Zákaznícky servis sa často zhrnie do jednej vety: "veď to všetko riešia chatboty." V praxi pozostáva oddelenie z desiatok úloh, ktoré majú medzi sebou len málo spoločného. Prichádzajúci telefonát o odchýlke v dodávke si vyžaduje niečo iné než zadanie objednávky a príprava ponuky si zase vyžaduje niečo iné než vybavenie sťažnosti. Naša taxonómia počíta v tejto oblasti 82 úloh. Niektoré z nich dokáže AI dnes už prevažne prevziať, iné vyžadujú zamestnanca, ktorý výsledok schváli alebo zamietne, a časť zostáva ľudskou prácou. Vzorec za týmto rozdelením je užitočnejší než zoznam 82 samostatných riadkov.
Úlohy, ktoré je možné najúplnejšie automatizovať, majú dve spoločné vlastnosti: sú vysokofrekventné a odpoveď alebo ďalší krok sa dá prevažne odvodiť z existujúcich údajov. Kontrola a komunikácia stavu objednávky je toho dobrým príkladom: systém už vie, kde sa objednávka nachádza, a úloha v podstate spočíva vo vyhľadaní a preložení tejto informácie pre zákazníka. Aj vedenie rozhovorov cez livechat a chatbota patrí z veľkej časti do tejto kategórie, najmä pri štandardných otázkach o otváracích hodinách, politike vrátenia tovaru alebo bežných otázkach o produktoch. Zadávanie objednávok do systému je tretím príkladom: ak zadanie vyplýva z jasnej žiadosti zákazníka s pevne danými poľami, je potrebné len málo interpretácie a riziko pri nesprávnej voľbe je nízke.
Spoločné pre tieto úlohy je, že chyba je väčšinou rýchlo viditeľná a napraviteľná a že priestor na rozhodovanie je malý. Existuje jasne správna odpoveď alebo jasný ďalší krok, ktorý je možné automatizovať bez toho, aby to musel neustále sledovať človek.
Veľká časť práce v zákazníckom servise sa nachádza v strednej pozícii: AI dokáže vykonať väčšinu práce, ale zamestnanec musí výsledok schváliť alebo zamietnuť predtým, než sa dostane k zákazníkovi alebo do systému. Príprava ponúk je tu výrazným príkladom. AI dokáže na základe požiadavky zákazníka zostaviť cenový návrh s produktmi, službami a podmienkami, ale konečná marža, výnimky a dohody špecifické pre daného zákazníka si spravidla vyžadujú pohľad niekoho, kto pozná vzťah so zákazníkom. Spracovanie zmien objednávok patrí do rovnakej kategórie: vykonanie zmeny adresy je triviálne, ale zmena, ktorá má dôsledky na dodaciu lehotu, cenu alebo zásoby vo viacerých systémoch, si vyžaduje kontrolný moment.
Registrácia sťažností sem tiež patrí, no skôr na opatrnejšej strane: zaznamenanie faktov zvláda AI dobre, ale posúdenie, či ide o izolovaný incident alebo signál štrukturálneho problému, je niečo, čo musí zamestnanec zhodnotiť predtým, než sa záznam ďalej rozšíri v organizácii. Vo všetkých týchto prípadoch nespočíva prínos v tom, že úloha zanikne, ale v tom, že najväčšia časť práce sa presúva z vykonávania na posudzovanie.
Vecné vybavenie sťažností je najjasnejším príkladom práce, ktorá zostáva ľudskou prácou. Nejde tu o dodržiavanie postupu, ale o zváženie individuálnej situácie, odhad toho, čo zákazník potrebuje, aby sa cítil vypočutý, a prijatie rozhodnutia, ktoré nevyplýva zo scenára. Sledovanie neuzavretých ponúk sem sčasti tiež patrí: odoslanie pripomienky sa dá automatizovať, ale rozhovor, ktorý nasleduje, keď zákazník pochybuje alebo vyjednáva, si vyžaduje niekoho, kto vie reagovať pružne. Aj zložité eskalácie na sociálnych sieťach, pri ktorých nespokojný zákazník reaguje verejne a v hre je tón organizácie, sa nedajú ponechať modelu bez toho, aby vzniklo reputačné riziko.
Spoločným menovateľom v tejto kategórii je, že úloha sa točí okolo úsudku, vzťahu alebo nepredvídateľnosti a že nesprávny odhad sa nedá jednoducho napraviť dodatočnou korekciou.
Ak tieto tri kategórie preložíte na 82 úloh, nevznikne ostrá hranica medzi "front office zostáva človek" a "back office sa stáva AI". Rozdelenie prechádza naprieč oboma oblasťami: niektoré úlohy front office, ako livechat, sa dajú dobre automatizovať, zatiaľ čo niektoré úlohy back office, ako posúdenie neobvyklej zmeny objednávky, si vyžadujú dohľad. Otázka sa kladie pre každú úlohu osobitne: nakoľko predvídateľný je výsledok a aká veľká je škoda pri chybe?
Tento vzorec nie je jedinečný len pre zákaznícky servis. Aj pri tom, čo môže AI prevziať vo veľkoobchode a pri akú prácu môže AI prevziať v nákupe sa rozdelenie medzi tri kategórie odvíja menej od názvu funkcie a viac od povahy jednotlivej úlohy. Kto hľadá štruktúru, urobí preto dobre, ak sa pozrie na jednotlivé úlohy a nebude zovšeobecňovať podľa oddelenia alebo role.
Ešte jedna poznámka na záver: ak sa tieto výsledky použijú v rozhovore o počte zamestnancov alebo funkciách, platia pre to vlastné zákonné požiadavky, na ktorých táto stránka nič nemení. Tento prehľad opisuje úlohy, nie personálne rozhodnutia.
Ak chcete zistiť, ako toto rozdelenie vyzerá pre váš vlastný zákaznícky servis, nemá veľký zmysel hádať na základe názvov funkcií. Pomer medzi troma kategóriami závisí od kombinácie úloh, ktoré vaši zamestnanci skutočne vykonávajú, od systémov, ktoré s nimi súvisia, a od zložitosti otázok vašich zákazníkov. Ftetoai na to ponúka bezplatný rýchly test: dvanásť otázok, bez účtu, s výsledkom vo forme indikácie, akú časť hodín vo vašom profile je dnes možné prevziať pomocou AI. Kompletná pracovná analýza, ktorá sa hlbšie zaoberá jednotlivými úlohami, sa ešte pripravuje; tú tu zámerne neponúkame skôr, než bude hotová.
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.