Kompanije sjede na svijetu vrijednih podataka koji bi se mogli koristiti za dijeljenje relevantnih informacija sa zaposlenima za poboljšanje korisničkog iskustva.
Međutim, ovi se podaci često mogu sahraniti u više sustava, koji zahtijevaju da osoblje Wade putem porijeklom nebitnih informacija kako bi se pronašli precizni detalj koji su im potrebni ili izrađuju tačan pojam za pretraživanje potreban za pristup ključnim podacima. Ovaj proces je dugotrajan, što znači da upiti kupca traju duže nego što je potrebno za rješavanje.
Nedavni napredak u generativnoj umjetnoj inteligenciji (GEnai) tehnologiju nude priliku da kompanije ponude bolje iskustvo kupca primjenom AI-a u upravljanje znanjem (KM).
Softver za upravljanje znanjem definiran je analitičarom Forrester Research kao softver koji se koristi za stvaranje, objavljivanje i održavanje kutiriranog sadržaja, puštajući zaposlenima da odgovore na pitanja, a kupci pronalaze odgovore putem web ili mobilne samoposluge. U slučaju korisničkog iskustva, zaposleni su agenti za usluge kupcima.
Sa čvrstim fondacijom KM, tvrtke mogu očekivati višestruke pogodnosti, prema Kate Leggettu, potpredsjednika Rezultat Forrester i glavnog analitičara za CRM i korisničke usluge.
“KM pomaže u smanjenju operativnih troškova osnaživanjem kupaca kako bi postigli brze odgovore na svoja pitanja koja cijeni vrijeme kupca”, kaže ona. “Pomaže agentima brže riješe probleme, na lični način. Oba ove koristi pogoršaju CX.”
KM podržava pridržavanje politike usaglašenosti regulatorne usklađenosti, osiguravajući da kupcima dobiju jedan pravi odgovor na svoja pitanja; I pomaže u vožnji angažmana kupaca, na kraju pomažući u povećanju zadržavanja kupaca i utjecaj na prihode, kaže Leggett. Dodavanjem GENAI sloja na KM, postoji potencijal za daljnje koristi.
“AI revolucionira stvaranje znanja i održavanje automatizacijom i unapređenjem prakse znanja. Stvaranje, poboljšanje i dijeljenje znanja mogu se ugraditi u CORE CX procese”, kaže Leggett. “KM geneina takođe olakšava pristup sveobuhvatnim informacijama iz više izvora u realnom vremenu. A znanje se može suočiti sa GENAI-om, što ubrzava stvaranje i pomaže u generiranju novih uvida u korisnike.
Zdravlje Adobe Stanovništvo koristi AI-Powered KM za poboljšanje CX-a
Zdravlje stanovništva Adobe već koristi AI za podršku upravljanju znanjem i poboljšanje korisničkog iskustva. Dobavljač zdravstvene zaštite služi više od 400.000 ljudi putem virtualnih i u kućnim uslugama. Organizacija nudi kombinaciju medicinske njege i podrške socijalnom skrbi za rješavanje zdravlja i dobrobiti.
Mnogi od njegovih članova su od nedovoljno zajednica, a zdravlje stanovništva Adobe pomaže im da pristupaju hranu, pomoć u kući i modifikacijama za kućne kuće, kao što su rampe za invalidska kolica, kao i pružanje lijekova i zdravstvenih usluga.
Kompanija sada koristi agenti za prodaju s prodajom za podršku svojim kliničarima i poboljšaju negu članova, uglavnom fokusirajući se na upute. Prije upotrebe AIC ai platforme, kliničari su potrošili 15 do 20 minuta pripremajući se za svaku posjetu člana. To je uključivalo potvrđivanje najnovijih informacija poput nedavnih boravka ili novih lijekova, te provjera ključnih detalja o liječniku provjerom prošlih zapisa, pristup višestrukim sistemima.
Koristeći brzi grad u agentima, kliničari mogu stvoriti predloške koji povlače podatke iz oblaka zdravlja i portala pacijenata i baza podataka putem Mulesoft-a za generiranje sažetaka u sekundi, a ne do 20 minuta.
Adobe Stanovničko zdravlje sada gleda sljedeću fazu za tehnologiju, koja će povezati upravljanje znanjem sa platformom AI. Kompanija ima širok spektar obrazovnih materijala pohranjenih u svojim sistemima i na svojoj web stranici, i želio bi pronaći način da bolje dijele to s relevantnim članovima na mjestu potrebe.
Trenutno, kada kliničari rade sa članom, oni će zatražiti niz pitanja koja se odnose na njihove zdravstvene i socijalne potrebe. Ako član kaže da puše tri pakete cigareta dnevno, na primjer, koji bi mogli pokrenuti članak o znanju ili obrazovnom materijalu koji će biti poslan tom članu.
