Miksi asiakkaat hylkäävät CX-bottisi

Asiakaspalvelutiimit ovat vuosien ajan pitäneet asiakkaan välitöntä pyyntöä päästä puhumaan ihmiselle suunnitteluun liittyvänä ongelmana. Kun soittajat torjuvat automatisoidun palvelukokemuksen ennen kuin se on kunnolla edes alkanut, luonteva reaktio on saada järjestelmä kuulostamaan lämpimämmältä tai inhimillisemmältä. Muotoillaan tervehdys uudelleen. Tunnustetaan asiakkaan turhautuminen. Kerrotaan soittajille, että he voivat puhua luontevasti. Taustalla on oletus, että ihmiset ovat halukkaampia käyttämään palvelua, jos se tuntuu vähemmän robottimaiselta.

Näimme hiljattain näyttöä siitä, että jokin muu on paljon tärkeämpää.

Eräässä suuressa vakuutusyhtiössä käytettiin tekoälyä vastaamaan autonvuokrausetuja koskeviin kysymyksiin. Aluksi puheagentti tervehti soittajia kertomalla, että he voivat ”puhua minulle kuin oikealle ihmiselle”. Silti yli neljä kymmenestä soittajasta pyysi päästä puhumaan ihmiselle ennen kuin ehti käydä järjestelmän kanssa varsinaista keskustelua. Muutimme tervehdyksen yksinkertaisemmaksi ja suoremmaksi, mutta tulos pysyi käytännössä ennallaan. 44 prosenttia soittajista pyysi edelleen heti saada puhua asiakaspalvelijan kanssa.

Soittajien käyttäytymiseen vaikutti lopulta vain vähän se, miltä tekoäly kuulosti. Muutimme sitä, mitä se pystyi osoittamaan tietävänsä. Yleisen tervehdyksen sijaan tekoäly arvioi kohtuullisen todennäköisesti, miksi asiakas soitti, ja antoi tietoja, jotka ratkaisivat asian ennakoivasti. Se esimerkiksi kertoi asiakkaan korvausvaatimukseen liittyvän ajoneuvon, ilmoitti korvausvaatimuksen tilan ja tarkisti, tarvitsiko asiakas vuokra-autoa.

Pyynnöt päästä puhumaan asiakaspalvelijan kanssa vähenivät 23 prosenttia. Sisällöllinen vuorovaikutus tekoälyn kanssa kasvoi 54 prosentista 66 prosenttiin.

Tästä voi oppia paljon muutakin kuin yhteyskeskusten toiminnasta. Kun yritykset kilpailevat tekoälyn tekemisessä keskustelevammaksi, lähestyttävämmäksi ja intuitiivisemmaksi, ne saattavat panostaa liian vähän perustavanlaatuisempaan asiaan: siihen, että tekoälyllä on riittävästi kontekstia osoittaakseen ymmärtävänsä käsillä olevan tilanteen.

Tekoäly perii luottamuspulan

Ihmiset eivät kohtaa uutta tekoälyjärjestelmää ennakkokäsityksistä vapaina. Heillä on vuosien kokemus puhelinvalikoista, jotka eivät ymmärtäneet yksinkertaisia pyyntöjä, chatboteista, jotka antoivat asiaankuulumattomia vastauksia, ja automatisoiduista järjestelmistä, jotka saivat heidät toistamaan jo antamiaan tietoja. Ajan mittaan käyttäjät ovat oppineet, että ihmisen pyytäminen voi olla nopein tapa saada asia hoidettua.

Tämä käyttäytyminen voi näyttää tekoälyn vastustamiselta, mutta sille on hyödyllisempikin tulkinta. Ennen kuin ihmiset uskovat tehtävän automatisoidun järjestelmän hoidettavaksi, he haluavat näyttöä siitä, että järjestelmä ymmärtää heidän tilanteensa riittävän hyvin ollakseen hyödyksi. Tutkijat ovat kuvanneet yhdeksi tähän vastustukseen liittyväksi tekijäksi ”yksilöllisyyden sivuuttamisen”: käsityksen siitä, ettei automatisoitu järjestelmä pysty ottamaan riittävästi huomioon yksittäisen ihmisen olosuhteita.

Tämä käy yhä tärkeämmäksi, kun tekoälyä otetaan käyttöön yhä merkityksellisemmillä elämän ja työn osa-alueilla. Auto-onnettomuuden jälkeen soittava asiakas ei pidä ongelmaansa yleisluonteisena vakuutusasiana. Yrityksen digitaalista avustajaa käyttävä työntekijä odottaa sen ymmärtävän hänen roolinsa, käyttöoikeutensa ja ajankohtaiset työtehtävänsä. Tekoälypohjaista koodaustyökalua käyttävä kehittäjä tarvitsee vastauksia, joissa huomioidaan koodia ympäröivä arkkitehtuuri.

Jokaisessa näistä tilanteista tekoälyjärjestelmän on osoitettava ymmärtävänsä pyyntöön liittyvät olosuhteet, ennen kuin käyttäjällä on juuri syytä luottaa sen vastaukseen.

