В современном бизнес-мире управление опытом клиентов становится одной из ключевых задач для компаний, стремящихся уверенно конкурировать на рынке. Руководители CX (customer experience) все чаще уделяют внимание новым технологиям, которые способны повысить качество обслуживания и сделать коммуникацию с клиентами более персонализированной и эффективной. При этом с каждым годом бюджет на технологические инновации в этой области лишь увеличивается. Однако, несмотря на оптимизм и готовность инвестировать, многие организации сталкиваются с серьезными трудностями, связанными с недостаточным уровнем готовности к искусственному интеллекту (ИИ). От недавнего опроса, проведенного исследовательской компанией Forrester среди 350 ключевых лиц, принимающих решения в сфере CX, следует, что более двух третей респондентов ожидают рост технологических бюджетов в ближайшие двенадцать месяцев.
Этот тренд отражает активное стремление компаний к цифровой трансформации и внедрению новых решений, включая системы, основанные на искусственном интеллекте, которые обладают потенциалом кардинально изменить подходы к работе с клиентами. Несмотря на приверженность современной технологии, значительная часть команд сталкивается с проблемой низкого уровня владения ключевыми навыками, необходимыми для эффективного и ответственного использования ИИ. Лишь треть сотрудников осваивает необходимые навыки работы с данными и аналитикой, что существенно ограничивает потенциал использования ИИ в оценке и улучшении клиентского опыта. Ещё около четверти команд планируют повысить компетенции в этих направлениях, что свидетельствует о наличии пробелов и понимании их критической важности для дальнейшего развития. Аналитики Forrester подчёркивают, что первый шаг на пути к успешному внедрению ИИ — это оценка готовности организации и отдельных команд к работе с искусственным интеллектом.
Эта оценка включает понимание того, насколько сотрудник обладает так называемым искусственным коэффициентом (AIQ), который объединяет знания, навыки и этическое восприятие использования ИИ. Без развития этих компонентов сложно надеяться на эффективное использование новейших инструментов и получение максимальной отдачи от вложений. Многие эксперты рекомендуют компаниям, ориентированным на улучшение данных и аналитики, принимать стратегический подход, концентрируя усилия на наиболее приоритетных направлениях. Концентрирование на решении конкретных бизнес-задач, таких как оптимизация затрат на поддержку клиентов, позволяет формировать более сфокусированную и результативную работу с данными. Такой целенаправленный подход уменьшает рассеивание ресурсов и помогает добиться успеха на выбранных фронтах.
В условиях ограничений в бюджете на инновации CX-руководители могут применять так называемые «партизанские» стратегии, позволяющие приблизиться к поставленным целям с минимальными вложениями. Один из методов предусматривает использование внутренних ИИ чат-ботов для анализа неструктурированных данных, таких как записи звонков клиентов. Это позволяет извлечь полезные инсайты без необходимости крупных инвестиций в специализированные системы анализа и обработки информации. Эффективным подходом также становится сопряжение усилий с другими подразделениями компании. Например, сотрудники отделов информационных технологий или финансов могут обладать необходимым техническим опытом и помочь с базовой аналитикой, что создаёт синергию и позволяет ускорить обучение команд CX.
В дополнение к этому лидеры могут использовать доступные в открытом доступе образовательные ресурсы от таких крупных компаний, как Google, HubSpot и Microsoft. Эти ресурсы охватывают темы аналитики, построения карт клиентских путешествий и дизайна опросов, что способствует комплексному развитию навыков работы с данными. Цифровая трансформация, сопровождаемая ростом бюджетов на технологии в сфере CX, представляет собой значительный и перспективный тренд, однако он находится под воздействием ряда вызовов, с которыми организации должны справиться. Недостаток зрелости в вопросах применения ИИ и работы с данными тормозит реализацию полного потенциала технологических нововведений. Чтобы преодолеть эти барьеры, требуется комплексная работа, направленная не только на обновление оборудования и программного обеспечения, но и на развитие человеческого капитала — обучение, повышение квалификации и формирование этических стандартов.
