Yakın zamanda yayınlanan bir makalemizde, müşteri deneyimi olgunluğu konusunda Avrupa’da giderek büyüyen uçurumdan bahsetmiştik. Bu yazıda CX liderlerinin gruptan çıkmak için kullandıkları stratejileri çözmenin faydalı olacağını düşündük.

Bu makaledeki odak noktamız, gerçek zamanlı müşteri verilerinden yararlanmanın, müşteri deneyimi sorunlarını ve fırsatlarını belirlemenize ve tahmin etmenize yardımcı olabilecek kimlik, etkileşimler, davranış ve tutumlar hakkında nasıl içgörüler sağlayabileceğidir.

Neden şimdi ve neden gerçek zamanlı olarak?

Markalar, müşteri verilerine ve dijital ayak izlerine benzeri görülmemiş bir erişime sahip. Her zaman aktif olan dünyamızda müşteriler, işletmelerin bu bilgiyle kendi çıkarlarına uygun bir şeyler yapmasını bekler.

Verilerinin değerinin ne olduğunu biliyorlar. Ve bunu paylaşmanın karşılığında kişiye özel, anlamlı ve alakalı bir şey istiyorlar. Bu, resmi olmayan ‘veri sözleşmelerinin’ temelini oluşturan değer alışverişidir.

Müşteri yorgunluğu

Müşteriler de anketlerden bıkmaya başladı. Her hafta tamamlamanız istenen anket sayısını düşünün. Bir lider olarak hepsini özenle tamamlayabilirsiniz. Bununla birlikte, sağladığınız bilgilerin de sınırlamaları olduğunun farkındasınız: minimum düzeyde gerçek zamanlı uygulamayla reaktif ve yüksek düzeydedir.

Müşteriler ve liderler anketlerden bıktı ve yoruldu.

Neyse ki, bu bilgileri kullanma ve müşteri geri bildirimlerini ürün ve hizmetlerine dahil etme konusunda öne çıkan birkaç kuruluş var. Hangi biçimde olursa olsun veri gecikmesi işletmeniz için risk oluşturabilir, ancak aynı zamanda çok büyük bir avantaj da olabilir.

Analitikte standartları belirleyen şirketler gerçek zamanlı olarak dinliyor, duyuyor ve tepki veriyor. Deneyimlerini geliştirmek için müşteri tercihleri, davranışları ve satın alma kalıpları hakkında anında bilgi ediniyorlar.

CX öncüleri, cihazlara, kanallara, konumlara, kültürlere ve zamana göre müşterilere ilişkin birleşik, 360 derecelik bir görünüm sunmak için müşteri veri platformlarına (CDP’ler) yatırım yaparak yeteneklerini artırır.

Çevik, işlevler arası ekipler (pazarlama, satış, müşteri hizmetleri ve iletişim merkezleri, operasyonlar, ürün ekipleri, teknoloji ve halkla ilişkiler) anında, eyleme geçirilebilir içgörülere erişebilir. Hızlı veri odaklı, gerçeklere dayalı karar vermeyle yönlendirilirler.

Liderler, iyi bir deneyimin ayırt edici özelliği olan işlevsel ve duygusal ihtiyaçları karşılamanın ötesine geçer. Gerçek zamanlı verilerden elde edilen bilgiler, benzersiz, kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmalarına olanak tanır: özelleştirilmiş mesajlar, teklifler, öneriler ve etkileşimler – o anda ve geniş ölçekte.

Bu, mükemmel bir müşteri deneyiminin ayırt edici özelliğidir. Bu düzeyde kişiselleştirme, müşteri memnuniyetini, bağlılığını ve savunuculuğunu artırır ve bunun sonucunda sürdürülebilir büyüme sağlanır.

Gerçek zamanlı veri analitiği ve CDP’nin benimsenmesi Avrupa’da ve dünya genelinde ilgi görüyor

BT liderleri geçen yıl IDC’ye, gerçek zamanlı karar alma sürecini gerçekleştirmek için teknolojiye yatırım yapmanın en önemli öncelik olduğunu söyledi. Bu yıl da farklı değil.

Olduğun yerden başla. Size eyleme dönüştürülebilir gerçek zamanlı bilgiler sunmak için halihazırda çok sayıda veri topluyorsunuz. Muhtemelen müşterilerinizi zaten 190 derecelik bir açıdan görüyorsunuz.

Bir CDP çözümünün, kuruluşunuzdaki paydaşlara şu anda içgörü sağlamak için birleşik, 360 derecelik bir görünüm elde etmeye çalışmanıza nasıl yardımcı olabileceğini düşünüyorsanız, okumaya devam edin.

Daha sonra araştırmanızı yaparken dikkate almanız gereken bazı hususları ve piyasadaki çözüm türlerinden dört örneği vurgulayacağız. Öncelikle gerçek zamanlı verilerin müşteri deneyiminizi nasıl dönüştürebileceğinin bazı yollarını inceleyelim.

Ölçekte kişiselleştirme

İşletmeler veri analitiği yeteneklerini geliştiriyor. Ancak, kendilerinin de kabul ettiği gibi, birçoğunun, hem müşterinin yaşamı boyunca hem de o anda geniş ölçekte kişiselleştirilmiş değer katmak için hâlâ yapması gereken işler var. Bu durum müşteri beklentileriyle çelişmektedir.

Daha önce de belirttiğimiz gibi müşteriler verilerinin değerini biliyor. Birey olarak görülmek istiyorlar. Şirketlerin kendilerini tanıdıklarını ve bireysel ayrıntılı tercihlerini anladıklarını göstermelerini istiyorlar.

Müşteriler verilerinin değerini biliyor; birey olarak görülmek istiyorlar; şirketlerin kendilerini tanıdıklarını göstermelerini istiyorlar.

Yapay zeka, otomasyon ve makine öğrenimi, bu beklentileri geniş ölçekte karşılayacak çözümlerin mevcut olduğu anlamına gelir. Buna değecek. McKinsey’e göre, müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek için gerçek zamanlı verilerden yararlanan kuruluşlar, geliri ve elde tutma oranını %10 ila 30 oranında artırabilir. Pazarlama %10-20 daha verimli hale gelir ve maliyetler azalır.

Kişiselleştirilmiş gerçek zamanlı tekliflerle saçılma kaybını en aza indirin

Dağılım kaybı, pazarlamacıların geceleri uyanık kalmasına neden oluyor. Hedef grupta olmayan ve ürün ve hizmetlerinizle ilgilenmeyen kişilerin sayısını en aza indirmek bir diğer önemli önceliktir.

Kişiselleştirilmiş gerçek zamanlı teklifler israfı önemli ölçüde azaltır. Dağılım kaybı, kampanyalarınızın ve iletişimlerinizin etkinliği üzerinde büyük bir engeldir ve yatırım getirisi azalabilir.