“Naši kliničari i socijalni radnici su nevjerojatni – u glavi imaju puno sjajnih informacija i resursa, ali čovek može da se drži samo toliko. Ono što mislim da je to kliničar,”, želim da ih povučemo “,” kaže da ću se to povući “”, kaže da ću se ovo poslati “,”, kaže da ću se to poslati “,”, kaže da ću se to povući “”, kaže da ću se to poslati “,”, kaže da će ovo poslati “”, kaže da će ovo poslati “,”, kaže da ću se to povući “”, kaže da će ih povući ‘”, kaže Alex Waddell, Cio na Adobe populacijsko zdravlje.
“Ono što radimo prema tome je, jer naši članovi imamo agenta koji bi mogao reći:” Upravo ste rekli da ta osoba puši, evo nekih informacija o prestanku pušenja, evo da im ovo obrazovni materijal nude “.
Waddell želi doći do točke na kojem se odlazi automatizacija sustava, “odgovorili ste na dijabetes – poštujte ovo”, na mjesto gdje se u trenutku posjete stavljaju te podatke u ruke kliničara u trenutku posjete.
“Tako da možemo, zbog nedostatka boljeg pojasa, napadnuti problem u tom trenutku. Jer kada [the patient] Odlazi, ako im pošaljete obrazovni materijal, oni bi ga mogli bacati u kantu “, dodaje on.
Iako se ovako približava novom, AI-a upravljanju upravljanjem znanjem, Waddell također ima u obzir kako bi to moglo utjecati na poslovne procese.
“Ako stavimo naše standardne operativne procedure tamo, šta ako biste mogli imati agenta koji bi mogao reći:” Ulazite u ovu vrstu posjete, ovo su stvari koje trebate pokriti, a ovdje ćete ući da napravite probir raka s nekim uređajem koji imate, evo kako koristiti uređaj. ” Dajemo im trening, ali bilo bi sjajno moći da im povisi to informacije “, kaže on.
Waddell je nedavno sastao s nekim od tima sa prodavanjima da razgovaraju o agentu koji bi mogao pomoći daljnjim kliničarima. Razgovarali su o transkripciji i sažetku od transkripcije, što bi napravilo ogromnu razliku za medicinske sestre i ljekare koji rade za zdravlje Adobe populacije. Kada obavljaju savjetovanje sa članom, više vole tekstualne okvire za informacije, a ne elektronske medicinske karte (EMRS) pune popisa i padavina.
“To se ulazi u fokus sa članovima”, kaže Waddell. “Razgovarali smo o potencijalno izgradnji agenta koji bi mogli da slušaju i slati podatke na pravu mesta. Dakle, ako kažem krvni pritisak člana 129 preko 89, imam mesto u prodaji i koji pokreću račune i različite članke ili o obrazovne karakteristike ili obrazovnog materijala za slanje.
“Samo se izvlači sistem i grafikovanje, tako da se ljekari i pacijenti mogu međusobno fokusirati i riješiti probleme”, dodaje on.
Lloyds bankarska grupa koristi lijepo za poboljšanje CX-a
Lloyds Bankarska grupa prolazi glavnim projektom digitalnog transformacije kako bi se ojačao svoje proizvode i usluge za kupce. Kao dio toga, kompanija koristi Lijep genej tehnologiju, interno brendirala kao Athena, kako bi poboljšala službu za korisnike pomažući osoblju odgovor na pitanja kupaca brzo i učinkovito.
U roku od 12 mjeseci, Athena je smanjena za podršku 12.000 kolega sa kupcima koji se svake godine obrađuje više od 25 miliona poziva kupaca. Alat pomaže osoblju na rasponu interakcija kupca, uključujući lične bankarske usluge, prevare i sporove i podršku za ponovnu pomoć. Kompanija sada proširuje alat s ciljem da ga do 2026 bude dostupna na 43.000 kolega.
Athena nudi osoblje korisničko sredstvo za pretraživanje koji pojednostavljuje složene upite. Koristi generativni AI za sumiranje informacija i procedura zasnovanih na detaljnim člancima, što bi inače trebalo vremena za kolege za čitanje i probavu.
“Ubrzavanjem preuzimanja informacija i razumijevanja, Athena je smanjila vrijeme provedeno na tim zadacima na pola”, kaže Suzanne Ellison, šef proizvoda – Potrošački odnosi u Lloyds Banking Group. “To omogućava da se našim kolegama koncentrišu na ono što je zaista važno – ispunjavanje potreba naših kupaca i pružanje izvrsne usluge. Korištenjem Atene kombiniramo ljudsku stručnost.”
Prema Gina Whitty, direktoru upravljanja proizvodom na Goto Connectu, primjenjujući AI na KM omogućava svojim kupcima da iskoriste pametne pomoćnike koji ljudskim agentima pružaju u ažurnim podacima da brzo, tačno i učinkovito zadovoljavaju potrebe kupaca. To čini iako napredni recepcionari jednostavni su front-line usluge automatski poljajući jednostavne zahtjeve koristeći uvide od kataloga znanja i članka, bilo da su to zdravstvena pitanja ili upita u kojima se proizvođači dijelova imaju na skladištu.
