Büyüme faktörleri: AI'nın vaatlerini etkiye dönüştürmek

Önemli noktalar

Uçtan uca değer, değişimle yaratılır. Geniş kapsamlı üretkenlik kazanımları, masadaki bahislerdir. Etki, en büyük büyüme sorunlarına odaklanarak ve bunları çözerek elde edilir. İş süreçlerini yeniden kullanın, araçları değil. Genişleme, kararları ve devirleri eşleştirerek ve ajanları mevcut adımlara eklemek yerine değişim noktasına yerleştirerek sağlanır. Yeni işletim modeli ölçeği. Uçtan uca dönüşüm, işlevler arası insan-yapay zeka grupları, örtüşen veri ürünleri ve ajanların yetenek olarak yönetilen varlıklar olarak görüldüğü yönetişim gerektirir. Çok uluslu bir perakendeci, bir bölgede yüksek kaliteli ürünlere olan talebin artmasını, başka bir bölgede ise stok fazlası oluşmasını yaşayacaktır. Bir AI ajanları ekibi, reklam harcamalarını yeniden tahsis edebilir, fiyatlandırmayı optimize edebilir, stokları yeniden yönlendirebilir ve saniyeler içinde yaratıcı varlıkları, alışverişçinin niyetine uygun tekliflere göre yenileyebilir. Bu durumda bir sonraki adım, müşterilerin sinyalleriyle harekete geçen koordineli çalışma ve işin yerinde büyümesinin organize edilmesidir. Bu hayali bir durum değildir; bu, işlevlerini artıran yapay zekanın geleceğidir. Ajan AI, pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri süreçlerine otomatik akıl yürütme özelliği ekler. Ajan AI kullanarak daha fazla değer yaratacak pazarlama ve satış alanındaki uygulamaların sayısını yüzde 60'ın üzerinde olarak tahmin ediyoruz. İlk kanıtlar, gen AI'nın yıllık 2,6 ila 4,4 trilyon dolar değerinde potansiyele sahip olduğunu ve öngörülen verimlilik artışının yüzde 20'sinin pazarlama ve satış alanlarında olduğunu gösteriyor. Pazarlama ve satış, potansiyel ajan AI'nın gerçek değere dönüştürülmesi açısından, kelimenin tam anlamıyla öncü rol oynar. Gen AI'nın temel modelleri, gerçek dünyada hareket edebilen ve çok adımlı süreçleri gerçekleştirebilen bir sistem olan ajans AI'nın temelini oluşturur. Otomasyon ve karmaşık görevler, doğal dil işleme yardımıyla AI ajanları tarafından otomatikleştirilebilir ve gerçekleştirilebilir; aksi takdirde bu görevler insanlar tarafından yapılmak zorunda kalınırdı. Etkisi, öncü liderler arasında şimdiden gözlemlenebilmektedir. Örnek olarak, analizlere göre, Fortune 250 şirketlerinden bazılarının, inovasyon ve süreç optimizasyonunun hızındaki artış sayesinde kampanya oluşturma ve yürütme hızında 15 kat artış yaşadığı tahmin edilmektedir.

Örneğin, fiyatları düzene sokabilir, potansiyel müşterileri ilerletebilir, teklifleri özelleştirebilir ve müşteri ilişkilerini sonuna kadar yönetebilirler. Kuruluşlar ajans AI'yı daha fazla benimsedikçe kazançlar artabilir. Doğru ve ölçeklendirilmiş ajans dağıtımlarının yılda yüzde üç ila beş arasında verimlilik artışı sağlayabileceği ve büyümeyi yüzde 10 veya daha fazla artırabileceği analiz edilmiştir. Ancak, AI'nın anlamlı değeri çoğu kuruluş tarafından henüz elde edilememiştir. Neredeyse 10'da 8'i, AI'nın genel olarak önemli bir kâr getirisi olmadığını bildirmektedir. Bunun başlıca nedenleri, parçalı pilot programlarla ilgili sınırlamalar, yetersiz veriler ve yeterli yönetişim temellerinin olmamasıdır. AI'dan değer elde eden liderler, AI ajanlarını süreçlerine dahil ederek büyüme sürecini yeniden yapılandırıyorlar. Sektörlerdeki deneyimlerden, pazarlama ve satışta çığır açan ve ajans AI'nın vaatlerini performansa dönüştüren kuruluşların öğrendiği dört ders vardır:

Etki, temsilcinin dönüşüm, fiyatlandırma doğruluğu veya müşteri ile etkileşim gibi konularda fark yaratabileceği alanlardan başlar ve temsilcileri bu sonuçları hızlandırmak için harekete geçirir. Kişiselleştirmenin sadece denenmekle kalmayıp, aynı zamanda derinlemesine ele alındığı bir konu düşünün. Araştırmalar, tüketicilerin %71'inin kişiselleştirilmiş etkileşimler beklediğini ve %76'sının bu etkileşimler gerçekleşmediğinde hayal kırıklığına uğradığını ortaya koymuştur. AI kişiselleştirmesinin müşteri memnuniyetini %15 ila %20 artırması, geliri %5 ila %8 artırması ve hizmet maliyetini %30'a kadar azaltması etkileyici sonuçlardır. Bu, her etkileşimde teklifleri, içeriği ve deneyimleri mükemmelleştirmek için bağlamsal muhakeme ve gerçek zamanlı karar vermeyi uygulayan ajans AI ile büyük ölçekte mümkün hale gelir.

Avrupalı sigorta şirketinin başarı öyküsü

Analize göre, bir Avrupa sigorta şirketi, örneğin, yüzlerce mikro segmentte kampanyalar düzenleyen, alıcıların ipuçlarına göre senaryoları özelleştiren ve satış ekiplerini gerçek zamanlı geri bildirimlerle eğiten AI ajanları kullanarak satış sürecini yeniden tanımladı. Sonuç:

• iki ila üç kat daha fazla dönüşüm oranı
• müşteri hizmetleri görüşmesinin süresini dörtte bir oranında azaltın
• kılavuz incelemelerinin etkinliği ile eşleşemeyen sürekli öğrenme döngüleri

ABD havayolu şirketi vaka çalışması

Benzer uygulamalar, her bir müşterinin bir sonraki adımda ne istediğini anlayarak ve bunu doğru zamanda sunarak müşteri deneyimini iyileştirmek için diğer kuruluşlar tarafından da yapay zeka yardımıyla uygulanmaktadır. ABD havayolu şirketi, sık seyahat eden yolcular ile ara sıra seyahat eden yolcular arasında ayrım yaparak, uçuş aksaklıklarına aynı tazminatı uygulayarak öngörüsel içgörüleri hayata geçirdi. Etkisi:

• Risk altındaki müşterileri hedeflemede %210 artış
• Müşteri memnuniyetinde %800 artış
• Yüksek değerli yolcular arasında müşteri kaybı %59 azaldı.

Dinamik fiyatlandırma uygulamaları

Aynı tür zeka, fiyatlandırmanın iyileştirilmesi alanında da uygulama alanı bulmaktadır. Ajan AI pazar değişikliklerini algılayabilir, sonuçları hesaplayabilir ve rakiplerin hareketlerine, tüketici değişikliklerine veya talep tahminlerine bağlı olarak fiyatları değiştirerek veya envanteri gerçek zamanlı olarak yeniden dağıtarak anında yanıt verebilir. Bir örnek olarak, arama trendleri, hava durumu ve rezervasyon davranışları dahil olmak üzere canlı bilgilere tepki vermek için dinamik olarak güncellenen ücretler, koltuklar ve isteğe bağlı tekliflere dayalı özel paketler oluşturmak için halihazırda ajans AI'sını kullanan havayolları verilebilir.

Ajans AI'ya anlamlı katkı sağlayan kuruluşlar, yalnızca mevcut görevleri geliştirmek için yeni ajanları devreye sokmakla kalmıyor, aynı zamanda iş akışlarını da yeniden tasarlıyorlar. Ajanlar, uçtan uca süreçlere ve yolculuklara uygulandığında otomasyon ve koordinasyon sınırlı gücü ekleyerek değer katarlar, ancak tek tek adımlara uygulandığında güçleri sınırlıdır.