Çok kanallı deneyimi iyileştirin

Gerçek zamanlı veriler, işletmelerin müşterilere kusursuz bir çok kanallı deneyim sunmasına olanak tanır. Şirketler, web sitesi ziyaretleri, mobil uygulama kullanımı, sosyal medya etkileşimleri ve müşteri hizmetleri etkileşimleri gibi çeşitli temas noktalarından veri toplayıp analiz ederek, kanallar arasında tutarlı ve kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilir.

Tahmine dayalı modellemeden yararlanın

Tahmine dayalı modellerden yararlanmak, müşteri davranışlarını ve tercihlerini tahmin etmenize yardımcı olur. Kuruluşlar, gerçek zamanlı verileri analiz ederek satın alma modellerini belirleyebilir, müşteri kaybını tahmin edebilir ve pazarlama stratejilerini optimize edebilir.

Tahmine dayalı analitik aynı zamanda sorunları önceden tespit etmek ve tahmin etmek veya ek satış ve çapraz satış fırsatları anlamına da gelir. Müşteri görünümü ne kadar eksiksiz olursa, tahminler de o kadar doğru olur (bu konuda birazdan daha fazla bilgi verilecektir).

Müşteri deneyimi zihniyetiyle anında hizmet verin ve tepki verin

Gerçek zamanlı verileri yakalayarak müşteri sorunlarını proaktif ve hızlı bir şekilde tanımlayıp çözebilirsiniz. Müşterileri hayal kırıklığına uğratan bir şey varsa, o da aynı kanalda bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle her konuştuklarında bilgilerini tekrarlamak zorunda olmalarıdır.

Yukarı satış ve çapraz satış fırsatlarını hızla belirleyin

Müşterilerle doğru anda etkileşime geçmek için gerçek zamanlı tetikleyiciler ayarlayın. Araba sigortası satın alan bir müşteri, ortakların sunduğu kişiselleştirilmiş ürünlerle de ilgilenebilir. Bir araba bozulursa, daha önceki yazılarımda da bahsettiğim gibi müşterilerin markanıza ilişkin algıları için gerçek zamanlı yardım şarttır.

McKinsey, kişiselleştirme liderlerinin, tekil kanallarda ürün önerilerini uygulayarak ve tetiklenen iletişimleri kullanarak pazarlama harcaması verimliliğinde %10 ila %30 oranında bir artış bildirdiğini buldu. Liderler de bunu gerçek zamanlı olarak yaparak bunu bir adım daha ileriye taşıyor.

Daha insan olun ve etkileşimlere empati katın

Sorular ve sorgular bir kişi, sohbet robotu veya çevrimiçi sohbet aracılığıyla anında yanıtlanır ve çözülürse, bu, müşteri hizmetleri temsilcilerinizin daha karmaşık etkileşimlerin ağır yükünü kaldırma kapasitesini serbest bırakır.

Ayrıca sektör veya şirket ne olursa olsun müşterilerin aradığı insani dokunuşu ve empatik desteği de sağlar. Dr. Natalie Petouhoff ve Tony Bates’in harika kitapları “Empati Eylemde”de belirttiği gibi empati her yerde geçerlidir.

Müşteri duyarlılığının nabzını tutun

Müşterileriniz şu anda neler yaşıyor? Gerçek zamanlı istihbarat, sorunların tırmanmasını önlemenize yardımcı olur ve etkileşime geçme fırsatlarını belirler.

Stok envanterinin kullanılabilirliğini gerçek zamanlı olarak yönetin

Hiç kimse bir ürünü sipariş ettikten veya tedarik ettikten sonra stokta kalmadığını öğrenmek istemez. Özellikle de onu almak için bir gezi yapmışlarsa. Gerçek zamanlı envanter, tedarik zincirlerine ve satıcılara stok seviyelerine ilişkin güncel görünürlük sağlar.

Bunlar kullanım durumlarından sadece birkaçı. İşletmenizdeki paydaşların, ivmeyi korumak için kullanım senaryonuzun nasıl hızlı değer sağladığı konusunda net olmaları gerekecektir. Doğru içgörüleri elde etmek için doğru verilere sahip misiniz? Bir CDP çözümüne ihtiyacınız varsa başka neleri düşünmeniz gerekir?

Doğru veri çözümünü seçme

Bir müşteri veri platformuna yatırım yapmayı düşünüyorsanız doğru çözümü bulmanıza yardımcı olacak birkaç ipucu ve seçeneği burada bulabilirsiniz.

Burada büyük bir uyarı var. Teknoloji tek başına fark yaratmaz. Başarılı uygulama, bir değişim yönetimi stratejisi, işlevler arası katılım, çevik düşünme ve bazen çevik metodolojiler ve daha iyi sonuçlar elde etmek için nelerin başarılabileceği konusunda şeffaflık gerektirir.

Bunu söyledikten sonra ne düşünmeniz gerekiyor?

Kurumsal bir çözüm seçerken ölçeklenebilirlik, veri güvenliği, entegrasyon yetenekleri ve analiz özelliklerini göz önünde bulundurun. Büyük hacimli gerçek zamanlı verileri işleyebilecek ve işletmenizin büyümesine göre ölçeklenebilecek bir çözüm seçin.

Çözümün, CRM, pazarlama otomasyonu ve veri analizi araçları da dahil olmak üzere mevcut teknoloji yığınınızla sorunsuz bir şekilde entegre olduğundan emin olun. Hassas müşteri bilgilerinin korunması için veri güvenliği ve uyumluluğa öncelik verilmelidir.

Kurumsal bir çözüm seçerken ölçeklenebilirlik, veri güvenliği, entegrasyon yetenekleri ve analiz özelliklerini göz önünde bulundurun.

Karar alma ve kişiselleştirmeye yönelik eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için gerçek zamanlı raporlama, tahmine dayalı analitik ve müşteri segmentasyonu dahil olmak üzere güçlü analitik yetenekleri sunan çözümler arayın. Sektördeki tanınırlığı ve müşteri incelemelerini dikkate alarak çözüm sağlayıcının güvenilirliğini ve itibarını değerlendirin.

Gerçek zamanlı veri çözümleri sunan dört şirket

Satış ekibi – Salesforce, müşteri deneyimini geliştirmek için gerçek zamanlı verileri içeren kapsamlı bir müşteri ilişkileri yönetimi platformu sunar. Salesforce Customer 360, birden fazla kanaldaki müşteri verilerinin tek ve paylaşılan bir görünümünü sağlar. Bu, işletmelerin geniş ölçekte kişiselleştirilmiş etkileşimler sunmasına olanak tanır.

Adobe – Adobe’nin Deneyim Platformu aynı zamanda kişiselleştirmeyi ölçeklendirmek için gerçek zamanlı veri yetenekleri de sağlar. Kuruluş genelindeki verileri birleştirir. Şirketler, Adobe Real-Time CDP’yi kullanarak eyleme dönüştürülebilir gerçek zamanlı profiller oluşturabilir. Aynı zamanda gerçek zamanlı yolculuk analitiği ve yolculuk optimizasyonu da sunar.

