Asiakaskohtaamiset ja arvonluonti

Tekoälypalvelulla, kuten Azure OpenAI Servicellä, on valtavasti potentiaalia luoda arvoa asiakaskohtaamisten datan analysoinnissa eri palvelukanavien yli. Tekoälyalgoritmit voivat käsitellä suuria määriä dataa nopeasti ja tehokkaasti, mikä mahdollistaa asiakaskokemuksen syvällisen ymmärtämisen ja organisaation oman toiminnan jatkuvan parantamisen.

Esimerkiksi, tekoälyä voidaan käyttää laadullisen asiakaspalautteen analysointiin ja luokittelemiseen. Algoritmit voivat tunnistaa asiakaspalautteesta tärkeitä teemoja, kuten tuotteen tai palvelun laatuun, hinnoitteluun tai asiakaskohtaamisiin liittyviä tilanteita. Tekoäly voi muodostaa nopeasti laajasta tekstimassasta johtopäätöksiä, koonteja tai asiakasprofiileita, joka auttaa ymmärtämään asiakkaita tarkemmin ja priorisoimaan asiakaspalvelua. Tämän tiedon avulla voidaan myös auttaa yrityksiä ymmärtämään asiakkaidensa tarpeita ja toiveita paremmin kehittämään tuotteitaan ja palveluitaan asiakaslähtöisesti.

Lisäksi tekoälyä voidaan käyttää asiakaskohtaamisten personointiin ja asiakkaiden profilointiin, tämä mahdollistaa asiakaskokemuksen parantamisen ja asiakasuskollisuuden lisääntymisen. Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyllä on valtava potentiaali luoda arvoa asiakaskohtaamisten datan analysoinnissa eri palvelukanavien yli. Se auttaa yrityksiä ymmärtämään asiakkaitaan paremmin, parantamaan tuotteitaan ja palveluitaan ja tarjoamaan henkilökohtaisempaa, oikea-aikaista ja ajantasaista palvelua.

Häiriökysyntä tuhoaa arvoa ja asiakaskokemusta 

Häiriökysyntä eli failure demand tarkoittaa asiakaspalvelutilannetta, joka pohjimmiltaan johtuu organisaation toiminnan virheistä tai puutteista. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi tilanteita, joissa asiakas ottaa yhteyttä asiakaspalveluun saadakseen korjattua virheellisen laskun tai reklamoidakseen virheellisestä toimituksesta. Häiriökysyntä ei johda arvon luomiseen asiakaspalvelutilanteen seurauksena, vaan aiheuttaa ylimääräisiä kustannuksia molemmille osapuolille ja heikentää asiakastyytyväisyyttä.

Julkishallinnon tapauksessa häiriökysyntä voi olla indikaatio sille että organisaation toiminta ei täysin vastaa palveluita käyttävien tai näitä edustavien tarpeita, organisaation oma malli organisoida toimintansa voi olla liikaa sen sisäisen toimintalogiikan määrittämä kun tarvittaisiinkin enemmän käyttäjien yksilöllisiä tarpeita huomioivaa toimintaa. Häiriökysynnällä on tällaisessa julkisen toiminnan yhteydessä tietynlainen piilokustannusten ja tehottomuuden rooli. 

Tekoälypalvelulla häiriökysynnän juurisyihin kiinni

Häiriökysyntää voidaan mitata niin että analysoidaan tehokkaasti tekoälyllä erilaisia asiakaskohtaamisia palvelukanavissa ja luokitellaan ne arvoa luoviin ja arvoa tuhoaviin tapauksiin, häiriökysynnän suurta osuutta voisi ajatella arvonluonnin vastakohtana. Asiakaskohtaamisten sisällön ja kontekstin analyysi voidaan tuottaa koosteina joita sitten pystytään raportoimaan liiketoimintaprosessien kehittämisestä vastaaville tahoille organisaatiossa.

Häiriökysyntää voidaan vähentää vain puuttumalla häiriökysyntää synnyttäviin juurisyihin. Yleisiä keinoja ovat esimerkiksi kysynnän ennustaminen ja hallinta, kapasiteetin optimointi, asiakaskäyttäytymisen ymmärtäminen ja ohjaaminen sekä teknologian hyödyntäminen prosessien tehostamiseksi. Toiminnan kehittäminen voi sisältää esimerkiksi koulutusta, prosessien uudelleensuunnittelua tai uusien työkalujen käyttöönottoa. Prosessien kehittäminen asiakaskokemuksen näkökulmasta optimaalisiksi voi edellyttää erilaisia palvelumuotoilun ja palvelupolkujen mallintamisen osaamisia. 

Ihmislähtöinen digitalisaatio tekoälypalveluiden menestyksekkään hyödyntämisen taustalla

Asiakaskokemusta ja ihmislähtöistä digitalisaatiota tulee johtaa ohjaamalla ja mittaamalla datan avulla paitsi laadullista palautetta, yhdistämällä sitä määrälliseen dataan, huolehtimalla datan laadusta ja ajantasaisuudesta ja myös mittaamalla asiakaskokeman arvoa monikanavaisesti. Asiakaskokemuksen johtamisen mittareina voi käyttää hyvin yleisesti mitatun asiakastyytyväisyyden lisäksi myös laadullista asiakkaan saatua arvoa kuvaavia mittareilta kuten ratkaisuastetta, ratkaisun tuoneen palvelun nopeutta, ajantasaisuutta ja vaikka asiointitarpeen tilannekuvaa tulevaisuudessa.

Digitalisaation keskiössä tulisi olla ihminen ja hänen tarpeensa. Teknologian kehitys ja digitalisaatio tarjoavat valtavasti mahdollisuuksia parantaa ihmisten elämänlaatua ja hyvinvointia, mutta nämä mahdollisuudet voidaan hyödyntää vain, jos teknologiaa kehitetään ihmislähtöisesti. Tekoälyllä on valtava potentiaali lisätä organisaation ymmärrystä ihmisten yksilöllisistä tarpeista. Ymmärrys täytyy muuttaa kehityksen myötä todeksi kaikissa asiakaskohtaamisissa.