Brandon Anderson, Chief Product Officer di Zingtree – Serie di Interviste

Brandon Anderson è il Chief Product Officer di Zingtree, responsabile della visione e della strategia del prodotto, dell’esperienza utente e della fornitura di soluzioni e valore superiori ai nostri clienti.

Brandon ha 20 anni di esperienza nel settore del prodotto in diverse aziende. Prima di unirsi a Zingtree, Brandon ha guidato il reparto prodotto, esperienza utente e analisi di SportsEngine, un’azienda SaaS B2B e B2B2C acquisita da NBC Sports nel 2016. I prodotti di SportsEngine servono oltre 45.000 organizzazioni e 15 milioni di utenti.

Zingtree è la piattaforma di automazione della customer experience (CX) abilitata all’intelligenza artificiale (AI) che aiuta le aziende B2C a automatizzare azioni, self-service e agenti di supporto.

Potresti spiegare la funzione principale della piattaforma di automazione del supporto abilitata all’intelligenza artificiale di Zingtree e come si differenzia dalle altre soluzioni presenti sul mercato?

Zingtree è una piattaforma di automazione dei processi intelligenti con un’interfaccia facile da usare progettata per utenti non tecnici, in modo che possano automatizzare le interazioni di supporto clienti attraverso gli ecosistemi delle applicazioni aziendali.

Le nostre caratteristiche principali:

• Amministrazione e gestione dei cambiamenti senza codice: presenta un’interfaccia intuitiva e senza codice per una facile gestione e modifica, accelerando il deploy e riducendo i costi operativi.
• Nessun database richiesto: funziona senza un database centralizzato, minimizzando la duplicazione dei dati e la latenza e migliorando la sicurezza e la conformità.
• Integrazione e modellazione degli oggetti moderni: collega sistemi e fonti di dati disparate, garantendo un flusso di dati e una visibilità in tempo reale e abilitando un’ampia automazione.
• Indipendenza dalla piattaforma: si integra perfettamente con qualsiasi infrastruttura esistente, riducendo il downtime e i costi. Include integrazioni predefinite con CRM come Salesforce (CRM ) e Zendesk, ERP, back-office e sistemi EMR.
• Indipendenza dal canale: fornisce un’esperienza clienti coerente su tutti i canali di comunicazione, migliorando la soddisfazione e la fedeltà.

Come la piattaforma di Zingtree automatizza azioni e migliora il self-service e l’efficacia degli agenti per oltre 700 aziende B2C?

Zingtree ingerisce e analizza i tuoi dati per costruire automaticamente flussi di lavoro che si integrano con le applicazioni aziendali per attivare azioni contestualmente rilevanti e risolvere i biglietti di supporto clienti più velocemente. Comprende processi aziendali complessi, politiche e requisiti di conformità, abilitando un’automazione senza problemi e intelligente.

Perché la maggior parte delle query di routine viene risolta con il self-service, gli agenti possono concentrarsi su richieste più complesse e sensibili, il che è più gratificante a livello mentale.

Quando una query viene escalata a un rappresentante del servizio clienti, Zingtree fornisce le risposte giuste e suggerisce le prossime azioni migliori. I rappresentanti non devono più passare da un’app all’altra e mettere i clienti in attesa per cercare risposte. Con i flussi di lavoro altamente personalizzabili, la piattaforma guida gli agenti passo dopo passo attraverso le interazioni, consentendo loro di recuperare rapidamente le informazioni e di aderire alle politiche.

Quali sono alcuni miti e preoccupazioni comuni che hai incontrato sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nella customer experience (CX) e come Zingtree li affronta?

Uno dei più grandi miti è la convinzione che l’intelligenza artificiale generativa e i chatbot possano risolvere tutti i problemi di CX. L’intelligenza artificiale generativa ha un enorme potenziale, ma le aziende devono prima costruire una solida struttura di azione sottostante. Ciò significa integrare l’intelligenza artificiale con tutti i sistemi aziendali e stabilire chiari limiti per gli algoritmi. Inserire una soluzione preconfezionata nel tuo flusso di lavoro non produrrà i risultati desiderati e potrebbe addirittura generare scenari sorprendenti. Ad esempio, senza la giusta infrastruttura, un cliente potrebbe convincere il tuo bot a vendere un camion per 1 dollaro.

