4 pagrindiniai dirbtinio intelekto verslo modelio elementai

Klientų patirties (CX) technologijos tobulinimas naudojant dirbtinį intelektą (DI) nebėra tik gražus priedas. Dirbtinis intelektas yra svarbus siekiant užtikrinti individualizavimą ir kontekstinį atitikimą, kurio vartotojai tikisi iš paslaugų teikimo.

Tačiau net klientų patirties specialistai, kurie aistringai naudoja dirbtinį intelektą savo klientų ir darbuotojų patirčiai palaikyti, ne visada žino, nuo ko pradėti arba kaip geriausiai įvertinti jo vertę. Norėdami tai padaryti, turite vadovautis patikrinta AI verslo modelio kūrimo metodika.

Tradicinių technologijų ar sprendimų pritaikymo verslas paprastai grindžiamas paprastais rodikliais. Priešingai, AI verslo atveju turėtų būti atsižvelgiama į unikalias technologijos savybes, įskaitant priklausomybę nuo duomenų, mokymosi galimybes ir proceso poveikį. Taip pat reikia atsižvelgti į MI etinius klausimus.

1. Pasiekite sutarimą dėl savo DI strategijos

Pirmasis žingsnis kuriant DI verslo atvejį yra pasiekti sutarimą. Ir tai prasideda nuo pagrindinių suinteresuotųjų šalių poreikių ir tikslų supratimo.

Tai apima numatomos verslo naudos tikslus, tikslus, susijusius su naujosiomis technologijomis, pvz., bendrosios nuosavybės sąnaudos (TCO), ir finansinius aspektus, pvz., taupymą dėl veiklos efektyvumo.

Taip pat labai svarbu suprasti šių suinteresuotųjų šalių susirūpinimą, kad būtumėte pasirengę atsakyti į visus prieštaravimus. Įgijus šią įžvalgą, bus lengviau bendrauti ir bendradarbiauti, kad galėtumėte susisiekti su organizacijomis ir suburti įvairias funkcijas atliekančias komandas siekiant bendrų tikslų.

2. Prioritetų nustatymas pagal naudojimo scenarijų

Yra daugybė būdų, kaip naudoti DI klientų ir darbuotojų patirčiai palaikyti. Svarbu suprasti, kurie naudojimo atvejai suteiks didžiausią vertę jūsų organizacijai, o kurie – ilgalaikę naudą.

Naudokite šią informaciją ne tik nustatydami pirmenybę DI projektams, bet ir norėdami pasirinkti bandomuosius projektus, kurie duos greitų laimėjimų. Ir išsiaiškinkite, kas suteiks komandoms pasitikėjimo imtis didesnių projektų, kad paskatintų ilgalaikę transformaciją.

Suplanuokite centralizuotą žinių centrą, kuriame būtų pateikti atitinkami duomenys, skirti įvairiems naudojimo atvejams ir susijusiems projektams paremti. Ji taip pat turėtų užtikrinti nuoseklumą ir padėti gerinti duomenų kokybę.

3. Nustatyti sėkmės rodiklius

DI diegimas gali būti naudingas klientų ir darbuotojų patirčiai įvairiais būdais. Taigi dirbtinio intelekto vertės apskaičiavimas reiškia, kad jo duodamus rezultatus reikia žiūrėti iš kelių perspektyvų.

Pavyzdžiui, laikas, sutaupytas automatizuojant procesą, pvz., skambučių surinkimą, gali turėti teigiamos įtakos atskirų agentų veiklos metrikai. Tai lemia didesnį komandos produktyvumą ir trumpesnį klientų laukimo laiką.

Tačiau pažvelgti į tiesioginę naudą yra tik pradžia. Taip pat apsvarstykite ilgalaikes sėkmės priemones. Pavyzdžiui, naudojant dirbtinį intelektą, kad būtų galima automatizuoti kelias rankines užduotis, kurias agentai paprastai atlieka kiekvienos sąveikos metu, bendrai galima pasiekti tokį reikšmingą našumo padidėjimą, kad jums nereikės samdyti tiek daug agentų. Ir tai sumažina išlaidas. Be to, apsvarstykite nefinansinę naudą, pvz., didesnį klientų ir darbuotojų pasitenkinimą, nes klientų prašymai išsprendžiami efektyviau.

4. Rodyti vertę

Apibrėžę sėkmės rodiklius, galėsite parodyti pagrindinius DI diegimo privalumus kiekvienu prioritetinio naudojimo atveju. Tai svarbu, bet tai tik išeities taškas.

Sujungę šiuos privalumus, kad parodytumėte didesnį trumpalaikį ir ilgalaikį potencialą, sukursite įtikinamą istoriją apie tikrąją DI vertę jūsų organizacijai. Pridėję naujovių ir nuolatinio optimizavimo, sukursite dar tvirtesnį DI pritaikymo pagrindą.

Perskaitykite vadovą “Telling the CX transformation story: How to build your business case for AI”, kad galėtumėte giliau pasinerti į kiekvieną iš keturių AI verslo atvejo metodologijos elementų.

Šaltinis: Genesys Cup of G edition.

Adventus Solutions, bendradarbiaudama su Genesys, padeda įmonėms diegti daugialypės terpės kontaktų centrų platformas ir dirbtinio intelekto sprendimus. Norėdami gauti daugiau informacijos apie Genesys Cloud Contact Center platformą, ieškokite produkto aprašyme arba susisiekite su mumis ir mes mielai padėsime.