Створення технологічної основи для випадків використання генеративного ІІ для клієнтів

Увага засобів масової інформації навколо ChatGPT в основному зосереджена на трансформаційному потенціалі цієї технології для зміни природи роботи. Однак більша історія полягає в тому, як генеративний ІІ змінить досвід клієнта. Дослідження McKinsey показало, що 80 відсотків завдань клієнта можна автоматизувати через канали, що призводить до економії 20 відсотків на витратах на обслуговування.

ChatGPT та подібні інструменти можна використовувати для підтримки численних випадків використання в бізнес-функціях, таких як маркетинг і продажі, ланцюжок постачання, підтримка клієнтів, розробка продукції та ін. Збільшуючи продуктивність працівників, дозволяючи активну взаємодію та вирішення проблем, а також усуваючи загальні точки тертя, рішення генеративного ІІ можуть допомогти командам швидко розвивати можливості, орієнтовані на клієнта. Однак для реалізації цього бачення команди підприємств повинні подолати п’ять різних перешкод і розгорнути дві різні архітектури: одну для взаємодій, доповнених людиною, і одну для повністю автоматизованих взаємодій.

5 викликів, які потрібно подолати, щоб зробити ChatGPT готовим до основного часу

Отже, які є деякі з перешкод або ризиків реалізації генеративного ІІ – і як їх можна пом’якшити?

1. ChatGPT не персоналізує повідомлення: Поточні інструменти генеративного ІІ не можуть персоналізувати повідомлення, однак персоналізація є ключем до стимулювання продажів продукції та послуг, збільшення витрат на одну покупку, отримання повторних продажів та покращення лояльності клієнтів. Маркетологам потрібна технологія підприємства класу генеративного ІІ, щоб персоналізувати імена, зображення, пропозиції, рекомендації продукції на основі останніх покупок та повідомлення про відмову від кошика.
2. ChatGPT галюцинує вміст: Рішення генеративного ІІ використовують підказки та використовують попереднє навчання для створення вмісту. Це означає, що вони заповнюють пробіли вмістом, вивченим зі статистичних закономірностей, часто “галюцинуючи” інформацію, яка не є правдивою. Щоб використовувати генераційний ІІ та масштабувати його на клієнтські сегменти та випадки використання, підприємства повинні бути能够и визначати та видаляти цю помилкову інформацію, перш ніж вона досягне користувачів та затверджувачів або буде розповсюджена клієнтам.

3. Генераційний ІІ не може застосовувати бізнес-правила: Бізнес-правила спрощують взаємодію клієнта. Вузькі чат-боти ІІ добре справляються з виявленням цих подібностей та поданням затверджених відповідей. Генераційний ІІ не може виявити ці подібності та створить оригінальні відповіді на кожне питання, створюючи плутанину клієнта та вводячи помилки у взаємодію. Архітектура підприємства, що поєднує інструмент генеративного ІІ з попередньо визначеними бізнес-полями компанії, допоможе стандартизувати ці відповіді, забезпечуючи послідовні відповіді клієнтам.
4. Генераційний ІІ не може забезпечити дотримання вимог: Клієнтський вміст зазвичай проходить юридичні огляди, щоб забезпечити, що зображення, текст, пропозиції та обіцянки відповідають політиці компанії, юридичним та клієнтським вимогам. Цей процес захищає компанії від клієнтських помилок, юридичних переслідувань та штрафів, а також інших видів шкоди бізнесу. Генераційний ІІ не може створювати відповідний вміст, оскільки не розуміє цих нюансів. Як наслідок, технологія, яка використовує генераційний ІІ, повинна мати юридичні перилі, щоб визначити та видалити невідповідний вміст, перш ніж він буде розповсюджений або публічно використаний.
5. Неконтрольоване використання ChatGPT створює ризики безпеки: Використання ChatGPT є цікавим випадком дослідження того, що відбувається, коли окремих осіб не контролюють політики безпеки. Медійні історії розповідають про працівників, які вводять конфіденційну інформацію в цей публічно доступний чат-бот, ризикуючи викриттям даних та втратою інтелектуальної власності. Команди підприємства даних та ІТ можуть пом’якшити ці питання, розділивши інформацію: надсилаючи конфіденційний вміст до доменних чат-ботів, які охороняються контролями безпеки та системами, та маршрутизуючи загальні запити до ChatGPT.

Оцінка нових архітектур для генеративного ІІ

Щоб забезпечити взаємодію людини з клієнтом B2C та B2B та повністю автоматизовані взаємодію B2C, підприємства повинні мати дві різні архітектури.

Обидві архітектури використовують інструменти відкритого джерела генеративного ІІ, такі як ChatGPT та інші рішення, які керують процесами від введення підказки; до синтезу даних; до створення вмісту, очистки та персоналізації; та керування.

Використання ChatGPT для оптимізації взаємодій людини з клієнтом B2C/B2B

Розглянемо типовий сценарій. Професіонал маркетингу вводить підказку в інтерфейс підприємства, використовуючи попередньо розроблений запитник для керівництва розробкою вмісту, наприклад для кампанії електронної пошти.

Професіонал вводить ключову інформацію, включаючи напрямок електронної пошти, бажану аудиторію, назву продукції, маркетингові заяви та характеристики продукції, а також будь-які інструкції щодо використання.

Архітектура потім використовує клієнтські персони для збагачення інструкцій інформацією, яка буде привабливою для цього сегменту, якщо такі дані моделі доступні. Розширений запит надсилається через зовнішній API до ChatGPT або будь-якого подібного інструменту генеративного ІІ.

Далі куратор застосовує бізнес-правила та юридичні перилі, щоб забезпечити, що вміст буде відповідати стандартам підприємства та нормативним вимогам. Професіонал маркетингу потім переглядає та затверджує отриманий електронний лист, перш ніж надіслати його клієнтській базі.

Використання ChatGPT для автоматизації взаємодій B2C

А що ж про взаємодію, яку можна повністю автоматизувати?

Після того, як користувач вводить питання, воно збагачується даними клієнтської персони, як і раніше. Однак оновлений запит надсилається одним із двох шляхів: до доменного чат-бота, який може персоналізувати відповіді для бізнес-контенту, або через зовнішній API до ChatGPT для звичайних питань. Доменний чат-бот персоналізує вміст, тоді як ChatGPT цього не робить.

Результатний вміст потім очищується від помилок та порівнюється з бізнес-правилами та перилами, перш ніж буде автоматично розподілений клієнтам.

Отримання нових бізнес-цінностей від ChatGPT шляхом розгортання нових технологічних архітектур

Перегони розпочалися, щоб забезпечити ROI від генеративного ІІ. Лідери підприємств аналізують бізнес-процеси на витрати та марноту, спілкуються з постачальниками, щоб зрозуміти їхній підхід та рішення, та розробляють концепції доказів. Вони шукають ідеї та рішення, які вони можуть використовувати для досягнення швидкості цінності та швидкості масштабування.

Під час виконання цієї важливої роботи ці лідери можуть перевірити всіх постачальників їхньою здатністю вирішити ці п’ять загальних викликів генеративного ІІ та забезпечити як взаємодію людини з клієнтом, так і повністю автоматизовані взаємодію.

Використання цих двох різних фундаментальних архітектур дозволить підприємствам досягти багатьох бізнес-переваг. Вони зможуть підвищити продуктивність команди, покращити досвід клієнта, зменшити витрати на взаємодію з клієнтом та стимулювати продажі нових продуктів.