Mit automatizáljunk (és mit ne) az ügyfélszolgálaton?

Mit automatizáljunk (és mit ne) az ügyfélszolgálaton?

A világ automatizálási lázban ég. Egyre több vállalati meetingen kerül elő már itthon is a folyamatok automatizálásának szükségessége. Már a bulvárlapok is arról beszélnek, hogy jönnek a robotok és mindenkinek elveszik a munkáját. De hol a határ? Honnan tudjuk, hogy mit érdemes automatizálni, és mit végezzenek továbbra is emberek? Mi az, amit könnyen lehet automatizálni, és mi az amibe még beletörik a legjobb fejlesztők bicskája is a technológia jelen állása szerint? Ezt a témakört járom körbe az elkövetkező néhány bekezdésben, kiemelt figyelmet fordítva a chat és ügyfélszolgálati területre.

Ha az ügyfélszolgálatok automatizálásáról beszélünk, akkor a legtöbb szakmabelinek chatbotok ugranak be azonnal. A chatbot nem kimondottan mai felfedezés. Már a 80-as években is születtek chatbotok, amelyek képesek voltak alacsony szintű társalgásra. Viszont a köztudatba csak mostanában, a számítási kapacitások drasztikus növekedésével párhuzamosan kerültek be. A Facebook két éve mutatta be a chatbot platformját azzal az ígérettel, hogy forradalmasítja az üzletek és fogyasztóik közötti kommunikációt. Nagyon gyorsan, nagyon nagy számban jelentek meg különböző chatbotok. Lehetett időjárás előrejelzést nézni chatboton keresztül, virágot küldeni, vagy akár Ubert is rendelhettem chatbottal egy átmulatott éjszaka után. Szinte nem volt olyan probléma amit ne akartak volna chatbottal megoldani a fejlesztők.

Ezzel párhuzamosan a fogyasztók és az üzleti döntéshozók jellemzően túlzott elvárásokat támasztottak a chatbotok felé. A média a mesterséges intelligenciát Hollywood-hoz hasonlóan sokszor mindenhatónak mutatja be, pedig a valóság nem is állhatna messzebb ettől a képtől.

Erre a Facebook is viszonylag hamar rájött. Alig egy évvel a chatbot platform megnyitása után az adatok azt mutatták, hogy az átlagos chatbot hibaaránya túlságosan nagy. 10-ből 7 esetben a chatbotok nem tudták értelmezni az ügyfél kérdéseit, vagy azokat rosszul értelmezve rossz választ adtak. Ez természetesen nem elfogadható arány sem a felhasználóknak sem az ügyfélszolgálatoknak.

Chatbot hiba

Erre ragálva gyorsan elkezdték a chatbot fejlesztőket egy bolondbiztosabb megoldás felé terelni. A szabad szavas párbeszédeket felváltották az IVR szerű, a fogyasztókat egy előre meghatározott folyamaton végignavigáló botok. Ezeket a legújabb szóhasználattal élve már nem is chatbotnak nevezi a Facebook, hanem Messenger Experience-nek. Ezeknél a botoknál a felhasználók már nem is tudtak kérdéseket megfogalmazni, hanem csak a bot által felkínált opciók közül tudtak választani. Így tudtak viszonylag egyszerű feladatokat megoldani, vagy éppen megszerezni a kívánt információt.

Chatbotize
Ezt a botot a chatbotize.me készítette

A valóságban azonban az ügyfélszolgálatok munkája nem merül ki az ilyen típusú egyszerű feladatokban. Manapság egyre inkább előtérbe kerülnek azok a megoldások, ahol a fent említett funkcionális botok és a contact centerben ülő ügyfélszolgálati munkatársak együtt dolgozva, egymást segítve válaszolják meg az ügyfelek kérdéseit.

Ennek a fajta hibrid megközelítésnek a létjogosultságát támasztja alá az alábbi, ugyancsak a FB által publikált adat.

A Facebook M személyi asszisztens adatait elemezve arra a következtetésre jutottak, hogy az összes beszélgetés 20%-át lehet a jelenlegi technológia adta keretek között teljesen automatizálni.

A beszélgetések 50%-ában az ember és a gép együttműködése szükséges. Ezeknél az eseteknél az ember ellenőrzi, és ha szükséges módosítja a gép által adott válaszokat. A maradék 30%-nyi beszélgetést pedig az ügyfélszolgálati kollégák a gép segítsége nélkül vezénylik le.

