Yapay Zeka müşteri deneyimi: Yapay Zeka yapmak yerine aslında bir Yapay Zeka organizasyonu olmak

Yapay zeka müşteri deneyimi bağlamında önemli olan "yapmak" ile "olmak" arasında her zaman ince bir fark olmuştur.

Dijital şeyler "yapmak", web sitelerine, mobil uygulamalara, veritabanlarına ve hatta birden fazla işlevin dijital araçları kullanmasına izin veren iş otomasyon platformlarına şurada burada rastgele yatırım yapmak anlamına gelir.

"Yapmak" ikinci el haline geldiğinde, bir sonraki adım otomasyonu veya kişiselleştirme noktalarını hızlandırmak için gelişmiş dijital çözümlerle oynamak olabilir.

Dijital "olmak", bu araçların ve kanalların, otomasyonların ve dijital sistemlerin operasyonların ve verilerin omurgası haline gelmesi anlamına gelir. Yüksek kaliteli müşteri sinyalleri karar verme süreçlerinin merkezine düşüyor.

Dijital olmak, birçok değişimi benimsemek anlamına gelir.

Dijital kuruluşlar, kârlılık artışı, kârlılık verimliliği ve tasarruf sağlayan dijital iş akışları ve operasyonel stratejiler karşılığında operasyonlarını temelden değiştirmek, ekipleri yeniden yönlendirmek ve eski süreçlere veda etmek zorunda kaldı. Yapmak ile olmak arasındaki fark budur. Ve evet, değişim ve buna olan istek çoğu zaman en büyük zorluktur.

Şimdi yapay zeka çağına girerken kendimizi başka bir büyük değişimin sancıları içinde buluyoruz. Kimsenin yüksek sesle söylemek istemediği gerçek şu: Yapay zeka organizasyonu olmaya karar verirseniz, değişmezseniz başarısız olursunuz.

Tartışmak için buradayız: İlk önce neyin değiştirilmesi gerekiyor.

Tavuk ve yumurta tartışması

Satış, hizmet, ticaret ve pazarlama genelinde AI müşteri deneyimi stratejilerinin faydalarını gerçekleştirmeye gelince hangisi önce gelir: Platform mu, Veri Yumurtası mı?

CX çevrelerinde pek çok oyuncu yapay zeka ile birçok şey yapacak. Otomasyon ve kişiselleştirilmiş içerik ve varlıkları geniş ölçekte oluşturma ve üretme kapasitesi sayesinde çok sayıda kullanım örneği ve kazanım olacak.

Ancak yapay zeka destekli bir CX organizasyonu yapmayı değil, aslında OLmayı seçen kuruluşlar için başka hususların da dikkate alınması gerekir:

• Üretken yapay zeka tartışılıyor mu yoksa yakın zamanda beta olması mı planlanıyor?
• Yapay zeka modelinin iş ve müşteri anlayışını daha fazla eğitmek ve geliştirmek için veriler mevcut mu ve hazır mı ?
• Yapay zeka genel kurumsal kullanıma uygun mu ?
• İşlevsel olarak odaklanmak için eğitilmiş mi ?
• İşlevsel duvarlarla sınırlı mı yoksa müşteri ve sonuç olarak sonuç açısından gerçekten bir fark yaratmak için işletme genelinde bağlantı kurma yetkisine sahip mi?

Yumurta ve tavuk tartışması kızışacak olsa da, yapay zeka ve müşteri deneyimi söz konusu olduğunda, yanıta ulaşmak biraz daha kolay gibi geliyor çünkü tarih platformu gösterdi ve öncelikle bu platformun şekillendirilebilirliğinin belirlenmesi gerekiyor. Aksi takdirde, bırakın işletmelerimiz, ekosistemlerimiz ve müşterilerimiz genelinde yüksek kaliteli sinyallere giden yollar oluşturmak şöyle dursun, modellerin veri çekebileceği hiçbir yer yoktur.

İş akışları ve otomasyonlar için sağlam bir platform ve çerçeve olmadan, kısa ve muhteşem bir an için çalışacak, ancak daha sonra baskı altında hızla çökmeye başlayacak.

Yapay zeka müşteri deneyimi: sorulacak 3 soru

Yapay zeka destekli bir kuruluş olma arayışı içinde CX'teki bu yolculuğa çıkarken her kuruluşun sorması gereken üç soruyu burada bulabilirsiniz.

1. Şekillendirilebilirlik: CX ekosisteminin tamamındaki araçlar ve çözümler, bugünün ve yarının CX sunumu için bütünsel bir temel oluşturmak üzere esneyip bağlanabiliyor mu?
2. Erişim: Dijital barajlar istenmeyen veri kuraklıkları mı yaratıyor?
3. Kullanılabilirlik: Yapay zeka destekli süreçler bugün mevcut mu yoksa daha sonraki bir gün için bir vaat mi?

