Egy ügyfél tudni akarja, hol van a rendelése. Egy munkatárs megkeresi a státuszt az ERP- vagy logisztikai rendszerben, és ezt visszajelzi, telefonon, e-mailben vagy chaten. Ez az ügyfélszolgálaton belül az egyik leggyakrabban visszatérő feladat, és egyben az egyik legkiszámíthatóbb is. Pontosan ez teszi alkalmassá arra, hogy nagyrészt AI végezze el.
Három tengely a döntő itt: strukturáltság, volumen és ügyfélkapcsolat.
A strukturáltság magasan pontoz. A rendelésstátusz nem nyílt kérdés: van egy rendelésszám, egy rendszer az aktuális státusszal, és egy fix halmaz lehetséges válaszokból (elküldve, úton van, késik, kiszállítva). Nincs itt szükség kitalálásra, csak lekérdezésre és visszajelzésre.
A volumen jellemzően magas. Sok rendeléssel dolgozó vállalatoknál ez a típusú kérdés a bejövő kontaktvolumen nagy részét jelenti. A magas volumen és a fix mintázat kombinációja pontosan az, ahol az automatizálás megtérül: ugyanaz a művelet, sok százszor vagy ezerszer, anélkül hogy a tartalom változna.
Az ügyfélkapcsolat alacsonyan pontoz az automatizálás irányában (2/5), de ez itt kevésbé akadály, mint amilyennek látszik. Az ügyfélkapcsolat csak akkor válik problémává az AI számára, ha a beszélgetés érzékeny vagy egyedi megoldást igényel. Egy státuszkérdésnél a kapcsolat funkcionális jellegű: az ügyfél választ akar, nem beszélgetést. Amíg az üzenet helyes és időben érkezik, a „ki" kérdése másodrendű.
Három tengely tartja vegyesen a pontszámot, és ezt fontos nem elmosni.
A mérlegelési tér (2) és a kreativitás (5, kedvezőtlenül jelölve, mert itt nincs szükség kreativitásra, és ez éppen a lényeg) azt mutatja, hogy kevés interpretációra van szükség — de eltérések esetén, mint egy rendelés, amely már három napja „úton van" státuszban áll szkennelési pont nélkül, valóban szükség van értékelésre: rendszerhibáról van szó, a szállító késéséről, vagy egy elveszett rendelésről? Ez abban a pillanatban embert igényel, vagy legalábbis egy eszkalációs szabályt.
A megfelelés (5) azt jelenti, hogy kevés jogi bonyodalom merül fel a státusz visszajelzésénél. A hibaköltségek (3) középen állnak: egy helytelen státusz jelentése az ügyfélnek kellemetlen, de ritkán okoz kárt. Ez ágazatonként erősen eltér ugyanakkor. Orvostechnikai eszközök vagy időkritikus B2B-szállítások esetén egy hibás státuszjelzésnek valóban lehetnek következményei, és ekkor ez a tengely magasabb kockázat felé mozdul, mint amit itt alkalmazunk.
Amit az AI ma itt el tud végezni, az egy agent: egy rendszer, amely önállóan lekéri a státuszt a logisztikai rendszerben, ezt érthető szöveggé fordítja, és kommunikálja az ügyfél felé, anélkül hogy minden alkalommal egy ember közbeékelődne. Ez nem a szerepkör teljes átvétele, de a szerepkörön belüli ismétlődő műveletek nagy részének átvétele.
Három feltétel dönti el, hogy ez a gyakorlatban működik-e:
Olyan vállalatoknál, ahol nincs valós idejű kapcsolat a rendelési rendszer és a logisztikai rendszer között — például ahol a státuszt manuálisan tartják nyilván egy Excel-fájlban — a strukturáltság valójában alacsonyabb, mint amit itt feltételeztünk, és ez a feladat még nem érett agent számára. Ez közvetlenül kapcsolódik egy hasonló feladathoz: készlet- és szállítási idő információk megadása ugyanazokra az adatforrásokra támaszkodik, és ugyanabba a problémába fut, ha ez a kapcsolat hiányzik.
Azoknál a vállalatoknál, ahol sok egyedi megrendelés vagy szerződéses szállítási megállapodásokkal rendelkező B2B-ügyfél van, a mérlegelési tér tengely nagyobb súllyal esik latba: egy késés ott szerződésszegést jelenthet, és ekkor emberi értékelés inkább szükséges, mint fogyasztói csomagoknál.
Ez a feladat összefügg azzal is, mi történik a folyamatban tovább. Helytelen ügyféladatok téves státuszjelzésekhez vezetnek, tehát a ügyféladatok naprakészen tartása a CRM-ben valójában feltétel, nem különálló feladat. A folyamat másik végén a szállítási és visszaküldési dokumentumok generálása és a rendelés eredete önmagában is szerepet játszik, a rendelések rendszerbe történő bevitele útján: minél tisztábban vannak beállítva ezek a lépések, annál megbízhatóbb a később kapott státuszinformáció.
Ez nem személyzeti tanács, és nem érv egy ügyfélszolgálati csapat leépítése mellett. Az, hogy egy szervezet hogyan és hoz-e személyzeti döntéseket, saját jogi kötelezettségei és saját mérlegelése alá esik; ez az oldal csak azt írja le, mely munkarész alkalmas automatizálásra, nem azt, hogy ennek milyen személyzeti következménye legyen.
Az, hogy ez a feladat vállalatánál nagy vagy kis részben automatizálható, az Önök rendszereitől, a rendelési volumentől és az eltérések előfordulási arányától függ. A FTE TO AI ingyenes quickscanje tizenkét kérdésből áll, fiók nélkül, és indikációt ad arról, hogy az ilyen típusú munkaprofilban a munkaórák mekkora része vehető át ma AI által. A teljes werkscan, amely ezt feladatszintig kiszámítja az Önök saját szervezetére, még fejlesztés alatt áll.
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.