Metodika hodnocení

1. 

   Personalizace

   Personalizace provází trh už od baťovského „náš zákazník, náš pán“. Osobní přístup je klíčovou složkou budování loajality zákazníka. Zákazník díky němu nabývá přesvědčení, že není jen jedním z davu, ale partnerem, kterého si značka váží. Dnes už není třeba omezovat se na oslovení jménem nebo dárkový poukaz k narozeninám. Pokročilá analýza dat umožňuje rozpoznávat chování každého jednotlivého klienta, pochopit jeho potřeby a na jejich základě mu poskytovat individuální péči, personalizované nabídky či řešení na míru.

   Výzvy a příležitosti AI

   Umělá inteligence dokáže na základě velkého množství dat o chování zákazníků upravovat nabídku i cenu produktů. Umí se bleskově zorientovat v sortimentu a vybrat zákazníkovi tu nejlepší variantu. Dokáže tak například doporučit pásek ve stejném odstínu hnědé, který bude perfektně ladit s vybranými polobotkami. Nabídku dalších produktů hodících se k vybranému zboží tak už nemusí značky stanovovat „ručně“ jen prostřednictvím kategorizování.

2. 

   Čas a úsilí

   Mozek je energeticky náročný orgán a často nás podvědomě přiměje zvolit „cestu menšího odporu“. V praxi to znamená, že klient není ochotný za produkt či službu připlácet ještě svým časem a energií. Preferuje obchodníka, který mu nabídne hladkou a rychlou cestu k uspokojení jeho potřeb – provedení nákupu či vyřízení požadavku. Samozřejmostí je odbavení online, rozpoznání zákazníka a bezpečné ukládání jeho údajů pro příští transakce. Efektivní procesy výrazně přispívají ke klientově loajalitě vůči značce.

   Výzvy a příležitosti AI

   Generativní AI je dalším logickým krokem ke zrychlení obsluhy. Typickým příkladem jsou zákaznické linky, kde virtuální asistenti třídí a řeší individuální požadavky. Virtuální asistenty ale potřebují značky naprogramovat tak, aby dokázali včas rozpoznat, kdy zákazníka přepojit na živou obsluhu. Nic totiž nenaštve zákazníka tolik jako marné vysvětlování požadavku robotovi, okořeněné následným několikaminutovým čekáním na operátora, u něhož začne celé „kolečko“ znovu.

3. 

   Očekávání

   Marketingová prezentace, ale i pověst či předchozí zkušenosti s jinými značkami v odvětví nastavují určitá klientská očekávání. Cílem značky by mělo být je nejen naplňovat a předcházet případnému zklamání, ale také je aktivně formovat a zvyšovat laťku. Zároveň se však musí mít na pozoru, aby nevzbuzovala přílišná očekávání, která následně nebude schopna splnit. Pokud značka předčí očekávání, je velká šance, že si klient svou zkušenost zapamatuje a doporučí značku svým známým.

   Výzvy a příležitosti AI

   Zákazník očekává, že digitální kanály na bázi AI dokážou jeho požadavek vyřešit stejně efektivně jako ty face-to-face. Předchozí pozitivní zkušenost z určitého sektoru si pak odnáší i do jiných odvětví. Lidé si už například u svých bank zvykli na virtuální asistenty a s Kate, Tomem a jejich dalšími „kolegy“ řeší stále více požadavků. Až banky své asistenty ještě lépe vytrénují, klienti začnou věřit v jejich spolehlivost. Stejnou kvalitu a nepřetržitý provoz následně budou vyžadovat i jinde – u poskytovatelů energií i logistických nebo retailových značek. Ti, pokud nezareagují včas a nebudou nabízet stejně kvalitní řešení, pak mohou v pilíři očekávání tratit.

4. 

   Integrita

   Integrita je souladem mezi tím, jak se značka prezentuje a jak se reálně chová. Plnění slibů a dodržování zásad jsou základem budování zákazníkovy důvěry. A v digitálním světě plném rizik to platí dvojnásob. Důvěryhodně bude působit taková značka, která bude chránit soukromí a bezpečnost svých klientů a využívat jejich osobní data v souladu s právními předpisy i etikou a samozřejmě jako prostředek k personalizaci a minimalizaci času i úsilí.