Molti hanno speculato che l’intelligenza artificiale generativa sostituirà gli esseri umani nel processo di CX. Ciò è impossibile. Molti problemi clienti complessi e sensibili richiedono pensiero critico e empatia umana, che l’intelligenza artificiale non può fornire. I clienti apprezzano la connessione umana e rimanere bloccati in un ciclo infinito di risposte dell’intelligenza artificiale crea frustrazione e cattive esperienze. Le aziende dovrebbero sempre fornire un modo diretto per raggiungere un essere umano, indipendentemente da quanto avanzata diventi l’intelligenza artificiale.

Potresti condividere strategie per integrare in modo trasparente l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di supporto clienti esistenti per massimizzare l’impatto senza interrompere le operazioni correnti?

Non puoi semplicemente implementare l’intelligenza artificiale e lasciarla funzionare. La tecnologia richiede chiari limiti per assicurarsi che funzioni all’interno delle regole aziendali e si comporti come previsto. Le aziende devono costruire un sistema comprensivo e integrato in grado di interpretare i dati, applicare regole predefinite ed eseguire azioni specifiche. Questo approccio collega applicazioni isolate e automatizza il maggior numero possibile di query clienti senza l’intelligenza artificiale. Una volta che le aziende hanno stabilito saldamente questo sistema, possono integrare più efficacemente l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni.

Come per la maggior parte dei nuovi processi, inizia con piccoli passi. Implementa la tecnologia in un caso d’uso semplice, perfeziona quel processo e poi espandi gradualmente a applicazioni più complesse.

Nelle industrie altamente regolamentate come la sanità e l’assicurazione, quali sfide uniche presenta l’adozione dell’intelligenza artificiale e come Zingtree le gestisce per garantire la conformità?

Molti sistemi di intelligenza artificiale sono opachi. Gli utenti non possono esaminare le decisioni per comprendere il ragionamento dietro le raccomandazioni. Gli algoritmi possono amplificare i pregiudizi dei dati o compromettere la privacy, ma non c’è modo di saperlo. La mancanza di tracciabilità rende impossibile dimostrare la conformità con le norme e introduce rischi per i pazienti e i consumatori.

La piattaforma Zingtree offre una completa trasparenza, fornendo il pieno controllo dei flussi di lavoro. Ingerisce gli articoli di conoscenza, i biglietti e le trascrizioni per costruire automaticamente i flussi di lavoro in un’esperienza di authoring senza codice. Con l’aiuto dell’AI Co-pilot, gli esseri umani completano l’ultimo 10-20% per garantire la conformità e le linee guida.

È cruciale bilanciare l’automazione dell’intelligenza artificiale con il tocco umano per la soddisfazione del cliente. Potresti condividere suggerimenti per raggiungere questo equilibrio e fornire esempi di come Zingtree lo abbia implementato con successo?

Le aziende devono identificare quali attività hanno senso automatizzare. Ad esempio, le query di routine come la pianificazione degli appuntamenti, la restituzione della merce o la risoluzione dei problemi possono essere gestite con l’automazione. Gli esseri umani possono gestire attività più complesse e sensibili.

L’intelligenza artificiale dovrebbe potenziare gli agenti di supporto clienti, non sostituirli. La tecnologia può mettere le informazioni a portata di mano degli agenti e guidarli attraverso i processi aziendali, consentendo loro di fornire un supporto clienti più efficiente e personalizzato rispetto all’intelligenza artificiale da sola.

La connessione tra intelligenza artificiale e esseri umani dovrebbe essere senza soluzione di continuità. A nessuno piace fornire a un chatbot tutte le informazioni e poi doverle ripetere quando finalmente parla con un essere umano. Sviluppa i sistemi in modo che sia gli algoritmi che le persone possano accedere e condividere le informazioni necessarie. Le aziende dovrebbero stabilire un quadro che consenta ai loro stakeholder e agenti di supervisionare le interazioni dell’intelligenza artificiale e di intervenire quando necessario.

Quali tendenze future prevedi nel ruolo dell’intelligenza artificiale nel servizio clienti e come Zingtree si sta preparando per soddisfare queste richieste in evoluzione?