Ez a szám természetesen felhasználási területtől függően változhat, viszont mindenképpen egy reálisabb képet ad, hogy milyen elvárásokkal vágjunk bele egy ügyfélszolgálati chat automatizálási projektbe.

Minden automatizálási projekt a jelenlegi folyamatok és az ehhez kapcsolódó adatok elemzésével kell, hogy kezdődjön. A chat ügyfélszolgálatok esetén sincs ez másképp. Különböző adatelemző módszerek használatával rendkívül pontosan feltérképezhetőek az ügyfélszolgálati beszélgetésekben az ismétlődő motivumok.

Miután az adatok elemzése után jobban megismertük az ügyfélszolgálati beszélgetéseinket, el tudjuk dönteni, hogy melyek azok a témák, beszélgetések, amelyeket rá tudunk bízni a gépre, melyek azok amelyeket a gép és az ember együttesen tud megválaszolni, és mikor hagyatkozhatunk csak az ügyfélszolgálati kollégákra.

Párbeszéd mátrix

A teljesen automatizálható beszélgetések általában az alábbiakhoz hasonló, jól definiálható céllal és végeredménnyel rendelkeznek:

  • az ügyfél nagyon egyszerű információra kíváncsi, pl: csomag státuszának lekérdezése,
  • az ügyfél egy egyszerű folyamatot akar elvégezni, pl: esemény regisztráció,
  • visszajelzést szeretnénk kérni az ügyféltől valamilyen témában pl: ügyfélszolgálat munkájának értékelése,
  • meghatározott adatokat akarunk begyűjteni az ügyféltől pl: gázmérő állás bediktálása,
  • stb.

Az ilyen típusú beszélgetések automatizálásánál fontos szempont, hogy ne csak az ügyfélszolgálatnak spóroljunk időt, hanem ténylegesen javítsunk az ügyfélélményen. Figyelembe kell venni, hogy néha a szöveges válaszadás bonyolultabb az ügyfélnek, mint egy webes kérdőív kitöltése.

Egy 75 000 vásárló bevonásával készített kutatás alapján az ügyfeleknek a gyors reakcióidőnél is fontosabb volt, hogy az ügyfélszolgálat próbálja lecsökkenteni az ő erőfeszítéseiket. Tehát ha egy chatbottal az ügyfeleink csak nagyobb energia ráfordítással tudnak elintézni egy bizonyos feladatot, mint eddig, akkor nem javasolt a chatbot használata.

A mai technológiai színvonalon (főleg a nem angol nyelvet használó országokban) legtöbb esetben nem is a chatbotok jelentik a legnagyobb hatékonyságnövelést az ügyfélszolgálatoknál.

A technológia jelenlegi formájában sokkal többet tud segíteni, ha nem helyettesíti, hanem együttműködik az ügyfélszolgálati kollégákkal.

A fent említett Facebook projekt esetén a technológia a beszélgetések 50%-ánál válasz ajánlásokkal támogatta az ember munkáját. Ebben az esetben az ügyfélszolgálati munkatársak felügyelik a különböző algoritmusok munkáját és csak az emberi jóváhagyás vagy kiválasztás után kerül kiküldésre egy adott üzenet. A Chatler.ai-nál gyűjtött tapasztalatok szerint még ezekkel az ajánlásokkal is jelentős időt lehet megtakarítani: ha a copy-paste folyamatokat felváltjuk mesterséges intelligencián alapuló ajánlásokkal, akár átlagosan 40 másodpercet is spórolhatunk üzenetenként.

Be kell ismernünk, hogy a legtöbb ma használt és mesterséges intelligenciának mondott technológia inkább intelligens automatizáció. Ezek a rendszerek nem fogják belátható időn belül teljesen levenni a vállunkról a terhet, de már ma sokat segíthetnek abban, hogy hatékonyabban működjenek az ügyfélszolgálatok.

mm
János Szabó

Digitál stratéga és social média specialista. A Chatler.ai CEO-ja, alapítója.

Üzenet a szerzőnek

Kérdésed van?
Hozzászólnál?

Vedd fel a kapcsolatot a szerzővel, várjuk az üzenetedet!