Brandon Anderson, Chief Product Officer i Zingtree – Intervju-serie

Brandon Anderson er Chief Product Officer i Zingtree, og er ansvarlig for produktvisjon og -strategi, brukeropplevelse og levering av overlegne løsninger og verdi til våre kunder.

Brandon har 20 års erfaring med produktutvikling i en rekke selskaper. Før han kom til Zingtree, ledet Brandon produktutvikling, brukeropplevelse og analyse i SportsEngine, et B2B- og B2B2C-selskap som ble kjøpt av NBC Sports i 2016. SportsEngine sine produkter betjener over 45 000 organisasjoner og 15 millioner brukere.

Zingtree er en AI-drevet plattform for kundeopplevelse som hjelper B2C-foretak å automatisere handlinger, selvbetjening og agenteffektivitet.

Kan du forklare den kjernefunksjonen til Zingtree sin AI-drevne støtteautomatiseringsplattform og hvordan den skiller seg fra andre løsninger på markedet?

Zingtree er en intelligent prosessautomatiseringsplattform med en brukervennlig grensesnitt designet for ikke-tekniske personer, slik at de kan automatisere kundesupportinteraksjoner på tvers av bedriftsapplikasjonsøkosystemer.

Våre nøkkeltilpasninger:

• Ingen kode-administrasjon og endringshåndtering: Har et intuitivt, kodefritt grensesnitt for enkel håndtering og modifisering, som akselerer distribusjon og reduserer driftskostnader.
• Ingen database påkrevd: Opererer uten en sentral database, som minimerer data duplisering og latency og forbedrer sikkerhet og samsvar.
• Moderna integrasjoner og objektmodellering: Kobler sammen ulike systemer og datakilder, som sikrer sanntidsdataflyt og synlighet og muliggjør omfattende automatisering.
• Plattformuavhengig: Integrierer sammen med alle eksisterende infrastrukturer, som reduserer nedetid og kostnader. Inkluderer ut-av-boksen-integreringer med CRM-er som Salesforce (CRM ) og Zendesk, ERP-er, bakkontor- og EMR-systemer.
• Kanaluavhengig: Tilbyr en konsistent kundeopplevelse på tvers av alle kommunikasjonskanaler, som forbedrer kundetilfredshet og lojalitet.

Hvordan automatiserer Zingtree sin plattform handlinger og forbedrer selvbetjening og agenteffektivitet for over 700 B2C-foretak?

Zingtree innhenter og analyserer dine data for å automatisk bygge arbeidsflyter som integrerer med bedriftsapplikasjoner for å utløse kontekstuell relevante handlinger og løse kundesupportbilletter raskere. Den forstår komplekse forretningsprosesser, politikker og samsvarskrav, som muliggjør sammenhengende og intelligent automatisering.

Fordi de fleste rutinemessige spørsmål løses med selvbetjening, kan agenter fokusere på mer komplekse og sensitive forespørsler, som er mer mentalt belønnende.

Når en forespørsel eskalerer til en kundeservice-representant, leverer Zingtree riktige svar og foreslår neste beste handlinger. Representanter trenger ikke å skifte mellom flere apper og sette kunder på vent for å søke etter løsninger. Med sine høyt tilpassbare arbeidsflyter, guider plattformen agenter gjennom interaksjoner, som tillater dem å raskt hente informasjon og følge politikker.

Hva er noen vanlige myter og bekymringer du har møtt om å integrere AI i kundeopplevelse (CX), og hvordan adresserer Zingtree disse?

En av de største mytene er troen på at generativ AI og chatboter kan løse alle CX-problemer. Gen AI har enormt potensial, men bedrifter må først bygge en robust underliggende handlingramme. Det betyr å integrere AI med alle bedriftssystemer og etablere tydelige retningslinjer for algoritmene. Å plassere en ferdig løsning i arbeidsflyten din uten å tilpasse den, vil ikke gi ønskede resultater og kan til og med generere overraskende scenarioer. For eksempel, uten riktig infrastruktur, kan en kunde få en chatbot til å selge en bil for 1 dollar.

