Estudios automotriz generativo para elevar la experiencia del cliente

En el entorno empresarial dinámico contemporáneo, el enfoque de una empresa para la experiencia del cliente puede afectar significativamente la percepción de su marca. Una mala interacción, como una entrega perdida o un agente inútil, y la relación a menudo no se recupera. Los datos de la industria lo ponen en perspectiva: casi el 32% de los consumidores abandonan una marca posteriormente de solo una mala experiencia. Las apuestas son altas, pero ¿es esa la existencia? La mayoría de las empresas todavía luchan por hacerlo admisiblemente.

Esa brecha entre la intención y el resultado es más prócer de lo que la mayoría se da cuenta. Mientras que el 80% de las empresas creen que ofrecen excelentes experiencias, solo el 8% de los clientes están de acuerdo. No es desidia de esfuerzo; Es un desajuste entre las herramientas, el momento y la comprensión humana que requiere el servicio vivo.

El costo oculto de la frustración del cliente

Imagine esto: Bob, un cliente desde hace mucho tiempo, ordena un lavavajillas de $ 1,000. Se retrasa. Pero cuando aparece, está en una condición dañada. Lógicamente, se pone en contacto con el apoyo solo para ser suspendido, transferido y finalmente le dijeron que esperara una investigación. Nadie se da cuenta de su tono de voz o los seguimientos repetidos. En prontuario, el sistema no atrapa que Bob esté a unos pocos clics de abolir su importación.

Ahora multiplicar que por cientos de miles de clientes.

Lo que lleva a estos problemas es la desconexión entre los datos operativos y del cliente. Los sistemas operativos pueden retener que el remisión es tarde, pero son ciegos a los sentimientos de Bob en tiempo vivo. Las transcripciones de soporte, los registros de llamadas y los mensajes de chat están llenos de pistas, pero los sistemas no pueden conectar los puntos lo suficientemente rápido como para importar.

Y esto aumenta los costos. Cada vez que un cliente vuelve a clamar o se intensifica, agrega $ 8 a $ 15 por indicación, con casos complejos que cuestan aún más. Cada problema no resuelto se vuelve confianza y márgenes. Con el tiempo, el impacto se vuelve difícil de ignorar.

Mover más allá de las conjeturas: cómo estamos usando GML para cerrar la brecha

En Dentsu Integral Services (DGS), hemos recogido un enfoque diferente para resolver esto. Mientras muchas empresas se están ejecutando AI generativa (Genai) Pilotos en bolsillos aislados, dimos un paso antes y preguntamos: ¿Qué se necesitaría para construir un sistema que no solo entienda a las personas sino que asimismo aprenda de su comportamiento a escalera?

Eso nos llevó a lo que ahora llamamos formación automotriz generativo, o GML. No es una palabra de moda. Es la columna vertebral de una nueva forma de tomar decisiones lo que pone a las personas primero.

¿Qué es exactamente GML?

Piense en ello así. Genai es excelente para comprender el estilo. Puede observar el mensaje de un cliente, coger la frustración e incluso originar una respuesta útil. Estudios automotriz (ML)por otro costado, se destaca por detectar patrones y predecir los resultados basados ​​en el comportamiento pasado. Por su cuenta, uno y otro son efectos. ¿Pero juntos? Son poderosos.

Con GML, estamos combinando estas fortalezas en un sistema que puede:

• Tomar todo, desde datos de remisión hasta transcripciones de chat
• Señales de problemas temprano, ayer de que un cliente se enoje
• Decide qué problemas necesitan atención en este momento
• Activar acciones que se sienten personales, no robóticas

Se negociación de tener la vidrio adecuada para ver lo que positivamente está sucediendo, y el músculo para hacer poco al respecto, rápido.

