Boşuna Eğitim Vermeyin: Müşteri Temsilcisi Becerilerini Geliştirmek için Otomasyondan Yararlanın

Uzun yıllardır yapay zeka (AI) devrimi ile bilgisayarların işlerimizi elimizden alıp yerimizi tamamen alacağı konusunda uyarıldık. Gerçek şu ki, teknolojik gelişmeler aslında yeni endüstriler oluşturuyor ve yeni ve farklı becerilere sahip olanlar için de daha fazla istihdam yaratıyor.

Hizmet sektörü tarafından çağrı merkezi çalışanları batık bir maliyet olarak görülüyordu; uygulanan birçok çözüm ise aynı veya daha fazla sayıda etkileşimi ele almak için gereken çalışan sayısını azaltmayı amaçlıyor. Fakat şirketler artık ön saflardaki çalışanlarını hizmetlerinde bir adım öne çıkabilecek bir konuma getirmek hedefiyle güçlendirmek için yeni bir yaklaşım benimsiyor.

İş gücünüzün benzersiz ve olumlu bir deneyim yaratmasını sağlamanın yolu çalışanlara doğru araçları vermekle başlar. Bunu başarmak için dikkatlice düşünün ve çalışanlarınızı bu yeni hizmet düzeyini oluşturabilmeleri için geliştirecek araçlar kullanın. Bu, aynı zamanda çalışanlara yapay zeka tabanlı teknolojilerle birlikte çalışmak için gerekli becerileri vermek anlamına gelir.

İletişim merkezinde AI tabanlı teknolojiler, diğer tanıma araçlarının yanı sıra temel olarak konuşmaları yazıya dökme, duygu analizi, duygu algılama ve akustik analizden oluşur. Bu araçların sonraki seviyesi, etkileşimler hakkında daha fazla ayrıntı meydana çıkarı ve performansı artırabilir. Örneğin, yöneticiler müşterilerin bir temsilciyle iyi bir şekilde etkileşime girip giremediğini veya bir temsilcinin belirli türden çağrıları ele almakta güçlük çekip çekmediğini görebilir.

Bir şirket eski moda bir yaklaşımı benimserse, bu teknolojileri yaratıcılık yerine sürekli sorun çıkarmak ve senaryolara uyum ve bağlılığa odaklanarak çalışanların hayatlarını perişan etmek için de kullanabilir. Ancak çalışanlar genellikle yetişkin muamelesi gördüklerinde daha iyi yanıt verir. Benzersiz hizmetler oluşturmak için yeni bir yaklaşım benimseyen yöneticiler, görüşmeleri geliştirmek, ekiplerini eğitmek ve becerilerini artırmak hedefiyle daha iyi yollar bulmak için yapay zeka tabanlı teknolojileri kullanabilir.

Birincisi, kolayca ölçülebilir metrikler kullanarak performansı oyunlaştırabilirsiniz. İkincisi, yöneticiler arasındaki konuşmalara ve çalışanların ihtiyaçları hakkındaki raporlarına odaklanmak gerekir. Ardından, çalışan performansını iyileştirmeye yardımcı olacak bir eğitim verilmelidir.

Daha üst ölçekli olarak, süpervizörler ve eğitim yöneticileri, eğitim modüllerinin performansı gerçekten nasıl etkilediğini ölçebilir. Bunu, belirli bir eğitim almış veya almamış çalışanların veya çalışan gruplarının performansını ölçerek elde edebilirler. Daha sonra gerekirse değişiklik yapabilirler. Eğitimin etkisi, belirli bir beceriyi nasıl etkilediği, kalite yönetimi puanları veya ortalama işlem süresi veya ilk çağrıda çözüm gibi daha geleneksel bir ölçütü nasıl etkilediği gibi çeşitli boyutlarda ortaya çıkabilir.

Şirketler, yapay zekayı performansı ölçmek ve ardından eğitimler önermek için kullanmanın ötesinde, çalışanlarını da yapay zeka araçlarıyla birlikte çalışmak için geliştirmelidir. Bu, çalışanların aldığı bilginin nasıl oluşturulduğunu, teknolojinin tahminlerini yapmak için hangi veri kaynaklarını kullandığını ve sonuçları belirlemede olası hata veya önyargı kaynaklarını anlamak anlamına gelir. Çalışanların ayrıca ne zaman “içgüdülerini” kullanmaları gerektiğini ve önsezilerinin ne zamanlarda teknolojilerden daha az doğru olabileceğini anlamaları da gerekir.

Şirketler, performansı analiz ederek, bu performansa göre eğitimler önererek ve çalışanlara geleceğe nasıl hazırlanacağını öğreterek, çalışanların refahına daha fazla odaklanmayı sağlayacak kaynakları serbest bırakabilir. Bu da genellikle daha bilgili ve müşterilere daha iyi hizmet verebilecek daha mutlu çalışanlar anlamına gelir. Daha fazla bilgi için Frost & Sullivan’ın “en iyi müşteri deneyimi için ekibinizi nasıl müdahil edebilirsiniz” başlıklı teknik makalesini inceleyebilirsiniz.