Humans vs. Robots: Waarom AI de mens niet zal vervangen in een klant contact omgeving.

Artificial Intelligence (AI) en Robotic Process Automation (RPA) in Contact Centers
Kunstmatige intelligentie (AI) is tegenwoordig een van de populairste onderwerpen in klantcontact. Strategische debatten over de toepassing ervan voor klantenservice, het potentieel voor loonkostenbesparing en de ethische kwesties rond verplaatsing van menselijk werk vinden plaats in boardrooms over de hele wereld. Maar hoewel AI nog in de kinderschoenen staat heeft de hype-storm eromheen al bijgedragen aan opgeblazen verwachtingen die de werkelijkheid ver overtreffen, aldus Gartner’s Hype Cycle for Emerging Technologies.

AI is het meest recente modewoord dat technologiebedrijven en marketingbedrijven omarmen en doordringen in hun inhoud en verkooppraatjes als de onmisbare innovatie. En toch is de klantcontact-industrie geen onbekende in dit soort innovatieve technologie die belooft serviceproblemen op te lossen en de arbeidskosten te verlagen door agenten te vervangen door software of applicaties.

Eind jaren negentig was online ondersteuning de veelgeprezen opvolger van contact centers. Tien jaar geleden sloten marketeers zich op sociale media als de glanzende, nieuwe vervanger van callcenters. Nou, de contact centers zijn er nog steeds!

Het einde van menselijke interactieklantcontact?

Kort door de bocht: Ik geloof niet dat R2D2 de menselijke agent binnenkort zal vervangen. Studies hebben aangetoond dat de gemiddelde consument liever interactie heeft met een live agent dan met een AI conciërge.

Uit een recent onderzoek van Forrester bleek dat 83% van de consumenten, als ze een keuze zouden krijgen, liever met een mens zou spreken, aangezien menselijke tussenpersonen hun behoeften beter begrijpen (78%) en meerdere vragen tegelijk kunnen beantwoorden (57%). De drie belangrijkste problemen die consumenten met bots meldden, waren dat:

1.     ze niet konden omgaan met complexe verzoeken,

2.     niet alleen gepersonaliseerde aanbiedingen konden doen,

3.     de menselijke emoties niet konden begrijpen.  

Dat gezegd hebbende, zou het onrealistisch zijn om de potentiële impact van automatisering in het callcenter te negeren, vooral wanneer AI wordt gecombineerd met robotachtige procesautomatisering (RPA). Ik ben van mening dat contactcentermedewerkers een cruciaal contactpunt zullen blijven bieden in het klanttraject en dat de technologie na verloop van tijd zal worden gebruikt om de menselijke prestaties in het callcenter te verbeteren om efficiëntere, effectievere ervaringen met toegevoegde waarde te leveren.

Het onderscheid: Wat Is AI & RPA?
Vraag zes mensen om AI te definiëren en u krijgt waarschijnlijk zes heel verschillende antwoorden. Veel van de claims, overdrijvingen en angsten rondom AI komen voort uit verschillende opvattingen over wat het is en hoe het kan worden toegepast in het klantcontact omgeving.

Om te begrijpen hoe AI en RPA kunnen samenwerken met menselijke agenten om de dienstverlening te verbeteren, laat ik eerst verduidelijken wat ik bedoel als ik verwijs naar deze technologieën die worden gebruikt in een klantcontact context. Het volgende is wat ik denk dat ze zijn:

  • Kunstmatige intelligentie (AI) is het vermogen van een machine om de manier waarop mensen dingen waarnemen, beslissingen nemen en communiceren, na te bootsen. AI is een op context gebaseerde technologie die is ontworpen om te denken en te doen zoals een mens zou doen.
  • Robotic Process Automation (RPA) is software die gedrag nabootst. RPA is gedigitaliseerd met gestructureerde invoer die is gebaseerd op regels. RPA gaat over “doen”, niet over “denken”.

Wat is Robotics Process Automation?

RPA kan “onbeheerd” of “beheerd” zijn, afhankelijk van het gebruik ervan.

