Klient soovib teada, kus tema tellimus asub. Töötaja otsib staatuse üles ERP- või logistikasüsteemist ja teatab selle tagasi, telefoni, e-posti või vestluse teel. See on üks kõige korduvamaid ülesandeid klienditeeninduses ja samuti üks kõige prognoositavamaid. Just see teeb selle sobivaks, et suures osas AI-l üle võtta.
Siin on määravad kolm telge: struktureeritus, mahukus ja kliendikontakt.
Struktureeritus saab kõrge hinde. Tellimuse staatus ei ole avatud küsimus: on olemas tellimusnumber, süsteem, kus on aktuaalne staatus, ja fikseeritud hulk võimalikke vastuseid (saadetud, teel, hilinenud, tarnitud). Midagi ei tule välja mõelda, ainult üles otsida ja tagasi edastada.
Mahukus on tavaliselt suur. Ettevõtetes, kus on palju tellimusi, moodustab see küsimusetüüp suure osa sissetulevast kontaktimahust. Suur mahukus koos fikseeritud mustriga on täpselt see, kus automatiseerimine end ära tasub: sama tegevus, sadu või tuhandeid kordi, sisu muutumata.
Kliendikontakt saab automatiseerimise suunas madala hinde (2 punkti 5-st), kuid see on siin väiksem takistus, kui esmapilgul näib. Kliendikontakt muutub AI-le probleemiks alles siis, kui vestlus on tundlik või vajab kohandamist. Staatusi puudutava küsimuse puhul on kontakt funktsionaalne: klient soovib vastust, mitte vestlust. Kuni sõnum on õige ja jõuab õigel ajal, on "kes" teisejärguline.
Kolm telge hoiavad hinnangu segasena, ja seda on oluline mitte varjata.
Otsustamisruum (2) ja loovus (5, ebasoodsalt märgitud, kuna siin loovust ei vaja ja just see on siin oluline punkt) näitavad, et interpreteerimist on vähe vaja — kuid erandite korral, näiteks tellimus, mis on juba kolm päeva olekus "teel" ilma skaneerimishetketa, on ikkagi vajalik hinnang: kas see on süsteemi viga, vedaja viivitus või kadunud tellimus? See vajab sel hetkel inimest, või vähemalt eskalatsioonireeglit.
Vastavus (5) tähendab, et staatuse tagasiedastamisel on vähe seaduslikke tüsistusi. Veakulud (3) jäävad keskele: kliendile vale staatuse teatamine on ebameeldiv, kuid harva kahjulik. See erineb muide sektorite vahel tugevalt. Meditsiiniseadmete või ajakriitiliste B2B-tarnete puhul võib vale staatuseteade tõepoolest tagajärgi kaasa tuua, ja siis nihkub see telg suurema riski poole, kui siin on eeldatud.
Mida AI täna siin suudab, on agent: süsteem, mis otsib iseseisvalt üles staatuse logistikasüsteemist, tõlgib selle arusaadavaks tekstiks ja edastab selle kliendile, ilma et iga korra kohta oleks vahel inimene. Seda ei saa nimetada rolli täielikuks ülevõtmiseks, kuid küll suure osa selle rolli korduvate tegevuste ülevõtmiseks.
Kolm tingimust määravad, kas see praktikas toimib:
Ettevõtetes, kus puudub reaalajas ühendus tellimussüsteemi ja logistikasüsteemi vahel — näiteks kui staatust hoitakse käsitsi Excel-failis — on struktureeritus tegelikult madalam, kui siin eeldatud, ja see ülesanne ei ole veel valmis agendi jaoks. Sellel on otsene seos ühe seotud ülesandega: laoseisu- ja tarneaja info edastamine toetub samadele andmeallikatele ja põrkub sama probleemiga, kui see ühendus puudub.
Ettevõtted, kus on palju kohandatud tellimusi või B2B-kliente lepinguliste tarnekokkulepetega, näevad otsustamisruumi telge kaaluvamana: hilinemine võib seal tähendada lepingurikkumist, ja siis on inimhinnang vajalik varem, kui tarbijapakkide puhul.
See ülesanne on seotud ka sellega, mis toimub protsessis edasi. Ebaõiged kliendiandmed viivad valede staatuseteateteni, seega on kliendiandmete ajakohastamine CRM-is sisuliselt eeltingimus, mitte eraldiseisev ülesanne. Protsessi teises otsas mängivad rolli saate- ja tagastusdokumentide genereerimine ja tellimuse enda päritolu, läbi tellimuste sisestamine süsteemi: mida puhtamalt need sammud on korraldatud, seda usaldusväärsem on staatuseinfo, mis sealt hiljem välja tuleb.
See ei ole personalinõuanne ega argument klienditeeninduse meeskonna kärpimiseks. Kas ja kuidas organisatsioon personaliotsuseid teeb, kuulub oma seaduslike nõuete ja oma kaalutluste alla; see leht kirjeldab ainult, mis osa tööst sobib automatiseerimiseks, mitte, mis peaks olema selle personaline tagajärg.
Kas see ülesanne on teie ettevõttes suures või väikeses osas automatiseeritav, sõltub teie süsteemidest, tellimuste mahust ja erandite esinemise sagedusest. FTE TO AI tasuta kiirtest koosneb kaheteistkümnest küsimusest, ilma kontot vajamata, ja annab suunava hinnangu, kui suur osa selle töövaldkonna tundidest on täna AI-l üle võtta. Täielik töövaldkonna analüüs, mis arvutab selle teie oma organisatsiooni jaoks ülesande tasemel välja, on veel valmimisel.
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.