Serviciul clienți este adesea rezumat într-o singură frază: "asta se rezolvă oricum totul prin chatbot-uri." În practică, departamentul constă din zeci de sarcini care au puțin de-a face unele cu altele. Un apel telefonic primit despre o livrare neconformă necesită altceva decât introducerea unei comenzi, iar întocmirea unei oferte necesită la rândul ei altceva decât soluționarea unei plângeri. Taxonomia noastră numără 82 de sarcini în acest domeniu. Unele dintre acestea pot fi preluate deja în mare parte de AI, altele necesită un angajat care aprobă sau respinge, iar o parte rămâne muncă umană. Tiparul din spatele acestei împărțiri este mai util decât o listă de 82 de rânduri separate.
Sarcinile care se pretează cel mai bine la automatizare completă au două caracteristici comune: sunt de frecvență ridicată, iar răspunsul sau pasul următor poate fi dedus în mare parte din datele existente. Verificarea și comunicarea statusului comenzii este un exemplu bun în acest sens: sistemul știe deja unde se află o comandă, iar sarcina constă practic în căutarea și traducerea acestei informații pentru client. Și purtarea de conversații prin chat live și chatbot se încadrează în mare parte în această categorie, mai ales pentru întrebări standard despre programul de lucru, politica de retur sau întrebări frecvente despre produse. Introducerea comenzilor în sistem este un al treilea exemplu: dacă introducerea decurge dintr-o cerere clară a clientului cu câmpuri fixe, este nevoie de puțină interpretare și există puțin risc în cazul unei alegeri greșite.
Ceea ce au aceste sarcini în comun este că o greșeală este de obicei rapid vizibilă și reparabilă, iar marja de decizie este mică. Există un răspuns clar corect sau un pas următor clar, iar acesta poate fi automatizat fără a fi nevoie de supravegherea permanentă a unui om.
O mare parte din munca din serviciul clienți se află într-o poziție intermediară: AI poate face cea mai mare parte a muncii, dar un angajat trebuie să aprobe sau să respingă rezultatul înainte ca acesta să ajungă la client sau să intre în sistem. Întocmirea ofertelor este un exemplu grăitor în acest sens. AI poate întocmi, pe baza cererii clientului, o propunere de preț cu produse, servicii și condiții, dar marja finală, excepțiile și acordurile specifice clientului necesită de regulă privirea cuiva care cunoaște relația cu clientul. Procesarea modificărilor de comandă se încadrează în aceeași categorie: efectuarea unei modificări de adresă este trivială, dar o modificare care are consecințe asupra timpului de livrare, prețului sau stocului în mai multe sisteme necesită un moment de control.
Înregistrarea plângerilor se încadrează și ea aici, dar mai degrabă spre partea prudentă: consemnarea faptelor este ceva ce AI poate face bine, dar aprecierea dacă este vorba despre un incident izolat sau despre un semnal al unei probleme structurale este ceva ce un angajat trebuie să evalueze înainte ca înregistrarea să capete o viață proprie mai departe în organizație. În toate aceste cazuri, câștigul nu constă în dispariția sarcinii, ci în faptul că cea mai mare parte a muncii se mută de la execuție la evaluare.
Soluționarea de fond a plângerilor este cel mai clar exemplu de muncă ce rămâne muncă umană. Aici nu este vorba despre respectarea unei proceduri, ci despre cântărirea unei situații individuale, despre estimarea a ceea ce are nevoie un client pentru a se simți ascultat și despre luarea unei decizii care nu decurge dintr-un scenariu prestabilit. Urmărirea ofertelor restante se încadrează parțial și ea aici: trimiterea unui memento poate fi automatizată, dar discuția care urmează atunci când un client ezită sau negociază necesită pe cineva care se poate adapta. De asemenea, escaladările complexe pe social media, în care un client nemulțumit reacționează public și tonul organizației este în joc, nu pot fi lăsate în seama unui model fără a apărea riscuri de reputație.
Numitorul comun în această categorie este că sarcina se învârte în jurul judecății, relației sau imprevizibilității, iar o apreciere greșită nu poate fi reparată pur și simplu printr-o corecție ulterioară.
Dacă suprapuneți aceste trei categorii peste cele 82 de sarcini, nu apare o separare clară între "front office rămâne uman" și "back office devine AI". Împărțirea trece transversal prin ambele: unele sarcini de front office, cum ar fi chatul live, pot fi automatizate bine, în timp ce unele sarcini de back office, cum ar fi evaluarea unei modificări neobișnuite de comandă, necesită supraveghere. Întrebarea este, pentru fiecare sarcină în parte: cât de previzibil este rezultatul și cât de mare este prejudiciul în cazul unei greșeli?
Acest tipar nu este unic pentru serviciul clienți. Și în cazul ce poate prelua AI-ul în comerțul cu ridicata, precum și în cazul ce muncă poate prelua AI-ul în achiziții, împărțirea între cele trei categorii ține mai puțin de titlul funcției și mai mult de natura sarcinii individuale. Cine caută structură face bine, așadar, să analizeze fiecare sarcină în parte și să nu generalizeze pe departament sau rol.
O ultimă observație: dacă aceste rezultate sunt folosite într-o discuție despre numărul de angajați sau funcții, se aplică cerințe legale proprii cărora această pagină nu le adaugă și nu le scade nimic. Această trecere în revistă descrie sarcini, nu decizii privind personalul.
Pentru a vedea cum se concretizează această împărțire pentru propriul dumneavoastră serviciu de clienți, are puțin sens să ghiciți pe baza titlurilor de funcții. Raportul dintre cele trei categorii depinde de mixul de sarcini pe care angajații dumneavoastră le îndeplinesc efectiv, de sistemele aferente și de complexitatea întrebărilor clienților dumneavoastră. Ftetoai oferă în acest scop un quickscan gratuit: douăsprezece întrebări, fără cont, cu rezultat o indicație privind ce parte din orele din profilul dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a activității, care abordează mai în profunzime sarcinile individuale, este încă în construcție; nu o oferim aici în mod deliberat înainte să fie gata.
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.