SAS – SAS Customer Intelligence 360, geniş ölçekte kişiselleştirilmiş, anlara dayalı müşteri deneyimi oluşturmak için uyarlanabilir planlama, yolculuk aktivasyonu ve gerçek zamanlı bir karar motoru sunar. SAS Gerçek Zamanlı Karar Yöneticisi, gerçek zamanlı etkileşimleri artırmanıza, kararları otomatikleştirmenize ve müşteri etkileşimlerinden yararlanmanın daha iyi yollarını bulmanıza olanak sağlar. SAS ayrıca tahmine dayalı bir analitik çözümü de sunuyor.

Kahin – Oracle, gerçek zamanlı verilerden yararlanan kapsamlı bir müşteri deneyimi çözümleri paketi sunuyor. Her hesabın tek, dinamik görünümü, gerçek zamanlı istihbarat sağlar. Cloud CX Platformu, işletmelerin müşteri davranışını, işlemlerini ve demografik özelliklerini temas noktalarında birbirine bağlayarak kusursuz, ölçeklenebilir kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasına olanak tanır.

Bugün pek çok başka teknoloji tedarikçisi mevcut; biz bunlardan sadece birkaçına değindik.

Özetle

Gerçek zamanlı müşteri verilerinden yararlanmak, gelişmiş kişiselleştirme ve kapsamlı müşteri anlayışı yoluyla gelişmiş müşteri deneyimleri de dahil olmak üzere birçok avantaj sunar. Müşterilerinizin verilerini paylaşma karşılığında beklediği şey budur.

Gerçek zamanlı veri analitiğine ve kişiselleştirilmiş deneyimlere öncelik veren çevik şirketler, müşteri memnuniyeti, benimseme, sadakat, müşteri sadakati ve gelir artışı açısından rakiplerinden daha iyi performans gösteriyor.

Bir veri çözümü araştırırken ölçeklenebilirlik, veri güvenliği, entegrasyon yetenekleri ve analiz özelliklerini düşünün. Ayrıca bir müşteri veri platformunun yeteneklerinizi artırabileceğini ve müşteri deneyiminizi önemli ölçüde dönüştürebileceğini unutmayın. Ancak teknoloji tek başına bir fark yaratmıyor.

Muhtemelen bir değişim yönetimi planı oluşturup kültürünüzü dönüştürmeniz veya uyum sağlamanız gerekecektir, çünkü işinizin merkezi şüphesiz çalışanlarınız ve müşterileriniz olmalıdır.

Çevik düşünün, işlevler arası benimsemeyi sağlayın ve gerçek zamanlı verilerin değerini açığa çıkarmak için şeffaf olun.

Bu yazı, orijinal olarak eglobalis’te yayınlanan bir makaleden uyarlanmıştır.

Yakın zamanda yayınlanan bir makalemizde, müşteri deneyimi olgunluğu konusunda Avrupa’da giderek büyüyen uçurumdan bahsetmiştik. Bu yazıda CX liderlerinin gruptan çıkmak için kullandıkları stratejileri çözmenin faydalı olacağını düşündük.

Bu makaledeki odak noktamız, gerçek zamanlı müşteri verilerinden yararlanmanın, müşteri deneyimi sorunlarını ve fırsatlarını belirlemenize ve tahmin etmenize yardımcı olabilecek kimlik, etkileşimler, davranış ve tutumlar hakkında nasıl içgörüler sağlayabileceğidir.

Neden şimdi ve neden gerçek zamanlı olarak?

Markalar, müşteri verilerine ve dijital ayak izlerine benzeri görülmemiş bir erişime sahip. Her zaman aktif olan dünyamızda müşteriler, işletmelerin bu bilgiyle kendi çıkarlarına uygun bir şeyler yapmasını bekler.

Verilerinin değerinin ne olduğunu biliyorlar. Ve bunu paylaşmanın karşılığında kişiye özel, anlamlı ve alakalı bir şey istiyorlar. Bu, resmi olmayan ‘veri sözleşmelerinin’ temelini oluşturan değer alışverişidir.

Müşteri yorgunluğu

Müşteriler de anketlerden bıkmaya başladı. Her hafta tamamlamanız istenen anket sayısını düşünün. Bir lider olarak hepsini özenle tamamlayabilirsiniz. Bununla birlikte, sağladığınız bilgilerin de sınırlamaları olduğunun farkındasınız: minimum düzeyde gerçek zamanlı uygulamayla reaktif ve yüksek düzeydedir.

Müşteriler ve liderler anketlerden bıktı ve yoruldu.

Neyse ki, bu bilgileri kullanma ve müşteri geri bildirimlerini ürün ve hizmetlerine dahil etme konusunda öne çıkan birkaç kuruluş var. Hangi biçimde olursa olsun veri gecikmesi işletmeniz için risk oluşturabilir, ancak aynı zamanda çok büyük bir avantaj da olabilir.

Analitikte standartları belirleyen şirketler gerçek zamanlı olarak dinliyor, duyuyor ve tepki veriyor. Deneyimlerini geliştirmek için müşteri tercihleri, davranışları ve satın alma kalıpları hakkında anında bilgi ediniyorlar.

CX öncüleri, cihazlara, kanallara, konumlara, kültürlere ve zamana göre müşterilere ilişkin birleşik, 360 derecelik bir görünüm sunmak için müşteri veri platformlarına (CDP’ler) yatırım yaparak yeteneklerini artırır.

Çevik, işlevler arası ekipler (pazarlama, satış, müşteri hizmetleri ve iletişim merkezleri, operasyonlar, ürün ekipleri, teknoloji ve halkla ilişkiler) anında, eyleme geçirilebilir içgörülere erişebilir. Hızlı veri odaklı, gerçeklere dayalı karar vermeyle yönlendirilirler.

Liderler, iyi bir deneyimin ayırt edici özelliği olan işlevsel ve duygusal ihtiyaçları karşılamanın ötesine geçer. Gerçek zamanlı verilerden elde edilen bilgiler, benzersiz, kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmalarına olanak tanır: özelleştirilmiş mesajlar, teklifler, öneriler ve etkileşimler – o anda ve geniş ölçekte.

Bu, mükemmel bir müşteri deneyiminin ayırt edici özelliğidir. Bu düzeyde kişiselleştirme, müşteri memnuniyetini, bağlılığını ve savunuculuğunu artırır ve bunun sonucunda sürdürülebilir büyüme sağlanır.

Gerçek zamanlı veri analitiği ve CDP’nin benimsenmesi Avrupa’da ve dünya genelinde ilgi görüyor

BT liderleri geçen yıl IDC’ye, gerçek zamanlı karar alma sürecini gerçekleştirmek için teknolojiye yatırım yapmanın en önemli öncelik olduğunu söyledi. Bu yıl da farklı değil.

