Brandon Anderson, Chief Product Officer ve společnosti Zingtree – Interview Series

Brandon Anderson je Chief Product Officer ve společnosti Zingtree, kde je zodpovědný za produktovou vizi a strategii, uživatelský zážitek a dodávání špičkových řešení a hodnoty zákazníkům.

Brandon má 20 let zkušeností v oblasti produktů napříč několika společnostmi. Předtím, než nastoupil do Zingtree, vedl produkt, uživatelský zážitek a analytiku ve společnosti SportsEngine, B2B a B2B2C SaaS společnosti, kterou v roce 2016 získala NBC Sports. Produkty SportsEngine slouží více než 45 000 organizacím a 15 milionům uživatelů.

Zingtree je platforma pro automatizaci zákaznických zkušeností s umělou inteligencí, která pomáhá podnikům automatizovat akce, samoobslužné a efektivní činnosti agentů.

Můžete vysvětlit základní funkci platformy Zingtree pro automatizaci podpory zákazníků s umělou inteligencí a jak se liší od ostatních řešení na trhu?

Zingtree je inteligentní platforma pro automatizaci procesů s uživatelsky přívětivým rozhraním, navrženým pro netechnické osoby, aby mohly automatizovat interakce se zákazníky napříč podnikovými aplikacemi.

Naše klíčové odlišnosti:

• Bez kódu – správa a změna: Nabízí intuitivní, bezkódové rozhraní pro snadnou správu a úpravu, urychluje nasazení a snižuje provozní náklady.
• Žádná databáze není vyžadována: Funkční bez centrální databáze, minimalizuje duplikaci dat a latenci a zvyšuje bezpečnost a dodržování předpisů.
• Moderní integrace a modelování objektů: Připojuje nesourodé systémy a zdroje dat, zajišťuje tok dat a viditelnost v reálném čase a umožňuje rozsáhlou automatizaci.
• Platforma nezávislá na zařízení: Integruje se bezproblémově s jakoukoli stávající infrastrukturou, snižuje výpadky a náklady. Zahrnuje předem připravené integrace s CRM, jako je Salesforce (CRM ) a Zendesk, ERP, back-office a EMR systémy.
• Kanál nezávislý na zařízení: Poskytuje konzistentní zákaznický zážitek napříč všemi komunikačními kanály, zvyšuje spokojenost a loajalitu.

Jak platforma Zingtree automatizuje akce a zlepšuje samoobslužné a efektivní činnosti agentů pro více než 700 podniků?

Zingtree analyzuje vaše data, aby automaticky vytvořila pracovní postupy, které se integrují s podnikovými aplikacemi, aby spustily kontextově relevantní akce a vyřešily lístky zákaznické podpory rychleji. Chápe komplexní obchodní procesy, politiky a požadavky na dodržování předpisů, umožňující bezproblémovou a inteligentní automatizaci.

Pokud jsou většina rutinních dotazů vyřešena samoobslužně, agenti se mohou soustředit na složitější a citlivější požadavky, což je více duševně uspokojivé.

Když se dotaz eskaluje na zástupce zákaznické podpory, Zingtree dodává správné odpovědi a navrhuje nejlepší další kroky. Reprezentanti nemusí procházet několik aplikací a držet zákazníky v čekání, aby našli řešení. Díky vysoce přizpůsobitelným pracovním postupům platforma vede agenty krok za krokem prostřednictvím interakcí, umožňující jim rychle získat informace a dodržovat politiky.

Jaké jsou některé běžné mýty a obavy, se kterými jste se setkal ohledně integrace umělé inteligence do zákaznické zkušenosti (CX), a jak Zingtree tyto obavy řeší?

Jedním z největších mýtů je víra, že generativní umělá inteligence a chatboti mohou vyřešit všechny problémy CX. Generativní umělá inteligence má enormní potenciál, ale podniky musí nejprve vytvořit robustní základní rámec akcí. To znamená integrovat umělou inteligenci se všemi podnikovými systémy a stanovit jasná pravidla pro algoritmy. Vložení hotové řešení do pracovního postupu nebude mít požadované výsledky a může dokonce vytvořit neočekávané scénáře. Například bez řádné infrastruktury by zákazník mohl přesvědčit robota, aby prodal auto za 1 dolar.