Bu üç soru o kadar iç içe geçmiş ki, bir yapay zeka kuruluşu olmak bu üç sorunun da ele alınmasını gerektiriyor.

Şekillendirilebilirlik, CX ve AI

Bu, bir avuç bileşenin şekillendirilebilirliği veya bağlanabilirliği ile ilgili değil. Modern müşteri yolculuğunun, API'lerin deneyim tasarrufu sağlayacağını umarak gevşek bağlantılı araçlara gücü yetmez. Bu, CX dağıtım sistemlerimizi üzerine kurmayı planladığımız temel mimariyle ilgili bir sorudur.

Geçmişte araçların satış ve hizmet gibi işlevleri ticarete bağlayan iş akışlarının gündelik aktarımıyla yan yana durması uygun olsa da, bu gevşek bağlantıların üzerine yapay zekayı ve üretken yapay zekanın taleplerini eklediğimizde, ev kartlar düşüyor.

Platformun şekillendirilebilirliği, CX'in yalnızca tek bir işlevin deneyimini optimize eden işlevsel araçların kısıtlamalarının ötesine geçme becerisinin operasyonel başarısının anahtarı olacaktır. Varlıkların ölçeklenebilirliğini ve yeniden kullanılabilirliğini öngören mimariler, sıklıkla tekrarlanan "bir ve bitti" mantrasıyla sınırlı değildir. Oluşturulan tek bir uygulamanın veya varlığın yalnızca paylaşılmasını değil, aynı zamanda yeniden kullanılıp başka amaçlara uygun hale getirildikçe hızlandırılmasını ve optimize edilmesini beklemenin ötesine geçiyorlar.

Şekillendirilebilir çerçeveler, kuruluşların eski karmaşıklık veya özelleştirmeler nedeniyle geri adım atmadan iş akışları ve otomasyon için modern araçlardan yararlanmasına olanak tanır.

Yapay zeka veri erişimine bağlıdır

Eskiden "işlevsel silolar" olarak düşünülen şeyler dijital barajlara dönüşerek kuruluşlar arasında veri akışını engelliyor ve yapay zekanın gerçekten ihtiyaç duyduğu şeyi tüketmesini imkansız hale getiriyor. Yapay zeka yalnızca verilerle gelişmez; hayatta kalabilmek için kelimenin tam anlamıyla verilere ihtiyacı var.

Üretken yapay zeka için kullanılan büyük dil modellerinin eğitilmesinden önerileri destekleyen yapay zeka algoritmalarına kadar veriler her şeyin merkezinde yer alır. Eskiden "makine öğrenimi yanıtları için yeterince iyi" olarak kabul edilenler, bırakın müşterinin doğruluk ve bağlam talebini karşılamak bir yana, çoğu kuruluşun kabul edilebilir yanıt eşiğini bile karşılamıyor.

Bir müşterinin, en son siparişiyle ilgili güncellemeleri paylaşmayı vaat eden bir sohbet robotunu ziyaret ettiğini hayal edin. Bu sohbet robotu birden fazla ticaret, tedarik zinciri, ürün ve arka uç ERP çözümüne sorunsuz bir şekilde bağlanamazsa yanıt sınırlı olacak ve deneyim anlamsız olacaktır.

Günümüzün müşterisi botun, ürünün bulunabilirliğinden sevkiyatın tam konumuna ve tahmini varış saatine kadar her şeyi bilmesini bekliyor. Bu beklenti, barajların, özellikle de işlevsel araçların arasına istemeden kurulan barajların yıkılmasını ya da en azından çatlayarak veri denilen suyun dışarı akmasını gerektiriyor.

Veriye ihtiyaç duyan bir beta: Yapay zeka şu anda mevcut mu yoksa sadece vaat mi ediyor?

2023 yılı boyunca öne çıkan birçok üretken yapay zeka aracının açık gerçeği, bunların vaat olduğuydu: Yapay zeka modeli uygulamalarının kullanım durumlarına ilişkin harika deneyler. Basitçe, bunlar veriye ihtiyaç duyan bir betadır.

Yapay zekanın bu vaadi genellikle satıcının modelleri doğru ve uygun bir şekilde eğitmek için yeterli veriye erişmesine bağlıdır. OpenAI'nin ChatGPT'si gibi ticari olarak mevcut modellerden yararlanma yarışında, etik kullanım, veri gizliliği ve güvenliği ve hatta doğrulukla ilgili sorular yenilik adına bir kenara bırakıldı.