Olduğun yerden başla. Size eyleme dönüştürülebilir gerçek zamanlı bilgiler sunmak için halihazırda çok sayıda veri topluyorsunuz. Muhtemelen müşterilerinizi zaten 190 derecelik bir açıdan görüyorsunuz.

Bir CDP çözümünün, kuruluşunuzdaki paydaşlara şu anda içgörü sağlamak için birleşik, 360 derecelik bir görünüm elde etmeye çalışmanıza nasıl yardımcı olabileceğini düşünüyorsanız, okumaya devam edin.

Daha sonra araştırmanızı yaparken dikkate almanız gereken bazı hususları ve piyasadaki çözüm türlerinden dört örneği vurgulayacağız. Öncelikle gerçek zamanlı verilerin müşteri deneyiminizi nasıl dönüştürebileceğinin bazı yollarını inceleyelim.

Ölçekte kişiselleştirme

İşletmeler veri analitiği yeteneklerini geliştiriyor. Ancak, kendilerinin de kabul ettiği gibi, birçoğunun, hem müşterinin yaşamı boyunca hem de o anda geniş ölçekte kişiselleştirilmiş değer katmak için hâlâ yapması gereken işler var. Bu durum müşteri beklentileriyle çelişmektedir.

Daha önce de belirttiğimiz gibi müşteriler verilerinin değerini biliyor. Birey olarak görülmek istiyorlar. Şirketlerin kendilerini tanıdıklarını ve bireysel ayrıntılı tercihlerini anladıklarını göstermelerini istiyorlar.

Müşteriler verilerinin değerini biliyor; birey olarak görülmek istiyorlar; şirketlerin kendilerini tanıdıklarını göstermelerini istiyorlar.

Yapay zeka, otomasyon ve makine öğrenimi, bu beklentileri geniş ölçekte karşılayacak çözümlerin mevcut olduğu anlamına gelir. Buna değecek. McKinsey’e göre, müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek için gerçek zamanlı verilerden yararlanan kuruluşlar, geliri ve elde tutma oranını %10 ila 30 oranında artırabilir. Pazarlama %10-20 daha verimli hale gelir ve maliyetler azalır.

Kişiselleştirilmiş gerçek zamanlı tekliflerle saçılma kaybını en aza indirin

Dağılım kaybı, pazarlamacıların geceleri uyanık kalmasına neden oluyor. Hedef grupta olmayan ve ürün ve hizmetlerinizle ilgilenmeyen kişilerin sayısını en aza indirmek bir diğer önemli önceliktir.

Kişiselleştirilmiş gerçek zamanlı teklifler israfı önemli ölçüde azaltır. Dağılım kaybı, kampanyalarınızın ve iletişimlerinizin etkinliği üzerinde büyük bir engeldir ve yatırım getirisi azalabilir.

Çok kanallı deneyimi iyileştirin

Gerçek zamanlı veriler, işletmelerin müşterilere kusursuz bir çok kanallı deneyim sunmasına olanak tanır. Şirketler, web sitesi ziyaretleri, mobil uygulama kullanımı, sosyal medya etkileşimleri ve müşteri hizmetleri etkileşimleri gibi çeşitli temas noktalarından veri toplayıp analiz ederek, kanallar arasında tutarlı ve kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilir.

Tahmine dayalı modellemeden yararlanın

Tahmine dayalı modellerden yararlanmak, müşteri davranışlarını ve tercihlerini tahmin etmenize yardımcı olur. Kuruluşlar, gerçek zamanlı verileri analiz ederek satın alma modellerini belirleyebilir, müşteri kaybını tahmin edebilir ve pazarlama stratejilerini optimize edebilir.

Tahmine dayalı analitik aynı zamanda sorunları önceden tespit etmek ve tahmin etmek veya ek satış ve çapraz satış fırsatları anlamına da gelir. Müşteri görünümü ne kadar eksiksiz olursa, tahminler de o kadar doğru olur (bu konuda birazdan daha fazla bilgi verilecektir).

Müşteri deneyimi zihniyetiyle anında hizmet verin ve tepki verin

Gerçek zamanlı verileri yakalayarak müşteri sorunlarını proaktif ve hızlı bir şekilde tanımlayıp çözebilirsiniz. Müşterileri hayal kırıklığına uğratan bir şey varsa, o da aynı kanalda bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle her konuştuklarında bilgilerini tekrarlamak zorunda olmalarıdır.

Yukarı satış ve çapraz satış fırsatlarını hızla belirleyin

Müşterilerle doğru anda etkileşime geçmek için gerçek zamanlı tetikleyiciler ayarlayın. Araba sigortası satın alan bir müşteri, ortakların sunduğu kişiselleştirilmiş ürünlerle de ilgilenebilir. Bir araba bozulursa, daha önceki yazılarımda da bahsettiğim gibi müşterilerin markanıza ilişkin algıları için gerçek zamanlı yardım şarttır.

McKinsey, kişiselleştirme liderlerinin, tekil kanallarda ürün önerilerini uygulayarak ve tetiklenen iletişimleri kullanarak pazarlama harcaması verimliliğinde %10 ila %30 oranında bir artış bildirdiğini buldu. Liderler de bunu gerçek zamanlı olarak yaparak bunu bir adım daha ileriye taşıyor.

Daha insan olun ve etkileşimlere empati katın

Sorular ve sorgular bir kişi, sohbet robotu veya çevrimiçi sohbet aracılığıyla anında yanıtlanır ve çözülürse, bu, müşteri hizmetleri temsilcilerinizin daha karmaşık etkileşimlerin ağır yükünü kaldırma kapasitesini serbest bırakır.

Ayrıca sektör veya şirket ne olursa olsun müşterilerin aradığı insani dokunuşu ve empatik desteği de sağlar. Dr. Natalie Petouhoff ve Tony Bates’in harika kitapları “Empati Eylemde”de belirttiği gibi empati her yerde geçerlidir.

Müşteri duyarlılığının nabzını tutun

Müşterileriniz şu anda neler yaşıyor? Gerçek zamanlı istihbarat, sorunların tırmanmasını önlemenize yardımcı olur ve etkileşime geçme fırsatlarını belirler.

Stok envanterinin kullanılabilirliğini gerçek zamanlı olarak yönetin

Hiç kimse bir ürünü sipariş ettikten veya tedarik ettikten sonra stokta kalmadığını öğrenmek istemez. Özellikle de onu almak için bir gezi yapmışlarsa. Gerçek zamanlı envanter, tedarik zincirlerine ve satıcılara stok seviyelerine ilişkin güncel görünürlük sağlar.