Mnozí spekulovali, že generativní umělá inteligence vyřadí lidi z procesu CX. To je nemožné. Mnoho složitých a citlivých zákaznických problémů vyžaduje kritické myšlení a lidskou empatii, které umělá inteligence nemůže poskytnout. Zákazníci si cení lidského spojení a uvěznění je v nekonečné smyčce odpovědí umělé inteligence vytváří frustraci a špatné zkušenosti. Společnosti by vždy měly poskytnout přímý způsob, jak se dostat k člověku, bez ohledu na to, jak pokročilá umělá inteligence je.

Můžete sdílet strategie pro bezproblémovou integraci umělé inteligence do stávajících pracovních postupů zákaznické podpory, aby maximalizovala dopad bez narušení stávajících operací?

Nemůžete jen implementovat umělou inteligenci a nechat ji běžet. Technologie vyžaduje jasně stanovená pravidla, aby se zajistilo, že funguje v rámci pravidel společnosti a funguje tak, jak se očekává. Podniky musí vytvořit komplexní, integrovaný systém, který je schopen interpretovat data, aplikovat předem stanovená pravidla a provádět konkrétní akce. Tento přístup spojuje izolované aplikace a automatizuje co nejvíce zákaznických dotazů bez umělé inteligence. Jakmile společnosti pevně stanoví tento systém, mohou účinněji integrovat umělou inteligenci do svých operací.

Jako u většiny nových procesů začínejte malé. Implementujte technologii do jednoduchého případu použití, dokončete tento proces a poté postupně rozšiřujte na složitější aplikace.

V vysoce regulovaných odvětvích, jako je zdravotnictví a pojištění, jaké jedinečné výzvy představuje adopce umělé inteligence a jak Zingtree tyto výzvy řeší, zatímco zajišťuje dodržování předpisů?

Mnohé systémy umělé inteligence jsou neprůhledné. Uživatelé nemohou audovat rozhodnutí, aby pochopili důvody, proč jsou doporučeny. Algoritmy mohou zesílit předpojatost dat nebo ohrozit soukromí, ale není možné to zjistit. Nedostatek audibility činí nemožným prokázat dodržování předpisů a představuje riziko pro pacienty a spotřebitele.

Platforma Zingtree nabízí kompletní transparentnost, poskytující vám plnou kontrolu nad vašimi pracovními postupy. Analyzuje vaše znalostní články, lístky a transkripty, aby automaticky vytvořila a osídlila pracovní postupy do bezkódového autorského prostředí. S pomocí AI Co-pilotu lidé dokončují posledních 10 až 20 procent, aby zajistili dodržování předpisů a pokynů.

Jak je důležité vyvážit automatizaci umělé inteligence s lidským dotykem pro zákaznickou spokojenost. Můžete sdílet tipy pro dosažení tohoto vyvážení a příklady, jak Zingtree úspěšně implementoval?

Společnosti musí identifikovat, které úkoly mají smysl automatizovat. Například rutinní dotazy, jako je plánování schůzek, vrácení zboží nebo odstraňování problémů, lze řešit automatizací. Lidé mohou zpracovat složitější a citlivější úkoly.

Umělá inteligence by měla posílit zákaznickou podporu, ne nahradit ji. Technologie může poskytnout agentům informace a vést je prostřednictvím firemních procesů, umožňující jim poskytovat efektivnější a personalizovanou zákaznickou podporu než umělá inteligence sama.

Propojení mezi umělou inteligencí a lidmi by mělo být bezproblémové. Nikdo nemá rád, když musí dát chatbotu všechny informace a poté je musí zopakovat, když konečně mluví s člověkem. Vyvíjejte systémy tak, aby algoritmy a lidé mohli přístup a sdílet nezbytné informace. Společnosti by měly vytvořit rámec, který umožňuje svým zástupcům a agentům dohlížet na interakce umělé inteligence a zasáhnout, když je to nutné.

Jaké budoucí trendy předpovídáte v roli umělé inteligence ve zákaznické podpoře a jak Zingtree připravuje setkat se s těmito měnícími se požadavky?

