CXPA Finland Webinaari: AI mitä kuuluu asiakaskokemus?

Sirte_CXPA

Tekoäly ammattilaisen tukena parantaa tuottavuutta, työhyvinvointia ja mahdollistaa täysin uudenlaisia palvelukokemuksia. Mitä tämä tarkoittaa käytännössä ja miten voisit lähteä liikkeelle?

Tervetuloa mukaan kuulemaan, kun Microsoft Finlandin operatiivinen johtaja (COO) Teemu Vidgrén avaa matkaa tekoälystä tukiälyyn.

Webinaarissamme 13.6. klo 15-16 opit konkreettisten esimerkkien kautta, kuinka tekoälyä voidaan hyödyntää käytännössä asiakas- ja työntekijäkokemuksen parantamiseen. Keskustelussa asiantuijamme jakavat lisäksi vinkkejä siihen, miten valitset oikeat työkalut eri tilanteisiin.

Keskustelua johtaa CXPA Finlandin toiminnanjohtaja ja Shiruten toimitusjohtaja Sirte Pihlaja. Keskustelemassa on mukana myös Microsoft Finlandin Product Marketing Manager & Solution Architect Axel "Axu" Paimio.

Tutustu tapahtumaan >>

pia.puheet

Mainio tilaisuus kuulla miten käyttöönotto onnistuu käytännön tasolla niin, että se oikeasti tuottaa arvoa asiakkaalle!

Tekoäly on samalla sekä mahdollisuus vaikka mihin että (osittain sen takia) tietysti myös riski, jota täytyy pystyä hallitsemaan. Asiakaskokemuksen ja -tuen yhteydessä tulee mieleen erityisesti se miten varmistetaan, että uudenlainen palvelu tai palvelun toteutustapa tuottaa vähintään yhtä laadukkaan tuloksen kuin aiempikin. Esimerkiksi uudesta yhteydenottotavasta, kuten takavuosina yleistyneestä chatistä, on asiakkaalle oikeasti iloa vasta sitten, kun se osaa vastata esitettyihin kysymyksiin.

Tekoäly mahdollistaa suorat kustannussäästöt ja innovatiiviset palvelut, mutta jotta se olisi kestävää, se vaatii myös, että asiakkaan kokemus lopputuloksesta on aiemman veroinen tai jopa positiivisempi. Miten siis vielä kehitteillä olevan teknologian avulla tuotetaan niin hyvää palvelua, että se yltäisi heti alkuun jo samaan kuin mallikuvansa, ihminen?

Kiinnostavaa kuultavaa tulossa :)

Sirte_CXPA

Hyvä kysymys!

Ei tekoäly kyllä varmaan koskaan tule yltämään ihmisten tuottaman (ainutkertaisen) palvelun tasolle, silloin kun palvelu on todella hyvää. Mutta nykyiset chatbotit se kyllä hakkaa mennen tullen helposti, ja tuottaa niitä kaikkien aina kaipaamia kustannussäästöjä jo pelkästään monikielisyytensä ansiosta.

Yksinkertaiset asiakaspalveluratkaisut on täysin mahdollista automatisoida, jopa niin että sekä palveluntarjoajan että asiakkaan puolella keskustelut käy kone. Kuunnelkaapa vaikka meidän webinaarimme Machine Customers -aiheesta, jos haluatte tarkemmin tietää, mistä on kysymys. Lähiaikoina julkaistut rajapinnat ja niitä hyödyntävät palvelut mahdollistavat koneiden väliset keskustelut asiakkaan ongelmista jo nyt. Pian kuka tahansa voi tehdä asiointipalvelun mihin tahansa tarkoitukseen eikä tähän tarvita ohjelmointitaitoja lainkaan.

Jos katsotaan pidemmälle tulevaisuuteen, myös kasvonilmeiden/tunteiden tunnistamiseen ja kenties jopa empatiaan kykeneviä sovellutuksia lienee näköpiirissä.