Bunlar kullanım durumlarından sadece birkaçı. İşletmenizdeki paydaşların, ivmeyi korumak için kullanım senaryonuzun nasıl hızlı değer sağladığı konusunda net olmaları gerekecektir. Doğru içgörüleri elde etmek için doğru verilere sahip misiniz? Bir CDP çözümüne ihtiyacınız varsa başka neleri düşünmeniz gerekir?

Doğru veri çözümünü seçme

Bir müşteri veri platformuna yatırım yapmayı düşünüyorsanız doğru çözümü bulmanıza yardımcı olacak birkaç ipucu ve seçeneği burada bulabilirsiniz.

Burada büyük bir uyarı var. Teknoloji tek başına fark yaratmaz. Başarılı uygulama, bir değişim yönetimi stratejisi, işlevler arası katılım, çevik düşünme ve bazen çevik metodolojiler ve daha iyi sonuçlar elde etmek için nelerin başarılabileceği konusunda şeffaflık gerektirir.

Bunu söyledikten sonra ne düşünmeniz gerekiyor?

Kurumsal bir çözüm seçerken ölçeklenebilirlik, veri güvenliği, entegrasyon yetenekleri ve analiz özelliklerini göz önünde bulundurun. Büyük hacimli gerçek zamanlı verileri işleyebilecek ve işletmenizin büyümesine göre ölçeklenebilecek bir çözüm seçin.

Çözümün, CRM, pazarlama otomasyonu ve veri analizi araçları da dahil olmak üzere mevcut teknoloji yığınınızla sorunsuz bir şekilde entegre olduğundan emin olun. Hassas müşteri bilgilerinin korunması için veri güvenliği ve uyumluluğa öncelik verilmelidir.

Kurumsal bir çözüm seçerken ölçeklenebilirlik, veri güvenliği, entegrasyon yetenekleri ve analiz özelliklerini göz önünde bulundurun.

Karar alma ve kişiselleştirmeye yönelik eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için gerçek zamanlı raporlama, tahmine dayalı analitik ve müşteri segmentasyonu dahil olmak üzere güçlü analitik yetenekleri sunan çözümler arayın. Sektördeki tanınırlığı ve müşteri incelemelerini dikkate alarak çözüm sağlayıcının güvenilirliğini ve itibarını değerlendirin.

Gerçek zamanlı veri çözümleri sunan dört şirket

Satış ekibi – Salesforce, müşteri deneyimini geliştirmek için gerçek zamanlı verileri içeren kapsamlı bir müşteri ilişkileri yönetimi platformu sunar. Salesforce Customer 360, birden fazla kanaldaki müşteri verilerinin tek ve paylaşılan bir görünümünü sağlar. Bu, işletmelerin geniş ölçekte kişiselleştirilmiş etkileşimler sunmasına olanak tanır.

Adobe – Adobe’nin Deneyim Platformu aynı zamanda kişiselleştirmeyi ölçeklendirmek için gerçek zamanlı veri yetenekleri de sağlar. Kuruluş genelindeki verileri birleştirir. Şirketler, Adobe Real-Time CDP’yi kullanarak eyleme dönüştürülebilir gerçek zamanlı profiller oluşturabilir. Aynı zamanda gerçek zamanlı yolculuk analitiği ve yolculuk optimizasyonu da sunar.

SAS – SAS Customer Intelligence 360, geniş ölçekte kişiselleştirilmiş, anlara dayalı müşteri deneyimi oluşturmak için uyarlanabilir planlama, yolculuk aktivasyonu ve gerçek zamanlı bir karar motoru sunar. SAS Gerçek Zamanlı Karar Yöneticisi, gerçek zamanlı etkileşimleri artırmanıza, kararları otomatikleştirmenize ve müşteri etkileşimlerinden yararlanmanın daha iyi yollarını bulmanıza olanak sağlar. SAS ayrıca tahmine dayalı bir analitik çözümü de sunuyor.

Kahin – Oracle, gerçek zamanlı verilerden yararlanan kapsamlı bir müşteri deneyimi çözümleri paketi sunuyor. Her hesabın tek, dinamik görünümü, gerçek zamanlı istihbarat sağlar. Cloud CX Platformu, işletmelerin müşteri davranışını, işlemlerini ve demografik özelliklerini temas noktalarında birbirine bağlayarak kusursuz, ölçeklenebilir kişiselleştirilmiş deneyimler sunmasına olanak tanır.

Bugün pek çok başka teknoloji tedarikçisi mevcut; biz bunlardan sadece birkaçına değindik.

Özetle

Gerçek zamanlı müşteri verilerinden yararlanmak, gelişmiş kişiselleştirme ve kapsamlı müşteri anlayışı yoluyla gelişmiş müşteri deneyimleri de dahil olmak üzere birçok avantaj sunar. Müşterilerinizin verilerini paylaşma karşılığında beklediği şey budur.

Gerçek zamanlı veri analitiğine ve kişiselleştirilmiş deneyimlere öncelik veren çevik şirketler, müşteri memnuniyeti, benimseme, sadakat, müşteri sadakati ve gelir artışı açısından rakiplerinden daha iyi performans gösteriyor.

Bir veri çözümü araştırırken ölçeklenebilirlik, veri güvenliği, entegrasyon yetenekleri ve analiz özelliklerini düşünün. Ayrıca bir müşteri veri platformunun yeteneklerinizi artırabileceğini ve müşteri deneyiminizi önemli ölçüde dönüştürebileceğini unutmayın. Ancak teknoloji tek başına bir fark yaratmıyor.

Muhtemelen bir değişim yönetimi planı oluşturup kültürünüzü dönüştürmeniz veya uyum sağlamanız gerekecektir, çünkü işinizin merkezi şüphesiz çalışanlarınız ve müşterileriniz olmalıdır.

Çevik düşünün, işlevler arası benimsemeyi sağlayın ve gerçek zamanlı verilerin değerini açığa çıkarmak için şeffaf olun.

Bu yazı, orijinal olarak eglobalis’te yayınlanan bir makaleden uyarlanmıştır.

Modern işletmeler için başarının anahtarının veri olduğu bir sır değil. Pandemiden bu yana ve muhtemelen bu kesintiden önce, işletmelerin üzerinde aşırı derecede uyanık ve tüketicilerin davranışlarına ve beklentilerine karşı tepkisel olmaya yönelik artan bir baskı var. Sonuç olarak, anında ve gerçek zamanlı müşteri geri bildirim bilgilerine erişim sağlamak, perakendeciler için en önemli öncelik haline geldi.

E-ticaret tüketici talebine yönelik kitlesel geçişin en önemli sonuçlarından biri. Kısıtlamalarla sınırlanan kolaylık, pandemi sırasında en önemli hale geldi. Aynı şekilde müşteriler, bir düğmeyi tıklatarak mal ve hizmetlere erişerek çevrimiçi alışverişin anında hazzına ısındı. Neyse ki bu aşırı kısıtlamalar tarihle sınırlı kalsa da, bu artan beklentiler kaldı ve tüketici seçimini etkilemeye devam ediyor. Şimdi, gerçek mekanda faaliyet gösteren işletmelerin önündeki zorluk, operasyonlarını hızla uyarlamak ve müşterilerinin yolculuğundaki her etkileşimi optimize etmektir.

