Så kommer AI boosta framtidens kundupplevelser
Digitaliseringen har gett oss chansen att kommunicera med kunder via nya interaktiva kontaktytor. Densamma har även skapat förutsättningar för att kunna göra det på ett personligt och relevant sätt, tack vare förbättrad datainsamling och segmentering. Åtminstone i teorin.
I praktiken ser det annorlunda ut. Det råder ingen som helst tvekan om att data är guld värt för CX-ambitiösa företag, baksidan är risken att drunkna i den snabbt ökande data-floden. Det är nämligen inte mängden data som avgör framgången, utan vår förmåga att kunna analysera den och komma fram till insikter. Lyckas vi inte nå dit, förblir vi fortsatt oförmögna att skapa personlig och relevanta upplevelser för våra kunder. Och även om man lyckas, så brottas många med att omsätta dem till handling.
Artificiell intelligens (AI) har definitivt potentialen att lösa det här, på alla nivåer. Vi kan få insikter serverade till oss bara vi ställer rätt frågor, eller rentav utan att ens behöva fråga. I förlängningen kan vi förvänta oss att AI även kan agera självständigt och omsätta insikter till handling, utan att vi ens behöver tänka på det. AI gör jobbet åt oss.
Som med all ny teknik så är löftena om dess förträfflighet oftast bundna till framtida versioner av densamma. I den här artikeln serveras du ett antal tydliga trender, som alla har potentialen att förbättra hur starka kundupplevelser kommer att formas. Det är inte science fiction på något sätt, tekniken och tillämpningarna finns och än så länge har vi bara sett små fragment av dess omfattning.
Fungerande självservice
Alla har upplevt dålig kundservice i form av långa kötider till kundtjänst och svårnavigerade FAQ:s. Framtidens kundtjänst kommer med hjälp av AI och därtill närliggande tekniker som Machine Learning (ML) och NLP (Natural Language Processing), alltid vara tillgänglig och därmed ta stora steg mot en 100% kundnöjdhet.
Redan idag är vi vana vid att träffa chatbottar, även om de inte alltid levererar någon bra upplevelse. Utvecklingen på det här området går nu rasande fort och en allt smartare version där man kan få svar på de flesta frågorna är inte långt borta. Dagens bottar bygger i grunden på en mängd olika “fråge-träd” där AI tar sig an uppgiften att lära systemet att över tid kunna besvara allt mer komplexa frågeställningar.
Det här begränsar botens funktionalitet till att endast kunna svara på fördefinierade frågor, medan framtidens lösningar kommer vara långt mer raffinerade. Det vi kan förvänta oss inom endast ett par år är “konversationella lager” som kan förstå kundens avsikt, språk och fullt ut upplevas som en “supermänniska” i dialog med kunder. Dessa bottar kan helt på egen hand hitta svar och formulera dem på ett mänskligt sett och även bli självlärande vilket gör dem enastående skickliga över tid.
I det här stadiet är text-chattar sannolikt inte heller dominerande, istället kommer röststyrda dialoger vara det. Tal är snabbare och enklare för oss människor och i takt med att AI-tekniken gör det fullt möjligt att föra en givande konversation, så kommer vi även se en explosionsartad utveckling inom det här området. Redan nu är Google Home, Alexa och Siri exempel på hur vi snabbt anammat ett nytt beteende och de blir ständigt bättre och smartare.
Det är ingen vild gissning att vi inom bara några år kommer beställa mat, göra bankaffärer och få hjälp med support för våra prylar genom att prata med en AI-bot. Det här får stora effekter på hur vi formar framtidens kundsupport.
Sanningen är att många företag med relativt hög belastning på sin support, idag gömmer undan sina chattar. Skälet är förstås ekonomiskt. Det är för kostsamt (än så länge), då det krävs mänsklig handpåläggning för att kanalen ska fungera tillfredsställande. Istället blir konsumenten hänvisad till en FAQ eller kund-communities där man förväntas hitta svar på sina frågor, förutsatt att de finns där.
Det här upplevs som tidskrävande och krångligt och bidrar tyvärr till en allt sämre kundupplevelse. Tänk er då istället konversationella och intelligenta “lager”, i form av text- eller röstbottar som löser 99% av alla typer av frågor på nolltid. Kommer vi rentav få se företag som istället för att gömma undan dessa funktioner gör precis det motsatta? Troligen.