Ancak artık kuruluşlar gözlerini bu araçların uygulamadaki etkisine, sonuçlarına ve etkililiğine diktikçe, ekiplerin ve müşterilerin bu yeni çözümlerle gerçekten daha iyi durumda olup olmadıklarını soran yeni sorular hızla ortaya çıkıyor. Bir kez daha, bir kuruluşun yapay zeka destekli bir kuruluş mu olacağını yoksa gelişmiş yapay zeka modelleri ve uygulamalarıyla giderek daha iyi hale gelen birkaç iş akışı, otomasyon veya deneyim mi sunacağını tartmak önemlidir.

Örneğin, satış çözümlerinde yapay zeka söz konusu olduğunda, satıcıların yapay zeka araçlarıyla daha etkili ve verimli olup olmadıklarını veya işlerinin yalnızca bir alanında daha hızlı olup olmadıklarını değerlendirmemiz gerekiyor. Satış işini gerçek anlamda dönüştürmek için satışlara yönelik yapay zeka araçlarının, kurumlar arası sistemlere bağlantı sağlayan, bu yapay zeka modellerinin ihtiyaç duyduğu verileri satıcının işine ve iş akışlarına yaklaştıran şekillendirilebilir mimarilere sahip olması gerekir.

ERP'den gelen veriler, CRM'den gelen verilere yaklaştırılamazsa, yapay zeka araçları, anlaşmazlıkları veya fırsatları belirlemek için çalışamayacak ve harekete geçemeyecektir.

Ancak - ve bu büyük bir ama - bir yapay zeka kuruluşu olmayı seçerseniz, aynı zamanda bir veri kuruluşu olma taahhüdünde bulunmuş olursunuz. İkili el ele yürüyor. Yani asıl soru şu: Hem CX'in hem de yapay zekanın sadece yürümediği, aynı zamanda koştuğu sağlam bir zemin oluşturdunuz mu?

Şekillendirilebilirlik sorununun zirveye çıktığı yer burasıdır ve evet, platformun veri şeklindeki yumurtadan önce gelmesi gerektiği şeklindeki cevabımıza odaklanır.

Yapay zeka müşteri deneyimi: Zirveye yükselme

Bu nasıl gerçeğe dönüşüyor? SAP, bu zor dönüşümü gerçekleştiren ve bunu yaparken bir yapay zeka organizasyonuna dönüşen satıcılara bir örnektir. İlk adım birkaç yıl önce tüm CX portföyünün paketten çıkarılması, yeniden tasarlanması ve yeniden piyasaya sürülmesiyle başladı. Karar, yapay zeka için gereken şekillendirilebilir mimarinin CX'in hizmetinde hareket etmeye hazır olmasını sağlamaktı.

Verileri, iş akışını ve otomasyonları satışın işlevsel silosu yerine satış hizmetinde çalışacak şekilde güçlendirmek amacıyla sıfırdan yeniden oluşturulan SAP Sales Cloud, satışın kuruluş genelinde herhangi bir yerde gerçekleşmesini güçlendirmeye ve aynı zamanda satış ekiplerine yardımcı olmaya odaklanıyor. müşterileriyle çok daha etkili ve bağlamsal bir şekilde etkileşime geçiyorlar.

Benzer şekilde SAP Service Cloud, müşteri yolculuğu boyunca herhangi bir yerden gelen verileri entegre ederek müşterinin bağlamına dayalı olağanüstü hizmetin kuruluşun herhangi bir yerinde nasıl sunulabileceğine odaklanıyor.

Şekillendirilebilir mimarilerde şekillendirilebilir araçlara olan bu bağlılık nedeniyle, satış ve servis eylemleri sınırlı veya kısıtlı değildir. Ancak daha da önemlisi, bu araçların yapay zeka ve zeka alanındaki yeni yenilikleri hayata geçirmek için büyük bir revizyona ihtiyacı olmayacak.

SAP'nin CEO'su Christian Klein, yapay zekaya büyük bir yatırım yaptığını duyurduğunda ve yapay zekanın SAP için abartıdan çok daha fazlası olduğunu, aslında finanstan satışa kadar işlerin nasıl yapıldığını yeniden tanımlayacağını söylediğinde, analist dünyasındaki çoğumuzun bunu anlamamasının nedeni budur. şaşırmış.

Gerçekte SAP'nin bir yapay zeka kuruluşu haline gelmesi, dile getirilen ifade bu olmasa da yıllardır yol haritasında yer alıyordu. SAP'nin kendisini yeniden inşa etmesi, SAP bulutunu yeniden inşa etmesi ve çok daha sağlam, esnek ve çevik bir temel geliştirmek için bir strateji olarak şekillendirilebilirliğe tamamen bağlı kalması gerekiyordu.

Bu değişim olmasaydı, yapay zekaya yönelik herhangi bir hareket yalnızca yapmayı temsil ederdi; asla varlığı oluşturamaz.