Bu noktada müşteri geri bildirimlerini içeren dijital dönüşüm programları, perakendeciler için tüketici beklentisinin değişen dinamiklerini anlamada paha biçilmez hale geldi. Mağazalar, müşteri verilerini aktif bir şekilde toplayıp analiz ederek kritik alanlara ilişkin hızlı içgörüler elde edebilir ve bu da onların müşteri memnuniyet düzeylerini izlemelerine, tepki vermelerine ve ölçmelerine olanak tanır.

Peki, gerçek zamanlı geri bildirim, müşteri beklentilerini karşılamada ve aşmada hangi şekillerde merkez sahneye çıkabilir?

Olağanüstü hizmet ile müşteri taleplerini aşmak

Müşterilerin daha ayırt edici ve sorunsuz bir yolculuk arayışında olduğu göz önüne alındığında, perakendeciler mağaza içi ve çevrimiçi deneyimi dengelemeye yönelik yeni bir gerçeklikle karşı karşıya kalıyor. Son bulgulara göre, tüketicilerin %64’ü satın alma kararı verirken müşteri deneyimini en önemli faktör olarak görüyor. Ancak, müşteri yolculuğunun inceliklerini anlamanın hem zorlayıcı hem de zaman alıcı olduğu kanıtlanmıştır. Şu anda bile birçok mağaza, müşteri etkileşimleri ve memnuniyeti hakkında bilgi toplamak için modası geçmiş yaklaşımlara güveniyor. Pek çok durumda, sınırlı güncel olmayan veriler sunan yavaş sistemlerle ilgili sorunlar yaygındır. Bu kısmen, daha az gelişmiş müşteri merkezli bir kültüre sahip perakendecilerin rekabet avantajını sürdürmek için neden sık sık mücadele ettiğini açıklıyor.

Şu anda bile birçok mağaza, müşteri etkileşimleri ve memnuniyeti hakkında bilgi toplamak için modası geçmiş yaklaşımlara güveniyor.

Tüketici tercihlerinin yönlendirdiği bir çağda gelişmek için mağazaların spontane stratejilerden ve müşterinin ne düşündüğünü tahmin etmekten proaktif optimizasyona geçmesi gerekiyor. Gerçek zamanlı verilerin gücünden yararlanan perakendeciler, tüketici davranışını hızla kavrayabilir ve gelişen ihtiyaçlarına aktif olarak yanıt verebilir. Bu dönüşümün önemli bir bileşeni, bu ayrıntılı müşteri içgörülerini sağlayabilen teknolojiye erişimdir. Bu sistemleri operasyonel veri dokusuna entegre etmek, alıcılar ve yöneticiler arasında etkileşimli, anında ve sürekli bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Bu bir kez oluşturulduktan sonra mağazalar, müşteri analitiğini verimli bir şekilde filtreleyip görselleştirebilir ve verilerle desteklenen değerli değişiklikler yapmaya başlayabilir.

Gerçek zamanlı verileri temel perakende operasyonlarına uygulamak ve entegre etmek, perakende deneyimi boyunca yankı bulur. Mağazaların darboğazları belirlemesine ve sorunları hemen çözmesine olanak tanır. Kuyruk sürelerini en aza indirmekten mağaza düzenlerini iyileştirmeye kadar. Benzer şekilde mağazalar, müşteri yolculuğunu optimize etmek için operasyonlarını gerçek hassasiyetle uyarlarken, personel tahsisinde ve iletişiminde ince ayar yapabilir. Basitçe ifade etmek gerekirse, eyleme geçirilebilir verilere erişim, perakendecilerin müşterilerinin tam olarak neye ihtiyacı olduğunu ve en önemlisi de buna nerede ve ne zaman ihtiyaç duyduklarını öğrenmelerini sağlar.

Değişen manzarayı ele alın

Pandemi, güvenlik, temizlik ve rahatlığa vurgu yaparak mağaza içi deneyimlere yönelik beklentileri yeniden şekillendirdi. Müşterilerin şaşırtıcı bir şekilde %53’ünün artık temizliği birinci öncelik olarak beklediği ve kalabalık alanlarda hissedilen rahatsızlığın arttığı bildiriliyor. Buna cevaben, hijyen dostu koşullarda üretim yapmak, perakende sektöründe rekabet avantajı elde etmek için inkar edilemez bir şekilde mihenk taşı haline geldi.

Daha önce tartışıldığı gibi, gerçek zamanlı veriler perakendecilere çok çeşitli zorlukların üstesinden gelme gücü verir. Bu nedenle, güvenlik ve hijyen taleplerine uyum söz konusu olduğunda, tüm mağaza operasyonlarını dijital olarak yönetme ve izleme yeteneği son derece değerlidir. Bu sistemler daha sonra koridor temizliği ve mağaza kapasitesi ile ilgili sorunları hızla çözmek için kullanılabilir. Bu yaklaşım, sorunların büyümesinin önlenmesine yardımcı olmanın yanı sıra, personelin daha etkin bir şekilde görevlendirilebileceği anlamına da gelir. Nihayetinde satın alma yolunun uygun, güvenli ve emniyetli olduğundan emin olmak.

Çevrimiçi ve yüz yüze deneyimleri entegre edin

Çevrimiçi satın almalardaki artışa rağmen, müşteriler hâlâ yüz yüze alışverişlere değer veriyor. Perakendeciler için bir engel, çevrimiçi alışveriş ile şahsen toplama arasında sorunsuz bir geçiş sunmaktır. Tüketicilerin %59’unun mağazadan teslim alma yöntemine güvendiğini gösteren perakendecilerin, sorunsuz teslim alma hizmetleri sunarak e-ticareti desteklemesi bekleniyor.

Çevrimiçi satın almalardaki artışa rağmen, müşteriler hâlâ yüz yüze alışverişlere değer veriyor.

Sürtünmeyi azaltmak için bu ek hizmetlerin ve toplama noktalarının saat gibi çalışması gerekir. Yoğun dönemlerde sorunsuz operasyonları sürdürmek zor olabilir ve önemli düzeyde hazırlık gerektirir. Geçmiş verileri ve gerçek zamanlı analitiğin birleşimi sayesinde perakendeciler, mağazaları hakkında etkileyici derecede doğru tahminler alabilirler. Bu veri tahminlerine başvurmak, mağazalara ürün yerleşimlerini optimize edebilecekleri, ambar yeteneklerini ayarlayabilecekleri ve teslim alma hizmetleri için kaynakları etkili bir şekilde tahsis edebilecekleri bir kristal küre verir.

