تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي: القيام بالذكاء الاصطناعي مقابل كونك منظمة ذكاء اصطناعي في الواقع
نشرت: 2024-03-27كان هناك دائمًا فرق دقيق بين "الفعل" و"الوجود"، وهو أمر مهم في سياق تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي.
"القيام" بالأشياء الرقمية يعني أعمال استثمار عشوائية هنا وهناك في مواقع الويب أو تطبيقات الهاتف المحمول أو قواعد البيانات أو حتى منصات أتمتة الأعمال التي تسمح لوظائف متعددة باستخدام الأدوات الرقمية.
وبمجرد أن يصبح "التنفيذ" أمرًا مستعملًا، فقد تكون الخطوة التالية هي استخدام الحلول الرقمية المتقدمة لتسريع عملية الأتمتة أو نقاط التخصيص.
"كونها" رقمية يعني أن هذه الأدوات والقنوات، والأتمتة والأنظمة الرقمية، تصبح العمود الفقري للعمليات والبيانات. يتم إسقاط إشارات العملاء عالية الدقة في مركز عمليات صنع القرار.
أن تكون رقميًا يعني أن تتقبل الكثير من التغيير.
كان على المؤسسات الرقمية أن تقوم بتغيير العمليات بشكل أساسي، وإعادة توجيه الفرق، والتخلي عن العمليات القديمة في مقابل سير العمل الرقمي والاستراتيجيات التشغيلية التي حققت نموًا أعلى وأعلى كفاءة ووفورات. هذا هو الفرق بين الفعل والوجود. ونعم، التغيير ــ والشهية له ــ غالبا ما يشكل التحدي الأكبر.
والآن نجد أنفسنا في خضم تحول هائل آخر مع دخولنا عصر الذكاء الاصطناعي هذا. هذه هي الحقيقة التي لا يريد أحد أن يقولها بصوت عالٍ: إذا قررت أن تصبح منظمة تعمل بالذكاء الاصطناعي، فسوف تفشل إذا لم تتغير.
هذا ما نحن هنا لمناقشته: ما الذي يجب تغييره أولاً.
جدل الدجاجة والبيضة
عندما يتعلق الأمر بتحقيق فوائد استراتيجيات تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي عبر المبيعات والخدمات والتجارة والتسويق، أيهما يأتي أولاً: المنصة أم بيضة البيانات؟
في دوائر تجربة العملاء، سيفعل الكثير من اللاعبين أشياء كثيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي. سيكون هناك دفعات من حالات الاستخدام والانتصارات بفضل الأتمتة والقدرة على إنشاء وإنشاء محتوى وأصول مخصصة على نطاق واسع.
ولكن بالنسبة لتلك المؤسسات التي اختارت ليس فقط أن تكون مؤسسة تجربة عملاء مدعومة بالذكاء الاصطناعي، بل يجب أن تؤخذ في الاعتبار اعتبارات أخرى:
- هل الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي تتم مناقشته متاح أم أنه يخطط ليكون إصدارًا تجريبيًا في وقت ما قريبًا؟
- هل البيانات متاحة وجاهزة لمزيد من التدريب وتعزيز فهم نموذج الذكاء الاصطناعي للأعمال والعميل؟
- هل الذكاء الاصطناعي مناسب للاستخدام العام في المؤسسات؟
- هل تم تدريبه على التركيز وظيفيا؟
- هل يقتصر ذلك على الجدران الوظيفية أم أنه قادر على التواصل عبر الشركة لإحداث فرق حقيقي للعميل، وبالتالي، للنتيجة النهائية؟
في حين أن جدل البيض والدجاجة سيستمر، في حالة الذكاء الاصطناعي وتجربة العملاء، يبدو أن الإجابة أسهل قليلاً في التنقل لأن التاريخ أظهر النظام الأساسي ويجب إنشاء قابلية تكوين تلك المنصة أولاً. وبخلاف ذلك، لا يوجد مكان يمكن للنماذج أن تسحب منه البيانات، ناهيك عن إنشاء مسارات لإشارة عالية الدقة عبر أعمالنا وأنظمتنا البيئية وعملائنا.
بدون منصة وإطار متين لسير العمل والأتمتة، سيعمل الأمر لفترة قصيرة ومجيدة، لكنه سرعان ما يبدأ في الانهيار تحت الضغط.
تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي: 3 أسئلة يجب طرحها
فيما يلي ثلاثة أسئلة يجب على كل مؤسسة أن تطرحها عند التنقل في هذه الرحلة عبر تجربة العملاء بحثًا عن أن تصبح تلك المؤسسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- القابلية للتركيب: هل تتميز الأدوات والحلول الموجودة في نظام تجربة العملاء بالكامل بالمرونة والاتصال لإنشاء أساس شامل لتقديم تجربة العملاء اليوم وغدًا؟
- الوصول: هل تؤدي السدود الرقمية إلى حالات جفاف غير مقصودة في البيانات؟
- التوفر: هل العمليات المدعمة بالذكاء الاصطناعي متاحة اليوم أم أنها وعد بيوم لاحق؟
تتشابك هذه الأسئلة الثلاثة إلى درجة أن كونك مؤسسة تعمل بالذكاء الاصطناعي يتطلب معالجة هذه الأسئلة الثلاثة.
