Un cliente che segnala un guasto, riordina un ricambio o chiede informazioni sulla manutenzione, in quel momento non sta confrontando il vostro prodotto con quello di un concorrente. Confronta l'esperienza di essere assistito. Quanto velocemente qualcuno risponde, quanto bene quella persona conosce l'installazione, se il problema viene risolto al primo contatto. Per molti clienti questa esperienza ha iniziato a pesare più dell'acquisto stesso, perché l'acquisto è un evento unico mentre il servizio copre tutta la durata di vita del prodotto.
Fino a poco tempo fa questa era soprattutto una questione di organico. Chi aveva più addetti al servizio, con più esperienza, poteva rispondere a più domande più velocemente. Tempo di attesa e conoscenza correvano in gran parte in parallelo con il numero di dipendenti. Questo legame è oggi sotto pressione.
Dietro ogni contatto di servizio c'è una serie di operazioni. La prima è il triage: qual è il problema, quanto è urgente, chi deve occuparsene. La seconda è la ricerca: quali informazioni su questo prodotto, questo cliente, questa storia di installazione sono rilevanti. La terza è la diagnosi: si tratta di un pattern conosciuto o di qualcosa di nuovo. La quarta è la soluzione stessa, e la quinta è registrare cosa è successo affinché la prossima volta sia più rapido.
Di questi cinque passaggi, il triage è spesso già automatizzabile: un sistema che categorizza e instrada le segnalazioni in entrata lo fa in modo coerente e senza tempi di attesa. La ricerca è un compito in cui l'AI, con supervisione umana, sta togliendo sempre più lavoro dalle mani delle persone: la ricerca in manuali, ticket precedenti e log di manutenzione può essere svolta da un sistema più velocemente di una persona, ma la traduzione in ciò che deve accadere in questo caso specifico viene ancora valutata da qualcuno che approva o respinge. La diagnosi su pattern conosciuti si sta spostando nella stessa direzione. Eseguire la soluzione, soprattutto se fisica, e rassicurare il cliente in una conversazione difficile, restano lavoro umano.
Se la ricerca e parte della diagnosi vengono svolte da un sistema, cambia ciò che fa la differenza. Il tempo di risposta era una funzione di quante persone erano al telefono; se un sistema categorizza subito le segnalazioni e prepara già le informazioni corrette per l'addetto che gestisce la conversazione, il tempo di risposta diventa meno dipendente dall'organico e più dipendente da quanto bene quel sistema è impostato. Un'azienda con meno persone al telefono può così rispondere più velocemente di un'azienda con più persone ma senza un sistema di supporto.
Anche la conoscenza si sposta da qualcosa che risiede nelle teste a qualcosa che è reperibile. In passato un tecnico esperto che conosceva tutte le installazioni per nome era un vantaggio ineguagliabile. Quel vantaggio resta per i casi eccezionali, ma per i problemi riconoscibili e ricorrenti — la maggior parte delle segnalazioni nella maggioranza delle aziende — la domanda non è più chi ha più anni di esperienza, ma chi ha registrato meglio i casi precedenti e li ha rese ricercabili. Un fornitore attivo da soli due anni ma con una cronologia del servizio ben strutturata può essere più veloce, su questo punto, di un fornitore con trent'anni di esperienza e archivi non strutturati.
Questo spostamento non avviene ovunque alla stessa velocità, e ciò non dipende principalmente dalla dimensione dell'azienda. Dipende dallo stato dei dati sottostanti. Un'azienda i cui log di manutenzione, cronologia dei ticket e comunicazioni con i clienti si trovano in sistemi separati che non comunicano tra loro non può alimentare un sistema di AI con ciò di cui ha bisogno, per quanto avanzato sia quel sistema. Un'azienda che ha invece ordine su questo fronte vede il triage e la ricerca spostarsi più rapidamente, mentre un'azienda comparabile nello stesso settore su questo punto dipende ancora quasi completamente dalle persone. Questa differenza è misurabile nel tempo di attesa, nel tempo di risoluzione al primo contatto, e nel fatto che un cliente debba o non debba raccontare di nuovo la propria storia ogni volta che ha una domanda ricorrente.
Questa dimensione non funziona in modo isolato dagli altri assi su cui le aziende si distinguono. Quanto ampiamente un fornitore possa estendere la propria offerta di servizi senza assumere proporzionalmente più persone è collegato a ciò che accade qui, così come come l'AI cambia la concorrenza sull'ampiezza del prodotto. Anche la domanda su quanto sia profonda la conoscenza tecnica che un cliente trova al telefono è connessa a ciò di cui si parla qui, come si può leggere in come l'AI cambia la concorrenza sulla conoscenza tecnica. E la raggiungibilità — se un cliente riesce in ogni momento a raggiungere una persona o qualcosa di utile al telefono — è in realtà l'altra faccia della stessa medaglia, approfondita in come l'AI cambia la concorrenza sulla raggiungibilità.
Questo non è un invito a sostituire gli addetti al servizio. Quale ruolo assuma l'AI nell'organizzazione del servizio e cosa ciò significhi per l'organico è una decisione del datore di lavoro, per la quale valgono i propri obblighi di legge. Quanto descritto qui è uno spostamento in ciò che un cliente vive e su cui i fornitori si distinguono, non un'affermazione su chi dovrebbe continuare a svolgere quale lavoro.
Se il vostro servizio post-vendita è più lento o meno coerente di quello di un concorrente, la prima domanda non è quante persone aggiungere, ma quale parte del lavoro si blocca per informazioni mancanti o frammentate. Come affrontare questo ritardo dipende da dove nel processo si trova il problema, argomento trattato in cosa fare in caso di ritardo su una dimensione.
Se affermate di rispondere più velocemente o meglio dei vostri concorrenti, la domanda se tale affermazione resiste a una verifica è qualcosa da chiarire prima a voi stessi, come approfondito in come motivare un'affermazione sulla propria qualità. Il controllo gratuito delle dimensioni aiuta in questo: indicate su cosa pensate di vincere sul servizio post-vendita, e vedete quali di queste affermazioni sono difendibili con prove. Il benchmark completo, con la vostra posizione e quella del vostro gruppo di riferimento su tutte le dimensioni, è in fase di realizzazione.
La domanda di fondo — quale parte del lavoro dietro il vostro servizio post-vendita può già oggi essere svolta dall'AI, e quale parte resta lavoro umano — trova risposta compito per compito con la werkscan di FTE TO AI.