Klient chce wiedzieć, gdzie jest jego zamówienie. Pracownik sprawdza status w systemie ERP lub logistycznym i przekazuje tę informację, telefonicznie, e-mailem lub na czacie. Jest to jedno z najbardziej powtarzalnych zadań w obsłudze klienta, a jednocześnie jedno z najbardziej przewidywalnych. Właśnie to sprawia, że jest odpowiednie do tego, aby w dużej mierze zostało wykonywane przez AI.
Trzy osie mają tu decydujące znaczenie: ustrukturyzowanie, wolumen i kontakt z klientem.
Ustrukturyzowanie wypada wysoko. Status zamówienia nie jest kwestią otwartą: istnieje numer zamówienia, system z aktualnym statusem oraz stały zestaw możliwych odpowiedzi (wysłane, w drodze, opóźnione, dostarczone). Niczego nie trzeba wymyślać, wystarczy to sprawdzić i przekazać.
Wolumen jest zazwyczaj wysoki. W firmach z dużą liczbą zamówień ten typ zapytania stanowi dużą część przychodzącego wolumenu kontaktów. Wysoki wolumen w połączeniu ze stałym wzorcem to właśnie to, co sprawia, że automatyzacja się opłaca: ta sama czynność, powtarzana setki lub tysiące razy, bez zmiany treści.
Kontakt z klientem wypada niski w kierunku automatyzacji (2 z 5), ale jest to tu mniejszą przeszkodą, niż się wydaje. Kontakt z klientem staje się problemem dla AI tylko wtedy, gdy rozmowa jest delikatna lub wymaga indywidualnego podejścia. W przypadku zapytania o status kontakt jest funkcjonalny: klient chce odpowiedzi, nie rozmowy. Dopóki komunikat jest prawidłowy i przychodzi na czas, to „kto” go przekazuje jest kwestią wtórną.
Trzy osie utrzymują wynik mieszany, i istotne jest, aby tego nie zamazywać.
Swoboda oceny (2) i kreatywność (5, odnotowana niekorzystnie, ponieważ tutaj nie jest potrzebna żadna kreatywność, i to jest właśnie clou) pokazują, że potrzeba mało interpretacji — ale w przypadku odchyleń, na przykład zamówienia, które od trzech dni ma status „w drodze” bez momentu skanowania, potrzebna jest ocena: czy to błąd systemowy, opóźnienie u przewoźnika, czy zamówienie, które się zgubiło? To wymaga w tym momencie człowieka, lub co najmniej reguły eskalacji.
Zgodność z przepisami (5) oznacza, że przy przekazywaniu statusu występuje niewiele komplikacji prawnych. Koszty błędu (3) znajdują się w środku: przekazanie klientowi błędnego statusu jest nieprzyjemne, ale rzadko szkodliwe. To zresztą bardzo różni się w zależności od sektora. W przypadku wyrobów medycznych lub dostaw B2B wrażliwych na czas błędny komunikat o statusie może faktycznie mieć konsekwencje, i wtedy ta oś przesuwa się w kierunku wyższego ryzyka niż tutaj przyjęto.
To, co AI może dziś obsłużyć, to agent: system, który samodzielnie sprawdza status w systemie logistycznym, przekłada go na zrozumiały tekst i komunikuje go klientowi, bez konieczności każdorazowej obecności człowieka pomiędzy tymi krokami. To nie jest pełne przejęcie tej roli, ale przejęcie dużej części powtarzalnych czynności w ramach tej roli.
Trzy warunki decydują o tym, czy to w praktyce działa:
W firmach bez połączenia w czasie rzeczywistym między systemem zamówień i systemem logistycznym — na przykład tam, gdzie status jest prowadzony ręcznie w pliku Excel — ustrukturyzowanie jest faktycznie niższe, niż tutaj przyjęto, i to zadanie nie jest jeszcze gotowe na agenta. Dotyczy to bezpośrednio powiązanego zadania: udzielanie informacji o zapasach i czasie dostawy opiera się na tych samych źródłach danych i napotyka na ten sam problem, gdy takie połączenie nie istnieje.
Firmy z dużą liczbą zamówień na zamówienie lub klientami B2B z umownymi ustaleniami dostaw postrzegają oś swobody oceny jako ważniejszą: opóźnienie może tam oznaczać naruszenie umowy, i w takim przypadku ocena człowieka jest potrzebna wcześniej niż w przypadku paczek konsumenckich.
To zadanie jest również powiązane z tym, co dzieje się dalej w procesie. Nieprawidłowe dane klienta prowadzą do błędnych komunikatów o statusie, więc aktualizowanie danych klientów w CRM jest w rzeczywistości warunkiem, a nie odrębnym zadaniem. Na drugim końcu procesu odgrywają rolę generowanie dokumentów wysyłkowych i zwrotnych oraz pochodzenie samego zamówienia, poprzez wprowadzanie zamówień do systemu: im czyściej te etapy są skonfigurowane, tym bardziej wiarygodna jest informacja o statusie, która z nich później wynika.
Nie jest to porada personalna ani argument za redukcją zespołu obsługi klienta. Czy i jak organizacja podejmuje decyzje personalne, podlega jej własnym wymogom prawnym i własnej ocenie; ta strona opisuje jedynie, jaka część pracy nadaje się do automatyzacji, a nie jakie powinny być tego konsekwencje personalne.
Czy to zadanie w Państwa firmie da się zautomatyzować w dużej czy w małej części, zależy od Państwa systemów, wolumenu zamówień i częstotliwości występowania odchyleń. Bezpłatny quickscan FTE TO AI składa się z dwunastu pytań, bez konieczności posiadania konta, i wskazuje, jaka część godzin w tego rodzaju profilu pracy może już dziś zostać przejęta przez AI. Pełny werkscan, który wyliczy to na poziomie zadań dla Państwa własnej organizacji, jest jeszcze w budowie.
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.