ग्राहक आपके ग्राहक अनुभव (CX) बॉट्स से किनारा क्यों कर रहे हैं

वर्षों से ग्राहक सेवा टीमें किसी मानव एजेंट से तुरंत बात करने के अनुरोध को डिज़ाइन की समस्या मानती आई हैं। जब कॉल करने वाले स्वचालित अनुभव के सचमुच शुरू होने से पहले ही उसे ठुकरा देते हैं, तो सहज प्रतिक्रिया होती है कि सिस्टम की आवाज़ को अधिक आत्मीय या मानवीय बनाया जाए। अभिवादन को फिर से लिखें। उनकी झुंझलाहट को समझें। कॉल करने वालों से कहें कि वे स्वाभाविक ढंग से बात कर सकते हैं। मान लिया जाता है कि अनुभव जितना कम रोबोट जैसा लगेगा, लोग उससे जुड़ने के लिए उतने ही अधिक इच्छुक होंगे।

हाल ही में हमें इस बात के सबूत मिले कि एक और बात कहीं अधिक मायने रखती है।

कार किराये के लाभों से जुड़े सवालों के जवाब देने के लिए एआई का इस्तेमाल करने वाली एक बड़ी बीमा कंपनी में, वॉइस एजेंट शुरुआत में कॉल करने वालों का अभिवादन यह कहकर करता था कि वे “मुझसे किसी असली इंसान की तरह बात कर सकते हैं।” दस में से चार से अधिक कॉल करने वालों ने सिस्टम के साथ कोई सार्थक बातचीत करने से पहले ही किसी इंसान से बात करने का अनुरोध किया। हमने अभिवादन को सरल और अधिक सीधा बनाया, लेकिन नतीजे में लगभग कोई बदलाव नहीं आया। 44 प्रतिशत कॉल करने वालों ने अब भी तुरंत किसी एजेंट से बात करने का अनुरोध किया।

आखिरकार कॉल करने वालों का व्यवहार जिस बदलाव से बदला, उसका एआई की आवाज़ से बहुत कम लेना-देना था। हमने बदला कि वह अपने ज्ञान का क्या प्रमाण दे सकता था। सामान्य अभिवादन से शुरुआत करने के बजाय, एआई यह उचित अनुमान लगाता कि ग्राहक ने किस वजह से कॉल किया है और समस्या का पहले से समाधान करने वाली जानकारी देता—उदाहरण के लिए, वह कॉल करने वाले के दावे से जुड़ा वाहन बताता, दावे की स्थिति बताता और जाँचता कि ग्राहक को किराये की गाड़ी चाहिए या नहीं।

मानव एजेंट से बात करने के अनुरोधों में 23% की कमी आई। एआई के साथ सार्थक बातचीत 54% से बढ़कर 66% हो गई।

इससे एक ऐसा सबक मिलता है जो संपर्क केंद्रों से कहीं आगे तक जाता है। कंपनियाँ एआई को अधिक संवादशील, मिलनसार और सहज बनाने की होड़ में जुटी हैं, लेकिन हो सकता है कि वे इससे भी बुनियादी बात पर पर्याप्त निवेश न कर रही हों: एआई को इतना संदर्भ देना कि वह सामने की स्थिति को समझने का प्रमाण दे सके।

एआई को विरासत में मिल रही है भरोसे की कमी

लोग किसी नई एआई प्रणाली का सामना बिना किसी पूर्व धारणा के नहीं करते। उनके पास वर्षों का अनुभव होता है—ऐसी फोन मेनू प्रणालियों का, जो साधारण अनुरोधों को समझ नहीं पाती थीं; ऐसे चैटबॉट्स का, जो अप्रासंगिक जवाब देते थे; और ऐसी स्वचालित प्रणालियों का, जिनमें उन्हें पहले से दी हुई जानकारी दोहरानी पड़ती थी। समय के साथ, उपयोगकर्ताओं ने सीख लिया है कि कोई काम पूरा कराने के लिए किसी इंसान से बात करने का अनुरोध करना सबसे तेज़ तरीका हो सकता है।