Mano: cómo funciona GML en la actos

Ayuda a ver cómo se desarrolla esto en el mundo vivo. Así es como se ve un caso de uso característico:

1. Var órdenes «en aventura» temprano: En espacio de esperar a que clientes como Bob se quejen de una entrega tardía o dañada, el sistema escanea continuamente tanto datos operativos (envíos, notas de pedido, actualizaciones de provisión) y datos de conversación (transcripciones de llamadas, registros de chat, interacciones IVR y notas de agente). Esta panorama de gran angular permite marcar el 10% superior de los pedidos «problemáticos», los que tienen más probabilidades de aumentar.
2. Mirando más allá de los números: Una vez afectado, GML profundiza en las conversaciones mismas. Los modelos de idiomas grandes analizan los mensajes de los clientes, detectando marcadores de riesgos, desde signos sutiles de frustración hasta amenazas explícitas de ascensión. Se negociación de surgir las señales que de otro modo se perderían en el ruido.
3. Calcular la puntuación de aventura: Los modelos de formación automotriz combinan esas señales de conversación con señales operativas para asignar a cada pedido un puntaje de aventura. El resultado: una tira clasificada que le dice a los agentes exactamente dónde concentrarse ayer de los problemas de la fábula de cocaína.
4. Actuando en tiempo vivo: Si el pedido de Bob muestra una bandera de remisión tardía y un estilo frustrado en su historial de chat, el sistema no solo registra el problema, empuja a un agente de soporte con la bono correcta: tal vez un descuento de buena voluntad, tal vez un reemplazo proactivo. El punto es que la intervención ocurre ayer de la ascensión.
5. Escalando el impacto: Correcto a que este proceso está automatizado, se extiende a través de millones de interacciones cada año. Lo que una vez requirió el triaje manual de los agentes con exceso de trabajo ahora ocurre sin problemas, liberando a los equipos para ponerse su energía donde más cuenta.

Lo que mantuvo juntos la posibilidad

Detrás de panorama, dos opciones de diseño marcaron la diferencia:

1. Una panorama unificada del cliente: en espacio de tratar los datos operativos y los datos de conversación como silos separados, creamos un maniquí que ve a uno y otro lados de la historia. Los números de pedido y los detalles de seguimiento nos cuéntanos qué sucedió. Transcripciones y notas de agente revelan Como se sintió. Cuando se combinan, crean una imagen mucho más precisa del aventura del cliente.
2. Un motor de valor construido para la velocidad: Insight solo es útil si conduce a la bono rápidamente. Es por eso que el sistema fue diseñado para evaluar el aventura en tiempo vivo y en la superficie de los próximos pasos para los agentes. En espacio de analizar el sentimiento posteriormente del hecho, el motor aprende continuamente y ayuda a los equipos a objetar en el momento, cuando un pequeño semblante puede rescatar una relación.

Lo que cambió como resultado

A las pocas semanas de ir en vivo:

• La satisfacción aumentó el 22%
• Los tiempos de resolución cayeron en un 80%
• El maniquí se escalera a 40 millones de conversaciones de clientes anualmente
• En el costado financiero:
  • $ 6 millones en ingresos ahorrados de la evitación de chalvas
  • Medio millón de dólares en ahorros operativos de volúmenes de llamadas reducidas

Estas no son solo métricas de vanidad. Señalan un sistema que comprende lo que más importa a los clientes y facilita la vida de las personas que intentan servirles.

Hacer posible la bono en tiempo vivo

La tecnología es solo la parte de la historia. Para que GML positivamente funcione, la fontanería debe ser correcta. Eso significa:

• Los datos tienen que fluir en tiempo vivo
• Los sistemas deben comunicarse de modo efectiva
• Las respuestas deben ser rápidas sin retrasos, sin trabajos por lotes, sin esperar a que cierto haga clic en «ejecutar»

Hemos conocido que muchas buenas ideas se atascan en PowerPoint porque la infraestructura no estaba tira. GML exige preparación en todos los ámbitos, especialmente cuando el objetivo es intervenir ayer de que ocurra la queja, no posteriormente.

Por qué GML no se negociación solo de IA, se negociación de intención

No estamos lanzando GML como una bala de plata. Es un cambio en cómo pensamos en el servicio. En espacio de analizar lo que salió mal posteriormente del hecho, estamos creando sistemas que anticipan problemas y les dan a los equipos las herramientas para solucionarlos, mientras que todavía hay tiempo para hacerlo admisiblemente.

Es escalable. Aprende a medida que avanza. Y lo más importante, nos ayuda a tratar a los clientes menos como boletos de soporte y más como personas con historias, frustraciones y expectativas.

Este artículo fue desarrollado con contribuciones de Pavak BiswalAdministrador Senior de Dentsu Integral Services.

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