Брендон Андерсон, Головний директор з продукту в Zingtree – Інтерв’ю

Брендон Андерсон – Головний директор з продукту в Zingtree, відповідальний за бачення та стратегію продукту, досвід користувача та надання високоякісних рішень і цінності нашим клієнтам.

Брендон має 20 років досвіду в сфері продукту в різних компаніях. До приходу в Zingtree Брендон очолював продукт, досвід користувача та аналіз в SportsEngine, компанії B2B і B2B2C SaaS, яку у 2016 році придбала NBC Sports. Продукти SportsEngine обслуговують понад 45 000 організацій і 15 мільйонів користувачів.

Zingtree – це платформа автоматизації CX, оснащена штучним інтелектом, яка допомагає підприємствам B2C автоматизувати дії, самозабезпечення та ефективність агентів.

Чи можете ви пояснити основну функцію платформи автоматизації підтримки клієнтів Zingtree та як вона відрізняється від інших рішень на ринку?

Zingtree – це платформа інтелектуальної автоматизації процесів з простим інтерфейсом, призначеним для некваліфікованих осіб, щоб вони могли автоматизувати взаємодію з клієнтами в екосистемах корпоративних застосунків.

Наші ключові відмінності:

• Адміністрація без коду та управління змінами: Має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс без коду для легкого управління та зміни, прискорюючи розгортання та зменшуючи операційні витрати.
• Не потрібно бази даних: Працює без централізованої бази даних, мінімізуючи дублікування даних та затримку, а також підвищуючи безпеку та відповідність вимогам.
• Сучасна інтеграція та моделювання об’єктів: З’єднує різні системи та джерела даних, забезпечуючи поток даних в реальному часі та видимість, а також дозволяє розширити автоматизацію.
• Платформа-агностичність: Інтегрується без проблем з будь-якою існуючою інфраструктурою, зменшуючи час простою та витрати. Має вбудовані інтеграції з CRM, такими як Salesforce (CRM ) та Zendesk, ERP, системами обліку та медичними реєстрами.
• Агностичність каналів: Надає послідовний досвід клієнта на всіх каналах зв’язку, підвищуючи задоволеність та лояльність.

Як платформа Zingtree автоматизує дії та покращує самозабезпечення та ефективність агентів для понад 700 підприємств B2C?

Zingtree аналізує ваші дані, щоб автоматично створювати робочі процеси, які інтегруються з корпоративними застосунками, щоб запускати контекстно-відповідні дії та швидше вирішувати питання клієнтів. Вона розуміє складні бізнес-процеси, політики та вимоги щодо відповідності вимогам, забезпечуючи безшовну та інтелектуальну автоматизацію.

Оскільки більшість звичайних запитів вирішуються за допомогою самозабезпечення, агенти можуть зосередитися на більш складних та чутливих запитах, що є більш психологічно винагороджуючим.

Коли запит ескалується до представника служби підтримки клієнтів, Zingtree надає правильні відповіді та пропонує наступні найкращі дії. Представникам не потрібно перемикатися між багатьма застосунками та ставити клієнтів на утримання, щоб знайти рішення. Завдяки високозмінним робочим процесам платформа направляє агентів крок за кроком через взаємодію, дозволяючи їм швидко отримувати інформацію та дотримуватися політики.

Які поширені міфи та занепокоєння ви зустрічали щодо інтеграції штучного інтелекту в досвід клієнта (CX), і як Zingtree вирішує їх?

Одним із найбільших міфів є переконання, що генерація штучного інтелекту та чат-боти можуть вирішити всі проблеми CX. Генеративний штучний інтелект має величезний потенціал, але підприємства повинні спочатку створити міцну основну структуру дій. Це означає інтеграцію штучного інтелекту з усіма корпоративними системами та встановлення чітких обмежень для алгоритмів. Встановлення готового рішення в вашій робочому процесі не даст бажаних результатів і навіть може створити несподівані сценарії. Наприклад, без належної інфраструктури клієнт може переконати вашого бота продати вантажівку за 1 долар.

