Streszczenie: Wraz z rosnącą automatyzacją, marki stoją przed wyzwaniem utrzymania wysokiej jakości obsługi klienta przy użyciu sztucznej inteligencji (AI). Badania przeprowadzone przez firmę OMD we współpracy z Uniwersytetem Goldsmiths w Londynie pokazują, że 22% dorosłych Europejczyków korzysta z aplikacji opartych na AI, a w Polsce jest to 16%. Z kolei 58% Polaków wykazuje chęć korzystania z takich rozwiązań. Konsumenci doceniają AI za funkcje takie jak automatyczne płatności, testowanie produktów bez sprzedawcy czy śledzenie statusu dostawy, co odpowiada na ich codzienne frustracje, takie jak problemy z przesyłkami, trudności ze zwrotami czy czekanie w kolejkach. Odpowiednie wdrożenie AI w obsłudze klienta może znacznie poprawić doświadczenia konsumentów, eliminując te negatywne aspekty.
Czy marka, która za główny cel stawia sobie bycie blisko swoich klientów i porozumiewanie się z nimi ich językiem, powinna do tego zadania wykorzystywać algorytmy?
Ujmują nas historie wyjątkowej obsługi klienta, w których marka dba o osobistą relację i ciężko pracuje na każdą pozytywną opinię. Z drugiej jednak strony obecnie wszystkie obszary biznesu zmierzają w kierunku automatyzacji. Jak zatem zapewnić wysoką jakość osobistych doświadczeń klienta z marką, gdy relacja człowieka z człowiekiem przekształca się w relację człowiek – algorytm? Na to pytanie odpowiedzieli sami konsumenci, opowiadając o swoich postawach, odczuciach i przekonaniach na temat sztucznej inteligencji.
Na dobry początek: redukcja frustracji
W ostatnim półroczu firma OMD we współpracy z zespołem badawczym Kolegium Goldsmiths Uniwersytetu Londyńskiego przeprowadziła projekt mający określić możliwości, korzyści i zagrożenia związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji w sprzedaży i obsłudze klienta. Celem badania, które objęło 12 europejskich rynków, było poznanie obecnych preferencji konsumentów, podobieństw i różnic w postrzeganiu sztucznej inteligencji, zachowań konsumenckich oraz sposobu korzystania ze sztucznej inteligencji. Analiza poziomu tolerancji, zrozumienia i zaufania konsumentów do sztucznej inteligencji pozwoliła określić, jak marki mogą skutecznie wdrożyć usługi oparte na AI.
Dwadzieścia dwa procent dorosłych Europejczyków korzysta już z aplikacji lub urządzeń bazujących na sztucznej inteligencji. W Polsce odsetek ten jest nieco niższy (16%), ale wysoko ocenia się potencjał do rozpowszechnienia tego typu rozwiązań – 58% Polaków chciałoby mieć urządzenie lub aplikację wykorzystujące sztuczną inteligencję –to wynik znacznie powyżej średniej europejskiej.
Najbardziej atrakcyjne dla konsumentów funkcjonalności, które miałaby wspierać sztuczna inteligencja, odpowiadają na podstawowe potrzeby, takie jak płatność za zakupy, testowanie produktu bez udziału sprzedawcy, śledzenie statusu dostawy czy oferowanie nowych produktów i usług. Potrzeba „opakowania” tych funkcjonalności w algorytm sztucznej inteligencji może wynikać z faktu, że wskazane przez klientów obszary są zarazem źródłem ich codziennych frustracji. Pięć najczęstszych powodów zdenerwowania podczas zakupów to kolejno:
problemy z przesyłką,
trudności ze zwrotem lub wymianą towaru,
czekanie w kolejce,
presja zakupów wywierana przez sprzedawcę,
brak informacji o jakości produktów zakupionych online.
Głównym zadaniem algorytmów powinno być zatem zapewnienie maksymalnej płynności procesu oraz natychmiastowe dostarczanie klientowi informacji – wtedy, kiedy tego potrzebuje.
Co z budowaniem relacji?
W warunkach nieograniczonego wyboru konsumenci doceniają korzyści płynące z różnego rodzaju doradztwa, które ma za zadanie ułatwić im podjęcie trafnej decyzji. Jak wynika z badań, w zakupach z kategorii spożywczej, kosmetycznej, książek oraz mebli klienci chętnie skorzystaliby z pomocy w celu podjęcia bardziej świadomej decyzji. W innych kategoriach (np. podróże, filmy i TV) chcieliby zostać zaskoczeni nowymi możliwościami i pomysłami. Natomiast w kwestii urody, zdrowia i fitnessu kupujący są otwarci na spersonalizowane propozycje.