1.     RPA zonder toezicht werkt achter de schermen (van machine tot machine) om opeenvolgende taken uit te voeren; bijvoorbeeld om grote hoeveelheden repetitief werk te automatiseren, zoals het verwerken van claims, betalingen en applicaties, of het automatiseren van data-integratie tussen verschillende systemen, zoals orderverwerking en afhandelingssystemen.

2.     Beheerde RPA bevindt zich op het bureaublad van de agent en wordt geactiveerd door specifieke gebeurtenissen, acties of opdrachten binnen een bepaalde workflow. Beheerde RPA kan bijvoorbeeld schermpop-ups met instructies aan agenten geven terwijl ze een proces met een klant doorlopen. Het kan direct een klantprofiel opvragen of invullen en kan ook routinetaken voor agenten uitvoeren, zoals het invullen van formulieren, het loggen van gegevens of het taggen van cases.

RPA bestaat uit “domme robots” die op regels gebaseerde processen en een reeks instructies vereisen, waarna ze dezelfde taken keer op keer op dezelfde manier, consistent en nauwkeurig zullen uitvoeren.

Wat is Artificial Intelligence?

AI daarentegen is zelflerend en ontworpen om een ​​deel van het gedrag te simuleren dat verband houdt met menselijke intelligentie om complexe problemen op te lossen.

Net als bij RPA zijn er twee soorten AI: Narrow (of ‘zwakke’) AI en General AI (voor algemene doeleinden).

1.     Narrow AI wordt momenteel gebruikt in intelligente software die lijkt te leren hoe eenvoudige taken uitgevoerd kunnen worden zonder te worden geprogrammeerd. Virtuele assistenten zoals Apple’s Siri of Kare Knowledgeware zijn voorbeelden van narrow AI: ze kunnen eenvoudige taken uitvoeren en vragen beantwoorden terwijl ze informatie verzamelen die hen helpt hun antwoorden af ​​te stemmen op de voorkeuren van de gebruiker.

2.     General AI (GPMI) verwijst naar de oorspronkelijke visie van AI, die kan worden herleid tot een Dartmouth-onderzoeksprogramma uit 1955 waarin computerwetenschappers de haalbaarheid verkenden van het creëren van een machine die het leren, begrijpen en de intelligentie van mensen zou kunnen simuleren. (Denk aan HAL, de bewuste computer uit “2001: A Space Odyssey.”) GPMI bestaat tegenwoordig niet en wordt misschien over een lange termijn of misschien wel nooit werkelijkheid. 

Het combineren van AI & RPA in een contact center

Klantcontact omgevingen met grote hoeveelheden repetitieve processen, zoals gegevensinvoer en -migratie, factuurverwerking, uitleenverwerking of claimverwerking, kunnen de productiviteit en efficiëntie verhogen door dit soort taken toe te wijzen aan RPA-robots.

Een grotere ROI van RPA kan echter de impact zijn op de betrokkenheid van het personeel. Een van de belangrijkste klachten die agenten hebben over hun baan, en een kritische factor bij de beslissing om te vertrekken, is dat ze het werk te repetitief en saai vinden. Door vervelende taken te verwijderen, kunnen agenten zich concentreren op de waardevollere en interessantere aspecten van het werk die creativiteit, besluitvorming en interactie met klanten vereisen.

De Impact van Automation in het Contact Center

In feite hebben veel early adopters hun RPA-projecten in de wacht gezet terwijl ze heroverwegen hoe bots kunnen worden toegepast als onderdeel van een gecoördineerd systeem. taken en workflows worden heroverwogen, meer middelen worden inzetten om de bots te beheren en werknemers worden getraind in het gebruik bots om problemen op te lossen. Volgens McKinsey & Company zal de reis van technisch automatiseringspotentieel naar volledige acceptatie waarschijnlijk tientallen jaren duren.

