Kliendiarvustuse on kirjutanud keegi, kes koges tulemust, mitte protsessi selle taga. Ometi peitub selles tulemuses sageli jälg sellest, kuidas see tekkis. Arvustus, mis mainib, et pakkumine oli valmis "tunni jooksul", ütleb organisatsiooni kohta selle taga midagi teistsugust kui arvustus, milles räägitakse, et "lõpuks pärast kahte nädalat tuli vastus". Mõlemad on tagasiside kiiruse kohta. Ainult üks neist kahest viitab tööle, mida enam ei tee tõenäoliselt inimene üksi.
Kui AI võtab osa teenuse taga olevast tööst üle, ei muutu mitte teenus ise, vaid muster, milles kliendid seda kogevad. Reageerimisaeg küsimusele oli kaua sõltuvuses sellest, kes sel päeval laua taga istus. Kui süsteem teeb esmase triaaži ja töötaja üksnes hindab ja otsustab, kaob see sõltuvus tööjõu koormusest. See muudab mitte ainult kiirust, vaid ka järjepidevust: klient, kes vastab hilja õhtul, saab sama kohtlemise mis klient esmaspäeva hommikul. Arvustused, mis räägivad ühtlasest teenindusest ebatavalistel aegadel, viitavad pigem sellele nihkele kui arvustused üksikjuhtumite kiirusest.
See ei kehti iga sama turu ettevõtte kohta ja see ongi täpselt see, milles asi seisneb. Üks ettevõte laseb süsteemil teha esmase hindamise, kusjuures töötaja kiidab heaks või lükkab tagasi põhjendusega; teine teeb seda ikka veel täielikult käsitsi ja kolmas pole protsessi veel puudutanud, sest klienditeenindus jääb seal teadlikult isiklikuks. Erinevus ei peitu ambitsioonis, vaid selles, kus ülesanne asub: täielikult automatiseeritav, osaliselt järelevalve all, või muutumatult inimtöö. Arvustused näitavad, millisel poolel sellest kolmejaotusest konkurent asub, kui teate, mida otsida.
Kolm signaali on kasutatavad ilma liiga palju eeldamata.
Esiteks: reageerimisaeg, mis ei varieeru kellaajaga ega hõivatusega. Inimprotsessil on tipud ja mõõnad; automatiseeritud esimesel sammul enamasti mitte. Kaebused aeglaste vastuste kohta esmaspäeval, aga mitte nädalavahetusel, viitavad inimtööle. Järjepidev kiirus, ka väljaspool kontoritunde, viitab süsteemile, mis osa tööst üle võtab.
Teiseks: vastuste toon ja täpsus. Arvustused, milles teatatakse, et vastus oli "väga detailne ja otse asja juurde minev", võivad viidata süsteemile, mis on andmed juba kokku pannud, enne kui töötaja vastab. Arvustused, mis kurdavad üldsõnaliste, asjassepuutumatute vastuste üle, viitavad pigem protsessile ilma selle eeltöötluseta või süsteemile, mis käitleb liiga palju iseseisvalt ilma korrigeeriva järelevalveta.
Kolmandaks: kuidas vigu käsitletakse. Kaebus, mis võetakse kiiresti käsile isikliku, põhjendatud vastusega, viitab inimjärelevalvele, mis kiidab heaks või lükkab tagasi põhjendusega — täpselt kolmejaotuse teine kategooria. Kaebus, mida käsitletakse korrektselt, kuid üldsõnaliselt, ilma et keegi tundub päriselt kaasa vaatavat, viitab pigem protsessile, mis on täielikult üle antud ilma korrigeeriva kihita.
Lõks on kvaliteedi lugemine automatiseerimise tõendina või vastupidi. Aeglane vastus võib olla teadlik valik isikliku kontakti kasuks, mitte tehnoloogia puudumine. Kiire vastus võib olla väike, pühendunud meeskond ilma igasuguse AI-kasutuseta. Arvustused annavad viite tulemusele, mitte põhjusele. Lisaks on need valikulised: rahulolevad kliendid kirjutavad tavaliselt vähem kui rahulolematud kliendid, mistõttu pilt näib struktuurselt negatiivsem kui tegelikkus. Ja arvustused ei ütle midagi selle kohta, mida konkurent ise väidab tegevat; selleks on mõttekam vaadata, kuidas konkurendi enda müügiinimesed oma töömeetodist räägivad või mida töökuulutused reedavad rollist, mida AI meeskonnas mängib.
Kas ettevõte kasutab AI-d, et tööd kergendada, on peale selle hoopis teine küsimus kui see, mida ettevõte selle kergendatud võimekusega teeb — viimane kuulub personalipoliitika enda õiguslike nõuete alla ega ole järeldus, mida saab arvustustest teha.
Arvustused tasuvad vaeva täiendava jäljena, mitte peamise allikana. Need on kasulikud, kui panete need kõrvuti teiste signaalidega: mida kaotatud pakkumised reedavad selle kohta, kus konkurent on kiirem või aeglasem kui teie ise, ja mida konkurendi enda veebisait väidab tegevat kiiruse ja teeninduse osas. Arvustused kinnitavad või lükkavad need väited ümber kliendi vaatenurgast. Sellest jäljest eraldi loetuna on arvustus eelkõige arvamus ühe kogemuse kohta ja liiga kitsas, et sellele saaks üles ehitada hinnangu terve organisatsiooni AI-kasutuse kohta. Kes soovib otsida struktuurselt ilma konkurendi enda arvudeta, leiab laiema lähenemise meetodist, kuidas saada teavet konkurentide kohta, kes ei avalda enda tulemusi.
Kõik arvustused kokku räägivad midagi konkurentide kohta, kuid küsimus, mis kõige rohkem annab, käib teie enda organisatsiooni kohta: milline töö on siin tõepoolest AI-ga üle võetav, milline töö vajab veel järelevalvet ja milline töö jääb inimtööks. See kaardistatakse ülesandepõhiselt FTE TO AI töökaardistusega.
Kas soovite teada, kas teie enda eeldused kiiruse ja teeninduse kohta peavad paika? Nimetage dimensioonid, millel arvate võitvat, ja tehke tasuta dimensioonikontroll: näete kohe, millised neist väidetest on tõenditega kaitstavad ja millised jäävad esialgu eelduseks. Täielik võrdlusuuring koos tõendusmaatriksi ja teie võrdlusgrupiga võrdlemisega on ettevalmistamisel.