Клиент иска да знае къде е неговата поръчка. Служител проверява статуса в ERP или логистична система и съобщава това обратно, по телефон, имейл или чат. Това е една от най-повтарящите се задачи в обслужването на клиенти, а също и една от най-предвидимите. Точно това я прави подходяща за изпълнение в голяма степен от AI.
Три оси са决определящи тук: структурираност, обем и клиентски контакт.
Структурираността получава висока оценка. Статусът на поръчка не е открит въпрос: има номер на поръчка, система с актуален статус и фиксиран набор от възможни отговори (изпратена, на път, забавена, доставена). Не се налага нищо да се измисля, само да се провери и да се съобщи.
Обемът обикновено е висок. При компании с много поръчки този тип въпрос е голяма част от входящия обем контакти. Висок обем в комбинация с фиксиран модел е точно там, където автоматизацията се изплаща: същото действие, стотици или хиляди пъти, без съдържанието да се променя.
Клиентският контакт получава ниска оценка по посока на автоматизация (2 от 5), но това тук е по-малко пречка, отколкото изглежда. Клиентският контакт се превръща в проблем за AI само когато разговорът е чувствителен или изисква индивидуален подход. При въпрос за статус контактът е функционален: клиентът иска отговор, не разговор. Докато съобщението е правилно и пристига навреме, „кой“ го предава е второстепенно.
Три оси държат оценката смесена, и е важно това да не се прикрива.
Пространство за преценка (2) и креативност (5, отбелязана неблагоприятно, защото тук не е необходима креативност и точно това е смисълът) показват, че е необходима малко интерпретация — но при отклонения, например поръчка, която вече три дни стои „на път“ без момент на сканиране, наистина е необходима преценка: това системна грешка ли е, забавяне при превозвача, или изгубена поръчка? Това в момента изисква човек, или най-малкото правило за ескалация.
Съответствие с изискванията (5) означава, че при съобщаването на статус няма особени правни усложнения. Разходи от грешки (3) са в средата: съобщаването на грешен статус на клиент е неприятно, но рядко вредно. Това обаче силно се различава по сектор. При медицински изделия или чувствителни във времето B2B доставки грешно съобщение за статус наистина може да има последствия, и тогава тази ос се измества към по-висок риск от приетото тук.
Което AI може да поеме днес тук, е агент: система, която самостоятелно проверява статуса в логистичната система, превежда това в разбираем текст и го съобщава на клиента, без всеки път да се намесва човек. Това не е пълно поемане на ролята, но е поемане на голяма част от повтарящите се действия в тази роля.
Три условия определят дали това работи на практика:
При компании без реалновременна връзка между системата за поръчки и логистичната система — например когато статусът се поддържа ръчно в Excel файл — структурираността на практика е по-ниска от приетото тук, и тази задача все още не е готова за агент. Това пряко се свързва със сродна задача: предоставяне на информация за наличност и срок на доставка се основава на същите източници на данни и се сблъсква със същия проблем, ако тази връзка липсва.
Компании с много поръчки по индивидуална заявка или B2B клиенти с договорни условия за доставка виждат оста за преценка да тежи повече: забавяне там може да означава нарушение на договор, и тогава човешката преценка е необходима по-рано, отколкото при потребителски пратки.
Тази задача също е свързана с това, което се случва по-нататък в процеса. Неправилни клиентски данни водят до грешни съобщения за статус, така че поддържане на актуални клиентски данни в CRM е по същество условие, не отделна задача. От другата страна на процеса стоят генериране на документи за изпращане и връщане и произходът на самата поръчка, чрез въвеждане на поръчки в системата: колкото по-чисто са настроени тези стъпки, толкова по-надеждна е информацията за статус, която по-късно излиза от тях.
Това не е кадрови съвет и не е аргумент за намаляване на екип за обслужване на клиенти. Дали и как организация взема кадрови решения, попада под собствени законови изисквания и собствена преценка; тази страница описва само коя част от работата е подходяща за автоматизация, не какви трябва да бъдат нейните кадрови последствия.
Дали тази задача във вашата компания е автоматизируема в голяма или малка степен, зависи от вашите системи, вашия обем поръчки и степента, в която се случват отклонения. Безплатният quickscan на FTE TO AI се състои от дванадесет въпроса, без акаунт, и дава индикация коя част от часовете в този тип работен профил днес може да бъде поета от AI. Пълният werkscan, който изчислява това на ниво задача за вашата собствена организация, все още е в изграждане.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.