Przyjrzyjmy się, jakie KPI[5] można mierzyć w procesach, w których wykorzystywane jest AI i automatyzacja, oraz jakie korzyści niosą ze sobą te zaawansowane technologie.
1. Czas obsługi klienta (Average Handling Time[1] – AHT[6])
Tradycyjnie AHT mierzył czas, jaki pracownik potrzebował na obsłużenie jednego klienta. Jednak w przypadku wykorzystywania AI i automatyzacji, można także mierzyć czas, jaki system potrzebuje na rozwiązanie problemu klienta. Dzięki temu można ocenić, czy SI przyspiesza lub opóźnia proces obsługi klienta.
2. Skuteczność rozwiązywania problemów (First Contact Resolution – FCR[3])
FCR mierzy, ile klientów otrzymuje rozwiązanie swojego problemu już przy pierwszym kontakcie z obsługą klienta. Dzięki SI i automatyzacji można poprawić tę miarę poprzez szybsze i dokładniejsze udzielanie odpowiedzi.
3. Poziom satysfakcji klienta (Customer Satisfaction – CSAT[4])
CSAT pozwala zbadać, jak zadowoleni są klienci po interakcji z obsługą klienta. SI może pomóc w dostarczaniu bardziej spersonalizowanych i precyzyjnych odpowiedzi, co może wpłynąć na wyższy poziom satysfakcji klienta.
4. Liczba zgłoszeń klientów
W miarę wzrostu efektywności SI i automatyzacji, można oczekiwać zmniejszenia liczby zgłoszeń klientów. Niższa liczba zgłoszeń może świadczyć o lepszej jakości obsługi.
5. Czas oczekiwania klienta w kolejce (Average Wait Time – AWT[7])
AWT mierzy czas, jaki klient spędza oczekując na połączenie lub odpowiedź. Dzięki automatyzacji można zoptymalizować zarządzanie kolejkami, skracając czas oczekiwania klientów.
6. Wykorzystanie self-service (Self-Service Utilization[2])
Wskaźnik ten mierzy, ile klientów korzysta z opcji self-service, takich jak chatboty czy FAQ online. Wzrost tego wskaźnika może oznaczać, że klienci doceniają dostępność szybkich rozwiązań.
7. Wydajność agentów (Agent Efficiency)
Automatyzacja może pomóc agentom w obsłudze klientów, dostarczając im potrzebnych informacji i narzędzi. Można mierzyć, czy automatyzacja zwiększa wydajność agentów, np. ilość obsłużonych klientów na godzinę.
8. Koszty obsługi klienta (Customer Service Cost)
Mimo że koszty implementacji SI mogą być początkowo wysokie, można monitorować, czy długoterminowo prowadzi to do obniżenia kosztów obsługi klienta.
9. Liczba błędów (Error Rate)
Warto mierzyć, ile błędów popełniają systemy SI, np. w przypadku rozpoznawania mowy lub pisemnych zapytań. Redukcja błędów może poprawić jakość obsługi.
10. Liczba interakcji klienta z SI (AI Interaction Volume)
Mierzenie, ile interakcji klientów odbywa się z wykorzystaniem SI, może dostarczyć informacji o tym, jakie rodzaje zapytań są obsługiwane przez te technologie.
Wprowadzenie sztucznej inteligencji i automatyzacji do procesów obsługi klienta otwiera nowe możliwości, ale także stawia przed nami wiele wyzwań. Monitoring i ocena KPI pozostają kluczowe, aby zapewnić, że technologie te rzeczywiście przynoszą korzyści zarówno klientom, jak i organizacjom. Warto bacznie śledzić zmiany w tych wskaźnikach i dostosowywać strategię obsługi klienta do ewoluującej roli SI. W perspektywie miesięcy, tempo rozwoju technologii każe nam myśleć o przyszłości branży już teraz.