   Výzvy a příležitosti AI

   Pravidla pro vývoj a používání nástrojů umělé inteligence zatím neupravuje žádná právní norma. O to větší pozornost by značky měly věnovat přípravě kvalitního etického kodexu. Aby nepodryly důvěru svých zákazníků (a neporušily budoucí pravidla AI Actu), měly by je vždy informovat, že používají nástroj na bázi umělé inteligence. Dále by měly usilovat o bezchybnost svých nástrojů. Důvěru zákazníka totiž může narušit i opětovné vkládání požadavku, nepochopení dotazu ze strany robota, zapomínání historie nákupů nebo nepřirozené vystupování robotů.

   Příležitostí může naopak být sumarizace recenzí, které zákazníkovi o kvalitě a užitku produktu řeknou více než počet hvězdiček. Značky mohou také stahovat recenze i z dalších, nejlépe nezávislých webových stránek, čímž zvýší důvěryhodnost zákaznických hodnocení.

5. 

   Řešení problémů

   Pokud problémy nastanou, měla by je značka řešit co nejefektivněji, tak aby klient i z negativní zkušenosti vyšel s co možná nejlepším pocitem. Technologie jako umělá inteligence umožňují detekovat bolavá místa a odhalovat potenciální problémy ještě dříve, než vzniknou. V situaci, kdy například zákazník banky prochází web nebo aplikaci a už delší dobu se pohybuje na jedné stránce, může přijít vhod jej proaktivně upozornit na pravděpodobné řešení nebo ho odkázat na chat ještě předtím, než by mohl vzniknout nějaký problém. Jiným příkladem je dnes již známé odhalování podvodů, například v situaci, kdy je napaden bankovní účet zákazníka a jsou z něj vyváděny peněžní prostředky. Pokročilé online kanály ve formě chatbotů a virtuálních asistentů, které reagují na klientovu žádost i v časech mimo pracovní dobu, dokážou úspěšně odbavit velké procento dotazů a rychlou reakcí přetavit negativní zákaznickou zkušenost na kladnou.

   Výzvy a příležitosti AI

   Pokud není nástroj dostatečně vyspělý, může čas potřebný na vyřešení požadavku dokonce prodloužit nebo navést do slepé uličky. Na začátku by tedy mělo vždy stát rychlé prvotní rozhodnutí: Je vůbec možné klientův problém řešit prostřednictvím chatbota či voicebota, nebo bude lepší ho ihned přepojit na živého operátora?

   Řešení problémů může zefektivnit i automatické vyřizování reklamací. Umělá inteligence dokáže zanalyzovat stížnost, rozhodnout o dalším postupu a okamžitě poskytnout zákazníkovi odpověď. Při opakujících se stížnostech může značku včas upozornit na vznikající problémy a navrhnout jejich systematické řešení.

6. 

   Empatie

   Lidskost a pochopení jsou hodnoty, bez nichž bychom byli jen funkčními buňkami v pomyslné neuronové síti. Fakt, že se značka dokáže vcítit do potřeb zákazníka, dá mu najevo, že ho chápe a že i na její straně jsou lidé jako on, pomůže vybudovat pevný vztah, který jen tak neochabne. Technologie nás mají přečtené, umí s námi mluvit i na nás adekvátně reagovat. Nedokážou ale (zatím) nahradit lidskou vřelost a upřímné pochopení. Nalezení rovnováhy mezi technologickými řešeními a lidským, osobním kontaktem je cestou k důvěryhodnému a empatickému vztahu mezi zákazníkem a značkou.

   Výzvy a příležitosti AI

   Cílem nástrojů na bázi umělé inteligence není nahradit pracovníka, naopak. Pokud chytré nástroje zvládnou vyřešit rutinní dotazy a stížnosti zákazníků, zaměstnancům značky pak zbývá více prostoru na empatické a na míru šité poradenství.

   Před implementací AI řešení by se značky svých zákazníků měly ptát, jaké problémy a situace řeší, a až podle odpovědí začít vyvíjet řešení.