A cikk tartalma:
- Mit jelent valójában az első szintű támogatás
- Fundrise: a támogatási esetek több mint 50%-a kevesebb mint 3 hónap alatt
- Lightspeed Commerce: 65%-os megoldási arány, nőtt a CSAT
- Chime: 60%-kal alacsonyabb költség, megduplázódott elégedettség
- Duolingo: a csevegések 80%-át eltérítette
- ClassPass: 95%-os költségcsökkentés, az eltérítés felülmúlta a saját becslést
- Mi a közös valójában ebben az öt csapatban
Az ügyfélszolgálati MI-ről szóló példák többsége azt írja le, hogy egy MI-ügynök elméletben mire lehetne képes. Ez a cikk kizárólag olyan eseteket mutat be, amelyekben egy valódi vállalat konkrét számot tett közzé, megnevezett forrással, így magad is ellenőrizheted az adatokat, nem kell egy blog szavára hagyatkoznod.
Az alábbi öt vállalat egyike sem használja a LiveAgentet. Saját közzétett eredményeiket a megközelítés működésének bizonyítékaként idézzük, nem pedig az általuk használt eszközök ajánlásaként.
Mit jelent valójában az első szintű támogatás
Az első szintű támogatás bármely ügyfélsor első rétege: rutinkérdések, amelyek helyes megválaszolásához nincs szükség speciális szaktudásra. Rendelésállapot. Jelszó-visszaállítás. Alapvető számlázási kérdések. Fiókmódosítások. A legtöbb csapatnál ez az a réteg is, amely a legtöbb ügynöki munkaórát emészti fel a legkisebb hozzáadott érték mellett, hiszen egy tapasztalt munkatárs ugyanúgy tíz percet tölt egy rutinkérdéssel, mint egy pályakezdő.
Pontosan ezért ezzel a réteggel kezdte mindegyik alábbi példa. Az öt csapat egyike sem a legnehezebb jegyei automatizálásával indított.
Fundrise: a támogatási esetek több mint 50%-a kevesebb mint 3 hónap alatt
A Fundrise , egy közvetlen befektetési ingatlanplatform, az Intercom Fin MI-ügynökét vezette be, hogy létszámbővítés nélkül kezelje a növekvő támogatási forgalmat. Luke Ruth, a Fundrise termékigazgatója elmondta: „Kevesebb mint három hónappal a Fin bevezetése után már az összes támogatási esetünk több mint 50%-át kezeli.”
Itt a körülmények éppolyan fontosak, mint maga a szám. A Fundrise gyors válaszidőket akart biztosítani a növekvő befektetői bázis számára, miközben meghagyta a lehetőséget, hogy az ügyintézők átgondolt válaszokat adjanak az összetett pénzügyi kérdésekre – az olyanokra, amelyek egyáltalán nem valók MI-ügynöknek. Az ügyfélsor rutinszerű felének automatizálása teremtette meg ehhez a kapacitást.
Lightspeed Commerce: 65%-os megoldási arány, nőtt a CSAT
A Lightspeed Commerce , egy globális e-kereskedelmi és értékesítési ponti platform, a Fint olyan ügyféltámogató csapatban használja, amelyben tapasztalt Intercom-felhasználók és az eszközzel újonnan megismerkedő munkatársak is dolgoznak. A Fin ma már a beszélgetések 99%-ában részt vesz, és akár 65%-ukat önállóan megoldja.
Nem önmagában a megoldási arány az, amire érdemes figyelni. A Fin használata mellett a CSAT 60%-kal emelkedett, miközben a csevegéses válaszidő 38%-kal, az e-mailes válaszidő pedig 67%-kal csökkent. Az általános feltételezés az, hogy az ügyféltámogatás automatizálásakor a sebesség a minőség rovására megy. A Lightspeed adatai ennek az ellenkezőjét mutatják: az MI-ügynök teljes szabadságot kapott annak eldöntésére, mikor adjon át egy beszélgetést emberi munkatársnak, ahelyett hogy minden esetet előbb rajta kényszerítettek volna keresztül.
Chime: 60%-kal alacsonyabb költség, megduplázódott elégedettség
A Chime , egy fintech vállalat, bevezette a Decagon MI-ügynökét, és arról számolt be, hogy az ügyféltámogatási költségei 60%-kal csökkentek, a csevegések és hanghívások 70%-át sikerült megoldani, a tagok elégedettségi pontszáma pedig megduplázódott.