We zijn er dus nog lang niet

Hoewel de voordelen van het verbeteren van menselijke prestaties met intelligente robots aantrekkelijk lijken, is machine learning volgens Gartner nog minstens twee tot vijf jaar verwijderd van de bredere acceptatie. Sommige AI-subsets, zoals cognitief computergebruik, zijn tot 10 jaar verwijderd. Andere AI-subsets, zoals klantcontact ondersteuning om contextueel de ‘echte’ vraag van gebruiker te achterhalen, zin nu wel al in gebruik bij voorlopende organisaties.

De invoering van RPA wordt echter al breed opgezet, maar met beperkt succes. Ernst & Young meldt dat 30% tot 50% van de initiële RPA-projecten is mislukt, maar niet vanwege de technologie. RPA vereist langetermijnplanning en het proces is veel gecompliceerder en arbeidsintensiever dan veel leidinggevenden hadden aangenomen (of technologieleveranciers hadden erkend).

En dus?

AI en RPA zijn here to stay, dat moge duidelijk zijn. Maar de vorm waarin, die wordt nu pas duidelijk. AI en RPA klantcontactomgevingen meer en meer ondersteunen, met name in het werk waarvoor agents te duur zijn, of gewoon saai en vervelend vinden. De discussie verplaatst zich dus van Bots vs. Human naar bots samenwerkend met human. Een mooie ontwikkeling richting een verder volwassenheid in klantcontact en klantgerichtheid!

Wat is jouw mening? Plaats m hieronder! Of contact me eens om verder in te gaan op bovenstaande. Ik ben benieuwd!

Klantverwachting: mijn eerste jaar aan echte ervaringen in dit domein

Nu ik me sinds een tijdje verantwoordelijk voel voor het domein klantverwachting, beginnen me steeds meer dingen op te vallen als het gaat om dit domein. In dit artikel vind ik het leuk om jullie mee te nemen in mijn ervaringen. Natuurlijk hoop ik hierbij ook dat jullie iets kunnen met deze ervaringen en de manier van kijken naar een organisatie.

Toen ik begon, ben ik me eerst eens gaan verdiepen in het fenomeen klantverwachting. Dit begrip lijkt heel lastig te vatten, het is namelijk iets dat voor elke klant anders lijkt. Heel individueel dus. Toch blijkt dit minder het geval dan ik dacht. Er zijn eigenlijk een paar vaste ijkpunten als het gaat om klantverwachting:

  1. Klanten verwachten dat hetgeen je zegt als organisatie ook daadwerkelijk wordt waargemaakt.
  2. Klanten verwachten dit niet alleen vanuit hun verwachtingen richting jouw organisatie, maar juist ook vanuit hetgeen dat andere (toonaangevende) organisatie uitdragen.
  3. Klanten vergelijken deze verwachtingen met jouw organisatie. Daarnaast nemen ze in hun verwachting jouw uitstraling mee (wat zeg je, wat doe je).
  4. De belangrijkste verwachting die klanten hebben, is dat elke stap in het proces (zoeken, aankoop, gebruik, herhaalaankoop) eenvoudig en makkelijk is.

Dit zijn generiek de belangrijkste punten waaraan jouw organisatie dus dient te voldoen. Klinkt natuurlijk heel eenvoudig, maar gezien de legacy van organisatie en de mindset die heerst, zul je in veel gevallen toch aardig wat werk dienen te verrichten om bovenstaande in werkelijkheid waar te maken.

Het waarmaken draait om de drie pijlers die het fundament zijn van elke organisatie:

  • Mensen (leiderschap)
  • Processen (structuren)
  • Technologie (systemen)

Wat mij hierin opviel, is dat veel organisaties deze drie pijlers (mede door de erfenissen uit het verleden) vanuit intern oogpunt blijven gebruiken. Zeker, er worden mooie sausjes overheen gegooid, maar het echte ademen van klantverwachting zit er vaak nog niet in (uitzonderingen daargelaten, en we kunnen zelf de voorbeelden hiervan opnoemen denk ik zomaar).