Багато хто припускає, що генерація штучного інтелекту витіснить людей з процесу CX. Це неможливо. Багато складних та чутливих питань клієнтів вимагають критичного мислення та людської емпатії, яких штучний інтелект не може надати. Клієнти цінують людський контакт, а ставити їх перед нескінченним циклом відповідей штучного інтелекту створює розчарування та поганий досвід. Компанії повинні завжди надавати прямий спосіб зв’язатися з людиною, незалежно від того, наскільки штучний інтелект розвинений.

Чи можете ви поділитися стратегіями для безшовної інтеграції штучного інтелекту в існуючі робочі процеси підтримки клієнтів, щоб максимізувати вплив без порушення поточних операцій?

Ви не можете просто реалізувати штучний інтелект і дати йому працювати. Технологія вимагає чітко встановлених обмежень, щоб забезпечити її роботу в межах правил компанії та виконання очікуваних результатів. Бізнес повинен створити комплексну, інтегровану систему, здатну інтерпретувати дані, застосовувати попередньо визначені правила та виконувати конкретні дії. Цій підхід з’єднує ізольовані застосунки та автоматизує якомога більше запитів клієнтів без штучного інтелекту. Як тільки компанії твердо встановили цю систему, вони можуть більш ефективно інтегрувати штучний інтелект у свої операції.

Як і з більшості нових процесів, почніть з малого. Реалізуйте технологію в простому випадку використання, доведіть цей процес до досконалості, а потім повільно розширюйте до більш складних застосунків.

У високорегульованих галузях, таких як охорона здоров’я та страхування, які унікальні виклики представляє прийняття штучного інтелекту, і як Zingtree подолає ці виклики, забезпечуючи відповідність вимогам?

Багато систем штучного інтелекту є не прозорими. Користувачі не можуть проводити аудит рішень, щоб зрозуміти логіку рекомендацій. Алгоритми можуть посилити упередженість даних або скомпрометувати приватність, але немає способу цього зробити. Неможливість проведення аудиту робить неможливим довести відповідність вимогам законодавства та вводить ризик для пацієнтів та споживачів.

Платформа Zingtree пропонує повну прозорість, надавши вам повний контроль над вашими робочими процесами. Вона аналізує ваші статті з знаннями, квитки та транскрипти, щоб автоматично створювати та поповнювати робочі процеси в інтерфейсі без коду. За допомогою штучного інтелекту-співпілотажу люди завершують останні 10-20%, щоб забезпечити відповідність вимогам та політиці.

Як важливо балансувати автоматизацію штучного інтелекту з людським дотиком для задоволеності клієнта. Чи можете ви поділитися порадами щодо досягнення цього балансу та прикладами того, як Zingtree успішно реалізував його?

Компанії повинні визначити, які завдання мають сенс автоматизувати. Наприклад, звичайні запити, такі як планування призначень, повернення товарів або розширення, можна виконати за допомогою автоматизації. Люди можуть займатися більш складними та чутливими завданнями.

Штучний інтелект повинен надавати можливості агентам підтримки клієнтів, а не замінювати їх. Технологія може надати інформацію агентам та направляти їх через процеси компанії, дозволяючи їм надавати більш ефективну та персоналізовану підтримку клієнтів, ніж штучний інтелект сам по собі.

Зв’язок між штучним інтелектом та людиною повинен бути безшовним. Нікому не подобається давати чат-боту всю інформацію, а потім повторювати її, коли вони нарешті розмовляють з людиною. Розробіть свої системи так, щоб алгоритми та люди могли отримувати та ділитися необхідною інформацією. Бізнес повинен встановити структуру, яка надає можливість своїм зацікавленим сторонам та агентам контролювати взаємодію штучного інтелекту та втручатися, коли це необхідно.

Які майбутні тенденції ви прогнозуєте в ролі штучного інтелекту в підтримці клієнтів, і як Zingtree готується до задоволення цих еволюційних вимог?