Daljnja poboljšanja CX-a su u ponudi kroz napredak u skriptama podržanim AI, koje su prethodno uvijek bile izuzetno tačne, koristeći postavljene ključne riječi i namjere.
“Oni su uspostavili određenu formulu da su tekstualni razgovori i životni pozivi morali pratiti, sa ljudskim performansama izmjerenim protiv koliko su se bliski agenti zaglavili na definisanim fraziranjem i protokolima”, kaže Whirty.
Ali slobodno teče, brzo učenje prirode Genai omogućava da se odmakne od te krutosti. “Kompanije više ne moraju ulagati značajno vrijeme i resurse u mapiranju” ispravnog “pristupa za svaki potencijalni scenarij, koji vozi dramatično pad na vrijeme,” dodaje ona. “Projekti koji su nekada uzeli najmanje pola godine da se završi, ako ne i više, sada se ne mogu izbaciti, fino podesiti i otkotrljati u rasponu od tri mjeseca ili manje.”
Te su koristi dovele do brzog šiljaka u eksperimentiranju s Genaim koji Whirty kaže da će samo više rastući što više poduzeća počinje povjeriti i cijeniti njegove fleksibilne sposobnosti.
Iako GENAI pruža preduzećima sa poboljšanjima CX-a kroz svoju apresiju, njegova osnovna priroda pogonjena podacima takođe nudi korist od dosljednosti. Informatičke kompanije ulaze u kataloge znanja i članke stvaraju parametre za pametne agense za rad u.
“To znači da će se usluge dostavljaju pametni asistenti biti dosljedni jer crtaju iz iste osnovne baze podataka, što takođe omogućava veću skalabilnost”, kaže Whirty. “Povrh toga, lakše je osigurati da je savjet uvijek tačan i ažuran jednostavno podešavanje tih ulaza podataka.”
Ova efikasnost mogu stvoriti značajne uštede troškova u resursima prednje resurse, puštajući da firme povećavaju kapacitet bez velikih troškova obuke. “I uz sigurnost da će stopa greške biti niske,” Whirty dodaje.
Virgin Atlantic koristi Adobe-ov CDP za centraliziranje podataka
Virgin Atlantic može videti potencijal upravljanja znanjem vođenom AI, ali još nije u fazi, a posao može iskoristiti.
Avionska zrak počinje koristiti Adobe CDP u stvarnom vremenu kako bi se skupio materijale za znanje, i vidi veliku priliku za iskorištavanje koji se u kombinaciji s podacima sa socijalnih platformi, koji stalno generiraju ogromne količine sadržaja. To bi moglo dovesti do većeg razumijevanja osjećaja kupca.
Dok je prerano da se firma testira na primjenu geneina na sustave znanja, šef CRM-a u Virgin Atlantic-u, može vidjeti tačku na kojoj se poslovanje razvija u skladu s a zatim na primjer, na primjer, na primjer, u skladu s ponudom personalizacije ili promjenu sadržaja na web mjestu.
“Iz moje perspektive, budućnost je na kojoj se nalazimo u letu, stvarajući slučajeve upotrebe personalizacije i u mogućnosti ste upravljati tim iskustvima, a ta iskustva su stvorena u korist kupca”, kaže on.
Pretres u tome trenutno gradi povjerenje u mogućnost Geneije da stvaraju precizne materijale. “Moglo bi se išta stvoriti. Pa, kako da shvatim šta stvara tako da mu mogu vjerovati dovoljno?” Langthorne kaže. “Zna se gdje su gailsails kada je u pitanju ovo, kako stvaramo zaštitnike oko nje?”
Leggett napominje da S porastom digitalnih platformi, netačno ili namjerno lažne informacije mogu se brzo širiti, podrivanje povjerenja u pouzdane izvore: “Uspjeh Genei snažno ovisi o kvaliteti znanja koji se koriste u obuci i raspoređivanju.”
Ostale prepreke za unošenje GENAI-a za KM uključuju naznake i zatvorene, golupe sustave. “Znanje se često razbacuje u različitim platformama, bazama podataka ili odjelima, što otežava lociranje. AI sustavi moraju biti obučeni da brzo preuzme relevantne znanje kako bi se smanjilo vrijeme u provedenom pretraživanju,”, kaže se da je u potrazi za osobljem.
“U međuvremenu, timovi često ograničavaju protok informacija putem dozvola za pristup i privatne prodavnice znanja. Otvorenost podržava kritičko razmišljanje, omogućavajući agentima da kritički ocjenjuju AI izlaze i jačaju donošenje odluka i cjelokupne poslovne performanse.”
Za tvrtke žele da se bave tim preprekama, postoji ogroman potencijal za poboljšanja CX-a putem primjene Genei-a na upravljanje znanjem, o čemu svjedoče firme poput Adobe populacijske zdravstvene grupe i Lloyds bankarske grupe.