Klients, kas ziņo par bojājumu, pārpasūta detaļu vai jautā par apkopi, tajā brīdī nesalīdzina jūsu produktu ar konkurenta produktu. Viņš salīdzina pieredzi par to, kā viņam palīdz. Cik ātri kāds atsaucas, cik labi šī persona pārzina iekārtu, vai problēma tiek atrisināta ar pirmo reizi. Šī pieredze daudziem klientiem ir sākusi svērt vairāk nekā pats pirkums, jo pirkums notiek vienreizēji, bet serviss aptver visu produkta lietošanas laiku.
Līdz nesenam laikam tas galvenokārt bija noslogojuma jautājums. Kam bija vairāk servisa darbinieku ar lielāku pieredzi, tas varēja ātrāk atbildēt uz vairāk jautājumiem. Gaidīšanas laiks un zināšanas lielā mērā korelēja ar darbinieku skaitu. Šī sakarība tagad ir zem spiediena.
Aiz katra servisa kontakta slēpjas virkne darbību. Pirmā ir triāža: kāda ir problēma, cik tā ir steidzama, kam to jāuzņemas. Otrā ir informācijas meklēšana: kāda informācija par šo produktu, šo klientu, šo uzstādīšanas vēsturi ir būtiska. Trešā ir diagnoze: vai šis ir zināms modelis vai kaut kas jauns. Ceturtā ir pats risinājums, un piektā ir notikušā fiksēšana, lai nākamajā reizē process noritētu ātrāk.
No šiem pieciem soļiem triāžu bieži jau var automatizēt: sistēma, kas kategorizē un virza ienākošos pieteikumus, dara to konsekventi un bez gaidīšanas laika. Informācijas meklēšana ir uzdevums, kurā AI ar cilvēka uzraudzību arvien vairāk pārņem darbu: rokasgrāmatu, iepriekšējo pieteikumu un apkopes žurnālu izpēte sistēmai var noritēt ātrāk nekā cilvēkam, tomēr tulkojumu par to, kas šajā konkrētajā gadījumā jādara, joprojām novērtē kāds, kas to apstiprina vai noraida. Diagnoze zināmiem modeļiem virzās tajā pašā virzienā. Risinājuma izpilde, jo īpaši, ja tā ir fiziska, un klienta nomierināšana sarežģītā sarunā, paliek cilvēka darbs.
Ja informācijas meklēšanu un daļu no diagnozes veic sistēma, mainās tas, kas ir izšķirošs. Reakcijas laiks bija funkcija no tā, cik daudz cilvēku bija pie tālruņa; ja sistēma tūlīt kategorizē pieteikumus un jau sagatavo pareizo informāciju darbiniekam, kas vada sarunu, reakcijas laiks kļūst mazāk atkarīgs no noslogojuma un vairāk no tā, cik labi šī sistēma ir iekārtota. Uzņēmums ar mazāk cilvēkiem pie tālruņa tā var atbildēt ātrāk nekā uzņēmums ar vairāk cilvēkiem, bet bez atbalstošas sistēmas.
Zināšanas arī pāriet no kaut kā, kas ir galvās, uz kaut ko, kas ir atrodams. Kādreiz pieredzējis tehniķis, kurš pēc nosaukuma pazina visas iekārtas, bija nepārspējama priekšrocība. Šī priekšrocība saglabājas izņēmuma gadījumos, bet atpazīstamu, atkārtotu problēmu gadījumā — kas veido lielāko daļu pieteikumu vairākumā uzņēmumu — jautājums vairs nav par to, kuram ir vairāk gadu pieredzes, bet par to, kurš labāk ir fiksējis un padarījis meklējamus iepriekšējos gadījumus. Piegādātājs, kas darbojas tikai divus gadus, bet ir labi sastrukturējis savu servisa vēsturi, šajā ziņā var būt ātrāks nekā piegādātājs ar trīsdesmit gadu pieredzi un nesakārtotiem dokumentiem.