Conclusie:

Mijn eerste half jaar met de focus klantverwachting bracht eigenlijk veel wat ik al wist. Eigenlijk veel wat we allemaal weten. Er zal nog heel wat water door de Maas stromen voordat 95% van de organisaties in Nederland kan voldoen aan de klantverwachting in de werkelijke zin van het woord. Genoeg te doen dus!

Heb jij een mooi voorbeeld binnen jouw organisatie als het gaat om voldoen aan de klantverwachting? Laat deze dan eens weten. Ik ben benieuwd, en als er voldoende mooie voorbeelden zijn, motiveert dat anderen weer om zich er ook meer in te verdiepen. Mooi streven toch?

Het overtreffen van de klantverwachting hoeft niet ingewikkeld te zijn: Drie tips van Luuck Menger

Als consument hebben we tientallen klantervaringen per dag. Meestal zijn we ons hiervan niet bewust omdat de ervaring ‘gewoon goed’ is. Onderzoek wijst uit dat ‘gewoon tevreden klanten’ niet loyaler zijn dan andere klanten. Bij het eerste en beste alternatief switchen ze van aanbieder. Daarom gaan veel bedrijven op zoek naar ‘Promotors’ en is het halen van een negen of een tien op de aanbevelingsvraag het hoogste doel. De hele customer journey wordt in kaart gebracht en op alle ‘touch points’ wordt de klanttevredenheid gemeten. Prima natuurlijk, maar het overtreffen van klantverwachting is soms eenvoudiger dan het lijkt. Drie tips, waarmee je vandaag nog kunt beginnen.

 

  1. Het zit ‘m vaak in kleine dingen

Het overtreffen van klantverwachting zit meestal in de details. Die ene medewerker die altijd vrolijk is. De wijze waarop je wordt aangesproken. De gebruiksvriendelijkheid van de website, of het gemakkelijke inzicht in de kosten. Eenvoudige dingen, waar vaak geen klanttevredenheidsprogramma tegenop kan. Daar word je blij van.

 

  1. Hoe ga je om met fouten?

Waar gewerkt wordt, worden fouten gemaakt. Kan gebeuren. Je wordt pas echt getest hoe je daarmee om gaat. Een simpel “sorry, we hebben het niet goed gedaan”, “we lossen het nu voor u op” doet wonderen. Een negatieve ervaring ombuigen in een positieve. Dat zijn vaak de momenten die consumenten zich herinneren en waarover gesproken wordt.

 

  1. Geef je medewerkers de ruimte

Het gaat vaak mis omdat afdelingen niet goed met elkaar communiceren en/of samenwerken, er gestuurd wordt op de verkeerde KPI’s of medewerkers worden gestuurd met scripts. Dit gaat voorbij aan het feit dat het verschil wordt gemaakt door de mensen. Geef ze de ruimte en een klein budget. Hun persoonlijke benadering en vindingrijkheid is goud waard.

 

Bijdrage van Luuck Menger, Zelfstandig Marketing Manager in Telecom en Energie

3 manieren om kunstmatige intelligentie toe te passen om de klantverwachting te optimaliseren

 

Kunstmatige intelligentie is overal. Via de Google Arts & Culture-app, die gezichtsherkenningstechnologie gebruikt om selfies te matchen met duizenden kunstwerken, naar de plannen van Pizza Hut voor het pinnen zonder chauffeur.

 

De toepassing van kunstmatige intelligentie om de klantervaring te verbeteren, is in opmars. Dit jaar gaf de Consumer Electronic Show zijn allereerste kunstmatige-intelligentie marktplaats weer om de nieuwste innovaties te presenteren die zijn ontworpen om menselijke taken uit te voeren. Producten varieerden van big data-analyse tot spraakherkenning tot geavanceerde besluitvorming tot voorspellende technologie. Veel van deze oplossingen worden al door grote bedrijven gebruikt om een ​​magisch tintje aan hun diensten toe te voegen.

 

Gebruik jij al de voordelen van zelflerende systemen? Zo niet, dan zijn er drie manieren waarop u Artificial Intelligence kunt toepassen om uw klantervaring te verbeteren.