Tällä hetkellä esimerkiksi robotteihin asennetut AI-mallit pystyvät jo käymään varsin tasokkaita keskusteluja, ja robotit pystyvät välittämään tunteitaan moni-ilmeisesti. Puhekin on kehittyneimmillä malleilla jo hyvin vivahteikasta. Suosittelen googlaamaan Sophia the Robotin keskusteluja erinäisten talk show -juontajien vieraana, ne ovat aika hämmästyttävällä tasolla jo.

Lisäksi pitää muistaa, ettei tekoäly ole sama asia kuin robotit, ja viime aikoina olemmekin saaneet todistaa, kuinka hurjan nopeaa kehitys on LLM (Large Language Model) mallien tuottamassa tekstipohjaisessa vuorovaikutuksessa sekä miten kuva-, ääni- ja videoaineisto toimii jo hyvin multimodaalisena syötteenä ja eri mallit osaavat generoida niitä vastauksenaan siinä missä tekstiäkin.

Käyttöliittymästä ja AI-mallin hyödyntäjästä riippuen on jo syntynyt mm. tosi hyödyllisiä assistenttipalveluja. Uskonkin että tällä alueella tulee kehitys olemaan kaikkein nopeinta.

Oleellista on, kuinka hyvin ja tehokkaasti CX-ammattilaiset pystyvät ottamaan haltuunsa näitä uusia taitoja ja työkaluja.

pia.puheet

Hieno webinaari! Tässä asiantuntijoille laadittuja kysymyksiä eri aiheista, joita ei vielä ehditty käsitellä:

1. Asiakaskokemus: Miten AI voi auttaa organisaatioita personoimaan asiakaskokemusta suuressa mittakaavassa? (isot massat)
2. Asiakaskokemus, 2: Kuinka Microsoftin tekoälyratkaisut voivat auttaa organisaatioita tunnistamaan asiakaskokemuksen pullonkauloja ja parantamaan niitä?
3. Empatia: Onko tekoälyä mahdollista hyödyntää ennustamaan asiakkaiden käyttäytymistä ennen kuin he itse tietävät mitä haluavat?
4. Haasteet ja riskit, 1: Mitkä ovat yleisimmät haasteet, joita organisaatiot kohtaavat tekoälyn käyttöönotossa asiakaskokemuksen parantamisessa ja miten ne voidaan voittaa?
5. Haasteet ja riskit, 2: Mitä riskejä tekoälyn tuomisesta avuksi asiakaskokemuksiin voi liittyä? Entä mitä velvoitteita? Kenellä on vastuu, jos jotain menee pieleen?
6. Microsoft AI ja CX: Miten Microsoft hyödyntää tekoälyä parantaakseen asiakaskokemusta omassa organisaatiossaan?
7. Caset/esimerkit, 1: Miten AI on nähdäksenne muuttanut asiakaskokemuksen pelikenttää vime vuosien aikana, ja voitteko mainita jonkin hyvän esimerkin sen vaikutuksista?
8. Caset/esimerkit, 2: Voitko nimetä ja kuvata yhden itse käyttämäsi AI:ta hyödyntävän palvelun, joka auttaa tarjoamaan ylivertaisia asiakaskokemuksia?
9. Integraatiot ja skaalautuminen: Kuinka tekoälyratkaisuja voidaan skaalata organisaation eri toimialueilla ja miten varmistetaan niiden jatkuvuus ja kehitys?
10. Käynnistys: Mitkä ovat keskeiset tekijät, jotka on otettava huomioon tekoälyprojektin suunnittelussa ja toteutuksessa asiakaskokemuksen näkökulmasta?
11. Tulevaisuus: Voitteko kertoa esimerkin siitä, miten AI muuttaa asiakas- tai työntekijäkokemusta seuraavien 3-5 vuoden aikana?

Suurkiitokset vielä asiantuntijoille ja toivotaan antoisaa jatkokeskustelua!

Jos tunnet jonkin näistä kysymyksistä omaksesi, anna palaa ja vastaa itsekin tähän keskusteluketjuun. Esimerkiksi kysymyksiin 7, 8 ja 11 olisi mielenkiintoista kuulla myös muiden kuin webinaarissa esiintyneiden asiantuntijoiden näkemyksiä...