En önemlisi, gereksiz gecikmeleri ortadan kaldırarak ve süreçleri düzene sokarak mağazalar hem müşteri hem de çalışanları üzerindeki büyük stresi azaltabilir. Bu yükü kaldırmak, yoğun mevsimsel dönemlerde gelişebilecek, kaygan bir operasyon yürütmenin önemli bir parçasıdır.

Mağaza başarısı için müşteri odaklılığı teşvik edin

Dijital dönüşüm sayesinde mağazalar, binlerce geri bildirim yanıtını ve istatistiği verimli bir şekilde işleyebilir. Böylece yöneticilerin bireysel müşteri profilleri (ICP’ler) oluşturmasına ve müşterilerinin açık tavsiyelerine göre etkileşimleri kişiselleştirmesine olanak tanır. Bunun da ötesinde, perakendeciler, dönüşüm, göz atma süresi ve müşteri öncesi/sonrası memnuniyet gibi metrikleri karşılaştırarak, müşterilerinin beklentilerini belirleyerek ve bunlara uyum sağlayarak performans seviyelerini yükseltebilirler. Gerçek zamanlı veri alanından yararlanmak, perakendecilerin tüm bu unsurları uyarlayabilme hızını ve seviyesini yükseltir.

Operasyonel değişikliklerin birçoğunun aslında ön cephede gerçekleştiğini kabul ederek, veri içgörülerini çalışanlarla paylaşmak, müşteri merkezli bir mağaza ortamını kökleştirmek için de harika bir yoldur. Bu bilgi verimli işbirliği sağlar ve çalışanların şikayetleri derhal ele almasını sağlar. İçgörüleri sindirilebilir bir şekilde paylaşmak, personelin verilerle bilgilendirilmiş süreci ve değişiklikler uygulanırken arkasındaki mantığı anlamasına da yardımcı olur.

Sonuç olarak, dijital sistemler, perakendecilerin yarının müşterilerinin ihtiyaç ve beklentilerini tahmin etmesi ve bunlara hazırlık yapması için anahtardır. Mağazalar, gerçek zamanlı verilere yapılan stratejik yatırımlar sayesinde çok katmanlı içgörülerin gücünü açığa çıkarabilir, bu da gelişmiş operasyonlar sağlar ve müşteri yolculuğunu yeni zirvelere taşır. Perakendeciler, yeni teknolojinin yapabileceği olumlu değişikliklerle teşvik edilmeli, fırsatı kucaklamalı ve eski yaklaşımlara aşırı bağlı olmaya direnmelidir.

Artık Open AI’ın ChatGPT’sinin neden olduğu genel bir aldatmacanın ortasında olduğumuza veya umarız sonuna yaklaştığımıza göre, neyin mümkün olup neyin olmadığını yeniden incelemenin zamanı geldi; ne yapılmalı ne yapılmamalı. Aldatmacanın ötesinde olan ve gerçek iş sonuçlarına ve iş değerine bağlanabilen iş kullanım durumlarına bakmanın zamanı geldi.

Platformunuzun güçlü yanlarını ve sınırlamalarını bilmenin önemini vurgulamak için kişinin Google Bard’a kadar geri gitmesi yeterlidir. Google’ın yapay zeka sohbet robotu yayın demosunda gerçeğe dayalı olarak yanlış bir yanıt verdi ve bu, Google’ın değerlemesinden 100 milyar dolardan fazlasını sildi – kesinlikle tüm zamanların en pahalı demosu olarak geçmesi gereken şey.

Bunu herhangi bir övünmeden söylüyorum. Yine de bu olay, büyük dil modelleri (LLM’ler) söz konusu olduğunda risklerin ne kadar yüksek olduğunu gösteriyor. Ayrıca işletmelerin, onların yardımıyla hangi sorunları anlamlı bir şekilde çözebileceklerine iyi ve derinlemesine bakmaları gerektiğini gösteriyor. Buna hızlı kazanımlar kadar stratejik çözümler de dahildir.

İş açısından bakıldığında, LLM’leri içeren çözümlerin kullanışlılığını değerlendirirken bakılması gereken en az iki boyut vardır.

Elbette bir boyut, sistemin muktedir olduğu dil akıcılığının derecesidir. Sohbet robotları veya ses botları ve dijital asistanlar, akıllı hoparlörler vb. Bu sistemler yazılı veya sözlü kelimeleri yorumlayabilir ve buna göre yanıt verebilir. Bu yanıt ya yazılı/sözlü ya da istenen eylemi başlatarak verilir.

Bu daha geleneksel konuşmalı AI sistemlerinin ana sınırlamalarından biri, kendilerini ifade etmekten daha iyi anlamalarıdır – daha iyi bir kelime olmadığı için – kendilerini ifade etmekten daha iyidir. İyi eğitilmiş makine öğrenimi modellerine dayanarak, genellikle önceden eğitilmiş niyetlere dayalı olarak çalıştıkları gerçeğinden dolayı, eğitildikleri problem alanındaki problemler için oldukça düzenli bir şekilde doğru çözümü ortaya çıkarabilirler.

Eğitim verilerine dayanarak, genellikle kendi alanlarındaki sorulara oldukça doğru yanıtlar verirler. Sorun: genellikle oldukça az sayıda alanla sınırlıdırlar.

LLM’ler ise genellikle “bir dildeki kelimeler, deyimler ve cümleler arasındaki ilişkileri anlamak için eğitilirler. Amaç, LLM’nin anlamsal olarak anlamlı ve girdinin bağlamını yansıtan çıktılar üretmesini sağlamaktır.”

Bu, ChatGPT’nin şu soruya verdiği yanıtın bir parçasıdır: LLM’nin amacı nedir? Bir LLM’nin eğitim seti genellikle halka açık kaynaklardan – yani internetten – gelme eğiliminde olan çok miktarda “gerçek dünya” bilgisidir. Çıktının kendisi yazılı, grafiksel veya diğer formatlarda olabilir.

LLM’lerin üstün olduğu şey, sorulara insani bir şekilde yanıtlar üretmektir. Ve çok çeşitli konulara yanıt verebilirler. Metne odaklanırken, tutarlı ve anlamlı yanıtlar üretmek için oluşturulurlar.

Sorun: Bazen doğruluktan yoksundurlar ve tam bir güvenle yanlış çıktılar verirler. Daha da kötüsü, yanlış veya yanlış çıktılar, gerekli bilgiye sahip olmayan bir kullanıcı tarafından kolayca tanımlanamaz.

Yine, (en azından geçici olarak) 100 milyar ABD dolarını Google’ın değerlemesinden silen Google Bard örneğine bakın. Ve bu sadece Google değil; diğer araçların yanı sıra ChatGPT veya You.com’u çağıran pek çok örnek var.

LLM’ler ne kadar doğru?