Geleneksel süreçler, genellikle departmanlar arasında tek yönlü olarak akış halinde tanımlanabilir: Pazarlama departmanı işi satış departmanına, eskalasyon hizmet departmanına ve fiyatlandırma departmanına aktarır. Bu işlevlerin her birinde, dijital ve analitik işlevlerin entegrasyonu ile son birkaç yılda büyük ilerlemeler kaydedilmiştir. Ajans AI, ekip ve işlevsel düzeylerdeki faaliyetleri otomatikleştirip koordine ederek bu ilerlemelerden yararlanmaktadır. Karmaşık silolar ve operasyon iş akışları arasındaki koordinasyonun endemik sorunlarını aşarak, kuruluşlar daha kısa döngü süreleri elde edebilecek ve insan koordinasyonunun ulaşamayacağı bir ölçekte daha fazla tutarlılık ve yanıt verebilirlik sağlayabileceklerdir. Daha da önemlisi, başarı için eski süreçlere ajanlar eklemek yerine, ajanlara dayalı süreç tasarımı gerekir. Örnek olarak, müşteri hizmetleri departmanlarının şikayetlere daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olmak için ajanlar atamak yerine, önde gelen kuruluşlar ajanları olası sorunları tahmin etmek, müşteri aramadan önce önleyici aramalar yapmak ve kişisel teklifleriyle durumları önceden ele almak için görevlendirir.

Avrupa sigorta şirketlerinin dönüşümü

Bunun pratikte ne anlama geldiğini net bir şekilde anlamak için, Avrupalı sigorta şirketi bu konuda net bir bakış açısı sunuyor. Analize göre, 16 hafta içinde şirket, tüm müşteri deneyimi boyunca faaliyet gösteren bağlantılı acentelerden oluşan bir ağın ticari modelini yeniden tasarladı. Sonuçta elde edilen iyileştirmeler:

• Bilgi ajanları, 1.000'den fazla politika ve ürün belgesini merkezileştirerek, ön saflarda çalışanların ilgili cevabı hemen bulabilmelerini sağladı.
• Yapay zeka destekli çağrı transkripsiyonu ve koçluk ajanları tarafından yapılan derecelendirme, satış çağrılarının %95'inin otomatik olarak incelenmesini sağladı. Bu oran daha önce %3 idi.
• Bu özellikler, tek oturum açma güvenlik politikalarını takip ederek ve gerçek zamanlı performans gösterge panelleri sunarak, entegrasyon ajanları tarafından mevcut CRM ve ajan portalına entegre edildi. Bu ajans sistemleri, toplu olarak, ortalama çağrı süresinde %25 azalma, manuel olarak gerçekleştirilen işlevler arası devirlerin azalması ve bir geri bildirim döngüsü ile sonuçlandı. Bu deneyim, temsilcilerin değişen müşteri taleplerine ayak uydurmak için en iyi eylemleri, mesaj dizisini ve ürün eşleşmesini sürekli iyileştirmeye devam etmelerini sağladı.

Ajan türleri ve rolleri

Uçtan uca değişiklik, AI ajanları ile değer yaratmayı gerektirecektir, ancak doğru göreve doğru ajanın seçilmesi gerekir:

• karmaşık, bağlamsal olarak duyarlı eylemler gerçekleştiren etki alanı özel ajanları
• veri sentezi veya içerik oluşturma gibi eylemleri gerçekleştiren genel amaçlı ajanlar
• hata kontrol aracıları
• tüm sistemi koordine etmek ve uyumlu hale getirmek için orkestrasyon ajanları Bu çabada en önemli rol insanlar tarafından oynanmaktadır. İnsanlar, ajanlarla yakın işbirliği içinde çalışarak, AI ajanlarının kendilerine sunduğu sorunları denetleyebilir, kontrol edebilir ve çözebilirler. En gelişmiş şirketler, bu insan-ajan etkileşimlerini her yinelemede ve müşteri sinyalinde değişen uyarlanabilir iş akışlarına entegre eder.