تجربة العملاء الذكية: التعريف والفوائد والأمثلة
عملك - متصل، وثاقب، وقابل للتكيف: اكتشف قوة تجربة العملاء الذكية.
قابلية التركيب وتجربة العملاء والذكاء الاصطناعي
لا يتعلق الأمر بالقابلية للتركيب أو الاتصال لعدد قليل من المكونات. لا تستطيع رحلة العميل الحديثة تحمل تكلفة الأدوات غير المتصلة على أمل أن تتمكن واجهات برمجة التطبيقات من توفير الخبرة. هذا سؤال حول البنية الأساسية التي نعتزم بناء أنظمة تقديم تجربة العملاء الخاصة بنا عليها وعبرها.
في حين أنه ربما كان من المناسب في الماضي أن تجلس الأدوات جنبًا إلى جنب، مع عمليات تسليم غير رسمية لسير العمل التي تربط وظائف مثل المبيعات والخدمات بالتجارة، عندما نضيف الذكاء الاصطناعي ومتطلبات الذكاء الاصطناعي التوليدي فوق هذه الاتصالات الفضفاضة، فإن المنزل من البطاقات يسقط.
ستكون قابلية تكوين النظام الأساسي أمرًا أساسيًا للنجاح التشغيلي لقدرة تجربة العملاء على تجاوز قيود الأدوات الوظيفية التي تعمل فقط على تحسين تجربة تلك الوظيفة الفردية. إن التصميمات المعمارية التي تتوقع قابلية التوسع وإعادة استخدام الأصول لا تتوقف عند شعار "واحد ونفذ" الذي يتم ترديده في كثير من الأحيان. إنهم يذهبون إلى أبعد من ذلك ليتوقعوا أن التطبيق أو الأصل الذي تم إنشاؤه لا تتم مشاركته فقط، بل يتم تسريعه وتحسينه عند إعادة استخدامه وإعادة استخدامه.
تسمح الأطر القابلة للتركيب للمؤسسات بالاستفادة من الأدوات الحديثة لسير العمل والأتمتة دون التقيد بالتعقيدات أو التخصيصات القديمة.
يعتمد الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى البيانات
إن ما كان يُنظر إليه في السابق على أنه "صوامع وظيفية" تحول إلى سدود رقمية، تمنع تدفق البيانات عبر المؤسسات، مما يجعل من المستحيل على الذكاء الاصطناعي أن يستهلك ما يحتاج إليه حقا. لا يزدهر الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على البيانات فحسب؛ إنها تحتاج حرفيًا إلى البيانات للبقاء على قيد الحياة.
بدءًا من تدريب النماذج اللغوية الكبيرة التي يتم الاستفادة منها في الذكاء الاصطناعي التوليدي وحتى خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تدعم التوصيات، تقع البيانات في مركز كل شيء. إن ما كان يكفي على أنه "جيد بما يكفي لاستجابات التعلم الآلي" لا يلبي ببساطة عتبة معظم المؤسسات للاستجابة المقبولة، ناهيك عن تلبية طلب العميل من حيث الدقة والسياق.
تخيل أن أحد العملاء يزور برنامج الدردشة الآلي الذي يعد بمشاركة التحديثات حول أحدث طلب لهذا العميل. إذا لم يتمكن برنامج الدردشة الآلي هذا من الاتصال بسلاسة بالعديد من حلول التجارة وسلسلة التوريد والمنتجات وحلول تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخلفية، فستكون الإجابة محدودة وستكون التجربة بلا معنى.
يتوقع عميل اليوم أن يعرف الروبوت كل شيء بدءًا من توفر المنتج وحتى الموقع الدقيق للشحنة ووقت الوصول المتوقع. ويتطلب هذا التوقع هدم السدود، وخاصة تلك التي أقيمت عن غير قصد بين أدوات وظيفية، أو على الأقل تشققها للسماح لتلك المياه المعروفة باسم البيانات بالتسرب.
مبيعات وخدمات وتجارة إلكترونية أكثر ذكاءً.
احصل على مجموعة أدوات CX AI النهائية هنا .
نسخة تجريبية تحتاج إلى بيانات: هل الذكاء الاصطناعي متاح الآن أم مجرد وعود؟
الحقيقة الواضحة للعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تم الترويج لها طوال عام 2023 هي أنها كانت وعودًا: تجارب رائعة لحالات استخدام تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي. ببساطة، فهي نسخة تجريبية تحتاج إلى البيانات.
غالبًا ما يتوقف هذا الوعد بالذكاء الاصطناعي على حصول البائع على إمكانية الوصول إلى بيانات كافية لتدريب النماذج بشكل صحيح ومناسب. وفي السباق للاستفادة من النماذج المتاحة تجارياً مثل ChatGPT من OpenAI، تم وضع الأسئلة حول الاستخدام الأخلاقي، وخصوصية البيانات وسلامتها، وحتى الدقة جانباً باسم الابتكار.