A Chime eredményének legkevésbé magától értetődő része, hogy a költségek és az elégedettség egyszerre javultak, ahelyett hogy egymás rovására változtak volna. Ez akkor válik érthetővé, ha különválasztjuk, mi automatizálódott – az ügyfélsor rutinszerű, nagy forgalmú része –, és mi maradt az ügyintézőknél – azok a kérdések, amelyekben valóban hozzáadott értéket képvisel az emberi közreműködés. Egyik oldal sem romlott; mindkét fél több olyan feladatot kapott, amiben igazán jó.
Iratkozzon fel hírlevelünkre
A legfrissebb tippek és ajánlatok közvetlenül a postaládájába.
Duolingo: a csevegések 80%-át eltérítette
A Duolingo bevezette a Decagon MI-ügynökét, és 80%-os csevegéses megkeresés-eltérítési arányról számolt be, vagyis minden öt csevegéses megkeresésből négy el sem jut emberi munkatárshoz. Az esettanulmány nem részletezi pontosan, milyen kategóriák teszik ki ezt a 80%-ot, de a közölt hatás szerint az emberi ügyintézők így most azokra az összetettebb megkeresésekre fordíthatják az idejüket, amelyekkel korábban a továbbított ügyek miatt nem tudtak foglalkozni.
A Duolingo méretében a 80%-os eltérítési arány nem csekély hatékonyságnövekedés. Ez jelenti a különbséget aközött, hogy az ügyféltámogató csapat lépést tud-e tartani a növekvő felhasználói bázissal, vagy erre szerkezetéből adódóan képtelen – anélkül, hogy ugyanolyan ütemben kellene új munkatársakat felvennie, vagy lassabb válaszokat kellene elfogadnia.
ClassPass: 95%-os költségcsökkentés, az eltérítés felülmúlta a saját becslést
A ClassPass , egy fitnesz- és wellness-előfizetési platform, már a Decagon MI-ügynökének bevezetése előtt is kiforrott programmal rendelkezett annak felmérésére, hogy mely megkereséseket lehet eltéríteni az emberi ügyintézőktől. A csapat az előzetes tapasztalatok ellenére ezt mondta: „Az induláskor az általunk vártnál tízszer nagyobb eltérítést tapasztaltunk”, miközben a támogatási költségek 95%-os csökkenéséről számolt be.
Ez az egész felsorolás leghasznosabb tanulsága. A ClassPass nem találgatott: már rendelkezett ügyfélkutatási eredményekkel, mégis nagyságrendekkel alábecsülte, hogy az MI-ügynök mennyivel csökkentheti az ügyfélsor terhelését. Ha egy kiforrott programmal rendelkező csapat is tízszeresen tévedhet, a legtöbb, először bevezetést végző csapatnak is arra kell számítania, hogy saját korai becslése hibás lesz – valószínűleg ugyanebbe az irányba.
Mi a közös valójában ebben az öt csapatban
Ha félretesszük a szolgáltatók neveit, a fenti öt eredmény mintázata azonos:
| Csapat | Automatizált terület | Fő eredmény |
|---|---|---|
| Fundrise | A támogatási esetek több mint 50%-a | Kevesebb mint 3 hónap alatt az ügyintézők munkaideje teljes egészében átcsoportosíthatóvá vált az összetett kérdésekhez |
| Lightspeed Commerce | A beszélgetések 65%-a | A megoldási arány ÉS az elégedettség együtt nőtt, nem egymás rovására |
| Chime | A rutinszerű csevegések és hanghívások | 60%-kal alacsonyabb költség, megduplázódott elégedettség |
| Duolingo | A csevegések 80%-a | Az ügyféltámogatás lépést tartott a növekvő felhasználói bázissal, a létszám hasonló arányú növelése nélkül |
| ClassPass | A vártnál jóval nagyobb rész | 95%-os költségcsökkentés, a saját eltérítési becslésük tízszerese |
Egyikük sem automatizált mindent. Mind az öt vállalat megtartotta az emberi ügyintézőket a MI-ügynök hatókörén kívül eső ügyekhez. Minden esetben az ügyfélsor rutinszerű, ismétlődő részével – az első szintű támogatással – kezdték, nem a legnehezebb jegyekkel.
Ez a valódi tanulság, nem valamelyik önálló százalék: a megközelítés nem az, hogy „váltsd ki az ügyféltámogatást MI-vel”, hanem az, hogy „ne fordíts képzett ügyintézői időt olyan kérdésekre, amelyek megválaszolásához nem kell képzettség”, és hagyd, hogy az eredmények ebből következzenek. Ha készen állsz kipróbálni ezt a saját ügyfélsorodon, az MI-alapú ügyfélszolgálati ügynök bevezetéséről szóló útmutatónk pontosan bemutatja az első szakasz feladatkörének meghatározását, az MI-ügynök LiveAgentben történő beállítása pedig a LiveAgent-specifikus konfigurációs lépéseket ismerteti.