Šī pārmaiņa nenotiek visur vienādā tempā, un tas nav galvenokārt saistīts ar uzņēmuma lielumu. Tas ir saistīts ar pamatā esošo datu stāvokli. Uzņēmums, kura apkopes žurnāli, pieteikumu vēsture un klientu komunikācija atrodas atsevišķās sistēmās, kas nesarunājas viena ar otru, nevar nodrošināt AI sistēmu ar to, kas tai nepieciešams, lai cik progresīva šī sistēma būtu. Uzņēmums, kuram tas ir sakārtots, redz, kā triāža un informācijas meklēšana pārmainās ātrāk, kamēr līdzīgs uzņēmums tajā pašā nozarē šajā ziņā vēl gandrīz pilnībā ir atkarīgs no cilvēkiem. Šī atšķirība ir izmērāma gaidīšanas laikā, atrisinājuma laikā pie pirmā kontakta, un tajā, vai klientam, uzdodot atkārtotus jautājumus, katru reizi jāstāsta sava lieta no jauna.
Šī dimensija nedarbojas nošķirti no citām asīm, uz kurām uzņēmumi izšķiras. Cik plaši piegādātājs var izvērst savu pakalpojumu klāstu, nepalielinot proporcionāli darbinieku skaitu, ir saistīts ar to, kas notiek šeit, tāpat kā aprakstīts sadaļā kā AI maina konkurenci produktu klāsta plašumā. Arī jautājums par to, cik dziļas ir tehniskās zināšanas, ko klients saņem pa tālruni, skar to, kas šeit tiek aplūkots, kā tas aprakstīts sadaļā kā AI maina konkurenci tehnisko zināšanu jomā. Un pieejamība — vai klients jebkurā brīdī var sazvanīt kādu vai kaut ko lietderīgu — patiesībā ir tās pašas medaļas otra puse, kas izklāstīta sadaļā kā AI maina konkurenci pieejamības jomā.
Tas nav aicinājums aizstāt servisa darbiniekus. Kāda loma AI tiks piešķirta servisa organizācijā un ko tas nozīmē darbinieku skaitam, ir darba devēja lēmums, kuram piemērojamas savas juridiskās prasības. Tas, kas šeit aprakstīts, ir pārmaiņa tajā, ko klients pieredz un pēc kā piegādātāji izšķiras, nevis apgalvojums par to, kam kāds darbs būtu jāturpina veikt.
Ja jūsu pēcpārdošanas serviss ir lēnāks vai mazāk konsekvents nekā konkurenta, pirmais jautājums nav par to, cik cilvēku jāpieņem darbā, bet par to, kura darba daļa apstājas trūkstošas vai izšķaidītas informācijas dēļ. Kā šo atpalicību risināt, ir atkarīgs no tā, kurā procesa vietā slēpjas problēma, kas aplūkots sadaļā ko darīt atpalicības gadījumā kādā dimensijā.
Ja apgalvojat, ka reaģējat ātrāk vai labāk nekā konkurenti, jautājums, vai šis apgalvojums izturēs pārbaudi, ir kaut kas, kas vispirms jāsaprot pašiem, kā izklāstīts sadaļā kā pamatot apgalvojumu par savu kvalitāti. Bezmaksas dimensiju pārbaude šajā palīdz: jūs norādāt, kur, jūsuprāt, uzvarat pēcpārdošanas servisa jomā, un redzat, kuri no šiem apgalvojumiem ir aizstāvami ar pierādījumiem. Pilnā salīdzinošā vērtēšana, kurā redzama jūsu pozīcija un jūsu līdzinieku grupas pozīcija visās dimensijās, ir izstrādes procesā.
Pamatjautājums — kuru daļu darba jūsu pēcpārdošanas servisa aizmugurē jau šodien var pārņemt AI, un kura daļa paliek cilvēka darbs — tiek atbildēts par katru uzdevumu ar FTE TO AI darba pārbaudi (werkscan).
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.