I consumatori si aspettano sempre più interazioni personalizzate su tutti i canali, rendendo le esperienze di self-service personalizzate la prossima frontiera del servizio clienti. Le aziende possono utilizzare grandi modelli linguistici (LLM) per comprendere query complesse e fornire risposte precise e consapevoli del contesto agli utenti. Zingtree ha appena lanciato il suo CX Answers e CX Actions, che unifica i dati e le conoscenze in tutto il sistema dell’azienda e incorpora il contesto dell’utente, le politiche aziendali, le autorizzazioni e i dati CRM per fornire agli utenti le risposte specifiche di cui hanno bisogno. Questi risultati andranno oltre la semplice fornitura di risorse per generare effettivamente risposte conversazionali. Il prodotto CX Action di Zingtree si combina con CX Answers per potenziare i clienti a risolvere più problemi da soli e fornisce agli agenti i dati di contesto per identificare la prossima azione migliore in base all’individuo e alla query.

Potresti evidenziare come aziende come Pearson, Groupon e Fleetcor hanno sfruttato Zingtree per migliorare la loro esperienza clienti?

Zingtree ha aiutato Pearson a gestire le sfide del servizio clienti create dai processi complessi, dal portfolio di prodotti variegato e dalla base clienti diversificata. Il team di Pearson ha costruito alberi decisionali per i flussi di lavoro più complessi senza formazione. Durante i primi otto mesi di implementazione, Pearson ha raggiunto:

• Aumento del 60% del punteggio di Net Promoter (NPS).
• Miglioramento del 47% della soddisfazione del cliente.
• Riduzione del 33% del tempo di ramp-up degli agenti.
• Riduzione del 24% del tempo di risoluzione dei casi.

Groupon ha utilizzato Zingtree per razionalizzare le operazioni di supporto clienti. Zingtree è diventata un punto di riferimento unico per gli agenti di Groupon, consentendo un servizio migliore e risoluzioni più rapide. Groupon ha anche costruito report di controllo della qualità per fornire informazioni dettagliate sulle prestazioni degli agenti di supporto clienti per identificare le opportunità di miglioramento. Zingtree ha consentito a Groupon di standardizzare i processi in tutto il suo impianto globale.

Fleetcor ha utilizzato Zingtree per ridurre il tempo di ramp-up degli agenti da 12 settimane a 3 giorni e raggiungere una riduzione del 92% degli errori degli agenti. Fleetcor ha anche migliorato le capacità di self-service del suo sito web e il suo NPS è aumentato di 38 punti.

Come l’intelligenza artificiale di Zingtree utilizza i dati dei clienti per personalizzare le esperienze e quali misure sono in atto per garantire la privacy e la sicurezza dei dati?

La capacità di Zingtree di unificare tutti i dati di un’organizzazione le consente di incorporare il contesto dell’utente, le autorizzazioni e i dati CRM per offrire risultati rilevanti e dinamicamente regolati che si adattano alle sfumature individuali degli utenti. Gli agenti e i chatbot possono accedere ai dati e alle risorse aggiornati di cui hanno bisogno per aiutare a risolvere le query.

Zingtree costruisce le sue piattaforme con la sicurezza dei dati in mente. Adheriamo a SOC2, HIPAA, GDPR, CCPA e molte altre norme.

Infine, per le aziende che desiderano adottare soluzioni di customer experience abilitate all’intelligenza artificiale, quali passi iniziali consiglieresti per garantire un’implementazione senza problemi e un impatto immediato sulla soddisfazione del cliente e sulla produttività degli agenti?

La prima priorità è definire chiaramente gli obiettivi e gli obiettivi. Se non sai cosa vuoi che l’intelligenza artificiale realizzi, può interrompere il tuo flusso di lavoro e creare nuove sfide. Stabilisci obiettivi chiari per misurare i progressi. Devi anche educare e formare i tuoi dipendenti sui nuovi processi e tecnologie.

Inizia con piccoli passi. Implementa la soluzione in un flusso di lavoro o processo di base, come l’automazione della pianificazione degli appuntamenti. Puoi ottimizzare le prestazioni e fornire risultati tangibili per ottenere l’approvazione degli stakeholder. Questo approccio incrementale aiuta anche i dipendenti a comprendere e adattarsi ai cambiamenti. Puoi aggiungere gradualmente la tecnologia a compiti più complessi e coinvolti.

La cosa più importante da ricordare sull’adozione di una piattaforma di intelligenza artificiale: ha bisogno di supervisione. L’approccio di implementazione più efficace consiste nel costruire un solido sistema di azione. Se i tuoi processi fondamentali sono solidi, l’intelligenza artificiale aumenterà la funzionalità invece di romperla.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Zingtree.