Chatbot Iris, tüm olabilecek konularda soruları internet üzerinden yanıtlar ve ANWB'nin ayrılmaz bir parçasıdır. Yol yardımı, sigorta, trafik bilgisi, günübirlik geziler... Iris her şeyi bilir. Bir önceki yıl bu tür 3 milyon soruya cevap verdi. Hiç de fena değil!
Daha Fazlasıİlk başta herkes chatbot Iris hakkında pek hevesli değildi. ANWB Müşteri Deneyimi personeli Margot van Leeuwen, "(Çevrimiçi) hizmet her ANWB çalışanının DNA'sında yoktur" diyor. Çalışma arkadaşı Carolina van den Hoven şunları ekliyor: "Ne de olsa biz ticari bir kurumuz. Peki, satış ve hizmet arasındaki doğru dengeyi nasıl buluyorsunuz?"
Iris'in tek bir temel amacı var: Üye Hizmet Merkezinde iletişim hacmini yaygın sorulara yanıt vererek azaltmak. Yıllar içinde bu odak, iletişimi azaltmaktan internetten müşteri memnuniyetini artırmaya doğru geçiş yaptı.
ANWB'nin yardım için Iris'e ulaşan büyük bir müşteri kitlesi olduğundan, ANWB sürekli olarak Iris'in yüksek kaliteli hizmet sunmasını temin ediyor.
Margot, "çalışma arkadaşlarımızı heyecanlandırmak için biraz zaman ve efor gerekiyordu ama artık onların gittikçe daha fazla katıldıklarını görüyoruz" diye devam ediyor. Iris'in gücüne inanarak ve yıllarca sürekli iyileştirerek, Iris'in hizmetlere getireceği katma değerden artık hiçbir şüphe yok. 2019 yazı da bunu kanıtladı.
Her firmanın yoğun dönemleri vardır. ANWB'nin en yoğun dönemi, müşterilerin yurt dışında yol yardımı, seyahat sigortası, otoyol geçiş kartları, çevre etiketleri, kredi kartları ve bunun gibi daha birçok durum hakkında sorular sorduğu tatil hazırlık dönemidir.
ANWB, müşteri memnuniyetini artırmak için Iris'in en yoğun dönemde bu soruların çoğunu bildiğinden ve doğru yanıtları verebildiğinden emin olmak istemişti. Bu nedenle Müşteri Deneyim ekibi, tüm içeriklerini detaylı bir şekilde analiz ve optimize etmek için zaman ayırmaya karar verdi. Bu optimizasyon aşamasında ANWB üç ilkeyi takip etti.
Genellikle kendi fikirlerimize ve deneyimlerimize göre varsayımlarda bulunma eğilimindeyiz. Margot: "Müşterilerin sordukları sorularla ne demek istediklerini anladığınız fikrini bir kenara bırakmalısınız. Sadece şunu irdelemelisiniz: Müşteri gerçekten neyi bilmek istiyor?"
ANWB bunu, farklı departmanlardaki çalışanlarla kurum içi atölye çalışmaları yaparak inceler. Bu atölye çalışmaları sırasında müşteri sinyalleri, soruların özünün anlaşılması için incelenir. Google Analytics, Üye Hizmet Merkezi ve tabii ki chatbot Iris gibi tüm farklı kanallardan müşteri sorularını analiz ederek müşterilerin gerçekten neleri bilmek istediklerine dair kapsamlı bir bilgi edinebilirsiniz. Bu, bütün sürecin temelini oluşturur.
Müşterilerin isteklerini öğrendikten sonra konuşmaya başlayabilirsiniz. Bu, yanıtları hazırlamaktan çok daha fazlasıdır. ANWB, müşterileriyle Iris arasındaki etkileşimi olabildiğince insani hale getirmek için yanıtlarını konuşma tarzında yazmayı seçti. Yanıtların aşağıdaki koşulları sağlaması gerekiyordu:
• Müşterinin ne istediğini ek sorular sorarak öğrenme.
Müşterinin ne istediğini gerçekten biliyorsanız ancak o zaman ona daha fazla yardımcı olabilirsiniz.
• Soruyu hemen geçiştirmek yerine anladığınızı gösterin.
Yanıtınızda olumlu bir onay vererek bunu bir adım ileriye taşıyabilirsiniz. Örneğin, bir müşteri araba sigortasının ön cam hasarını karşılayıp karşılamadığını soruyorsa "Araba sigortamızın koşullarını inceleyin" diye yanıt verebilirsiniz, ama şunu da söyleyebilirsiniz: "Nelerin kapsamda olup nelerin olmadığına bakmak iyi olabilir! Benim ANWB'mde...". Daha iyi, değil mi?
• Bilgileri küçük dozlar halinde verin.
Sadece alakalı olan bilgileri verin ve belirli bir konudaki tüm bilgileri tek bir yanıt içinde özetlememeye dikkat edin. Müşteriyi bilgi bombardımanına tutmaktan kaçının. Aynısı yanıtlardaki bağlantılar için de geçerlidir: Yalnızca katma değer varsa sunun.
Çıkarılacak en önemli ders şudur: İşiniz asla bitmez. Bir chatbot ve içerikleri sürekli olarak değişebilir. Margot, "On altı sohbet ile başladık ama burada bitmedi" dedi. "Sürekli takip etmeniz ve gerektiğinde düzeltmeler yapmanız gerekir." En önemlisi, müşteri davranışına hızlıca yanıt verebilmelisiniz. Carolina ekliyor: "Ayrıca, en başından beri büyük bir meslektaş grubunun da katılmasına yardım eder. Bu sayede içerikte çok hızlı değişiklikler yaptık. "
Tatil hazırlık döneminden alınan verileri analiz ettikten sonra, bu yaklaşımın çok başarılı olduğu kanıtlandı! Analiz, Iris'in soruları daha iyi yanıtlayabildiğini ve daha fazla müşteriye yardım edildiğini gösterdi. Carolina: "Iris'in sorulara doğru yanıt verip vermediğini ölçmek için kullandığımız KPI, olumsuz geri bildirimdir. Bunu hiçbir zaman %10'un altına indiremedik… Ta ki 2019 yazına kadar. "Bu dönemde olumsuz geri bildirimler neredeyse yarıya kadar düşerek %6'ya geriledi. Ayrıca Iris, tatil hazırlığıyla ilgili olarak önceki yıllara göre iki kat daha fazla soru yanıtladı. "
ANWB Müşteri Deneyimi ekibi, müşteri sorularınızı ciddiye aldığınız, verilerinizi incelediğiniz ve sürekli olarak optimize ettiğiniz sürece bir chatbotun katma değerli olabileceği sonucuna varıyor.
Verimliliği artırmak için nasıl bir chatbot oluşturabileceğinizi öğrenmek ister misiniz?
Conversational AI CloudBize UlaşınSelect a region to show relevant information. This may change the language.
+31 (0)76 5727000
