Müügijärgset teenindust hinnati pikka aega vastamiskiiruse alusel ja selle põhjal, kas klient sai kätte inimese, kes probleemi tundis. See oli tööjõu mahu küsimus: rohkem mahtu järelteeninduses tähendas rohkem kliente, keda kiiresti aidati. See arvutuskäik muutub, kui osa diagnoosist, suunamisest ja järelkontrollist teeb AI. Siis ei ole enam küsimus, kui palju inimesi seal istub, vaid kui kiiresti süsteem tuvastab, mis toimub ja kes peab selle lahendama.
See muudab seda, mille alusel te võidate. Konkurent, kellel on sama palju tööjõudu kui teil, kuid kelle süsteem tuvastab rikke minutitega ja pakub õige sammu, ei võida sõbralikkuse ega teadmiste alusel. See konkurent võidab tuvastamise kiiruse alusel ning see on teistsugune eelis kui see, mille järgi enamik pakkujatevahelisi võrdlusi praegu veel üles on ehitatud.
Müügijärgne teenindus koosneb mitmest korduvast sammust: teate vastuvõtmine ja liigitamine, põhjuse tuvastamine, selle otsustamine, kes lahenduse leiab, kliendi teavitamine olekust ning käsitluse dokumenteerimine järgmisteks kordadeks. Igal sammul on AI-ga erinev suhe.
Teate liigitamine varasemate juhtumite põhjal on suures osas automatiseeritav; muster on tihti juba tuntud. Põhjuse tuvastamine võib osaliselt toimuda AI abil, kus töötaja kinnitab või lükkab tagasi järelduse enne, kui kliendile midagi lubatakse. Keerulised, varem nägemata probleemid ja hinnang selle kohta, kas erand on põhjendatud, jäävad inimtööks, sest see nõuab otsust, mis läheb kaugemale mustrituvastusest.
Järjekord, milles ettevõtted seda kasutusele võtavad, erineb suuresti. Mõned on automatiseerinud ainult esmase triaaži ja jätnud ülejäänu muutmata. Teised on üle andnud ka klientidele saadetavad olekuteated ja toimikute koostamise, nii et töötaja sekkub ainult kõrvalekallete korral. Mõlemat leidub täna turul kõrvuti; kindlat järjekorda, mida kõik järgiksid, ei ole.
Klient märkab kolme asja, olenemata sellest, kas ta teab, et taga on AI. Esiteks aeg teate esitamise ja konkreetse vastuse vahel selle kohta, mis toimub. Teiseks selle vastuse järjepidevus: kas kaks sama probleemiga klienti saavad sama selgituse ja sama lahenduse. Kolmandaks, kas organisatsioon teab probleemi juba enne, kui klient on pidanud seda täielikult selgitama.
Need kolm on täpselt need kohad, kus varem tegi vahe tööjõu maht ja kus nüüd teeb vahe töö korraldus. Ettevõte, kellel on vähem inimesi järelteeninduses, võib nendes punktides siiski ees olla, kui tuvastamine ja suunamine on hästi automatiseeritud. See ongi nihe: võrdlus ei käi enam selle üle, kui palju mahtu konkurendil on, vaid selle üle, milline osa protsessist toimub juba ilma inimese ooteajata.
Kas organisatsioon on selles juba kaugele jõudnud, ei sõltu ainult sektorist või suurusest. See sõltub sellest, kui palju varasemaid juhtumeid on dokumenteeritud mustrite tuvastamiseks, kui järjepidevalt on varasem käsitlus registreeritud, ning kas on olemas protsess, kus AI teeb ettepaneku ja töötaja kinnitab või lükkab selle põhjendatult tagasi. Ettevõtted, kes on oma järelteeninduse alati struktureeritult dokumenteerinud, suudavad seda kiiremini automatiseerida kui ettevõtted, kus toimikud on laiali e-kirjade, telefonimärkmete ja eraldiseisvate süsteemide vahel.
See ei puuduta küsimust, kas järelteeninduses on vaja vähem inimesi; see on tööandja otsus ning selle kohta kehtivad omad seaduslikud nõuded. Siin käsitletakse ainult seda, mis juhtub pakkujatevahelise võrdlusega, kui aluseks olev töö nihkub.
Müügijärgne teenindus seisab harva üksi. Pakkuja, kes on siin eesotsas, peab seda kombineerima ka teiste mõõtmetega, et tehingu võita: kui lai on pakkumine ja kas see annab kindlustunde järelteeninduses, kas rikke tuvastamiseks vajalik tehniline teadmine on veel inimestel või juba dokumenteeritud, ja kui kiiresti ja millal saab klient kellegi või millegagi ühendust. Kes soovib teada, milline neist mõõtmetest oma turul tegelikult tehingu otsustab, mitte ainult usutavalt ei kõla, jõuab tagasi meetodi juurde, millega tuvastada, mille alusel ettevõte tegelikult võidab.
See nihe jätkub, seega tänane hinnang ei ole järgmise aasta hinnang; kui sageli tuleb konkurentsianalüüsi korrata sõltub sellest, kui kiiresti see töö teie turul muutub.
Väide nagu "meie lahendame kiiremini" on eelis alles siis, kui see on taandatav erinevusele läbimisajas, vastuste järjepidevuses või selle osakaalus, kui palju teateid on lahendatud ilma inimese ooteajata. Ilma selle taandamiseta on see mulje ning muljed kaotavad arvudele niipea, kui klient need kõrvuti asetab.
Aluseks olev küsimus ei ole, kas AI muudab müügijärgset teenindust, vaid milline osa sellest tööst on teie ettevõttes tegelikult üle võetav; selle kaardistab FTE TO AI töö-skaneering ülesannete kaupa. Esimese sammuna saate teha tasuta dimensioonikontrolli: nimetate, mille alusel te arvate müügijärgses teeninduses võitvat, ning näete, millist neist väidetest saab tõenditega kaitsta. Täielik võrdlusuuring on ehitamisel.