Üretken Yapay Zeka'nın Müşteri Deneyimi Üzerindeki Etkisi

Üretken yapay zekâ (GenAI) dahil olmak üzere temel modeller ise insanları veya makineleri otomatikleştirmek, iş ve bilgisayar teknoloji süreçlerini otonom olarak yürütmek için kullanılabilen yapay zekâ mimarisi yenilikleri arasındadır. Temel süreçler yapay zekâ modelleriyle güçlendirilerek ilaç, üretim, medya, mimarlık, iç tasarım, mühendislik, otomotiv, havacılık, savunma, tıp, elektronik ve enerji sektörlerini ayrıca pazarlama, tasarım, kurumsal iletişim, eğitim ve yazılım mühendisliğini de etkilemeye devam edecek.

Metin, görüntü, video, ses, kod veya ürün tasarımı oluşturmak adına kullanılabilen her türlü yapay zekâyı tanımlamak için kullanılan üretken yapay zekâ, eğitim verilerinin özelliklerini yansıtan gerçekçi eserler üretmek için eğitilebilir. Yeni çıktılar üretmek için girdi olarak rastgele gürültü bile kullanabilen bazı üretken yapay zekâ modelleri; sanat, müzik ve metin oluşturma gibi yaratıcı uygulamalar için sentetik eğitim verileri olarak tasarlanabilir.

Daha hızlı ürün geliştirme, gelişmiş müşteri deneyimi (CX) ve çalışan verimliliği gibi faydaları bulunan üretken yapay zekânın hatalı eserler yaratması da elbet mümkün. Bu gibi durumlarda insan doğrulaması gerektirdiğinden potansiyel olarak çalışanlara zaman kazandırmak yerine zamanlarını kısıtlayabilir. Fakat bazı işlerde insanların yerini alacağı düşünülen üretken yapay zekâ aslında yeni işler yaratacak çünkü döngüde her zaman bir insana ihtiyaç duyulacak.

Müşteri Deneyiminde Üretken Yapay Zekâ

Yapay zekâ teknolojileri, müşteri deneyiminde en yüksek benimseme oranlarından birine sahip. Dolayısıyla basit görevleri yerine getirmek gibi geleneksel müşteri hizmetleri yöntemlerinin çok ötesine geçen üretken yapay zekâyı da bu alanda sıkça görmek çok şaşırtıcı değil. Üretken yapay zekânın devasa veri kümeleri üzerinde eğitilme konusundaki benzersiz yeteneği, onu CX merkezleri için paha biçilmez bir varlık haline getiriyor.

Üretken yapay zekâ çok yönlülüğü sayesinde otonom botlara güç veriyor, e-posta yanıtlarını otomatikleştiriyor ve kapsamlı rapor özetleri oluşturuyor. Üretken yapay zekâyı başarıyla entegre eden şirketler ise konuşmalar, sohbet etkileşimleri ve kullanım kılavuzları gibi yapılandırılmamış verileri işlemek için bu teknolojiden yararlanıyor. Bu sayede, daha önce erişilemeyen "karanlık verilerden" anlamlı içgörüler çıkarabiliyor ve işletmelere benzeri görülmemiş düzeyde değerli bir zekâ sunabiliyorlar.

Üretken Yapay Zekânın Kullanım Alanları

GenAI araçlarının nerede kullandığını, iş deneyimlerini ve işletme verimliliğini inceleyelim:

Daha Hızlı İşlem Süresi

Müşteri hizmetlerinde şirketler için ortalama işlem süresi veya bir müşterinin sorununu çözmek için gereken süreyi minimumda tutmak oldukça değerlidir. Bu nedenle, her işletme daha iyi ve uygun maliyetli bir CX için doğru cevabı hızlı bir şekilde vermeyi tercih eder. Ancak bazı zorluklar bu süreçlerin yavaş ilerlemesine sebep olabilir. Bunlar genellikle teknoloji, doğru cevaba erişim, temsilcilerin en son kampanyalar ve sorun giderme çözümleri konusunda eğitilmesi ve güncellenmesine dayanır. Üretken yapay zekâ bu noktada, bir müşterinin sorununu hızlı bir şekilde anlamak ve onlara en hızlı şekilde hizmet verebilmek için devreye alınabilir.