Personligt och anpassat
Som vi så många gånger lyft upp här på Billograms blogg, så är personalisering och anpassning av kommunikation utifrån kundens situation en avgörande faktor för att lyckas väl i sitt CX-arbete. Återigen är vi tillbaka i förmågan att kunna hantera stora datamängder, att kunna analysera den för att sedan kunna agera och omsätta dessa insikter till handling. Även här finns stor potential för AI-teknik på flertalet sätt.
Med kunddata utspridd i en mängd olika system såsom CRM, Kundsupport, Marketing Automation, order- och leveranssystem är det en stor utmaning att få åtkomst till den data som behövs för att få en så bra förståelse för kunden som möjligt. Customer Data Platforms (CDP) är en del av lösningen, vars främsta uppgift är att samla in och segmentera kunddata. När AI adderas in för att analysera datan, finns det mer än goda möjligheter att fullt ut börja anpassa sin kommunikation för varje individ på ett sätt som tidigare inte varit möjligt.
AI besitter förmågan att kunna analysera stora mängder data på mycket kort tid och ge oss en prediktiv analys. Vi kan alltså förvänta oss att tekniken förstår kundens avsikt och i realtid anpassar kommunikationen utifrån både historisk och prediktiv dataanalys. En stor och viktig del som AI kommer att spela i framtidens kundupplevelser är att återinföra empatisk dialog mellan kund och säljare.
Tack vare avancerad AI-teknik upptäcks nyckelord och kundens känsloläge och anpassar svaren därefter. Med andra ord, vi kan förvänta oss en dubbelriktad mänsklig dialog som förstår kundens exakta behov.
AI-tekniken kommer att klara av att föra avancerad “mänsklig” dialog på ett minst lika bra sätt som en-till-en kontakt mellan en kund och supportpersonal. Det betyder att vi inom en inte allt för lång framtid kommer ha dygnet- och året runt support i realtid.
Fler och bättre analysmöjligheter
Som redan konstaterats kommer AI-tekniken vara till stor hjälp med att hantera och analysera både historisk- och realtidsdata. Därtill kommer prediktiv analys förutsäga vad nästa rimliga insats bör vara, vilket gör det möjligt att anpassa kommunikation och därmed leverera bättre kundupplevelser. Tekniken kommer även ge en ny dimension i analysen, då känslor kan läsas av i text, tal och t.o.m ansiktsuttryck (om kamera används).
AI-tekniken har stora chanser att bli våra “super-hjärnor” som konstant hjälper oss att på allra bästa sätt interagera och ge bästa möjliga service till våra kunder. Tiden då vi helt tvingats förlita oss på trubbig historisk data för att bygga våra hypoteser, är snart ett minne blott.
Sammantaget utgör det här en mycket lovande utveckling för alla som arbetar med kundupplevelser. När tekniken är väl utbyggd och mogen kommer vi ges möjligheter som tidigare var omöjliga att genomföra.
Naturligtvis är alla ovanstående sätt AI förändrar och förbättrar kundupplevelsen best-case-scenarier. Hela denna artikelns syfte är att lyfta fram exempel på hur AI potentiellt kan förbättra kundupplevelsen. Som med all teknik kommer den i dess tidiga dagar ibland lova mer än vad den kan hålla. Kanske faller det på en för ytlig datainsamling eller en för dålig algoritm som missförstår kundens emotionella status.
När det händer kommer upplevelsen inte bli den vi önskat, men det är inget argument för att inte börja närma sig detta spännande område. Som alltid vinner de som tidigt anammar ny teknik, lär sig, testar och konstant provar nya sätt att skapa värde för kunden. En sund inställning till data kan vara att hålla sig datainformerad snarare än att tillåta sig att bli datastyrd. Detta då det dels är svårt för många att förlita sig till 100% på sin datakvalitet, men också då många saknar tilltro till sin egna analysförmåga. Oavsett hur trygg man känner sig, så är en sak säker: AI-tekniken har alla möjligheter att göra vårt jobb bättre, effektivare och långt mer träffsäkert än någonsin tidigare.