Vestluspõhise AI juurutamise äri ROI

Mäletan, kuidas istusin 2019. aasta lõpus koosolekusaalis ja vaatasin tegevjuhi skeptilist ilmet, kui tema CTO innukalt tutvustas vestluslikku tehisintellekti nende klienditeeninduskanalites. "Ma saan aru, et see on tipptasemel," ütles tegevjuht, "aga milline on selle investeeringu tegelik tasuvus? Kuidas mõõta edukust peale uue särava tehnoloogia?"
See hetk kajastab olulist pinget, millega paljud organisatsioonid silmitsi seisavad, kui nad kaaluvad vestluspõhiseid AI-investeeringuid. Kuigi tehnoloogia potentsiaal on veenev, nõuavad ettevõtete juhid õigustatult selgeid ja mõõdetavaid eeliseid, mis õigustavad edukaks rakendamiseks vajalikke olulisi ressursse.
Vestluspõhine tehisintellekt, mis hõlmab vestlusroboteid, virtuaalseid assistente ja loomuliku keele töötlemisel põhinevaid häälliideseid, on enamat kui lihtsalt olemasolevate süsteemide järkjärguline täiustamine. Strateegilise rakendamise korral muudavad need tehnoloogiad põhjalikult seda, kuidas organisatsioonid suhtlevad klientidega, tõhustavad toiminguid ja annavad töötajatele rohkem võimalusi. Parimad rakendused tagavad mitmemõõtmelise investeeringutasuvuse, mis ulatub palju kaugemale lihtsast kulude vähendamisest.
"Paljude ettevõtete viga seisneb selles, et vestluslikku tehisintellekti peetakse ainult kulude vähendamise tööriistaks," selgitab Fortune 500 finantsteenuste ettevõtte digitaaljuht Sarah Chen. "Meie kõige edukamad rakendused aitasid oluliselt kokku hoida kulusid, kuid tekitasid ka uusi tuluvooge, parandasid klientide rahulolu ja andsid hindamatuid andmeid, mis muutsid meie tootestrateegiat."
See kõikehõlmav lähenemine vestluse tehisintellekti väärtustamisele peegeldab selle potentsiaali mõjutada peaaegu kõiki äritegevuse aspekte. Kõige mõjuvamad ärijuhtumid tunnistavad seda keerukust, pakkudes samas edu mõõtmiseks selgeid mõõdikuid ja ajakavasid. Uurime konkreetseid viise, kuidas vestluspõhine AI pakub mõõdetavat äriväärtust erinevates dimensioonides.

Kulude vähendamine annab vestluspõhise tehisintellekti rakendamisel tavaliselt kõige lihtsama ja koheselt mõõdetava investeeringutasuvuse. Neid kokkuhoidu soodustavad mitmed peamised mehhanismid:
Klienditeeninduse tööjõu optimeerimine on paljude organisatsioonide jaoks kõige olulisem kulueelis. Vestluspõhine tehisintellekt suudab ilma inimese sekkumiseta lahendada 40–80% klientide rutiinsetest päringutest, olenevalt rakendamise kvaliteedist ja kasutusjuhtumi keerukusest. See automatiseerimine vähendab dramaatiliselt teenindustaseme säilitamiseks vajalike agentide arvu.
Hiljuti analüüsisin klienditeeninduse ümberkujundamist keskmise suurusega telekommunikatsiooniettevõttes, kes rakendas vestluspõhist tehisintellekti oma digitaalsetes kanalites. Nende tulemused olid rabavad: keskmine interaktsiooni hind langes 7,50 dollarilt 1,85 dollarile, mis tähendab automatiseeritud vestluste puhul 75% langust. Isegi kui arvestada tehnoloogiainvesteeringuid ja käimasolevaid hoolduskulusid, saavutasid nad 14 kuu jooksul 140% investeeringutasuvuse.
Kõnede suunamine tõhusamatesse digitaalsetesse kanalitesse suurendab neid kokkuhoidu. Hästi disainitud vestlusliidesed aitavad lahendada probleeme, mis muidu nõuaksid pikki telefonikõnesid. Üks suur kindlustusselts teatas, et nende tehisintellektil põhinev assistent vähendas kõnede mahtu 28%, suurendades samal ajal digitaalse iseteeninduse lõpetamise määra 36%-lt 73%-le, vähendades märkimisväärselt kontaktkeskuse tegevuskulusid.