ولكن الآن، بينما تضع المؤسسات أنظارها على تأثير هذه الأدوات ونتائجها وفعاليتها أثناء العمل، تظهر أسئلة جديدة بسرعة تتساءل عما إذا كانت الفرق والعملاء في وضع أفضل حقًا مع هذه الحلول الجديدة. مرة أخرى، من المهم تحديد ما إذا كانت المؤسسة ستصبح مؤسسة مدعومة بالذكاء الاصطناعي أم أنها ستقدم فقط عددًا قليلًا من مسارات العمل أو الأتمتة أو التجارب التي تتحسن بشكل تدريجي مع نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
على سبيل المثال، في حالة الذكاء الاصطناعي في حلول المبيعات، نحتاج إلى النظر فيما إذا كان البائعون أكثر فعالية وكفاءة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، أو إذا كانوا أسرع في جانب واحد من وظائفهم. من أجل إحداث تحول حقيقي في عمل البيع، يجب أن تتمتع أدوات الذكاء الاصطناعي للمبيعات بالبنيات القابلة للتركيب التي تتيح الاتصال بالأنظمة عبر المؤسسات، مما يجعل البيانات التي تحتاجها نماذج الذكاء الاصطناعي هذه أقرب إلى عمل البائع وسير العمل.
إذا لم يكن من الممكن تقريب البيانات من ERP إلى البيانات من CRM، فلن تتمكن أدوات الذكاء الاصطناعي من المعالجة والمعالجة لتحديد الاحتكاك أو الفرصة.
ولكن - وهذا أمر كبير ولكن - إذا اخترت أن تكون مؤسسة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، فإنك تلتزم أيضًا بأن تكون مؤسسة بيانات. يسيران جنبا إلى جنب. لذا فإن السؤال الحقيقي هو: هل قمت بإنشاء أرضية صلبة لا يسير عليها كل من تجربة العملاء والذكاء الاصطناعي فحسب، بل يركضان أيضًا؟
هذا هو المكان الذي يرتفع فيه سؤال قابلية التركيب إلى الأعلى ويركز إجابتنا على أن نعم، يجب أن تأتي المنصة قبل البيضة على شكل البيانات.
الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء: إصلاحات أسرع ووكلاء أكثر سعادة
يمكن للذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء تحسين تجربة الوكيل وسرعة الحلول وتعزيز رضا العملاء.
تجربة عملاء الذكاء الاصطناعي: الارتقاء إلى القمة
كيف يصبح هذا حقيقة؟ تعد SAP مثالاً على البائع الذي قام بهذا المنعطف الصعب، وفي سياق القيام بذلك أصبحت منظمة تعمل بالذكاء الاصطناعي. بدأت الخطوة الأولى منذ عدة سنوات عندما تم تفكيك مجموعة تجربة العملاء بالكامل وإعادة تصميمها وإعادة إطلاقها. كان القرار هو التأكد من أن البنية القابلة للتركيب اللازمة للذكاء الاصطناعي جاهزة للعمل في خدمة تجربة العملاء.
أعيد تصميم SAP Sales Cloud من الألف إلى الياء لتمكين البيانات وسير العمل والأتمتة بشكل هادف للعمل في خدمة البيع بدلاً من الصومعة الوظيفية للمبيعات، وتركز SAP Sales Cloud على تمكين البيع ليحدث في أي مكان عبر المؤسسة مع مساعدة فرق المبيعات أيضًا على تحقيق ذلك. الانخراط بشكل أكثر فعالية وسياقًا مع عملائهم.
وبالمثل، تركز SAP Service Cloud على كيفية تقديم خدمة استثنائية تعتمد على سياق العميل في أي مكان عبر المؤسسة، ودمج البيانات التي تأتي من أي مكان عبر رحلة العميل.
وبسبب هذا التفاني في استخدام الأدوات القابلة للتركيب في البنى القابلة للتركيب، فإن أعمال البيع والخدمة ليست محدودة أو مقيدة. ولكن الأهم من ذلك هو أن هذه الأدوات لن تحتاج إلى إصلاح شامل لاستيعاب الابتكارات الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي والذكاء.
ولهذا السبب عندما أعلن كريستيان كلاين، الرئيس التنفيذي لشركة SAP، عن استثمار ضخم في الذكاء الاصطناعي وقال إن الذكاء الاصطناعي كان أكثر بكثير من مجرد ضجيج لشركة SAP، ولكنه كان في الواقع سيعيد تعريف كيفية إنجاز العمل من التمويل إلى البيع، لم يكن الكثير منا في عالم المحللين كذلك. متفاجئ.
في الواقع، لقد كان تحول SAP إلى مؤسسة تعمل بالذكاء الاصطناعي بحد ذاته على خريطة الطريق لسنوات، حتى لو لم يكن هذا هو الهدف. كان على SAP إعادة بناء نفسها، وإعادة بناء سحابة SAP، والالتزام الكامل بالقابلية للتركيب كاستراتيجية لتطوير أساس أكثر صلابة ومرونة وسرعة.
وبدون هذا التحول، فإن أي تحرك نحو الذكاء الاصطناعي لن يكون إلا إنجازًا؛ لا يمكن أن يشكل الوجود أبدًا.