Zákazníci stále více očekávají personalizované interakce napříč všemi kanály, což činí personalizované samoobslužné zkušenosti dalším фронteriem zákaznické podpory. Společnosti mohou použít velké jazykové modely (LLM), aby pochopily komplexní dotazy a poskytly přesné, kontextově vědomé odpovědi uživatelům. Zingtree právě spustil CX Answers a CX Actions, které sjednocují data a znalosti napříč systémem společnosti a zahrnují kontext uživatele, firemní politiky, oprávnění a data CRM, aby uživatelé získali konkrétní odpovědi, které potřebují. Tyto výsledky budou jít za hranice poskytování zdrojů a skutečně generovat konverzační odpovědi. Produkt CX Action Zingtree kombinuje s CX Answers, aby umožnil zákazníkům vyřešit více problémů sami a poskytl agentům kontextové údaje, aby identifikovali nejlepší další akci na základě jednotlivce a dotazu.

Můžete ukázat, jak společnosti, jako je Pearson, Groupon a Fleetcor, využily Zingtree k vylepšení zákaznické zkušenosti?

Zingtree pomohl Pearsonovi řešit výzvy zákaznické podpory vytvořené složitými procesy, různými portfolii produktů a rozmanitou zákaznickou základnou. Tým Pearsonu vytvořil rozhodovací stromy pro své nejsložitější pracovní postupy bez výcviku. Během prvních osmi měsíců implementace Pearson dosáhl:

• 60% nárůst skóre Net Promoter Score (NPS).
• 47% zlepšení zákaznické spokojenosti.
• 33% snížení doby, po kterou agenti potřebují k nasazení.
• 24% snížení doby k vyřešení případů.

Groupon použil Zingtree k optimalizaci operací zákaznické podpory. Zingtree se stal jediným místem pro agenty Grouponu, umožňujícím lepší službu a rychlejší řešení. Groupon také vytvořil zprávy o kontrole kvality, aby poskytl podrobné přehledy o výkonu agentů zákaznické podpory a identifikoval příležitosti ke zlepšení. Zingtree umožnil Grouponu standardizovat procesy napříč jeho globální stopou.

Fleetcor použil Zingtree k snížení doby nasazení agentů z 12 týdnů na tři dny a dosáhl 92% poklesu chyb agentů. Fleetcor také vylepšil své webové samoobslužné schopnosti a jeho NPS se zvýšil o 38 bodů.

Jak Zingtree využívá data zákazníků k personalizaci zkušeností a jaké opatření jsou zavedena k zajištění ochrany dat a bezpečnosti?

Schopnost Zingtree sjednotit všechna data organizace umožňuje mu zahrnout kontext uživatele, oprávnění a data CRM, aby nabídl relevantní a dynamicky upravené výsledky, které se přizpůsobují individuálním nuancím uživatelů. Agenti a chatboti mohou získat přístup k aktuálním údajům a zdrojům, které potřebují k vyřešení dotazů.

Zingtree staví své platformy s ohledem na bezpečnost dat. Dodržujeme předpisy SOC2, HIPAA, GDPR, CCPA a mnoho dalších.

Nakonec, pro společnosti, které hledají řešení zákaznické zkušenosti s umělou inteligencí, jaké počáteční kroky doporučujete k zajištění bezproblémové implementace a okamžitých dopadů na zákaznickou spokojenost a produktivitu agentů?

První prioritou je jasně definovat vaše cíle a objektivy. Pokud nevíte, co chcete dosáhnout s umělou inteligencí, může narušit váš pracovní postup a vytvořit nové výzvy. Stanovte jasná měřítka pro hodnocení pokroku. Musíte také vzdělat a proškolit své zaměstnance na nových procesech a technologiích.

Začínajte malé. Implementujte řešení do jednoho základního pracovního postupu nebo procesu, jako je automatizace plánování schůzek. Můžete optimalizovat výkon a dodat hmatatelné výsledky, aby zajistili souhlas stakeholderů. Tento postupný přístup také pomáhá zaměstnancům pochopit a přizpůsobit se změnám. Můžete postupně přidávat technologii do složitějších a zapojených úkolů.

Největší věc, kterou je třeba si uvědomit při adopci platformy umělé inteligence: Potřebuje dohled. Nejúčinnějším přístupem k implementaci je budování robustního systému akcí. Pokud jsou vaše základní procesy solidní, umělá inteligence bude posilovat funkčnost, nikoli ji porušovat.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Zingtree.