Soru, her iki boyutun da her zaman eşit derecede önemli olup olmadığıdır. Ticari anlamda, doğruluğun her zaman önemli olduğu iddia edilebilir. Bir iş görüşmesinde gerçeğe dayalı hatalar almak, yalnızca zayıf müşteri deneyimine bir örnek olmakla kalmaz, aşırı durumlarda yasal sorunlara bile yol açabilir.

Anlaşılması gereken önemli bir nokta da, daha fazla doğruluk gerekli olduğunda, LLM’yi artırmak için ek sistemlerin entegre edilmesi gerekliliğinin daha fazla arttığıdır.

Kendi başına bir LLM, bir tür eğlenceden çok daha fazlası değildir. Arama motorlarında bile, LLM’ler yalnızca doğal dil sorgularını etkinleştirerek ve sonuçların yalnızca bir bağlantı listesi yerine insan dilinde sunulmasını sağlayarak aramayı artırır.

En azından yapmaları gereken bu.

Tüm bunların söylenmesiyle birlikte, bir LLM’yi içeren ticari kullanım durumları nelerdir? Söylendiği gibi, makul bir doğruluk olması gerekir. Açıkçası, akıcılık bir LLM’nin temel farklılaştırıcısı olduğundan, akıcılık da bir ön koşul olarak gereklidir.

Belirli bir öncelik sırası olmaksızın bazı kullanım durumlarına bakalım.

öndeCRM

LLM ticari kullanım durumlarına örnekler

hikaye anlatımı

“Hikaye anlatımı” dediğim bir şeyle başlardım. Bu, temel olarak bir ürünün, çözümün veya hizmetin yeteneklerini ve ayırt edici faktörlerini tanımlayan pazarla ilgili belgelerin oluşturulmasıdır.

Bir şekilde pazarlamayla ilgili (alınma amacı yoktur) ve müşteriler için ilk temas noktası olduğundan, çok fazla teknik doğruluk gerektirmeden anlaşılması kolay olmalıdır. Aynı zamanda, yanlış olmamalıdır. Bunun sadeleştirilmiş bir versiyonu, tweet’ler gibi sosyal medya içeriğinin (geliştirilmiş) oluşturulması olabilir.

Bunun faydaları, genel web siteleri için ve ayrıca daha spesifik olarak ABM senaryoları ve açılış sayfaları için daha hızlı üst düzey içerik oluşturulmasıdır. Bu metni oluşturabilmek için, bir LLM’nin ilgili kişiler arasındaki gereklilikleri, özellikleri ve iletişimleri içeren dahili sistemlere bağlanması gerekir. Bu aynı zamanda yakın vadede uygulanması gereken bir kullanım durumudur.

E-postalar

İnsanların temel görevlerinden biri, e-postaları yazmak ve daha da önemlisi, e-postaları yanıtlamaktır. Özellikle, müşteri sorgularının önceki e-postalara ve CRM sistemi tarafından verilen bağlama (ör. yapılan teklifler hakkında) dayalı olarak formüle edilebildiği ve önerilebildiği satış senaryolarında.

Bu senaryo, yasal olarak bağlayıcı olabilecek hatalı bilgilerin gönderilmesini önlemek için zaten oldukça yüksek bir doğruluk gerektirecektir. Bu senaryonun avantajı, e-posta göndermek için gereken sürenin önemli ölçüde kısalması ve bunun sonucunda üretkenliğin artmasıdır. Bu, Microsoft’un Viva Sales çözümünde zaten uygulamış olduğu bir senaryodur.

Belgeler oluşturuluyor

Dokümantasyon üretimi, akıcılık gereksinimi açısından biraz farklılık gösteren bir senaryodur. Temel olarak teknik ve kullanıcı belgelerine ayrılabilir. Kullanıcı belgelerinin son derece okunabilir olması gerekirken, teknik belgeler için yazma stili biraz daha az önemlidir.

Tersine, teknik dokümantasyonun, kullanıcı dokümantasyonunda gerekli olmayan yüksek derecede teknik doğruluğa sahip olması gerekir; bu, metinleri ve potansiyel olarak diyagramları ve görüntüleri oluşturmak için farklı havuzların veya kaynak dokümanların farklı bölümlerinin kullanılması gerektiği anlamına gelir.

Müşteri servisi

Kısa vadede en umut verici kullanım durumlarından biri, kurumsal arama da dahil olmak üzere müşteri hizmetleridir.

Burada kullanıcılar, yalnızca bağlantıların veya eyleme geçirilmiş bir şeyin değil, sorularının yanıtlarını da isterler. Bunu başarmak için, bir şey ararken doğru yanıtlar üretmeye yardımcı olan bir konuşma yapay zekasına, iş sistemlerine ve iyi işleyen bir bilgi tabanına bağlanmak gerekir.

Sorunların işlenmesi, konuşmalı yapay zekaların hâlihazırda yaptıklarına çok benzer. Farklılıklar, LLM’nin bunun için gereğinden fazla eğitim seti oluşturabilmesi ve sistem tarafından verilen yanıtların çok daha akıcı olması nedeniyle, niyet tespitinin çok daha iyi olabilmesidir. Aynısı bir sorgulama senaryosu için de geçerlidir.

Ancak, bir uyarı olarak, sorgulara verilen yanıtların doğruluğu büyük ölçüde kurumsal arama tarafından aranan bilgi bankası (KB) içeriğine bağlıdır.

Bu nedenle bilgi bankasının sürekli ve titiz bir incelemeye ihtiyacı vardır. Düzgün bir şekilde uygulandığında, faydalar, sistem tarafından daha fazla vaka ele alınabileceğinden gelişmiş çağrı yönlendirmeyi içerir ve sorun yönetimi müşteri için oldukça kolay ve verimli hale gelebileceğinden artan müşteri memnuniyeti ile birleşir. Cognigy son zamanlarda ses giriş ve çıkışını da içeren bazı çok iyi örnekler (burada ve burada) sunmuştur.

Temsilci yardımı

Aracı yardımının uygulanması biraz daha kolaydır, çünkü çoğunlukla sohbet geçmişi de dahil olmak üzere müşteri hizmetleri uygulamasına bağlanması gerekir. Elbette satış ve pazarlama verilerine tam erişime sahip olmak da faydalıdır.

Duyarlılık analiziyle birlikte LLM, aracının kullanması için metin blokları önerebilir. Metin blokları, LLM olmadan oluşturulan metinlere göre müşterinin durumuyla daha fazla empati gösterdiğinden, bunun faydaları artan aracı verimliliği ve büyük olasılıkla daha yüksek müşteri memnuniyetidir.

Çözüm

Özet olarak, bu beş senaryo, yutturmaca ötesinde bir LLM içeren kullanım durumlarını göstermektedir. Kısa sürede hayata geçirilebilirler ve iş sonuçlarına kolayca bağlanabilirler. Bu şekilde, faydaları ölçülebilir.

Başka hangi kullanım durumlarını görüyorsunuz? Ve bunları iş değerine nasıl bağlarsınız?