma lugu ikka ja jälle uuesti rääkima.
See mõõde ei toimi teistest telgedest, mille põhjal ettevõtted eristuvad, sõltumatult. Kui laialt saab tarnija oma teenuseid laiendada, ilma et ta peaks proportsionaalselt rohkem inimesi tööle võtma, on seotud sellega, mis siin toimub, samamoodi nagu kuidas AI muudab konkurentsi tootevalikute laiuse osas. Ka küsimus, kui sügavad on tehnilised teadmised, mida klient telefonis kohtab, puutub kokku sellega, mis siin toimub, nagu on kirjeldatud kuidas AI muudab konkurentsi tehniliste teadmiste osas. Ja kättesaadavus — kas klient saab igal hetkel kätte kellegi või midagi kasulikku — on tegelikult sama medali teine külg, mida on lahti kirjutatud kuidas AI muudab konkurentsi kättesaadavuse osas.
See ei ole pleidoo teenindustöötajate asendamiseks. Millise rolli AI teenindusorganisatsioonis saab ja mida see personali jaoks tähendab, on tööandja otsus, mille kohta kehtivad omad seadusest tulenevad nõuded. Siin kirjeldatud on nihe selles, mida klient kogeb ja mille põhjal tarnijad eristuvad, mitte seisukoht selle kohta, kes peaks millist tööd jätkuvalt tegema.
Kui teie müügijärgne teenindus on aeglasem või ebaühtlasem kui konkurendi teenindus, ei ole esimene küsimus, kui palju inimesi juurde vaja on, vaid milline osa töö takerdub puuduva või killustunud info taha. Kuidas seda mahajäämust käsitleda, sõltub sellest, kus protsessis probleem asub, mida käsitletakse mida teha mõõtme mahajäämuse korral.
Kui väidate, et reageerite kiiremini või paremini kui konkurendid, on küsimus, kas see väide peab kontrollimisel vastu, midagi, mille kohta tasub esmalt endale selgus saada, nagu on lahti kirjutatud kuidas põhjendada väidet omaenda kvaliteedi kohta. Tasuta mõõtmekontroll aitab selles: nimetate, mille poolest arvate müügijärgses teeninduses võitvat, ja näete, milliseid neist väidetest on võimalik tõenditega kaitsta. Täielik võrdlusalus, kus on teie positsioon ja teie eakaaslaste rühma positsioon kõikidel mõõtmetel, on valmimisel.
Aluseks olevale küsimusele — milline osa teie müügijärgse teeninduse taga olevast tööst on juba täna AI poolt üle võetav ja milline osa jääb inimtööks — vastatakse ülesandehaaval FTE TO AI töökontrolliga.
Vraag maar waarop er in uw markt gewonnen wordt. Ik vergelijk liever dan dat ik uitleg.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.