Stranka, ki prijavi okvaro, naroči nadomestni del ali povpraša o vzdrževanju, v tistem trenutku ne primerja vašega izdelka s konkurenčnim. Primerja izkušnjo pomoči, ki jo prejme. Kako hitro se nekdo odzove, kako dobro ta oseba poznava napeljavo, ali je težava rešena v enem koraku. Ta izkušnja je za mnoge stranke postala pomembnejša od nakupa samega, ker je nakup enkraten, servis pa obsega celotno življenjsko dobo izdelka.
Do nedavnega je bilo to predvsem vprašanje zasedenosti kadrov. Kdor je imel več zaposlenih v službi za pomoč strankam, z več izkušnjami, je lahko hitreje odgovoril na več vprašanj. Čakalni čas in znanje sta bila v veliki meri sorazmerna s številom zaposlenih. Ta povezava je zdaj pod pritiskom.
Za vsakim stikom s službo za pomoč strankam je vrsta opravil. Prvo je triaža: kaj je težava, kako nujna je, kdo naj jo prevzame. Drugo je iskanje informacij: katere informacije o tem izdelku, tej stranki, tej zgodovini vgradnje so relevantne. Tretje je diagnoza: ali gre za znan vzorec ali za nekaj novega. Četrto je rešitev sama, peto pa zapis tega, kar se je zgodilo, tako da gre naslednjič hitreje.
Od teh petih korakov je triažo pogosto že mogoče avtomatizirati: sistem, ki kategorizira in usmerja prispele prijave, to počne dosledno in brez čakalnega časa. Iskanje informacij je naloga, pri kateri AI z človeškim nadzorom prevzema vse več dela: preiskovanje priročnikov, prejšnjih prijav in vzdrževalnih dnevnikov lahko sistem opravi hitreje kot človek, prevod v to, kaj je treba storiti v tem specifičnem primeru, pa še vedno presoja nekdo, ki potrdi ali zavrne predlog. Diagnoza pri znanih vzorcih se premika v isto smer. Izvedba rešitve, zlasti če je fizična, in pomirjanje stranke v zahtevnem pogovoru, ostajata delo ljudi.
Če iskanje informacij in del diagnoze opravlja sistem, se spremeni tudi to, kaj je razlikovalno. Odzivni čas je bil funkcija tega, koliko ljudi je bilo na voljo na telefonski liniji; če sistem takoj kategorizira prijave in vnaprej pripravi pravilne informacije za zaposlenega, ki vodi pogovor, postane odzivni čas manj odvisen od zasedenosti kadrov in bolj od tega, kako dobro je ta sistem urejen. Podjetje z manj ljudmi na telefonu lahko tako odgovori hitreje kot podjetje z več ljudmi, ki pa nima podpornega sistema.
Tudi znanje se premika od nečesa, kar je v glavah, k nečemu, kar je mogoče poiskati. Nekoč je bil izkušen serviser, ki je vse napeljave poznal po imenu, prednost, ki je ni bilo mogoče doseči. Ta prednost ostaja za izjemne primere, za prepoznavne, ponavljajoče se težave — največji del prijav pri večini podjetij — pa vprašanje ni več, kdo ima največ let izkušenj, temveč kdo je prejšnje primere najbolje zapisal in naredil iskane. Ponudnik, ki obstaja šele dve leti, a je svojo servisno zgodovino dobro strukturiral, je lahko na tej točki hitrejši od ponudnika s tridesetimi leti izkušenj in neurejenimi dosjeji.
Ta premik ne poteka enako hitro povsod, in to ni zaradi velikosti podjetja. Odvisno je od stanja podatkov, na katerih temelji. Podjetje, katerega vzdrževalni dnevniki, zgodovina prijav in komunikacija s strankami so v ločenih sistemih, ki med seboj ne komunicirajo, ne more napajati sistema AI s tem, kar potrebuje, ne glede na to, kako napreden je ta sistem. Podjetje, ki ima to urejeno, hitreje opazi premik pri triaži in iskanju informacij, medtem ko je primerljivo podjetje v isti panogi na tej točki še skoraj popolnoma odvisno od ljudi. Ta razlika je merljiva v čakalnem času, v času rešitve ob prvem stiku in v tem, ali mora stranka ob ponavljajočih se vprašanjih vsakič znova povedati svojo zgodbo.
Ta razsežnost ne deluje ločeno od drugih osi, na katerih se podjetja razlikujejo. Kako široko lahko ponudnik razširi svojo storitev, ne da bi sorazmerno zaposlil več ljudi, je povezano s tem, kar se dogaja tukaj, prav tako kot pri tem, kako AI spreminja konkurenco na področju širine ponudbe. Tudi vprašanje, kako globoko je tehnično znanje, ki ga stranka dobi na telefonu, se dotika tega, kar je opisano tukaj, kot je razloženo v tem, kako AI spreminja konkurenco na področju tehničnega znanja. In dosegljivost — ali stranka lahko kadarkoli dobi na voljo koristno osebo ali sistem — je pravzaprav druga stran istega kovanca, obravnavana v tem, kako AI spreminja konkurenco na področju dosegljivosti.
To ni zagovor za nadomeščanje zaposlenih v službi za pomoč strankam. Kakšno vlogo bo AI dobil v servisni organizaciji in kaj to pomeni za kadrovsko zasedbo, je odločitev delodajalca, za katero veljajo lastne zakonske zahteve. Kar je opisano tukaj, je premik v tem, kaj stranka doživlja in na čem se ponudniki razlikujejo, ne pa izjava o tem, kdo naj še naprej opravlja katero delo.
Če je vaša poprodajna storitev počasnejša ali manj dosledna kot pri konkurentu, prvo vprašanje ni, koliko ljudi je treba dodati, temveč kateri del dela se zatika zaradi manjkajočih ali razdrobljenih informacij. Kako se lotiti tega zaostanka, je odvisno od tega, kje v procesu je težava, kar je obravnavano v tem, kaj storiti pri zaostanku na neki razsežnosti.
Če trdite, da se odzivate hitreje ali bolje kot vaši konkurenti, je vprašanje, ali ta trditev vzdrži preverjanje, nekaj, kar je vredno najprej razjasniti zase, kot je razloženo v tem, kako podprete trditev o lastni kakovosti. Brezplačni preizkus razsežnosti vam pri tem pomaga: navedete, na čem menite, da zmagujete na področju poprodajnih storitev, in vidite, katere od teh trditev je mogoče podpreti z dokazi. Popolna primerjalna analiza, z vašim položajem in položajem vaše primerjalne skupine na vseh razsežnostih, je v izdelavi.
Na temeljno vprašanje — kateri del dela za vašo poprodajno storitvijo je danes že mogoče prevzeti z AI in kateri del ostaja delo ljudi — se odgovarja po posameznih nalogah s pomočjo delovnega preizkusa podjetja FTE TO AI.
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.