 

1. Automatiseer eenvoudige klantinteracties

 

Er is niets minder efficiënt dan hooggekwalificeerde, goedbetaalde medewerkers vast te houden met basistaken. Opkomende technologie in kunstmatige intelligentie kan eenvoudige interacties automatiseren, waardoor uw mensen zich kunnen concentreren op complexere en genuanceerde klantinteracties. Gartner voorspelt dat 95 procent van de klantinteracties tegen 2025 wordt aangestuurd door Artificial Intelligence, waarbij gebruik wordt gemaakt van chatbots en mobiel berichtenverkeer om eenvoudige taken uit te voeren (bijvoorbeeld de herinneringsgesprek van het kantoor van uw arts of het betalen van uw tabblad met behulp van Ziosk, een pay-on-the- tafeltablet voor restaurants).

 

Onlangs kondigde Kroger de nieuwe Kroger Edge-technologie aan, waarmee de kruidenier onder meer onmiddellijk prijzen kan wijzigen en promoties op digitale displays kan activeren, waardoor werknemers die anders met de hand van prijs zouden veranderen, doelgerichter ingezet kunnen worden. Dit soort automatisering kan een meer consistente ervaring en een enorme financiële impact opleveren volgens Juniper Research, die de kostenbesparingen van meer dan $ 8 miljard per jaar schat in 2022, tegen $ 20 miljoen in 2017.

 

2. Vergroot de slagkracht van uw servicemedewerkers

 

Door gebruik te maken van oplossingen waarmee u proactief kunt inspelen op de behoeften van klanten en op een emotioneel niveau kunt handelen, zullen klantervaringen verschuiven van alledaags naar uitzonderlijk.

 

Onlangs is TD Bank gestart met het inzetten van kunstmatige intelligentie. Hoewel het nog steeds onzeker is hoe de technologie precies zal worden toegepast, zei Michael Rhodes, groepsleider innovatie, technologie en gedeelde services voor TD Bank dat het bedrijf dingen zou kunnen doen zoals het detecteren van bestedingspatronen die aangeven dat een klant op zoek is naar een huis en vervolgens die klant een hypotheek aanbieden. Deze vorm van intelligentie stelt organisaties in staat om proactief, boeiend en afgestemd op de behoeften van uw klanten te interacteren.

 

3. Verrijk de gegevens die u al heeft

 

Ten slotte kunt u alle gegevens die u hebt opnieuw gebruiken. Peter Norvig, directeur onderzoek bij Google, merkt op: “Er zijn veel plaatsen waar AI bedrijven eenvoudig hun gegevens beter laat gebruiken, en waar AI-gebruik grotendeels onzichtbaar is voor de klant. Retail-sites kunnen bijvoorbeeld de producten inventariseren die mensen bekijken, en die gegevens gebruiken om andere, relevantere producten aan hen voor te stellen dan voorheen mogelijk was. “Onlangs begon Netflix naast het maken van gerichte inhoudsuggesties ook de cover aan te passen. De cover wordt geassocieerd met een aanbevolen film of tv-programma, gebaseerd op de kijkgeschiedenis van de gebruiker.

 

Bijvoorbeeld: de afbeelding die wordt weergegeven voor een spannende serie (ik ben een fan van Homeland), zal ofwel spelen op de spanning of de ‘komplottheorieen’ van de serie. Of misschien bevat het de afbeelding van een acteur die speelde in andere films die je hebt bekeken. Voor wat het waard is, heeft Stranger Things negen verschillende opties voor albumhoezen (kijk welke versie je in je stream ziet!).

 

Er is meer behoefte – en concurrentie – dan ooit om zinvolle en krachtige klantervaringen te bieden. Gelukkig helpt technologie zoals kunstmatige intelligentie de kloof te overbruggen, meer waarde te creëren voor zowel bedrijven als klanten en merken de kans te geven echt te differentiëren op klantervaring.