Wymienione wyżej sytuacje stanowią ważną okazję do budowania relacji z klientami. Nie oznacza to jednak, że w każdym przypadku doradcą klienta musi być człowiek. Coraz częściej w procesie decyzyjnym źródłem wsparcia staje się sztuczna inteligencja. Na podstawie analizy zwyczajów i preferencji, a następnie odniesienia ich do grupy o podobnych zachowaniach zakupowych algorytmy są w stanie z wysokim prawdopodobieństwem sukcesu dobrać odpowiedni produkt dla klienta.
Obawa o sposób wykorzystania pozyskanych danych jest jednym z dwóch głównych powodów braku zaufania do sztucznej inteligencji #AI #biznes
Sztuczna inteligencja najtrafniejsze decyzje podejmuje na podstawie danych o klientach, jednak nie wszyscy klienci są skłonni w takim samym stopniu dzielić się swoimi danymi. Z badania OMD wynika, że na udostępnienie swoich danych platformie wykorzystującej sztuczną inteligencję wyraziłoby zgodę 42% konsumentów. Obawa o sposób wykorzystania pozyskanych danych jest również jednym z dwóch głównych powodów braku zaufania do sztucznej inteligencji. Aż 40% konsumentów boi się, że ich dane zostaną użyte w niekorzystny dla nich sposób, natomiast 47% jako główną barierę zaufania wskazuje brak kontroli nad całością doświadczenia. Warto jednak zaznaczyć, że pomimo niewielkiego entuzjazmu co do dzielenia się danymi na platformie AI, niektórzy konsumenci mogą nie zdawać sobie sprawy, jak wielu informacji na swój temat udzielają już teraz np. na portalach społecznościowych, w serwisach muzycznych typu Spotify czy w wypożyczalniach internetowych w rodzaju Netfliksa.
Jeśli bot, to informacyjny i nieinwazyjny
Czy wirtualny doradca w postaci chatbota jest w stanie sprostać oczekiwaniom klientów w równym stopniu co człowiek, tworząc przy tym relacje poprzez asystowanie w świecie zakupów? To zależy, co rzeczony bot ma klientowi do zaoferowania: jeśli będzie zautomatyzowaną wersją sprzedawcy usilnie nakłaniającego do zakupu, wówczas jego szanse sukcesu są niewielkie, jeśli natomiast będzie potrafił zapoczątkować angażujące interakcje poprzez dostarczanie wartościowych dla klienta informacji lub sugerowanie najlepszych rozwiązań podczas dylematów zakupowych, może okazać się wiarygodnym doradcą czy nawet opiekunem.
Przykładem może być chatbot Recipehelper zaprojektowany w ramach projektu OMD i Kolegium Goldsmiths Uniwersytetu Londyńskiego dla sieci brytyjskich supermarketów Waitrose. Recipehelper generuje wiele różnych przepisów na podstawie rozpoznawania obrazów produktów w lodówce użytkownika. Klient robi zdjęcie zawartości lodówki, algorytm używając oprogramowania Watson Image Recognition, identyfikuje dostępne składniki i sugeruje możliwe do przygotowania posiłki lub proponuje kulinarne inspiracje. Podczas testowania chatbota z klientami badanym najbardziej spodobało się to, że bot pytał, ile czasu mają na przygotowanie dania.
Inne rozwiązanie obejmujące obsługę posprzedażową zaprojektowane zostało dla sieci domów towarowych John Lewis. Chatbot Sleepbot stworzony dla klientów, którzy zakupili łóżko z dowozem do domu, przypominał o terminie dostawy, oferował pomoc w postaci instrukcji montażu łóżka oraz sugerował powiązane produkty. Podczas testów chatbota sugestie powiązanych produktów wydały się klientom zbyt nachalne, badani docenili natomiast funkcjonalność przypomnienia o dostawie.
Oprócz chatbotów o zastosowaniu sprzedażowym i obsługowym podejmowane są również próby wykorzystania ich funkcjonalności do obsługi reklamacji. W tym aspekcie kluczowa jest trafna ocena rodzaju problemu i odpowiednie przekierowanie do obsługi przez maszynę lub do interwencji człowieka.
Nastroje konsumentów pokazują, że potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w procesie zakupowym jest wysoki, a rozwiązania takie jak chatboty mogą nie tylko sprawdzić się na poszczególnych etapach zakupu, lecz również wywoływać spontaniczne interakcje z marką.
