Müşteri deneyiminde kendimizi “Generative AI”a teslim edebilir miyiz?
Üretken yapay zeka, müşteri deneyimini iyileştirmenin en etkili yollarından biri olarak gösteriliyor. Müşteri davranışlarını analiz ederek, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamasına ve onlara daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmasına yardımcı olan yapay zekanın geçmişten bu yana CX deneyimini nasıl etkilediğine gelin daha yakından bakalım…
Üretken yapay zekanın CX’teki ilk kullanım örnekleri şirketlerin B2B müşterileriyle ne zaman ve hangi kanaldan iletişime geçeceklerini belirlemeye yönelikti.
Zamanla müşteri davranışını tahmin etmeye yönelik çalışmalar başladı ve üretken yapay zeka müşteri ilişkilerini geliştirmeye yönelik projelere imza attı. Bir sonraki adımda ise üretken yapay zeka tüketicilere tavsiyeler veren bir danışman olarak karşımıza çıktı. Örneğin bu çalışmaların bir ürünü olan LC Waikiki’nin sanal stil danışmanı Elsiva önerdiği kombinlerle müşterileri sürekli aksiyonda tutuyor.
Doğru kullanıldığında, CX profesyonellerinin ve dolayısıyla markaların müşterilere daha kişiselleştirilmiş ve akılda kalıcı deneyimler sunmasını sağlayan üretken yapay zeka dünyayı kasıp kavururken elbette yeni CX trendleri de yarattı.
Bu kapsamda ilk sırayı kişiselleştirme alıyor. Şirketlerin çoğu, kişiselleştirilmiş etkileşimler tasarlamak için verilerini etkin bir şekilde kullanacak kaynaklara sahip değil. Üretken yapay zeka bu dezavantajı ortadan kaldırarak şirketlerin özel yanıtlar ve an zamanlı proaktif öneriler oluşturma ve sunma becerilerini otomatikleştirmesine olanak tanıyor.
Yeni teknolojilerle daha özgün müşteri deneyimleri tasarlanabilir…
Kişiselleştirme ve hız talebi arttıkça otomasyon ve yapay zekanın gücü olmadan işletmelerin müşterileriyle doğru yerde, doğru zamanda ve doğru kanaldan etkileşim kurması neredeyse imkansız hale geliyor. Burada devreye giren üretken yapay zeka, müşteri yolculuğundaki çeşitli temas noktalarında dinamik ve ilgili içerik oluşturmaya yönelik süreçleri otomatikleştiriyor.
Sanal asistanlar ve sanal botlar ise müşteri iletişimini kesintisiz ve pürüzsüz bir biçimde yönetmeye yardımcı oluyor. Sanal asistan ve botlar gerektiği şekilde eğitildiğinde daha bilinçli hale gelerek müşterilerle daha insani bir düzeyde iletişim kurabiliyor. Bu da daha hızlı sorun çözümünün yanı sıra daha iyi bir müşteri deneyimi sunmaya yardımcı oluyor.
Üretken yapay zeka müşteri tercihlerini ve davranışlarını öngören tahmine dayalı modeller geliştirmek amacıyla da kullanılabiliyor. Bu da CX ekiplerinin müşterilerin sorunlarını proaktif bir şekilde ele almasına, talebi tahmin etmesine ve önerileri kişiselleştirmesine yardımcı oluyor. Üretken yapay zeka tarafından desteklenen ses tanıma teknolojisi, sesli müşteri desteği ve ürün önerileri de dahil olmak üzere daha özgün müşteri etkileşimleri yakalanabiliyor.
Sözün özü, pek çok sektör profesyoneli tarafından hala başlangıç aşamasında olarak kabul gören yapay zeka uygulamalarının şimdiden ipleri eline aldığını söylemek yanlış olmaz. Ancak üretken yapay zekayı her geçen gün daha fazla benimserken onu etik ve sorumlu bir şekilde kullanmanın önemi göz ardı edilmemeli. Şeffaflık, gizlilik ve insan gözetimi, müşterilerle sürdürülebilir bir güven oluşturmanın her adımında esastır.
Verileri izinsiz paylaşana ikinci şans yok!
Marigold Global’in yakın zaman önce gerçekleştirdiği araştırmaya göre tüketicilerin yüzde 79’u geçmişteki satın almalarına dayanan önerilerin “harika” olduğunu söylüyor. Ancak üçte ikisi lokasyon bazlı reklamları “ürkütücü” buluyor. Müşterilerin yüzde 71’i verilerini izinsiz paylaşan bir şirkete ikinci bir şans vermeyeceğini ifade ederken yine yüzde 71’i, hizmeti iyileştirdiği takdirde bir botla etkileşimde olmasının sorun olmayacağını söylüyor.