Kontekstista on tulossa osa tekoälyn käyttöliittymää

Personoinnilla on perinteisesti tarkoitettu sitä, että järjestelmä tuntee ihmisen nimen, muistaa hänen mieltymyksensä tai suosittelee jotakin aiemman käyttäytymisen perusteella. Tekoälyn ansiosta personoinnista voidaan tehdä huomattavasti tilannekohtaisempaa. Hyödyllisen järjestelmän pitäisi ymmärtää, mitä ihminen yrittää saada aikaan, mitä on jo tapahtunut, mitkä tiedot ovat sillä hetkellä olennaisia ja mitä toimia on todella mahdollista tehdä.

Tämä ero auttaa ymmärtämään, miksi vakuutuskokeilu onnistui. Tekoäly ei vain tervehtinyt soittajia miellyttävämmin, vaan vähensi heidän vaivaansa. Autonvuokrausetujen saatavuutta tiedusteleva soittaja ei enää joutunut selittämään korvausvaatimustaan, kertomaan ajoneuvonsa tietoja ja odottamaan, että järjestelmä hakee asiaankuuluvat tiedot. Tuomalla kontekstin heti esiin järjestelmä osoitti osaamisensa ennen kuin pyysi soittajaa luottamaan siihen missään muussa asiassa.

Tämä periaate pätee kaikkialla yritysten tekoälyn käytössä. Aina kun käyttäjän on toistettava tieto, joka järjestelmän pitäisi jo tietää, korjattava oletus, jota järjestelmän ei olisi koskaan pitänyt tehdä, tai koottava uudelleen konteksti, joka on jo olemassa muualla organisaatiossa, luottamus heikkenee. Yritysten on siis pidettävä kontekstia osana käyttäjäkokemusta, ei vain taustalla hoidettavana teknisenä kysymyksenä.

Tekoäly voi muuttaa onnistumisen mittaamista

Kokeilussamme nousi esiin myös toinen helposti huomaamatta jäävä käyttäytymismalli. Kun tilannekohtainen tervehdys otettiin käyttöön, osa soittajista kuunteli alkutervehdyksen ja katkaisi sitten puhelun.

Perinteisissä yhteyskeskusmittareissa nämä puhelut voitaisiin luokitella keskeytyneiksi. Jotkut näistä asiakkaista olivat kuitenkin juuri saaneet sen, mitä he ilmeisesti tarvitsivat. Jos joku soittaa selvittääkseen, onko korvausvaatimus hyväksytty, ja tekoäly kertoo heti, että korvaushakemus on hyväksytty ja vuokraedut ovat valmiina, keskusteltavaa ei ehkä enää ole.

Noin 3 % dynaamista tervehdystä käyttäneistä puheluista näytti noudattavan tätä kaavaa: soittajat katkaisivat puhelun saatuaan tiedon eivätkä soittaneet uudelleen kahden tunnin kuluessa. Osuus on pieni, mutta se herättää laajemman kysymyksen: mitä tapahtuu, kun mittarit, joilla olemme perinteisesti mitanneet sitoutumista, eivät enää mittaa tarkasti tuotettua arvoa?

Tekoälyn kehittyessä voimme nähdä yhä useampia tilanteita, joissa lyhyemmät vuorovaikutustilanteet ovat parempia. Jos järjestelmä pystyy ennakoimaan tarpeen ja tuomaan oikeat tiedot esiin ennakoivasti, keskustelun pituus, suoritettujen vaiheiden määrä ja jopa perinteiset keskeyttämisasteet voivat olla aiempaa vähemmän merkityksellisiä onnistumisen mittareita.

Jokainen vuorovaikutus tekoälyn kanssa on koetilanne

Kun tekoäly sulautuu yhä useampiin työnkulkuihin, käyttäjät oppivat paremmin arvioimaan, mitkä järjestelmät ansaitsevat heidän aikansa. Vuorovaikutuksen ensihetket ovat erityisen tärkeitä, sillä ihmiset arvioivat nopeasti, ymmärtääkö järjestelmä heidän tilanteensa, vaikuttavatko sen tiedot luotettavilta ja kannattaako jatkamiseen käyttää vaivaa.

Parhaat tekoälykokemukset ovat niitä, joissa järjestelmä pystyy osoittamaan hyödyllisen asiayhteyden varhain ja täsmällisesti. Asiakaspalvelussa tämä voi tarkoittaa sitä, että järjestelmä ymmärtää korvausvaatimuksen tilanteen jo ennen kuin soittaja selittää sitä. Yritysavustajan pitäisi puolestaan ymmärtää työntekijän rooli, käyttöoikeudet ja meneillään olevat työtehtävät. Ohjelmistokehityksessä järjestelmän pitäisi pystyä päättelemään koodinpätkää ympäröivästä arkkitehtuurista.

Kun yritykset investoivat seuraavan sukupolven tekoälykokemuksiin, järjestelmien kanssa asioinnin tekeminen luontevammaksi on vaivan arvoista. Luonteva keskustelu vie kuitenkin vain tiettyyn pisteeseen asti. Ihmiset antavat tekoälylle mahdollisuuden, kun se antaa heille syyn uskoa, että siitä voi olla apua. Yhä useammin tämä syy on asiayhteyden ymmärtäminen.