Mange har spekulert om at Gen AI vil fjerne mennesker fra CX-prosessen. Det er umulig. Mange komplekse og sensitive kundeproblemer krever kritisk tenkning og menneskelig empati, som AI ikke kan tilby. Kunder verdsetter menneskelig kontakt, og å sette dem i en endeløs loop av AI-svar skaper frustrasjon og dårlige opplevelser. Selskaper bør alltid tilby en direkte måte å nå en menneskelig representant, uansett hvor avansert AI blir.

Kan du dele strategier for å integrere AI i eksisterende kundeservice-arbeidsflyter på en måte som maksimerer effekten uten å forstyrre nåværende operasjoner?

Man kan ikke bare implementere AI og la den kjøre. Teknologien krever tydelig etablerte retningslinjer for å sikre at den opererer innenfor selskapets regler og fungerer som forventet. Bedrifter må bygge en omfattende, integrert system som kan tolke data, anvende forhåndsbestemte regler og utføre bestemte handlinger. Denne tilnærmingen kobler sammen isolerte applikasjoner og automatiserer så mange kundeforespørsler som mulig uten AI. Når selskaper har etablert dette systemet, kan de mer effektivt legge AI til i sine operasjoner.

Som med de fleste nye prosesser, start smått. Implementer teknologien i en enkel brukssak, perfeksjonér prosessen og utvid deretter til mer komplekse applikasjoner.

I høyt regulerte industrier som helse og forsikring, hvilke unike utfordringer presenterer AI-adoptsjon, og hvordan navigerer Zingtree disse samtidig som de sikrer samsvar?

Mange AI-systemer er uigjennomsiktige. Brukere kan ikke gjennomgå beslutninger for å forstå grunnlaget for anbefalinger. Algoritmene kan forsterke dataforvrengning eller kompromittere personvern, men det er ingen måte å vite det på. Mangel på gjennomskuelighet gjør det umulig å bevise samsvar med reguleringer og introduserer risiko for pasienter og forbrukere.

Zingtree-plattformen tilbyr full gjennomskuelighet, som gir deg full kontroll over arbeidsflytene dine. Den innhenter dine kunnskapsartikler, billetter og transkripsjoner for å automatisk bygge og fylle arbeidsflyter i en kodefri forfatteropplevelse. Med hjelp av AI Co-pilot fullfører mennesker de siste 10-20 prosent for å sikre samsvar og retningslinjer.

Hvordan balanserer Zingtree sin AI-automatisering med det menneskelige aspektet for å oppnå kundetilfredshet? Kan du dele tips for å oppnå denne balansen og eksempler på hvordan Zingtree har implementert det?

Selskaper må identifisere hvilke oppgaver som har mening å automatisere. For eksempel kan rutinemessige forespørsler som tidsbestilling, varereturnering eller feilsøking håndteres med automatisering. Mennesker kan håndtere mer komplekse og sensitive oppgaver.

AI bør empowerment kundeservice-agenter, ikke erstatte dem. Teknologien kan plassere informasjon på agentens fingerender og guide dem gjennom selskapets prosesser, som tillater dem å levere mer effektiv og personlig kundesupport enn AI alene.

Koblingen mellom AI og mennesker bør være sammenhengende. Ingen liker å gi en chatbot all informasjon og deretter måtte gjenta det når de endelig snakker med en menneskelig representant. Utvikle systemer som tillater både algoritmer og mennesker å aksessere og dele nødvendig informasjon. Selskaper bør etablere en ramme som empowerment deres interessenter og agenter til å overvåke AI-interaksjoner og gripe inn når nødvendig.

Hva fremtidige trender forventer du i AI sin rolle i kundeservice, og hvordan forbereder Zingtree seg på å møte disse utviklende kravene?