Tegevuse efektiivsuse paranemine ulatub kaugemale klientidega suhtlemise funktsioonidest. Sisemine vestluspõhine tehisintellekt aitab töötajatel keerukates süsteemides navigeerida, teavet hankida ja rutiinseid ülesandeid tõhusamalt täita. Üks tervishoiuorganisatsioon võttis oma administratiivpersonali jaoks kasutusele tehisintellektil põhineva assistendi, mis vähendas kindlustuse kontrollimisele ja dokumenteerimisele kuluvat aega 32%, säästes aastas üle 15 000 töötunni.

Skaleerimine ilma proportsionaalse kulude suurenemiseta on veel üks oluline eelis. Erinevalt traditsioonilistest klienditeeninduse lähenemisviisidest, kus kulud tavaliselt skaleeruvad lineaarselt klientide kasvuga, saavad vestluspõhised tehisintellektil põhinevad platvormid minimaalsete lisainvesteeringutega hakkama dramaatiliste mahukasvudega. See loob eriti veenva investeeringutasuvuse kiiresti kasvavatele ettevõtetele või neile, kellel on hooajaline nõudluse kõikumine.
Thomas Rivera, jagas hiljuti vestluspõhise tehisintellekti kasutusele võtnud jaemüügiketi finantsjuht, oma kogemust: „Meie pühadeaegse tipphooaja jooksul suurenes päringute maht 340%, mis varem nõudis kallist hooajalist värbamist ja ületunde. Meie vestluspõhine tehisintellekti platvorm sai selle hüppega hakkama ilma jõudluse languse ja lisakuludeta. Ainuüksi hooajaline kokkuhoid kattis kogu meie juurutamise kulud.“

Kulu vähendamise kohta veenva äriplaani koostamiseks peaksid organisatsioonid enne juurutamist kehtestama selged baasnäitajad, sealhulgas:


Praegune interaktsiooni hind eri kanalites


Erinevat tüüpi päringute keskmine menetlemisaeg


Konkreetsete protsessidega seotud tööjõukulud


Hooajalised personalinõuded ja nendega seotud kulud


Manuaalsete protsesside veamäärad ja ümbertöötlemiskulud


Need baasnäitajad võimaldavad täpseid investeeringutasuvuse arvutusi, mis näitavad vestluspõhise tehisintellekti juurutamise otsest finantsmõju.

Kuigi kulude vähendamine põhjustab sageli esialgseid investeerimisotsuseid, tagab tulude teenimine sageli veelgi suurema pikaajalise investeeringutasuvuse. Vestluspõhine AI loob tuluvõimalusi mitme mehhanismi kaudu:
Müügikonversioonide optimeerimine toimub siis, kui tehisintellekti assistendid juhendavad kliente ostuotsuste tegemisel, tegelevad vastuväidetega reaalajas ja loovad isikupärastatud soovitusi. Ilukaupade jaemüüja võttis kasutusele vestlusabilise, mis suurendas veebikonversioonimäärasid 26% ja tellimuse keskmist väärtust 14%. Assistent paistis silma tootehariduse ja seotud esemete ristmüügiga, lähtudes klientide eelistustest ja ostuajaloost.
Juhtide kvalifitseerimine ja kasvatamine muutub tõhusamaks vestlusliideste kaudu, mis kaasavad potentsiaalseid kliente ööpäevaringselt, kvalifitseerivad nende huvid ja säilitavad seotuse seni, kuni nad on valmis müügiesindajatega rääkima. Üks kommertskinnisvarafirma võttis kasutusele juhtivate müügivihjete roboti, mis suurendas kvalifitseeritud müügivihje mahtu 31%, vähendades samal ajal müügivihje hinda 42%, parandades märkimisväärselt nende klientide hankimise ökonoomikat.
Edasimüügi- ja ristmüügivõimalusi saab tuvastada ja teostada loomulike vestlusvoogude kaudu, mis tunduvad pigem abistavad kui pealesuruvad. Tellimustarkvara ettevõte võttis kasutusele vestluspõhise AI-süsteemi, mis tuvastas kasutusmustrite ja funktsioonitaotluste põhjal uuendusvõimalused, mille tulemusel suurenes kontode laienduste arv 23%.
Uus turule sisenemine muutub teostatavamaks, kui vestluspõhine AI vähendab nende kliendisegmentide teenindamise kulusid, mille sihtimine oli varem ebaökonoomne. Üks finantsteenuste organisatsioon käivitas väikeettevõtete jaoks spetsiaalse pangandusassistendi, mis võimaldab neil teenindada kasumlikult ettevõtteid, mis olid nende traditsioonilise suhtepanganduse mudeli jaoks liiga väikesed. See avas täiesti uue kliendisegmendi, mille aastane tulu on üle 200 miljoni dollari.
Maria Vazquez, e-kaubanduse platvormi tulujuht, selgitas oma kogemust: "Meie vestluspõhine tehisintellekt ei vähenda ainult kulusid – see on tulu teeniv masin. See käsitleb igakuiselt üle 300 000 tootesoovituse ja 22% kõrgema konversioonimääraga kui meie eelmine staatiline soovitusmootor. See on sisuliselt täiuslik müügipartner24/7."
Tulude mõju tõhusaks mõõtmiseks peaksid organisatsioonid jälgima:

AI-abiga ja abistamata interaktsioonide konversioonimäärad
Keskmine tellimuse väärtus ja kaubad tehingu kohta
Plii kvalifikatsiooni määrad ja müügitoru panus
Korduvad ostumäärad ja kliendi eluea väärtus
Uute klientide hankimine varem alateenitatud segmentides

Need mõõdikud aitavad kvantifitseerida, kuidas vestluspõhine tehisintellekt aitab otseselt kaasa tipptaseme kasvule, mis ületab tegevuse tõhususe.

Vestluspõhise tehisintellekti pakutavad kliendikogemuse täiustused loovad sageli kõige olulisema pikaajalise väärtuse, kuigi nende kvantifitseerimine võib olla keerulisem. Mitmed lähenemisviisid aitavad muuta need täiustused mõõdetavaks ROI-ks:
Kättesaadavuse ja reageerimisaja täiustustel on otsene mõju äritegevusele. Vestluspõhine AI pakub kohest ööpäevaringset teenust ajavööndites ja tippperioodidel. Hotellindusettevõte, kes rakendas tehisintellekti uksehoidja, vähendas keskmist reageerimisaega 8 tunnilt alla 3 sekundile, parandades märkimisväärselt külaliste rahulolu ja broneerimise lõpetamise määra.
Koostoimete järjepidevus välistab ainult inimestele mõeldud teenusemudelitele omase varieeruvuse. Iga klient saab sama kvaliteetset teavet olenemata sellest, millal ta suhtleb või millist kanalit kasutab. Valitsusasutus võttis kodanikuteenuste jaoks kasutusele vestluspõhise tehisintellekti ja kaebuste määr langes 47%, samas kui esimese kontakti lahendamine paranes 31%.
Suuremahuline isikupärastamine muutub võimalikuks, kui vestluspõhised AI-süsteemid õpivad interaktsioonidest ja kohandavad vastuseid kliendi ajaloo, eelistuste ja käitumismustrite põhjal. Veebipõhise haridusplatvormi tehisintellekti assistent pakub iga õpilase edusammude ja õppimisstiili põhjal isikupärastatud kursuste soovitusi ja õppematerjale, suurendades kursuste läbimise määra 36%.
Teekonna sujuvamaks muutmine kõrvaldab kliendiprotsessides hõõrdepunktid. Selle asemel, et navigeerida keerulistel veebisaitidel või oodata inimabi, saavad kliendid oma vajadusi vestluses väljendada ja suunata end otse lahendusteni. Telekommunikatsiooniteenuse pakkuja vähendas oma abonemendi uuendamise protsessi 14 toimingult neljale vestlusringile, suurendades versiooniuuenduse lõpetamise määra 52%.
Nende kogemuste täiustuste muutmiseks finantsmõõdikuteks saavad organisatsioonid mõõta:

Kliendi rahulolu ja NPS-i muutused pärast rakendamist
Säilitusmäära paranemine ja sellega seotud eluea väärtus suureneb
Vähendatud tööturu vähenemine ja sellest tulenev tulude säilimine
Suusõnalised viited, mis on omistatud täiustatud kasutuskogemusele
Väiksem allahindluse sõltuvus tänu tugevamale väärtuse tajumisele

