I direktionsmødet lyder det ofte sådan: "Vi vil være mere kundeorienterede, og AI hjælper os med det." Alle nikker. Ingen mener det samme. Den ene tænker på hurtigere reaktionstider på serviceanmodninger. Den anden på personaliserede tilbud. En tredje på en kundeservice, der også svarer om natten. Ordet "kundeorienteret" forbinder tre ambitioner, som hver især forudsætter en anden organisation.
At gøre den ambition konkret betyder at lægge den i lag: en vision (hvorfor kundeorientering tæller nu), en vision state (hvordan kunderelationen så ser ud), et target (hvad der ændrer sig i år) og en target state (hvilken adfærd der derefter er standard). Først da bliver det synligt, hvilke capabilities der er nødvendige for at nå dertil, og hvilke der allerede findes.
Kundekontakt består af opgaver, der opfører sig forskelligt, så snart AI kommer med i billedet. En del kan overtages: besvarelse af standardspørgsmål, opsummering af en kundesag før en samtale, identifikation af en kunde, der er ved at forlade jer. En del sker med tilsyn: AI foreslår et svar, en medarbejder godkender det eller justerer det, med en begrundelse. Og en del forbliver menneskearbejde: samtalen hvor en kunde er vred over noget, der ikke passer ind i en protokol, eller beslutningen om at gøre en undtagelse fra politikken.
Denne fordeling ligger ikke fast. Hos den ene virksomhed bliver firs procent af førstelinjespørgsmålene allerede håndteret automatisk, hos den anden endnu ingenting, mens begge virksomheder er i samme branche og betjener sammenlignelige kunder. Forskellen ligger sjældent i teknikken. Den ligger i, om organisationen har opdelt kundehenvendelsen i opgaver, der kan vurderes hver for sig, om den ved, hvilke data der kræves til det, og om de data er korrekte, og om nogen har beføjelsen til at afvise et AI-forslag, uden at det bliver et problem.
Mere kundeorienteret arbejde med AI kræver parathed på otte dimensioner, ikke kun på teknik. Et par af dem, der ofte overses:
Procesparathed. Er kundeprocessen allerede opdelt i trin, der hver for sig kan vurderes på "kan AI gøre dette," "kan AI gøre dette med tilsyn" eller "forbliver dette menneskearbejde"? Uden den opdeling forbliver ambitionen en hensigt.
Datatilgængelighed og datakvalitet. Et AI-system, der besvarer kundespørgsmål, er kun så godt som den kundesag, det bygger på. Spredte, forældede eller modstridende kundedata giver svar, der snarere skader end forbedrer kunderelationen.
Beslutningsrettigheder. Hvem må afvise et AI-forslag til en kunde, og på hvilket grundlag? Hvis det ikke er fastlagt, opstår vanen med, at alle overtager forslaget, fordi det er besværligt at begrunde en afvigelse, eller at ingen overtager det, fordi ingen vil bære ansvaret.
Evnen til at føre tilsyn. En medarbejder, der vurderer AI-forslag, har brug for en anden kompetence end en medarbejder, der selv formulerer svaret: evnen til kritisk læsning og velbegrundet afvisning, ikke skriveevnen.
Denne parathed testes via fem confidence gates: er ambitionen klar nok til at kunne testes, er organisationen indbyrdes enig om, hvad succes betyder, er risiciene ved et forkert kundesvar kendte, er der en måde at rulle tilbage på, hvis noget går galt, og er der nogen, der overvåger fremdriften. Uden disse gates forbliver "mere kundeorienteret med AI" et ønske.
Capability-oversættelsen gør det synligt, hvilke roller der er nødvendige, uafhængigt af hvor mange mennesker der udfylder dem. Nogen der kan opdele kundeprocesser i opgaver. Nogen der overvåger kvaliteten af kundedata. Nogen med beslutningsretten til at afvise et AI-forslag. Og nogen der måler, om kundetilfredsheden reelt ændrer sig, ikke kun reaktionstiden.
Om disse roller hører til eksisterende funktioner eller kræver nye stillinger, er et spørgsmål, der varierer fra organisation til organisation og har sine egne lovmæssige krav, så snart det berører personalebeslutninger. Det er op til arbejdsgiveren; det, der tæller her, er hvilket arbejde der forskyder sig, og hvilken capability der kræves til det, ikke hvem der udfylder den capability.
Det er lykkedes, hvis direktionen mener det samme med "mere kundeorienteret," hvis kundehenvendelser påviseligt er opdelt i opgaver med en klar overtagelsesprocent, hvis der findes en fastlagt procedure for, hvornår en medarbejder afviser et AI-forslag, og hvis de frigjorte timer i kundeservicen synligt er blevet brugt på det arbejde, der forbliver menneskearbejde: den svære samtale, undtagelsen, kunden der har brug for mere end en protokol kan give.
Denne ambition hænger sammen med andre. At vokse uden at udvide kundeservicen tilsvarende kræver den samme parathed, uddybet i hvilke capabilities det kræver at vokse uden flere medarbejdere fra jeres organisation. Kundeorientering bliver også synlig i kvalitet, og det berører hvilke capabilities kvalitetsforbedring kræver, når AI medvirker i arbejdet. Og hvis marketing, salg og service alle tre siger "mere kundeorienteret," men forfølger forskellige targets, hjælper hvad man gør, når afdelingsmål modarbejder hinanden med at bringe den konflikt op til overfladen.
Spørgsmålet om hvilket kundearbejde i jeres virksomhed reelt kan overtages af AI, besvares pr. opgave med FTE TO AI's werkscan.
Den gratis parathedstjek består af otte korte spørgsmål, ét per dimension, og giver et billede af, hvor jeres organisation er kommet længst, og hvor mindst langt. Den fulde ambitionstest, med de fire lag og de fem confidence gates, er under udarbejdelse.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.