Forbrukerne forventer stadig mer tilpassede interaksjoner på tvers av alle kanaler, som gjør tilpassede selvbetjeningsopplevelser til den neste fronten i kundeservice. Selskaper kan bruke store språkmodeller (LLM-er) til å forstå komplekse forespørsler og levere presise, kontekstuell informerte svar til brukerne. Zingtree har nettopp lansert sine CX Answers og CX Actions, som samler data og kunnskap på tvers av et selskaps system og inkorporerer brukerens kontekst, forretningspolitikker, tillatelser og CRM-data for å gi brukerne de spesifikke svarene de trenger. Disse resultater vil gå utover å levere ressurser til å faktisk generere konversasjonelle svar. Zingtree sin CX Action-produkt kombinerer med CX Answers for å empowerment kunder til å løse flere problemer selv og gir agenter med kontekstuell data for å identifisere neste beste handling basert på den enkelte og forespørselen.

Kan du høydepunkte hvordan selskaper som Pearson, Groupon og Fleetcor har brukt Zingtree til å forbedre kundeopplevelsen?

Zingtree hjalp Pearson å håndtere kundeservice-utfordringer skapt av deres komplekse prosesser, varierte produktportefølje og diverse kundebase. Pearsons team bygde beslutningstreer for deres mest komplekse arbeidsflyter uten trening. I løpet av de første åtte månedene med implementering, oppnådde Pearson:

• 60% økning i Net Promoter Score (NPS).
• 47% forbedring i kundetilfredshet.
• 33% reduksjon i agentoppstartstid.
• 24% reduksjon i tid til å løse saker.

Groupon brukte Zingtree til å strømlinje sine kundeservice-operasjoner. Zingtree har blitt en en-til-en-butikk for Groupons agenter, som muliggjør bedre service og raskere løsninger. Groupon bygde også QA-rapporter for å gi detaljerte innsikter i kundeservice-agenteres ytelse for å identifisere forbedringsmuligheter. Zingtree har muliggjort for Groupon å standardisere prosesser på tvers av deres globale fotavtrykk.

Fleetcor brukte Zingtree til å redusere agentoppstartstid fra 12 uker til tre dager og oppnå en 92% reduksjon i agentfeil. Fleetcor forbedret også sine nettside-selvbetjeningskapasiteter, og deres NPS økte med 38 poeng.

Hvordan bruker Zingtree sin AI kundedata til å tilpasse opplevelser, og hva tiltak er på plass for å sikre dataintegritet og -sikkerhet?

Zingtree sin evne til å samle alle en organisasjons data muliggjør å inkorporere brukerens kontekst, tillatelser og CRM-data for å tilby relevante og dynamisk tilpassede resultater som tilpasser seg individuelle bruksvaner. Agenter og chatboter kan aksessere oppdatert data og ressurser de trenger for å løse forespørsler.

Zingtree bygger sine plattformer med data sikkerhet i mente. Vi holder oss til SOC2, HIPAA, GDPR, CCPA og mange andre reguleringer.

Til slutt, for selskaper som ønsker å adoptere AI-drevne CX-løsninger, hva er de første stegene du anbefaler for å sikre en smidig implementering og umiddelbar effekt på kundetilfredshet og agentproduktivitet?

Det første prioriterte er å definere dine mål og objekter tydelig. Hvis du ikke vet hva du ønsker AI å oppnå, kan det forstyrre arbeidsflyten din og skape nye utfordringer. Sett tydelige mål for å måle fremgangen. Du må også utdanne og trene dine ansatte på de nye prosessene og teknologiene.

Start smått. Implementer løsningen i en enkel arbeidsflyt eller prosess, som for eksempel å automatisere tidsbestilling. Du kan optimalisere ytelsen og levere konkrete resultater for å sikre stakeholder-tilkjøp. Denne inkrementelle tilnærmingen hjelper også ansatte til å forstå og tilpasse seg endringene. Du kan deretter langsomt legge til teknologien i mer komplekse og involverte oppgaver.

Det viktigste å huske på når du adopterer en AI-plattform: Den trenger tilsyn. Den mest effektive implementeringsmetoden er å bygge en robust handlingssystem. Hvis dine grunnleggende prosesser er solide, vil AI forbedre funksjonaliteten i stedet for å bryte den.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Zingtree.