Korisnička služba se često sažima u jednu rečenicu: "to sve ide preko chatbotova." U praksi se odjel sastoji od desetaka zadataka koji imaju malo veze jedni s drugima. Dolazni telefonski poziv o odstupanju u isporuci zahtijeva nešto drugo od unosa narudžbe, a izrada ponude opet zahtijeva nešto drugo od obrade pritužbe. Naša taksonomija broji 82 zadatka u ovom području. Neke od njih AI danas već može velikim dijelom preuzeti, drugi zahtijevaju djelatnika koji odobrava ili odbija, a dio ostaje ljudski posao. Obrazac koji stoji iza te podjele korisniji je od popisa 82 pojedinačne stavke.
Zadaci koje je najpotpunije moguće automatizirati imaju dvije zajedničke značajke: visoku učestalost i odgovor ili sljedeći korak koji se u velikoj mjeri može izvesti iz postojećih podataka. Provjera i komunikacija statusa narudžbe dobar je primjer toga: sustav već zna gdje se narudžba nalazi, a zadatak se u biti svodi na pronalaženje i prevođenje tih informacija za klijenta. Vođenje razgovora putem live chata i chatbota također velikim dijelom pripada ovoj kategoriji, posebno za standardna pitanja o radnom vremenu, politici povrata ili čestim pitanjima o proizvodima. Unos narudžbi u sustav treći je primjer: ako unos slijedi iz jasnog zahtjeva klijenta s fiksnim poljima, potrebno je malo tumačenja i malo je rizika kod pogrešnog izbora.
Ono što ovi zadaci imaju zajedničko jest da je pogreška obično brzo vidljiva i popravljiva, i da je prostor za odlučivanje mali. Postoji jasan točan odgovor ili jasan sljedeći korak, i to se može automatizirati bez potrebe za stalnim ljudskim nadzorom.
Veći dio posla na korisničkoj službi nalazi se u srednjem položaju: AI može obaviti najveći dio posla, ali djelatnik mora odobriti ili odbiti rezultat prije nego što dođe do klijenta ili uđe u sustav. Izrada ponuda ovdje je izražajan primjer. AI može, na temelju upita klijenta, sastaviti prijedlog cijene s proizvodima, uslugama i uvjetima, ali konačna marža, iznimke i dogovori specifični za klijenta u pravilu zahtijevaju pogled osobe koja poznaje odnos s klijentom. Obrada izmjena narudžbi spada u istu kategoriju: provođenje izmjene adrese je trivijalno, ali izmjena koja utječe na vrijeme dostave, cijenu ili zalihe u više sustava zahtijeva trenutak provjere.
Registracija pritužbi također spada ovdje, ali na opreznijoj strani: bilježenje činjenica AI može dobro obaviti, ali procjena je li nešto izolirani incident ili signal strukturnog problema nešto je što djelatnik mora ocijeniti prije nego što registracija zaživi dalje u organizaciji. U svim tim slučajevima dobitak nije to da zadatak nestaje, nego da se najveći dio posla premješta od izvršavanja na ocjenjivanje.
Sadržajno rješavanje pritužbi najjasniji je primjer posla koji ostaje ljudski. Ovdje se ne radi o slijeđenju procedure, nego o vaganju individualne situacije, procjeni onoga što klijent treba da se osjeća saslušanim, i donošenju odluke koja ne slijedi iz skripte. Praćenje neriješenih ponuda dijelom također spada ovdje: slanje podsjetnika je moguće automatizirati, ali razgovor koji slijedi kad klijent dvoji ili se cjenka zahtijeva osobu koja se može prilagoditi. Također se složene eskalacije na društvenim mrežama, gdje nezadovoljan klijent javno reagira i ton organizacije je u pitanju, ne mogu prepustiti modelu bez stvaranja reputacijskog rizika.
Zajednički nazivnik u ovoj kategoriji jest da se zadatak vrti oko procjene, odnosa ili nepredvidivosti, i da se pogrešna procjena ne može jednostavno popraviti naknadnom korekcijom.
Ako ove tri kategorije primijenite na svih 82 zadatka, ne nastaje oštra podjela između "front office ostaje čovjek" i "back office postaje AI". Podjela ide poprijeko kroz oboje: neki front-office zadaci kao što je live chat dobro se mogu automatizirati, dok neki back-office zadaci kao ocjenjivanje neobične izmjene narudžbe zahtijevaju nadzor. Pitanje se postavlja po zadatku: koliko je predvidiv ishod, i koliko je velika šteta kod pogreške?
Ovaj obrazac nije jedinstven za korisničku službu. I kod što AI može preuzeti u trgovini na veliko i kod koji posao AI može preuzeti u nabavi podjela između tri kategorije manje ovisi o nazivu funkcije, a više o prirodi pojedinačnog zadatka. Onaj koji traži strukturu, dobro čini ako gleda po zadatku, a ne generalizira po odjelu ili ulozi.
Jedna posljednja napomena: ako se ovi rezultati koriste u razgovoru o broju zaposlenih ili funkcijama, za to vrijede vlastiti zakonski zahtjevi kojima ova stranica ništa ne dodaje niti oduzima. Ovaj pregled opisuje zadatke, a ne kadrovske odluke.
Da biste vidjeli kako se ova podjela odražava na vašu vlastitu korisničku službu, malo je smisleno nagađati na temelju naziva funkcija. Odnos između tri kategorije ovisi o kombinaciji zadataka koje vaši djelatnici stvarno izvršavaju, sustavima koji uz to idu i složenosti upita vaših klijenata. Ftetoai za to nudi besplatni brzi test: dvanaest pitanja, bez računa, s rezultatom koji pokazuje indikaciju kojeg dijela sati u vašem profilu AI danas može preuzeti. Potpuni radni test, koji dublje ulazi u pojedinačne zadatke, još je u izradi; njega svjesno ne nudimo ovdje prije nego bude spreman.
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.