Kuruluşlar, ajans AI'yı bir eklenti aracı olarak görmekten vazgeçmeli ve onları dijital ortaklar olarak görmeye başlamalıdır. Bu, ajanslara roller vermek, onları uygun şekilde işe almak ve net performans beklentileriyle yönetmek anlamına gelir - tıpkı insan ekip üyeleri gibi. Bununla birlikte, AI ajanlarının performansının uygun ölçütleri, geleneksel üretkenlik KPI'ları ile değişiklik gösterir. En iyi performans gösteren kuruluşlar, çağrıları veya kampanya sayısını saymak yerine, bir dizi ölçütü bir arada değerlendirir:

• konuşmanın kalitesi
• görevleri doğru bir şekilde tamamlayın
• Escalation'a yanıt verirken doğruluk
• öğrenme oranı, ajanların geri bildirimi özümseme ve değişen alıcı davranışlarına uyum sağlama yeteneğini gösterir Ajanların tüm eylemleri kaydedildiğinden ve izlenebildiğinden, bu metrikler sürekli olarak izlenir. Gerçek zamanlı gösterge panelleri performans değişikliklerini gösterir, karşılaştırma sonuçlarını insan eşiği ile karşılaştırır ve yeniden eğitim veya yeniden kalibrasyon gerektiğinde bunu belirtir.

ABD'deki ev inşaatçısı vaka çalışması

ABD'nin en büyük ev inşaatçılarından biri, bu disiplinin nasıl etkili olabileceğini gösteriyor. Çevrimiçi iletişimi ve randevu rezervasyonlarını geliştirmek için şirket, yapay zeka satış temsilcilerini eğitti ve en yüksek performans gösteren satış elemanları gibi davranmaları için onları eğitti. 500.000'den fazla satış transkripti analiz edildiğinde, selamlaşma, itirazların ele alınması, takip, kapanış gibi düzinelerce konuşma durumu ve başarıyla en sık bağlantılı olan kalıplar belirlendi. Bu bilgilerden yola çıkarak ekip, kendine özgü stilleri, tempoları ve konuşma tarzları olan ajan kişilikleri yarattı. Ardından tüm AI diyalogları, doğruluk, kişiselleştirme ve akışkanlığı değerlendiren bir puanlama ajanı aracılığıyla insan referanslarıyla karşılaştırıldı. Dashboard'larda düşüşler ve ton uyumsuzlukları görüldü, bu da hızlı ayarlamalar yapılmasına olanak sağladı. Sonuçlar:

• Dönüşüm-randevu oranı üç kat arttı
• haftalık randevular iki kat arttı
• en etkili ajanlar empati ve akışta insan benzeri eşitlik gösteriyorlardı

Acenteler pazarlama, satış ve müşteri hizmetlerini kapsayan iş akışlarını üstlendiğinden, işletmeler büyüme organizasyon sürecini yeniden gözden geçirmelidir. Her bir fonksiyonun kendi silosunda çalıştığı tarihi yaklaşım, ajanların faaliyetlerini koordine ettiği, verileri paylaştığı ve tüm müşteri deneyimini bir araya getirerek farkındalık ve sadakat anları arasında bir müşteri deneyimi yarattığı entegre bir yaklaşımla değiştirilmektedir. Kampanyaların tasarımı, potansiyel müşterilerin dönüştürülmesi ve müşteri etkileşimi artık sıralı bir süreç değil, tek bir öğrenme döngüsü içinde gerçekleşmektedir. Bu, yeni, hibrit bir insan-yapay zeka işletim modeli olmadan yapılamaz. Bu sistem, strateji, yaratıcılık ve kontrol sağlamak için insanlarla koordinasyon ve uygulamayı gerçekleştirecek ajanları içerir. Büyüme ekiplerinin işlevler arası yapısı, pazarlamacılar, satıcılar, müşteri hizmetleri temsilcileri ve veri bilimcilerin ortak iş akışları ve hedefler temelinde birlikte çalışacak şekilde oluşturulmuştur.

Ajan fabrikaları

Ölçeklendirme, önde gelen şirketlerin ajan fabrikaları kurmasını gerektirir: ajan oluşturma, dağıtım ve düzenleme sürecini endüstriyelleştiren belirli merkezler. Bu merkezler, yeniden kullanılabilir mimariyi, ortak veri ürünlerini ve güvenlik ve uyumluluk koruma önlemlerini resmileştirir. Ve bunların oluşturduğu standartlaştırılmış aracılar, paydaşlara ve rol tabanlı yükümlülüklere ayrılmıştır, örneğin:

• lider ajanlar işi planlar
• uygulayıcı temsilciler eylemleri gerçekleştirir
• QA ve uyumluluk ajanları performansı denetler Bu stratejinin örnekleri arasında, due diligence çalışmalarını yeniden şekillendirmek için acente fabrikaları kuran birkaç küresel banka bulunmaktadır. Her fabrika, veri çıkarma, doğrulama ve kalite güvencesi dahil olmak üzere bireysel adımları işlemek için kendi acente ekiplerine sahiptir. Bu sayede manuel adımların sayısı en aza indirilir ve doğruluk ve kontrol artırılır.