यह व्यवहार एआई के प्रति विरोध जैसा लग सकता है, लेकिन इसे समझने का एक अधिक उपयोगी तरीका है। किसी काम के लिए स्वचालित प्रणाली पर भरोसा करने से पहले, लोग यह प्रमाण चाहते हैं कि वह उनकी खास परिस्थिति को इतना समझती है कि उपयोगी साबित हो सके। शोधकर्ताओं ने इस विरोध के एक पहलू को “विशिष्टता की अनदेखी” कहा है—यानी यह धारणा कि कोई स्वचालित प्रणाली किसी व्यक्ति की परिस्थितियों का पर्याप्त ध्यान नहीं रख सकती।

यह बात तब और महत्वपूर्ण हो जाती है, जब एआई हमारे जीवन और काम के अधिक संवेदनशील क्षेत्रों में प्रवेश कर रहा है। कार दुर्घटना के बाद फोन करने वाला ग्राहक अपनी समस्या को बीमा से जुड़ी कोई सामान्य पूछताछ नहीं मानता। किसी उद्यम-स्तरीय सहायक का इस्तेमाल करने वाला कर्मचारी अपेक्षा करता है कि वह उसकी भूमिका, अनुमतियों और मौजूदा काम को समझे। एआई कोडिंग टूल का इस्तेमाल करने वाले डेवलपर को ऐसे जवाब चाहिए जो कोड के आसपास की संरचना का ध्यान रखें।

हर मामले में, उपयोगकर्ता को एआई के जवाब पर भरोसा करने का पर्याप्त कारण मिलने से पहले ही सिस्टम को यह दिखाना होता है कि वह अनुरोध से जुड़ी परिस्थितियों को समझता है।

संदर्भ एआई इंटरफ़ेस का हिस्सा बनता जा रहा है

परंपरागत रूप से, वैयक्तिकरण का अर्थ किसी का नाम जानना, उसकी कोई पसंद याद रखना या उसके पिछले व्यवहार के आधार पर कुछ सुझाना रहा है। एआई हमें वैयक्तिकरण को परिस्थिति के अनुसार ढालने का अवसर देता है। एक उपयोगी सिस्टम को समझना चाहिए कि कोई व्यक्ति क्या हासिल करना चाहता है, अब तक क्या हुआ है, उस समय कौन-सी जानकारी प्रासंगिक है और वास्तव में कौन-सी कार्रवाइयाँ उपलब्ध हैं।

यह अंतर समझाता है कि बीमा कंपनी का प्रयोग क्यों सफल रहा। एआई ने सिर्फ़ कॉल करने वालों का अधिक सुखद ढंग से अभिवादन नहीं किया; उसने बातचीत में उनका काम कम कर दिया। किराये की गाड़ी के लाभ उपलब्ध हैं या नहीं, यह जानने के लिए फोन करने वाले व्यक्ति को अब अपना दावा समझाने, अपने वाहन की पहचान बताने और सिस्टम से प्रासंगिक जानकारी मँगवाने का इंतज़ार करने की ज़रूरत नहीं थी। यह संदर्भ तुरंत सामने रखकर, सिस्टम ने कॉल करने वाले से किसी और बात के लिए भरोसा माँगने से पहले ही अपनी क्षमता का प्रमाण दे दिया।

यह सिद्धांत उद्यमों में इस्तेमाल होने वाले एआई पर भी लागू होता है। हर बार जब किसी उपयोगकर्ता को ऐसी जानकारी दोहरानी पड़ती है जो सिस्टम को पहले से पता होनी चाहिए, ऐसी धारणा सुधारनी पड़ती है जो सिस्टम को कभी बनानी ही नहीं चाहिए थी, या ऐसे संदर्भ को फिर से जोड़ना पड़ता है जो संगठन में कहीं और पहले से मौजूद है, तो भरोसा कम होता जाता है। उद्यमों के लिए इसका मतलब है कि संदर्भ को उपयोगकर्ता अनुभव का हिस्सा माना जाना चाहिए, न कि केवल पर्दे के पीछे का तकनीकी विषय।

