Konuşmaya dayalı yapay zeka, müşteri deneyimi ortamında devrim yaratıyor

Temsilcilerden, çalışanlardan veya amirler hakkında konuştuğumuzda da aynı durumun geçerli olduğunu düşünüyorum. İşlerini tamamlamak için mutlaka birden fazla farklı çözüm, bilgi tabanı, farklı teknoloji parçaları aramak veya aynı soruları tekrar tekrar yanıtlamak istemezler. Kendilerini gerçekten ilgilendiren, bir etki yarattıklarını hissetmelerine yardımcı olan anlamlı işler yapmak istiyorlar. Ve bu şekilde iletişim merkezinin ve genel olarak müşteri deneyiminin, her iki tarafın da değişen ihtiyaçlarını karşılayabilecek şekilde geliştiğini görüyoruz. [employee experience] Bir iletişim merkezi ve müşteri deneyimi içindeki her şeyin EX ve CX’i.

Ayrıca yapay zekanın, bu daha karmaşık ortamda gördüğümüz tüm mücadeleleri ve engelleri daha etkili hale getirmek, hem çalışanların hem de çalışanların ihtiyaç ve isteklerini gerçekten karşılamaya daha odaklı hale getirmek için bunu yükseltmeye yardımcı olabileceğini de görüyoruz. müşteriler.

Defne: Mükemmel müşteri deneyiminin kritik bir unsuru, müşteri tabanınızla bu ilişkiyi kurmaktır. Peki teknolojiler, sizin de söylediğiniz gibi, genel olarak yapay zeka bu ilişki kurmaya nasıl yardımcı olabilir? Peki keşfettiğiniz en iyi uygulamalardan bazıları nelerdir?

– Elizabeth: Bu gerçekten karmaşık bir konu ve sanırım yine bu etkili çözümleri veya etkili çözümleri kolaylaştırmak için teknolojiyi kullanabilme fikrine dayanıyor. Ve bunun ne anlama geldiği kullanım durumuna bağlıdır.

Dolayısıyla, genel olarak üretken yapay zeka ve yapay zekanın, bir organizasyonda müşteri deneyimini kolaylaştırmak için kullandığımız farklı teknolojiler arasındaki siloları parçalamamıza yardımcı olabileceğini düşünüyorum; bu aynı zamanda silo oluşturabilen ve parçalanabilen bir Franken doğa yığınına da yol açabilir. Bu deneyim içinde sürtüşme yaratın.

Bir diğeri ise gerçekten esnek olmak ve bir cevap veya çözüm arayan kişi için anlamlı bir deneyim yaratmak amacıyla kişiselleştirmek. Sanırım hepimiz bir chatbot’a veya bir web sitesine soru sorduğumuzda ya ne sorduğumuzu anlamadıklarını ya da genel olarak konuyla ilgili olabilecek bağlantıların bir listesini anlamadıklarını belirten bir yanıt aldığımız tüketicileriz. bota yazdığımız bir anahtar kelime. Ve bunların şu anda başarmaya çalıştığımız şeyin başlangıç ​​kavramları olduğunu söyleyebilirim. Ve şimdi üretken yapay zeka ve bu teknoloji sayesinde şunu söyleyebiliyoruz: “Bu parametrelerle şu anda X’ten Y’ye direkt uçuş alabilir miyim?” Ve söz konusu self-servis, pek çok farklı bağlantıya tıklamama, kendim için sıralama yapmama ve gerçekten böyle hissetmeme gerek kalmadan, yalnızca benim sorduğum şeyi hedef alan ve başka hiçbir şeyi hedef almayan, insan tarafından okunabilir, tamamen biçimlendirilmiş bir yanıtla yanıt verebilir. Kullandığım arayüz aslında ihtiyacımı karşılamıyor. Bence bunun için yola çıkıyoruz.

Her ne kadar orada bir tüketici olarak bir kullanım örneği sunmuş olsam da, bunun çalışan deneyiminde de nasıl geçerli olduğunu görebilirsiniz. Çünkü çalışan birden fazla etkileşimle ilgileniyor; belki ses, belki metin, belki her ikisi. Daha azıyla daha fazlasını yapmaya çalışıyorlar. İşleri basitleştirmeleri gerekirken, işleri daha karmaşık hale getirebilecek veya getirmeyecek birçok teknoloji parmaklarının ucunda var. Dolayısıyla, yanıt almalarına, çözümler bulmalarına, işlerini desteklemek için sorun gidermeye yardımcı olmak ve müşterilerinin hayatlarını kolaylaştırmak için yapay zeka ile bu şekilde arayüz kurabilmek, çalışan deneyimi açısından büyük bir oyun değiştiricidir. Ve bence gerçekten bakmak istediğimiz şey bu. Ve özünde, yapay zekanın, bu daha iyi, daha optimal ve etkili sonuçları gerçekten kolaylaştırmak için verilerimiz ile nasıl arayüz oluşturduğudur.

Defne: İnsanların sohbet robotlarına ve sanal asistanlara aşina olduğundan bahsettiniz, ancak konuşmaya dayalı yapay zekanın son zamanlardaki ilerlemesini ve çağrı merkezlerinde müşteri deneyimine yönelik ortaya çıkan kullanım örneklerini açıklayabilir misiniz?

– Elizabeth: Evet ve sanırım, konuşmaya dayalı yapay zeka ile üretken yapay zekanın Venn şemasında sıklıkla bir örtüşme gördüğümüzü belirtmek önemli çünkü genel olarak metin tabanlı etkileşimlerden bahsediyoruz. Konuşmaya dayalı yapay zeka da budur ve ben burada konuşmanın bu amacına yönelik tanımlarımızı yaparken bir nevi yüksek seviyedeyim, sorulan soruya göre uyarlanmış, insan tarafından okunabilen çıktıyla ilgilidir. Üretken yapay zeka yeni ve özgün içerik yaratıyor. Sadece metinle sınırlı değil, video olabilir, müzik olabilir, resim olabilir. Bizim amaçlarımız açısından genellikle tamamı metindir.

Sanırım, konuşma yapay zekasının eldeki duruma sonsuz şekilde uyarlanabilen yeni içerik oluşturmak için daha esnek ve uyarlanabilir olabilme konusundaki kazanımlarını burada görüyoruz. Bu da birçok yönden daha da fazla kazanç elde ettiğimiz anlamına geliyor; ben nasıl soru sorarsam sorayım, siz soruyu nasıl sorarsanız sorun, self servisten veya robottan gelen yanıtlar sadece söylediklerimizi değil, aynı zamanda anlayacaklarını da anlayacak. söylediklerimizin ardındaki niyet ve arkamızdaki verilerden yararlanabilecek.