Açık hava yaşam tarzı üreticisi örneği

Kuzey Amerika'nın önde gelen açık hava yaşam tarzı ürünleri üreticilerinden biri, müşteri hizmetleri yaklaşımında da aynı ilkeleri kullandı. Analizlerin gösterdiği gibi, 30.000'den fazla hizmet bileti ve çağrı transkriptinin analizinin ardından, şirket, temsilcilerin teşhis, veri alma ve özetleme işlemlerini üstlenip insan odaklı tedaviyi insanlara bırakacak şekilde işlevi yeniden tasarladı. Uygulama, KPI gösterge panelleri konusunda liderlerin, AI destekli iş akışında iş yardımcıları konusunda ön saflardaki çalışanların ve model bakımı ve ayarlaması konusunda teknik personelin eğitilmesini içeren özelleştirilmiş değişiklik yönetimi planı sayesinde başarılı olmuştur. Sürekli geri bildirim döngüleri ve ortak kontrol paneli, hem insan hem de dijital temsilcilerin daha hızlı çözüm süresi, daha yüksek memnuniyet ve ölçülebilir gelir artışı elde etmeye odaklanmasını sağlayacaktır.

İnsan yeteneklerinin dönüşümü

Bu tür sistemler geliştikçe, farklılaştırıcı unsur insan yeteneğine dönüşür. İnsanlar artık işleri yapmakla kalmaz, işlerin yapılma şeklini yönetir, mükemmelleştirir ve geliştirir. Yöneticiler ve uzmanlar, görevleri temsilcilere devretmeyi, çıktıları gözden geçirmeyi, istisnaları belirlemeyi ve öğrenme döngülerini yönlendirmeyi öğrenmelidir. Zamanında tasarım, sonuç izleme ve eskalasyon kontrolü gibi yeni yetkinlikler, mevcut büyüme fonksiyonlarının hızla bir parçası haline gelmektedir. Önemli sayıda kuruluş, çalışanlarının %25 ila %50'sini düzenli olarak ajans AI kullanmayı hedeflemektedir. Bu, AI ile işbirliği yapma becerisinin bir iş avantajı haline geldiğinin iyi bir göstergesidir.

Bir yıl sonra, ajans AI çağında, ders artık açıktır: gelişme, araçların büyümesi değil, liderlerin bunları kurma ve uygulama şekli olacaktır. Rekabet avantajı, bir şirketin piyasaya sürdüğü acente sayısı ile değil, bunların tasarımı, yönetimi ve ölçek etkinliği ile belirlenecektir. Öncülük eden şirketlerde yeni zihniyetler şimdiden uygulanmaya başlanmıştır. Bu, yapay zekanın neden olacağı dönüşümün sadece başlangıcıdır. Yakında daha büyük sorular ortaya çıkacaktır, örneğin:

• Satış temsilciniz müşterinizin satın alma temsilcisiyle pazarlık yaparken, şirketiniz nasıl öne çıkacak?
• Uygulama ticarileştirilirse, markanız olarak ne sunabilirsiniz?
• İş akışı silolarını aşarken, hesap verebilirliği ve kontrolü nasıl sağlayacaksınız? Bunlar, liderlik testlerinin ajansçı çağındadır. Çok yakında, liderlere sorulacak ana soru, bu ajansın bize ne yapabileceği değil, onunla ne gibi sonuçlar elde etmek istediğim ve insanların sadece kendilerinin yapabileceği şeyleri daha da iyi yapabilmeleri için ajansın sağladığı alanı nasıl en iyi şekilde değerlendirebileceğim olacaktır. Kuruluşlar, pazarlama, satış ve müşteri destek süreçlerine ajans AI'yı ne kadar hızlı entegre ederse, bu büyük soruların yanıtlarını o kadar hızlı bulabileceklerdir.