TENDENCES 2024: MI KLIENTU PIEREDZE
4 GALVENIE MĀKSLĪGĀ INTELEKTA BIZNESA MODEĻA ELEMENTI
Iepazīstieties ar 4 galvenajiem elementiem, lai izveidotu mākslīgā intelekta (MI) biznesa modeli jūsu klientu un darbinieku pieredzei jau šodien.
Galvenie elementi:
1. Panākt vienprātību par savu MI stratēģiju
2. Prioritātes noteikšana pēc izmantošanas scenārija
3. Noteikt veiksmes rādītājus
4. Rādīt vērtību
![](/en/about-adventus/News/AI-business-case.jpg)
Jūsu klientu pieredzes (CX) tehnoloģijas uzlabošana ar mākslīgo intelektu (MI) vairs nav tikai patīkams papildinājums. MI ir svarīgs, lai nodrošinātu personalizāciju un kontekstuālo atbilstību, ko patērētāji sagaida no apkalpošanas servisa.
Taču pat klientu pieredzes profesionāļi, kuri aizrautīgi izmanto mākslīgo intelektu, lai atbalstītu savu klientu un darbinieku pieredzi, ne vienmēr zina, ar ko sākt — vai kā vislabāk novērtēt tā vērtību. Lai to izdarītu, jums ir jāievēro pārbaudīta MI biznesa modeļa veidošanas metodika.
Tradicionālo tehnoloģiju vai risinājumu pieņemšanas biznesa piemērs (business case) parasti balstās uz vienkāršiem rādītājiem. Turpretī mākslīgā intelekta biznesa piemērā jāņem vērā tehnoloģijas unikālās īpašības, tostarp datu atkarības, mācīšanās spējas un ietekme uz procesiem. Jāņem vērā arī MI ētiskie jautājumi.
Šeit ir 4 galvenie elementi, veidojot MI biznesa piemēru klientu un darbinieku pieredzē:
1. Panākt vienprātību par savu MI stratēģiju
Pirmais solis MI business case veidošanā ir panākt vienprātību. Un tas sākas ar jūsu galveno ieinteresēto personu vajadzību un mērķu apzināšanos.
Tie ietver mērķus attiecībā uz paredzamajiem uzņēmējdarbības ieguvumiem, mērķus attiecībā uz tādiem objektiem kā jaunās tehnoloģijas kopējās īpašumtiesību izmaksas (TCO) un finansiālās ieceres, piemēram, ietaupījumi no darbības efektivitātes.
Būtiski ir arī izprast šo ieinteresēto personu bažas, lai jūs būtu gatavs izskatīt jebkurus iebildumus. Šī ieskata iegūšana palīdzēs atvieglot komunikāciju un sadarbību, kas jums būs nepieciešama, lai izveidotu sakarus ar organizācijām un apvienotu starpfunkcionālas komandas kopīgu mērķu sasniegšanai.
2. Prioritātes noteikšana pēc izmantošanas scenārija
Ir neskaitāmi veidi, kā izmantot MI, lai atbalstītu klientu un darbinieku pieredzi. Ir svarīgi saprast, kuri izmantošanas scenāriji (use case) jūsu organizācijai nodrošinās vislielāko vērtību nekavējoties un kas dos ilgtermiņa priekšrocības.
Izmantojiet šo informāciju ne tikai, lai noteiktu MI projektu prioritāti, bet arī, lai atlasītu izmēģinājuma projektus, kas sniegs ātras uzvaras. Un noteikt to, kas dos komandām pārliecību risināt lielākus projektus, lai veicinātu ilgtermiņa pārveidi.
Plānojiet centralizētu zināšanu centru, kas piedāvās atbilstošus datus jūsu dažādo izmantošanas scenāriju un saistīto projektu atbalstam. Tam ir jānodrošina arī konsekvence un jāatbalsta datu kvalitātes uzlabošana.
3. Noteikt veiksmes rādītājus
MI ieviešana var sniegt labumu klientu un darbinieku pieredzei vairākos veidos. Tātad mākslīgā intelekta vērtības aprēķināšana nozīmē tā sniegto rezultātu aplūkošanu no vairākām perspektīvām.
Piemēram, laiks, kas ietaupīts, automatizējot tādu procesu kā zvanu apkopošana, var pozitīvi ietekmēt atsevišķu aģentu veiktspējas rādītājus. Un tas nodrošina labāku komandas produktivitāti un īsāku gaidīšanas laiku klientiem.
Taču tūlītēju ieguvumu aplūkošana ir tikai sākums. Apsveriet arī ilgtermiņa veiksmes pasākumus. Piemēram, MI izmantošana, lai automatizētu vairākus manuālus uzdevumus, ko aģenti parasti veic katras mijiedarbības laikā, var kumulatīvi novest pie tik ievērojama veiktspējas pieauguma, ka jums nebūs jāpieņem tik daudz aģentu. Un tas samazina izmaksas. Turklāt apsveriet nefinansiālus ieguvumus, piemēram, lielāku klientu un darbinieku apmierinātību, jo klientu pieprasījumi tiek atrisināti efektīvāk.
4. Rādīt vērtību
Nosakot panākumu mērus, jūs varēsiet parādīt galvenos ieguvumus no MI ieviešanas katrā prioritārajā izmantošanas scenārijā. Tas ir svarīgi, bet tas ir tikai sākuma punkts.
Kad apvienojat šos ieguvumus, lai parādītu lielāku īstermiņa un ilgtermiņa potenciālu, jūs radīsiet pārliecinošu stāstu par MI patieso vērtību jūsu organizācijai. Pievienojot inovācijas un nepārtrauktu optimizāciju, jūs izveidosiet vēl pārliecinošāku argumentu par MI ieviešanu.
Izlasiet rokasgrāmatu “Telling the CX transformation story: How to build your business case for AI”, lai vairāk iedziļinātos katrā no četriem AI business case metodoloģijas elementiem.
Avots: Genesys Cup of G edition.
Adventus Solutions sadarbībā ar Genesys palīdz uzņēmumiem ieviest multimediju kontaktu centra platformu un MI risinājumus. Lai iegūtu vairāk informācijas par Genesys Cloud kontaktu centra platformu, meklējiet produkta aprakstu vai sazinieties ar mums un mēs ar prieku palīdzēsim.
Noderīgi
| Mākslīgā intelekta terminoloģija kontaktu centriem. 8 biežāk izmantotas tehnoloģijas
| Apskatiet citus rakstus par kontaktu centru un klientu apkalpošanu
| Apskatiet citus rakstus par aktuāliem #Trendiem