Müşteri deneyimlerinde kullanılan yapay zeka destekli analitik yazılımlar, müşterinin doğru analiz edilmesini ve müşteri ihtiyaçlarına uygun çözümler üretilmesini mümkün kılıyor. Bu analitik yöntemler, çağrı merkezlerine (iletişim merkezlerine) gelen aramalarda elde edilen ham verilerin bilgiye dönüştürülmesine imkân veriyor. Analitiğin sürekli geliştiğini söyleyen ve giderek daha uç uygulamaları şirketlere sunacaklarını belirten SAS Orta Doğu, Türkiye ve Doğu Avrupa İş Çözümleri Direktörü Yiğit Karabağ, analitiğin ve analitik kültürün önemini şu sözlerle ifade ediyor: “Analitik kültür her türlü stratejiyi kahvaltı niyetine yer. Analitik zekanın ortaya koyduğu öngörü ve analizler bütün stratejileri değiştirebilir hatta yok edebilir. Analitiğin önemini anlamanın yolu onu bir yan ürün, yan hizmet, yan fonksiyon olarak görmektense bir adım geri çekip tüm dünyayı baştan uca saran bir yapılanma, bir kültür olarak kabul etmekten geçiyor.”
Şirketlerin iş geliştirme yaparken dayandıkları en sağlam temelin müşteri ihtiyaçları olduğu düşünüldüğünde, gelişmiş bir analitiğe sahip olmak kaçınılmaz bir hale geliyor. Dünya analitik lideri SAS, analitik yetkinlikte henüz uç noktalara ulaşılamadığını vurguluyor. SAS Orta Doğu, Türkiye ve Doğu Avrupa İş Çözümleri Direktörü Yiğit Karabağ, SAS’ın bu değerlendirmesini şöyle aktarıyor: “Analitik, şirketlere iletişim merkezlerinde hangi aralıklarda kaç kişi çalıştırması gerektiğinden tutun da müşterinin bir iletişim merkezini neden arayacağına, hangi operatörle konuşmasının satışı destekleyeceğine kadar pek çok bilgi aktarıyor. Bu bilgilerin elde edilmesi müşteri yönetim süreçlerinde başarıyı da beraberinde getiriyor. Ancak, müşteri bizi arayacak mı, neden arayacak, ararsa ona cevap verecek vaktim var mı ya da ne kadar sürede ona cevap verebilirim? gibi soruları yanıtlamak istediğimizde; ileriye yönelik tahmin yürütebilen analitik zeka noktasında almamız gereken uzun bir yolun olduğunu görüyoruz.”
Analitik yetkinlikte iki önemli noktanın dikkat çektiğini vurgulayan Karabağ, “Bu iki noktadan birincisi; ne olacağını önceden tahmin eden sistemlerin kurulmasını ve verinin birden fazla noktadan toparlanarak analiz edilmesini sağlamak. Müşteri verileri tek bir kanaldan gelmiyor dolayısıyla müşterinin kullandığı tüm kanallardaki veriler toplu olarak değerlendirilmeli. İkincisi ise; bu tahminler ve değerlendirmeler yapıldıktan sonra en uygun aksiyonun ne olması gerektiği ile ilgili olarak yapay zekanın devreye girmesi. Bu aşamada devreye giren yapay zeka, hangi operatörün müşterinin sorununu çözerek sonrasında satış gerçekleştireceğini belirleyebiliyor.”
Çağrı merkezleri kayıtlarıyla gerçek arama nedenleri arasında %25 fark bulunuyor
Geliştirilen her ürün, her çözüm kullanıcıları anlayarak ve analiz ederek geliştiriliyor fakat çoğu zaman müşterilerin dile getirdikleri, aslında gerçekte ne istedikleri ile örtüşmeyebiliyor. Dünya analitik lideri SAS’ın yaptığı araştırmalar neticesinde, çağrı merkezi operatörlerinin tuttuğu kayıtlarla yapısal olmayan konuşmaların kaydını tutabilen makine öğrenimi sonuçları arasında %25 oranında bir fark bulunduğu raporlanıyor. Bu nedenle öngörü yetenekleri ve yapısal okuması gelişmiş analitik yazılımların müşteri deneyim süreçlerinde kullanılması tüm şirketler için zorunlu oluyor. İyi geliştirilmiş ve yapay zeka destekli bir analitik yazılım, çağrı merkezlerine gelen aramaları yatay olarak keserek alt metin okuması yapabiliyor. Bu sayede gerçekleştirilen bir aramada neyin önemli neyin önemsiz olduğu kolayca ve en doğru şekilde belirlenebiliyor.
Kaynak : 