De evoluerende relatie tussen AI en agenten

De evoluerende relatie tussen AI en agenten

16 december 2018
De evoluerende relatie tussen AI en agenten

We worden er keer op keer voor gewaarschuwd dat robots ons werk willen overnemen, maar het is veel juister om te zeggen dat ze – met behulp van automatisering die door kunstmatige intelligentie (AI) wordt ondersteund – taken van ons zullen overnemen die sowieso al zouden worden geautomatiseerd.

Het weghalen van routinetaken uit het werk van klantenservicemedewerkers is de perfecte manier om kunstmatige intelligentie in te zetten, zolang ondersteunende rollen van medewerkers zich parallel aan de technologie ontwikkelen. Kennisgerichte organisaties spelen hierbij een belangrijke rol: door de collectieve kracht van agenten om te zetten in het verzamelen van collectieve kennis en implementatie, helpt u uw gehele bedrijfsvoering sneller en efficiënter te werken en schalen.

Een soortgelijke les hebben we van de banksector geleerd toen geldautomaten populair werden. De technologie was een enorme hit en parallel daaraan ontwikkelde zich de de rol van bankmedewerker verder. In plaats van contant geld aan te bieden, kregen bankmedewerkers een essentiële taak in het opbouwen van duurzame relaties met klanten. Zij hadden nog steeds direct klantencontact, maar werden het aanspreekpunt van de bank bij complexere vraagstukken.

Hetzelfde gebeurt nu bij klantenservicemedewerkers. Voor bepaalde zaken willen en verwachten klanten dat automatisering wordt doorgevoerd, omdat automatisering zaken eenvoudiger en sneller maakt. Voor andere kwesties blijft persoonlijke interactie een vereiste. Denk maar aan al die keren dat u supersnel het antwoord op die vraag over verzending opzocht in een Helpcenter, maar persoonlijke hulp van iemand nodig had als u een ingewikkelde vraag had.

Deze veranderingen hebben een aanzienlijke impact op de klantervaring, maar ze hebben een even grote impact op uw agenten. Hier zijn enkele zaken om in gedachten te houden wanneer u nieuwe workflows en krachtige technologieën implementeert om een hogere productiviteit en agenttevredenheid te realiseren.

Automatiseringen zijn niet bedoeld om u er gemakkelijk vanaf te maken

Het verhogen van de klanttevredenheidsscores door agenten heeft een van de hoogste prioriteiten voor leiders in de supportsector, maar inconsistente service blijft een van de belangrijkste oorzaken van frustratie onder klanten. Op basis van deze bevindingen weten we dat lichtzinnige oplossingen van supportteams niet lonend zijn en dat slimme besteding van uw supportbudget van cruciaal belang is. Met andere woorden, haal efficiëntie en het leveren van een basisservice niet door elkaar. De rol van de klantenservicemanager moet er niet een zijn die tot een neerwaartse spiraal leidt.

De uitdaging voor de klantenservice is er niet in gelegen agenten en hun kennis buiten de deur te zetten en ze te vervangen door bots. Depersonalisering van deze functie om geld te besparen brengt de relatie tussen uw klanten en uw bedrijf alleen maar schade toe. Slimme kennisbanken uitgerust met de technologie om uw agenten te ondersteunen – zoals innovaties die de content van het Helpcenter binnen handbereik van agenten brengt bij het oplossen van tickets – zijn een belangrijk onderdeel van het blijvende succes van agenten.

Een veelzijdige benadering van selfservice leidt tot flexibele, daadkrachtige agenten

Technologie brengt ons weliswaar vooruit, maar is geen wondermiddel. Daarom zijn bijgewerkte processen net zo belangrijk voor de ondersteuning van agenten. Van de Zendesk-benchmark, een gegevensindex van de klantenserviceactiviteiten van 50.000 bedrijven, hebben we geleerd dat bedrijven met een flexibele en iteratieve benadering van selfservice het grootste succes melden. Een belangrijk onderdeel van de flexibele aanpak is agenten betrekken bij het creëren van content en het overbruggen van de kloof tussen het creëren van content en het dagelijkse werk dat agenten verrichten wanneer ze klanten helpen.

Kunstmatige intelligentie en zelflerende systemen maken de grootste kans om als brug te fungeren. Wanneer innovaties ertoe bijdragen dat routinetaken bij hen worden weggehouden, kunnen agenten meer tijd besteden aan kennisbeheer.

Geef uw KPI’s opnieuw vorm

Het veranderen van onze definities van de rol van agent, heeft ook gevolgen voor de manier waarop we die rol meten. Naarmate we het verouderde idee dat supportteams een kostenpost zijn achter ons laten, zullen nieuwe metrics voor succes een belangrijke rol spelen op de weg voorwaarts. Met name bij twee metrics is een enorme verschuiving gaande: het voorkómen van tickets en de tijd die nodig is om een oplossing te vinden.

Voor veel organisaties blijft het aantal voorkómen tickets een belangrijke metric en het is zeker iets om te blijven volgen naarmate uw Helpcenter en kennisbeheeractiviteiten zich verder ontwikkelen. Maar metrics over betrokkenheid, zoals bouncepercentages en pageviews, worden steeds belangrijker als u bedenkt hoe uw helpdesk klanten het beste kan ondersteunen. Of richt uw aandacht op zoekopdrachten in het Helpcenter die geen resultaat hebben opgeleverd. Ga vervolgens na wie de kennis aan het Helpcenter moet toevoegen en wanneer. Het is namelijk belangrijk om te weten welke zoekopdrachten van klanten geen resultaat opleveren.

Naarmate klanten zich blijven ontwikkelen in de richting van selfservice, kunnen oplossingstijden toenemen in plaats van afnemen, gezien de complexiteit van een probleem en de tijd die het kost om een kwalitatief hoogwaardige één-op-één-service te leveren, volgens een artikel uit 2017 in de Harvard Business Review. Een manier om ticketwachtrijen te beheren, is door klanten de mogelijkheid te geven hun eigen aanvragen te sluiten als een artikel hun vraag heeft beantwoord. Dit is mogelijk met de functie Snel oplossen van Zendesk. Wanneer agenten hun tijd vervolgens besteden aan complexere tickets, helpen technologieën zoals de zelflerende Answer Bot voor agenten hen om tickets sneller en vollediger op te lossen door de meest relevante artikelaanbevelingen uit de kennisbank te vinden en weer te geven.

Niet alle metrics zijn gelijk. De ene metric kan op succes duiden, terwijl de andere ruimte voor verbetering laat zien. Daarom moet bij alle kanalen een volledig beeld worden verkregen van de ervaring van de klant en de agent. Net als voor metrics geldt ook voor kunstmatige intelligentie dat er geen one-size-fits-all is. Dit betekent dat u moet nadenken over de manier waarop kunstmatige intelligentie wordt geïmplementeerd en in gebruik wordt genomen, dat technologie wordt gekoppeld aan uw strategie en dat u proactief blijft bij het definiëren van succes.

Kunstmatige intelligentie gebruiken
voor een betere selfservice

Download de gids