Axu

1. Asiakasprofiileihin voidaan soveltaa koneoppimisen malleja, ja nostaa sitä kautta oleelliset seikat perustuen trendi- ja käyttäytymisdataan joiden perusteella voidaan segmentoida laajemman datamassan perusteella.
2. Microsoftilta löytyy useita eri ratkaisuja eri prosessien pullonkaulojen tunnistamiseen. Esimerkiksi asiakaspalvelun toiminteisiin löytyy Dynamics Customer Service Insights, joka analytiikan ja AI:n avulla tunnistaa puutteita ja syitä tehottomille ketjuille.
3. Kun suuret kielimallit on tullut nyt tavallaan uutena asiana näihin jo aiempien tekoäly kyvykkyyksien lisäksi, voidaan automaattisessa asiakasviestinnässä pyytää konemallien soveltamaan empaattisempaa lähestymistapaa ja kouluttaa botteja ja muuta ulospäin suunnattua viestintää käytännössä ottamaan useampia tunneälyn parametrejä huomioon.
4. Datan laatu jota käytetään tulee olla hyvin kategorisoitua ja laadukasta jotta tekoälyn käyttäminen sen tiedon päällä on mielekästä. Yleisin haaste tekoälyn hyödyntämisessä jo aiemminkin on ollut se, että dataa on lukuisissa eri paikoissa ja siiloissa. Pohjatyö tulee datan suhteen siis laittaa kuntoon, että saa tekoälyn avusta suurimmat hyödyt.
5. Kaikki data, jota käytetään kielimallien kouluttamiseen, on julkista dataa. Kielimalleja ei opeteta omalla datalla. Organisaation oma data on aina omassa ympäristössä turvattuna. Omaa dataa käyttäessä, on hyvä ottaa muutamat perusasiat huomioon, joita laiminlyödessä voi aiheuttaa riskejä käyttöönotolle.
6. Microsoftilla nämä kaikki Copilot nimellä kulkevat tekoäly toiminnot tulee meidän jokaiseen tuotteeseen jollain tavalla. Luonnollisesti käytämme itse näitä tekoälyavusteisia toiminteita omassa asiakasviestinnässämme, jonka myötä asiakaskokemuskin parantuu.
7. Yksi asiakkaistamme halusi säästää miljoona tuntia työaikaa. Uusilla automaation tuomilla kyvykkyyksillä he onnistuivat vähentämään 60000-80000 asiakaspalvelupuhelua kuukaudessa, joka johti 50% pienennykseen kaikista sisääntulevista puheluista.
8. Itse käytän esimerkiski Spotify musiikkipalvelua. Tekoälyn avulla saan ehdotuksia tai omia soittolistoja sen perusteella mitä olen aiemmin kuunnellut. Se tekee palvelun käyttämisestä mielekkäämpää kun tuntuu siltä, että palvelu tietää mitä haluan kuunnella, joka itsessään vaikuttaa kokonaiskokemukseen.
9. Tekoäly ja koneoppimisen mallit käyttävät paljon laskentatehoa. Parhaillaan lisäämme kapasiteettia pilvipalveluihin, jotta pystytään paremmin vastata tähän tarpeeseen tulevaisuudessa. Sitä kautta myös tekoäly palveluiden skaalaaminen onnistuu helposti pilvipalveluidemme asiakasorganisaatioille.
10. Pelisäännöt ja reunaehdot, joiden piirissä AI saa toimia. Tällä vältetään, että AI kielimallit eivät harhaudu puhumaan muuta kuin mitä sen pitäisi. Ratkaisua tulisi myös testata tarpeeksi kauan virheiden välttämiseksi ennen varsinaista käyttöönottoa.
11. Työn luonne muuttuu tekoälyavusteiseksi. Meidän kielimalleihin perustuva tekoälyn nimi on Copilot, eli perämies. Ei kuitenkaan autopilot, eli se ei korvaa asiantuntijuutta omalla alueella tai korvaa itse työntekijää vaan toimii enemmänkin tukiälynä, jonka avulla voidaan tehostaa nykyisiä rutiininomaisia tehtäviä ja asiakasviestintää joka vaikuttaa suoraan asiakaskokemukseen sekä työntekijäkokemukseen.

Axu / Microsoft