Klient chce vědět, kde je jeho objednávka. Pracovník vyhledá stav v ERP nebo logistickém systému a nahlásí ho zpět, telefonicky, e-mailem nebo přes chat. Jde o jeden z nejopakovanějších úkolů v rámci klientského servisu, a zároveň o jeden z nejpředvídatelnějších. Právě to ho předurčuje k tomu, aby ho z velké části převzala AI.
Rozhodující jsou zde tři osy: strukturovanost, objem a kontakt s klientem.
Strukturovanost dosahuje vysokého skóre. Stav objednávky není otevřená otázka: existuje číslo objednávky, systém s aktuálním stavem a pevná sada možných odpovědí (odesláno, na cestě, zpožděno, doručeno). Nic se nemusí vymýšlet, jen vyhledat a sdělit.
Objem je zpravidla vysoký. U firem s velkým počtem objednávek tvoří tento typ dotazu velkou část příchozího objemu kontaktů. Vysoký objem v kombinaci s pevným vzorem je přesně to, kde se automatizace vyplácí: stejná úloha, opakovaná stovky nebo tisíce krát, aniž by se obsah měnil.
Kontakt s klientem dosahuje nízkého skóre směrem k automatizaci (2 z 5), ale zde to představuje menší překážku, než se zdá. Kontakt s klientem se stává problémem pro AI teprve tehdy, když je rozhovor citlivý nebo vyžaduje individuální přístup. U dotazu na stav je kontakt funkční: klient chce odpověď, ne rozhovor. Pokud sdělení odpovídá pravdě a přijde včas, je otázka „kdo“ druhořadá.
Tři osy udržují hodnocení smíšené, a to je důležité nezakrývat.
Prostor pro úsudek (2) a kreativita (5, zaznamenaná nepříznivě, protože zde není potřeba žádná kreativita a to je právě podstata) ukazují, že je potřeba málo interpretace — ale při odchylkách, jako je objednávka, která už tři dny visí ve stavu „na cestě“ bez jakéhokoli skenování, je posouzení skutečně nutné: jde o systémovou chybu, zpoždění u dopravce, nebo ztracenou zásilku? V takovém okamžiku je potřeba člověk, nebo přinejmenším eskalační pravidlo.
Compliance (5) znamená, že při sdělování stavu nehrají roli žádné výraznější právní komplikace. Náklady na chybu (3) se pohybují ve středu: nahlásit klientovi špatný stav je nepříjemné, ale málokdy škodlivé. To se ovšem výrazně liší podle odvětví. U zdravotnických pomůcek nebo časově kritických B2B dodávek může chybné hlášení stavu mít skutečné důsledky, a tehdy se tato osa posouvá k vyššímu riziku, než je zde uvažováno.
Co AI dnes zvládne, je agent: systém, který samostatně vyhledá stav v logistickém systému, převede ho do srozumitelného textu a sdělí ho klientovi, aniž by mezi tím vždy musel stát člověk. Nejde o úplné převzetí role, ale o převzetí velké části opakujících se úkonů uvnitř této role.
Zda to v praxi funguje, určují tři podmínky:
U firem bez napojení v reálném čase mezi objednávkovým a logistickým systémem — například kde se stav ručně vede v Excelu — je strukturovanost fakticky nižší, než se zde předpokládá, a tento úkol ještě není zralý pro agenta. To přímo souvisí s příbuzným úkolem: poskytování informací o skladových zásobách a dodacích lhůtách se opírá o stejné zdroje dat a naráží na stejný problém, chybí-li toto napojení.
Firmy s velkým podílem zakázkových objednávek nebo B2B klienty se smluvně sjednanými dodacími lhůtami vnímají osu prostoru pro úsudek jako závažnější: zpoždění zde může znamenat porušení smlouvy, a v takovém případě je lidské posouzení potřeba dříve než u spotřebitelských zásilek.
Tento úkol také souvisí s tím, co se odehrává dále v procesu. Nesprávné údaje o klientovi vedou k nesprávným hlášením o stavu, takže udržování aktuálních údajů o klientech v CRM je v podstatě podmínkou, nikoli samostatným úkolem. Na druhé straně procesu hrají roli generování dokumentů pro odeslání a vrácení zboží a samotný vznik objednávky, prostřednictvím zadávání objednávek do systému: čím čistěji jsou tyto kroky nastaveny, tím spolehlivější jsou informace o stavu, které z nich později vycházejí.
Toto není personální doporučení ani argument pro zmenšení klientského servisního týmu. Zda a jak organizace přijímá personální rozhodnutí, spadá pod její vlastní zákonné povinnosti a vlastní úvahu; tato stránka popisuje pouze to, která část práce se hodí k automatizaci, nikoli jaké by z toho měly být personální důsledky.
Zda je tento úkol ve vaší firmě automatizovatelný ve velké, nebo malé míře, závisí na vašich systémech, objemu objednávek a míře, v jaké se vyskytují odchylky. Bezplatný rychlý test od FTE TO AI sestává ze dvanácti otázek, bez nutnosti účtu, a poskytuje orientační odhad, jakou část hodin v tomto typu pracovní náplně lze dnes převést na AI. Kompletní pracovní analýza, která toto vypočítá až na úroveň jednotlivých úkolů pro vaši vlastní organizaci, se ještě připravuje.
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.