Использование ИИ для укрепления связей с клиентами

Оригинальная статья Harvard Business Review: https://hbr.org/2023/08/using-ai-to-build-stronger-connections-with-customers

Быстрый рост приложений с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) стимулирует инновации и потребительские эксперименты, но также беспокоит людей, неуверенных в сохранении конфиденциальности своих данных или недовольных общением лишь через бота. Эти опасения особенно остро наблюдаются в отраслях, где взаимодействие с клиентами и конфиденциальность их данных имеют решающее значение, таких как банковское дело или здравоохранение.

Наибольшее беспокойство обычно сопровождает прорывные технологии ИИ, и это вполне естественно: технологии имитируют человеческий интеллект. Однако с появлением большего количества языковых моделей (алгоритмов, позволяющих вычислить вероятность появления в предложении того или иного слова. – Прим. ред.) компании оценили риск возникновения убытков, правильность результатов работы ИИ и этичное использование этих данных. Они стремятся обеспечить ответственное использование новых технологий искусственного интеллекта.

Компаниям менее выгодно уступать опыт с клиентами моделям и ботам, потому что они не смогут удержать клиентов и сделать их более преданными. Организации могут всё чаще сочетать традиционные модели ИИ и машинного обучения с генеративным ИИ, чтобы доставлять сообщения более человекоподобным способом. Если мы не будем осторожны, боты, алгоритмы и прогностические модели, нацеленные на получение прибыли, вполне возможно, могут привести к антиутопическому опыту.

Даже в мире ИИ любовь к клиентам должна быть на первом месте. Традиционные показатели настроений клиентов, такие как Net Promoter Score (NPS) (метрика, используемая для измерения уровня удовлетворённости клиентов и их готовности рекомендовать продукт или услугу другим людям. – Прим. ред.), могут начать выглядеть иначе, но одна предпосылка останется неизменной: каждое взаимодействие улучшает или ухудшает восприятие клиентом компании.

Использование компаниями ИИ для улучшения жизни клиентов может создать большую ценность для сотрудников и акционеров. В действительности, ранее опубликованные результаты исследователей из Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института показывают положительный эффект от развёртывания диалогового помощника на основе ИИ для 5200 агентов службы поддержки в некоторых странах. Инструмент не только повысил производительность агентов в среднем на 14%, но и взаимодействие с помощью ИИ имело более высокий средний показатель NPS, а ежемесячная убыль агентов снизилась на 9%.

Люди всегда в приоритете

Ориентация ИИ на любовь клиентов требует фундаментального переосмысления основных функций. Большинство существующих алгоритмов оптимизирует ROI (окупаемость инвестиций. – Прим. ред.) в конкретный момент, а не в целом. Взаимодействие с клиентами с помощью ИИ обещает компании узнавать больше от каждого взаимодействия и находить больше способов создания ценности для клиентов.

Это хороший знак, так как клиенты всё чаще ожидают более персонализированного и релевантного опыта и взамен готовы делиться своими данными. Последний опрос, проведённый Bain & Company (мировая консалтинговая компания, специализирующаяся на стратегическом консалтинге и управлении изменениями. – Прим. ред.) среди около 30000 банковских клиентов в 11 странах, показал, что респонденты, согласившиеся с тем, что их банк персонализирует обслуживание, с большей вероятностью вознаградят его более высоким NPS. Разница в NPS между респондентами, которые полностью согласны с тем, что действия их банка основаны на знании того, кто они такие, и теми, кто категорически не согласен, составляет 123 пункта.

Один из способов, с помощью которого ИИ совершенствует персонализацию, – это цифровые помощники для клиентов, о чём свидетельствуют новые усилия в области банковского дела и платежей. Royal Bank of Canada (крупнейший канадский банк. – Прим. ред.) использует помощника с поддержкой ИИ под названием NOMI для персонализации управления цифровыми деньгами для клиентов. Функции включают современные подсказки, предоставляемые клиентам, персонализированные бюджеты и рекомендации по экономии, основанные на поведении в отношении расходов и движении денежных средств. В течение года после его запуска результаты были многообещающими: на 50% больше цифровых взаимодействий для клиентов NOMI по сравнению со всей клиентской базой, на 93% больше времени, затрачиваемого на финансовые счета, и 2% убыли клиентов NOMI по сравнению с 8% для всей клиентской базы.

Цифровые помощники с генеративным ИИ также помогают сотрудникам укреплять связь с клиентами и теми областями, где вмешательство человека может вызвать дифференциацию. К примеру, Morgan Stanley Wealth Management (американская многонациональная корпорация финансовых услуг, специализирующаяся на розничных брокерских услугах. – Прим. ред.) внедряет помощника на основе ИИ, который помогает тысячам финансовых консультантов лучше поддерживать своих клиентов благодаря персонализации. Помощник сочетает в себе поиск и создание контента, чтобы финансовые консультанты могли быстро находить и адаптировать нужную информацию для каждого клиента в любой момент.

Широкие языковые модели откроют новую эру персонализации. Технологии машинного обучения уже превращают шаблон цифровых взаимодействий каждого клиента в уникальный поведенческий «отпечаток пальца», а последние достижения в области ИИ позволяют теперь включать в эти отпечатки речевые и текстовые взаимодействия.

Помогайте своим сотрудникам в работе с клиентами

Компании должны начать с нескольких беспроигрышных вариантов, для того чтобы организация хорошо функционировала вместе с генеративным ИИ. Обычно они используют ИИ, чтобы помочь сотрудникам, которые предоставляют определённые аспекты взаимодействия с клиентами, чтобы люди могли проверять результаты модели. Примеры включают в себя советы менеджерам по связям для последующих разговоров с клиентом на основе недавних взаимодействий или предоставления конкретных действий для последующей обработки групп клиентов, столкнувшихся с финансовыми трудностями.

Впоследствии ИИ будет встроен в стандартные рабочие процессы для сотрудников. Многообещающие планы включают предсказательную маршрутизацию запроса клиента агенту, лучше всего подготовленному для решения конкретной проблемы, или рекомендации для менеджеров по работе с клиентами в реальном времени. Такая технология будет прослушивать звонки клиентов в режиме реального времени и поможет сотрудникам узнать, создают ли их действия сторонников или неприятелей. Другие функции поддержки сотрудников в ближайшем будущем будут включать разработку персонализированных предложений с изображениями и текстом, которые будут содержать информацию о хобби клиентов или напоминание менеджеру по связям связаться с клиентом во время важных этапов его жизни.

В некоторых отраслях, как например в розничной торговле, общение с клиентом может выполняться автоматически с полным включением искусственного интеллекта в сам процесс. Со временем общение с клиентами через ИИ сможет содержать эмоции и эмпатию, как и в общении между реальными людьми. Боты будут взаимодействовать с клиентами и учиться предоставлять соответствующие продукты и информацию так же, как это всегда делали лучшие сотрудники. Использование искусственного интеллекта может способствовать полному переосмыслению взаимодействий с клиентами.

Во времена высокой инфляции и тяжёлой экономики у некоторых менеджеров может возникнуть желание использовать генеративную технологию ИИ только для сокращения расходов и улучшения эффективности. Однако это не совсем верно. Хоть генеративный искусственный интеллект и может изменить кривую затрат во многих отраслях, наибольшую пользу получат компании, сосредоточенные на улучшении жизни своих клиентов.

Перевод: Вадим Букреев