एआई सफलता मापने का हमारा तरीका बदल सकता है

हमारे प्रयोग से एक और ऐसा व्यवहार सामने आया जिस पर आसानी से ध्यान नहीं जाता। संदर्भयुक्त अभिवादन शुरू किए जाने के बाद, कुछ कॉल करने वालों ने शुरुआती संदेश सुना और बस फोन रख दिया।

संपर्क केंद्र के पारंपरिक मापदंड इन कॉलों को छोड़ी गई कॉल के रूप में वर्गीकृत कर सकते हैं। लेकिन इनमें से कुछ ग्राहकों को वही जानकारी मिल चुकी थी जिसकी उन्हें ज़रूरत लग रही थी। अगर कोई यह जानने के लिए फोन करता है कि उसका दावा मंज़ूर हुआ है या नहीं और एआई तुरंत उसे बता देता है कि उसका दावा मंज़ूर हो गया है और किराये की गाड़ी के लाभ उपलब्ध हैं, तो शायद आगे चर्चा करने के लिए कुछ बचता ही नहीं।

गतिशील अभिवादन वाली कॉलों में से लगभग 3% इस पैटर्न का अनुसरण करती दिखीं: कॉल करने वालों ने जानकारी मिलने के बाद कॉल काट दी और अगले दो घंटों में दोबारा कॉल नहीं किया। यह प्रतिशत छोटा है, लेकिन इससे एक बड़ा सवाल उठता है: जब जुड़ाव मापने के लिए अब तक इस्तेमाल किए गए हमारे मापदंड मूल्य को सही ढंग से मापना बंद कर दें, तो क्या होगा?

जैसे-जैसे एआई अधिक सक्षम होता जाएगा, हम ऐसे और मामले देख सकते हैं जिनमें छोटी बातचीत बेहतर साबित हो। अगर कोई प्रणाली ज़रूरत का पहले से अनुमान लगाकर सही जानकारी सक्रिय रूप से सामने रख सके, तो बातचीत की अवधि, पूरे किए गए चरणों की संख्या और यहाँ तक कि कॉल छोड़ने की पारंपरिक दरें भी सफलता के कम सार्थक मापदंड बन सकती हैं।

एआई के साथ हर संवाद एक ऑडिशन है

जैसे-जैसे एआई अधिक कार्यप्रवाहों का हिस्सा बनेगा, उपयोगकर्ता यह तय करने में अधिक कुशल हो जाएंगे कि कौन-सी प्रणालियाँ उनके समय की हकदार हैं। संवाद के शुरुआती क्षणों का खासा महत्व होता है, क्योंकि लोग तुरंत यह परखते हैं कि प्रणाली उनकी स्थिति को समझती है या नहीं, उसकी जानकारी भरोसेमंद लगती है या नहीं, और बातचीत जारी रखने का प्रयास सार्थक होगा या नहीं।

एआई के सबसे प्रभावी अनुभव वे होंगे जो शुरुआत में ही उपयोगी संदर्भ को सटीक रूप से सामने रख सकें। ग्राहक सेवा में इसका अर्थ हो सकता है कि कॉल करने वाले के समझाने से पहले ही दावे की स्थिति समझ ली जाए। किसी उद्यम सहायक में इसका अर्थ किसी कर्मचारी की भूमिका, अनुमतियों और मौजूदा काम को समझना हो सकता है। सॉफ़्टवेयर विकास में इसका अर्थ किसी कोड अंश के आसपास की संरचना के बारे में तर्क कर पाना हो सकता है।

जैसे-जैसे कंपनियाँ अगली पीढ़ी के एआई अनुभवों में निवेश कर रही हैं, उन प्रणालियों के साथ बातचीत को अधिक सहज बनाना उपयोगी है। लेकिन सहज बातचीत की भी अपनी सीमाएँ हैं। लोग एआई को तभी मौका देंगे, जब वह उन्हें यह विश्वास करने की वजह दे कि वह मदद कर सकता है; और अब यह वजह तेज़ी से संदर्भ बनती जा रही है।