 

Klantverwachting: Tip 4: Het echte leren gebeurt niet in een vergaderruimte, maar op de werkplek

In een training leer je deelnemers een nieuw gedragsrepertoire, je geeft inzichten en handvatten om toe te passen in de praktijk. Maar wat maakt dat iemand dat ook daadwerkelijk gaat doen?

Nieuwe gewoontes laten zich niet zomaar implementeren in onze hersenen. Dat heeft tijd nodig, zo’n 40 dagen gemiddeld. Oefenen en doen is dus de sleutel voor echte verandering. Om het nieuwe gedrag vol te houden hebben mensen feedback, aandacht, waardering, reflectie, aanmoediging en succeservaringen nodig.

Pas als ze dat onder de knie hebben, kunnen ze weer meer aan #klantverwachtingen voldoen

Klantverwachting: Tip 3: Wees oprecht in je klantheerschap

Excellent klantheerschap is authentiek. Je moet oprecht geïnteresseerd zijn in de ander en je geeft die persoon je volledige aandacht.

Je kunt wel een bord met de tekst ‘welkom’ bij de ingang plaatsen, maar dit hoeft nog geen welkom gevoel te geven.

Zorg in de organisatie voor de zogeheten ‘Mood Makers’. Medewerkers die elke dag met een glimlach op het werk verschijnen en klanten helpen zonder dat het hen gevraagd of opgedragen wordt. Gewoon, omdat het “in hun zit”.

Zorg ervoor dat medewerkers in het contactcenter of in de winkel op een functie worden geplaatst die aansluit bij zijn of haar kernkwaliteiten. Maak klantheerschap een podium waarop je medewerkers kunnen excelleren!

Klantverwachting: tip 2: Gebruik de Servicedesk als kennisinstituut

 

De Servicedesk is een unieke afdeling en heeft veel klantcontact en klantkennis. Het kan een ‘zeer waardevolle kennisbron’ zijn voor de klantgerichte facilitaire organisatie en de gehele organisatie.

De Servicedesk is één van de weinig operationele afdelingen die strategische invloed kan uitoefenen binnen de organisatie. Met de juiste organisatie van deze klantcontactafdeling kan men kennis toepassen in de klantgerichte facilitaire aanpak.

Goede medewerkers zijn van wezenlijk belang op de Servicedesk en laten de organisatie glimlachen. Ze dragen direct bij aan het bestaansrecht van de Servicedesk, namelijk klanten van een organisatie gelukkig laten voelen, goed laten werken en aangenaam verblijven. Dit is essentieel voor het overtreffen van de klantverwachting!

Klantverwachting overtreffen: Tip 1: Van hart tot hart

De menselijke factor in klantverwachting is het element wat de meeste impact heeft. Denk maar eens terug aan een moment dat jij verrast werd in je verwachting als klant.

Ongetwijfeld was er een persoon die een doorslaggevende rol had in die beleving. Je kunt door een glimlach iemands hart raken. Dat zal een website, chatbot of procedure niet zo snel doen.

Wereldberoemd dichteres en activist Dr. Maya Angelou zei eens: “Mensen vergeten wat je hebt gezegd, ze vergeten wat je hebt gedaan, maar ze vergeten nooit het gevoel dat je ze hebt gegeven.

Dus? Klantverwachtingen managen kan dan misschien wel via software, maar klantverwachtingen overtreffen blijft (voorlopig zeker nog) mensenwerk!

Klantverwachting: Dit weekend super weer, en de weerverwachting zorgt voor een optimisitische klantverwachting!

 

Merken jullie het ook….. Het weer wordt beter! En met het weer ook het humeur van veel mensen. Je hoort het om je heen, iedereen loopt vrolijk rond en wil lekker naar buiten. Tijd voor de Horeca, de bootverhuur, de evenementenorganisatie en de vakantiespecialist om de verwachtingen van de klanten waar te maken en de wereld van de klant nog vrolijker te maken….. Oftewel: Veel plezier dit weekend en geniet (ik verwacht niet anders ;-)).

Groet,

Team Klantverwachting.