Споживачі все частіше очікують персоналізованих взаємодій на всіх каналах, роблячи персоналізовані самозабезпечення наступним фронтом підтримки клієнтів. Компанії можуть використовувати великі мовні моделі (LLM), щоб зрозуміти складні запити та надати точні, контекстно-відповідні відповіді користувачам. Zingtree刚 запустив свої CX Answers та CX Actions, які об’єднують дані та знання по всій системі компанії та включають контекст користувача, бізнес-правила, дозволи, дані CRM, щоб надати користувачам конкретні відповіді, яких вони потребують. Ці результати перейдуть від надання ресурсів до генерації розмовних відповідей. Продукт CX Action Zingtree поєднується з CX Answers, щоб надати клієнтам можливість самостійно вирішувати більшість питань та надати агентам контекстні дані для визначення наступних найкращих дій на основі індивідуума та запиту.

Чи можете ви підкреслити, як компанії, такі як Pearson, Groupon та Fleetcor, використали Zingtree для покращення досвіду клієнта?

Zingtree допоміг Pearson керувати викликами підтримки клієнтів, створеними їхніми складними процесами, різноманітним портфелем продуктів та різноманітною клієнтською базою. Команда Pearson створила дерева рішень для своїх найбільш складних робочих процесів без навчання. За перші вісім місяців реалізації Pearson досягла:

• 60% збільшення балу Net Promoter Score (NPS).
• 47% покращення задоволеності клієнтів.
• 33% скорочення часу підготовки агентів.
• 24% скорочення часу вирішення питань.

Groupon використав Zingtree для оптимізації операцій підтримки клієнтів. Zingtree став єдиним місцем для агентів Groupon, надавши їм можливість надавати кращу підтримку та швидше вирішувати питання. Groupon також створив звіти про якість, щоб надати детальні відомості про виконання агентів підтримки клієнтів та визначити можливості для покращення. Zingtree дозволив Groupon стандартизувати процеси на своєму глобальному ринку.

Fleetcor використав Zingtree для скорочення часу підготовки агентів з 12 тижнів до трьох днів та досягнення 92% зниження кількості помилок агентів. Fleetcor також покращив свої можливості самозабезпечення на сайті, а його NPS зріс на 38 пунктів.

Як штучний інтелект Zingtree використовує дані клієнтів для персоналізації досвіду, і які заходи прийнято для забезпечення конфіденційності та безпеки даних?

Здатність Zingtree об’єднувати всі дані організації дозволяє їй включати контекст користувача, дозволи та дані CRM, щоб надавати відповідні та динамічно налаштовувані результати, які відповідають індивідуальним особливостям користувача. Агенти та чат-боти можуть отримувати доступ до актуальних даних та ресурсів, необхідних для вирішення запитів.

Zingtree будує свої платформи з урахуванням безпеки даних. Ми дотримуємося вимог SOC2, HIPAA, GDPR, CCPA та багатьох інших регуляторів.

Нарешті, для компаній, які розглядають можливість прийняття рішень щодо підтримки клієнтів, оснащених штучним інтелектом, які перші кроки ви рекомендуєте для забезпечення плавної реалізації та негайного впливу на задоволеність клієнтів та продуктивність агентів?

Першочерговим пріоритетом є чітке визначення цілей та завдань. Якщо ви не знаєте, чого хочете досягти за допомогою штучного інтелекту, це може порушити ваш робочий процес та створити нові виклики. Встановіть чіткі цілі для вимірювання прогресу. Ви також повинні навчити та тренувати своїх працівників щодо нових процесів та технологій.

Почніть з малого. Реалізуйте рішення в одному базовому робочому процесі або процесі, наприклад автоматизації планування призначень. Ви можете оптимізувати продуктивність та надати відчутні результати для забезпечення підтримки зацікавлених сторін. Цей інкрементальний підхід також допомагає працівникам зрозуміти та звикнути до змін. Ви можете повільно додавати технологію до більш складних та складних завдань.

Найважливіше, що потрібно пам’ятати про прийняття платформи штучного інтелекту: їй потрібен нагляд. Найефективніший підхід до реалізації – це створення міцної системи дій. Якщо ваші основні процеси звучні, штучний інтелект буде посилювати функціональність, а не порушувати її.

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Zingtree.