Profesyonel Yanıtlar

Müşteri temsilcileri, müşteri-marka ilişkisini belirleyen ilk eşiktir. Bu nedenle, her bir temsilcinin vereceği yanıttaki kullandığı dilden konuyla ilgili anlama becerilerine kadar göstereceği performans kritik önem taşır. Üretken yapay zekâ ise temsilcilerin dilbilgisi ve yorumlama becerilerini güçlendiren bir bilgi tabanından akıllı yanıtlar görüntüler. Sosyal medyadaki bir mesaja yanıt verirken, web sitesinde sohbet ederken veya şirketin e-posta kimliği aracılığıyla soruları yanıtlarken, GenAI her yanıtta doğru dilbilgisi ve markaya uygun mesajların kullanılmasını sağlamaya yardımcı olur.

Bilgi Bankası

Bir bilgi havuzu olarak da kullanılabilen üretken yapay zekâ, temsilcilerin çeşitli senaryolara yanıt verebilmesi için "kişisel eğitmen" olarak da destek verir. Bir temsilci CX beklentilerini karşılamakta zorlanıyorsa, analitik bir motor bu sorunu yakalamaya yardımcı olarak, temsilciyi daha tutarlı sonuçlarla yönlendirebilir.

Akıllı Çağrı Yönlendirme

NLP ile birlikte geleneksel yapay zekâ araçları, sorguyu analiz ederek ve vakayı doğru temsilciye yönlendirerek müşterinin bekleme süresini azalttığı için zaten başlı başına bir fayda sağlamaktadır. Fakat üretken yapay zekâ ile müşteri ve temsilci eşleşmelerini daha da kişiselleştirmek için, temsilcinin performansı gibi dahili başarı faktörlerinin yanı sıra, müşteri demografisi ve benzer profillere sahip geçmiş müşteri memnuniyeti puanları gibi içsel faktörlerle de daha “akıllı” yönlendirmeler sağlanabilir. İşletmeler, müşterilerinin tam bir görünümünü sağlayan bu ilişki sayesinde daha detaylı veriye dayalı kararlar alabilir ve genel müşteri deneyimlerini de iyileştirebilirler.

GenAI’ın CX’teki kullanımı geliştikçe, müşteri deneyimini iyileştirmek isteyen işletmeler için vazgeçilmez bir araç olacak. Kısa bir süre içerisinde, müşterilerle insan benzeri etkileşimleri doğru bir şekilde taklit edebilen giderek daha karmaşık sistemler ortaya çıkacak.

CM.com’un Üretken Yapay Zekâ Alanındaki Yenilikleri

CM.com'un entegre üretken yapay zekâ özellikleri, şirketler için oluşturulan diyaloğa dayalı yapay zekâ arayüzü kurulumunu hızlı ve zahmetsiz hale getiriyor. Zaman ve kaynaktan tasarruf sağlayan bu sistemle denetimli öğrenmeden yararlanarak, özenle seçilmiş canlı temsilci ve müşteri arasındaki konuşmaları analiz ederek, yapay zekânın anlayışını ve yanıt doğruluğunu sürekli olarak geliştiriyor, etkili yanıtlar vermede daha becerikli hale geliyor.

CM.com'un yeni geliştirilen üretken yapay zekâ yeteneklerinden fayda sağlayan ilk ürünleri olan diyaloğa dayalı yapay zekâ platformu Conversational AI Cloud ve CCaaS çözümü Mobile Service Cloud, birbirini destekliyor ve güçlendiriyor. Bu iki uygulamadan ve diğer dahili ve harici veri kaynaklarından gelen bilgileri toplayıp birleştiren yeni yapay zekâ destekli bilgi tabanı, sadece hizmet verilen işletmenin tercih edeceği ve uzmanlık gösterdiği etki alanıyla sınırlandıracağı bilgi kapsamı ile kullanıcılardan gelecek sorulara dayalı yanıtlar üretmek için kullanılabilecek.

Mobile Service Cloud’u kullanan canlı müşteri temsilcileri, temsilci önerileri ve bir sonraki en iyi temsilci eylemlerini üreten tamamen yeni bir yapay zekâ destekli asistanı deneyimleyebilecek ve aynı zamanda müşterilerle etkileşim kurarken hem iç hem de dış kaynaklardan bilgi arama zahmetini ortadan kaldıracak entegre bir dahili bilgi tabanına sahip olacak.

Sonuç olarak üretken yapay zekâ; işletmelerin pazarlama, satış ve ticari operasyonlarının verimliliğini artırmaları ve elde tutmaları için müşteri deneyimini iyileştirmelerine yardımcı olmayı vaat eden yeni teknolojilerin başında geliyor.