Riikliku kommunaalettevõtte kliendikogemuse direktor James Wong jagas oma lähenemisviisi: "Kvantifitseerime kogemuste paranemist, mõõtes "tõrgete nõudluse" vähenemist – järelkontaktid on vajalikud, sest me ei lahendanud probleemi esimesel korral. Meie vestluspõhine tehisintellekt vähendas tõrgete nõudlust 58%, mis tähendab 4,3 miljonit dollarit aastasääst, parandades samal ajal rahulolu."
Nende kogemuste täiustamise kumulatiivne mõju ületab sageli nii kulude vähendamise kui ka otsese tulu teenimise pikaajalise väärtuse loomisel, eriti konkurentsiga turgudel, kus kogemuste kvaliteet juhib kliendi valikuid.

Vestluspõhine AI loob ainulaadse ja väärtusliku andmevara, mida paljud organisatsioonid ROI arvutamisel tähelepanuta jätavad. Need süsteemid jäädvustavad klientide kavatsusi, eelistusi, segaduspunkte ja rahuldamata vajadusi loomulikus keeles enneolematus ulatuses. See luure annab mitu väärtusvoogu:
Tootearenduse ülevaated ilmnevad tuhandete või miljonite klientide vestluste analüüsimisel. Need interaktsioonid paljastavad funktsioonipäringud, valupunktid ja kasutusmustrid, mis muidu võivad jääda varjatuks. Tarkvaraettevõte avastas, et 23% klientide vestlustest mainis konkreetset integreerimisvajadust, mis ei olnud nende tegevuskavas. Selle vajadusega tegelemine suurendas ettevõtete klientide hoidmist 14%.
Turundussõnumite täpsustamine muutub andmepõhiseks, kui vestluspõhine AI paljastab tegeliku keele, mida kliendid oma probleemide ja soovitud lahenduste kirjeldamiseks kasutavad. Tervishoiuteenuse osutaja vaatas vestlusanalüüsi põhjal täielikult üle oma teenusekirjeldused, mille tulemusena suurenes kohtumiste broneerimine 28%.
Klientide segmenteerimine muutub vestlusmustri analüüsi abil nüansirikkamaks. Selle asemel, et tugineda ainult demograafilistele või käitumisandmetele, saavad organisatsioonid ülevaate motivatsioonidest, muredest ja otsustusteguritest. Finantsteenuste ettevõte tuvastas oma assistentide vestluste põhjal viis erinevat investorite arhetüüpi, võimaldades sihipärasemaid tootearendus- ja suhtlusstrateegiaid.
Konkurentsivõime ilmneb loomulikult, kui kliendid mainivad vestluste ajal konkurentide pakkumisi, funktsioone ja hindu. See reaalajas turu-uuring annab hindamatut strateegilist teavet ilma täiendavate uuringukuludeta. Autotootja sai vestlusanalüüsi abil varakult hoiatuse konkurendi reklaamikampaaniast, mis võimaldas neil õigeaegselt reageerida.
Tarbijatoodete ettevõtte andmedirektor Alan Morales selgitas: "Vestlusandmetest on saanud üks meie kõige väärtuslikumaid strateegilisi varasid. See on nagu pidev miljonite klientide intervjuude läbiviimine. Oleme tuvastanud kolm uut tootekategooriat, mille aastane tulupotentsiaal on üle 40 miljoni dollari, lihtsalt analüüsides vestlusmustreid, mis paljastasid rahuldamata vajadused."
Selle väärtuse leidmiseks peaksid organisatsioonid looma protsessid:

Vestluste suundade ja teemade süstemaatiline analüüs
Vestlusest saadud arusaamade integreerimine toote planeerimisse
Asjakohaste leidude jagamine turundus- ja müügimeeskondadega
Vestluste andmete võrdlemine teiste klientide tagasiside kanalitega
Äritulemuste mõõtmine vestlusest saadud arusaamade põhjal

Kuigi nende arusaamade väärtust võib olla raskem otseselt omistada, avastavad organisatsioonid, kes loovad tiheda seose vestlusteemaliste arusaamade ja äriotsuste vahel, sageli avastavad, et need andmed on nende kogu rakendamisel üks olulisemaid ROI tõukejõude.