Müşteri desteği pahalı, üstelik hayal kırıklığı yaratıyor
Günümüzün müşteri hizmetleri ortamında kimse kazanmıyor.
Hizmet temsilcileri tekrarlayan işlerle, yoğun destek talebi hacmiyle, dağınık dokümantasyonla ve eskalasyonlardaki gecikmelerle boğuşuyor. Müşteriler sorunlarını tekrar tekrar anlatmaktan ve yanıt beklemekten bıkıyor; şirketler ise iyi müşteri hizmeti beklentisini karşılamakta zorlanıyor. Tüketicilerin %90'a varan kısmı müşteri hizmetlerinden “anında” yanıt bekliyor ve tüketicilerin yarısından fazlası tek bir kötü müşteri hizmeti deneyiminin ardından şirketi bırakıp bir rakibe geçeceğini söylüyor.
Tüm bu memnuniyetsizliğe rağmen ortalama bir destek talebinin maliyeti hâlâ $40; bu maliyetin büyük kısmı iş gücünden, bir kısmı da bilgiyi depolamak için kullanılan ve birbiriyle örtüşen sistemlerden kaynaklanıyor. Maven AGI CEO'su Jonathan Corbin, müşteri desteğini köklü bir dönüşüme hazır bir sorun alanı olarak gördü. “Mevcut sistemler ve silolara ayrılmış veriler, mükemmel bir deneyimi uygun maliyetle sunmayı zorlaştırdı,” diyor ve ekliyor: “Şirketler uzun süre destek konusunda 2 seçenekleri olduğunu düşündü: düşük maliyet ya da yüksek kalite.”
GPT-4'ü eğiterek müşteri desteğinde yeni bir standart belirlemek
Müşteri hizmetlerinde chatbot kullanmaya yönelik pek çok girişim oldu, ancak deneyim genel olarak tatmin edici olmadı. Botlar çoğu zaman soruyu yanlış anlıyor, işe yaramayan yanıtlar veriyor ya da robot gibi konuşuyordu. Yapay zekâ modelleri, insan kalitesinde yanıtlar verecek kadar gelişmiş değildi.
GPT-4 ile bu durum değişti. CPO Eugene Mann şöyle diyor: “GPT-4, insan zekâsına benzeyen ve iletişimdeki o son kilometre sorununu çözebilecek bir şeyle ilk kez karşılaştığımız andı.”
Maven AGI, GPT-4'ü müşteri hizmetleri bağlamına göre 3 aşamada eğiterek çalışır:
- Maven, formatı ne olursa olsun büyük hacimli ve çeşitli içerikleri işler ve sisteme alır. Buna bilgi tabanlarındaki bilgiler ile Salesforce, Zendesk, Freshdesk, Slack, SMS gibi platformlardaki müşteri etkileşim kayıtları dahildir.
- Maven, kullanıcının bağlamını anlamak, yanıtları kişiselleştirmek ve kullanıcı adına işlem yapmak için CRM'lere ve kurumsal API'lere entegre olur. İçeriği, bağlamı ve API'leri bir araya getiren Maven, GPT-4'ün her kuruluşun kendine özgü ses tonuna uyum sağlama becerisinden yararlanır; GPT-4'ün akıl yürütme yeteneklerini soruları yanıtlamak, işlem yapmak ve sonraki adımları önermek için kullanır.
- Ardından Maven kendi kendini değerlendirir; doğru yanıtı ve işlemi sunduğundan emin olmak için yanıtlarını eleştirel bir gözle analiz eder.
CTO Sami Shalabi şöyle diyor: “Bu nesil yapay zekânın önceki nesil modellere göre avantajlarından biri, aslında herhangi bir müşteri için çok fazla veriye ihtiyaç duymamanız. Sihirli formül, ölçekte değerlendirme. Maven yaklaşımı 1 milyonun üzerinde müşteri etkileşimiyle doğrulandı. Platformumuz; destek, CX ve ürün yöneticilerinin, müşterilerinden gelen her soruyu güvenle yanıtlamak için ihtiyaç duyduğu araçları sunuyor.”
Birçok temas noktasında daha iyi destek
Maven AGI, daha iyi bir destek deneyimi için eksiksiz bir kanal yelpazesi sunar; her kanal, özel ajanlar için GPT-4 kullanmanın farklı bir avantajını öne çıkarır:
- Self-servis yardım arayan müşteriler için Smart Search, müşterilere açık bilgi tabanlarında veya yardım merkezlerinde doğru yanıtı anında sunar.
- Doğrudan destek arayan müşteriler için yapay zekâ chatbot'u, GPT-4'ün doğal sohbet yeteneğini kullanarak müşterilerin pek çok sorunun yanıtını kendi başlarına hızla bulmalarına rehberlik eder. Maven AGI, bir sorunun kendi yetenekleri dışında olup olmadığını otomatik olarak ayırt eder ve soruyu bir temsilciye yönlendirebilir.
- Müşterinin sorusu eskale edildiğinde yapay zekâ ve insanlar birlikte çalışır. Maven, GPT-4'ün hızlı işleme gücünden yararlanarak temsilcilere gerçek zamanlı olarak kaynak ve yanıt önerir. Müşterinin fazla bağlam sunmasına gerek kalmaz; çünkü Maven, yanıtı içeren geçmiş etkileşimlere başvurabilir ya da bilgi tabanının gözden kaçmış bir bölümüne işaret edebilir.
Maven çoğu CRM ve destek aracıyla yerel olarak entegre olduğu ve yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış verileri alabildiği için destek taleplerini yanıtlamaya ve temsilcilere yardım etmeye hemen başlayabilir. İlk eğitimin ardından da sürekli öğrenmeye devam eder.
Maven AGI entegrasyonu, HubSpot ve Tripadvisor gibi şirketler için olumlu sonuçlar verdi. Maven AGI'yi uygulayan tüm kuruluşlardaki ortalama sonuçlar şöyle:
- Müşteri destek sorularının %93'ünü otonom olarak yanıtlama
- Müşteri sorunlarının ortalama çözüm süresinde %60 azalma
- Müşteri hizmetleri temsilcilerinin verimliliğinde 2 kat artış; müşteri sorularına doğru yanıtı aramaya daha az, insan etkileşimlerine daha fazla zaman.
- Destek talebi başına maliyetin $40'dan $8'a düşmesi, yani %80 azalma.
OpenAI modelleri üzerine daha fazlasını inşa etme planı
Müşteri desteğini yapay zekâ ile iyileştirmek, Maven AGI için yalnızca bir başlangıç. Şirket, OpenAI temel modellerini diğer iş fonksiyonlarını ve süreçlerini iyileştirmek için kullanmada büyük bir potansiyel görüyor.
{{quote}}
Maven AGI, girdi/çıktı görevlerine hapsolmuş insan potansiyelini açığa çıkarmayı hedefliyor. Müşteri etkileşimleri destekle sınırlı değil; Maven ve OpenAI teknolojilerinin birleşimi, destek, satış ve pazarlama gibi müşteriye dönük fonksiyonlar arasındaki koordinasyonu güçlendirecek.
Kendi konuşmalarınız üzerinde görün.
Size özel ücretsiz demo talep edin.
