Mentionsy

Czy te wczesne wdrożenia AI rzeczywiście przełożyły się na autentyczne, satysfakcjonujące doświadczenia?

W odpowiedzi na te wyzwania 85% liderów CX dostosowuje swoje strategie inwestując w tą nową generację AI.

Taka AI jest zdolna do rozumowania, podejmowania decyzji i wykonywania działań bez interwencji człowieka, czerpiąc ze zunifikowanej międzyfunkcjonalnej

Mówiąc najprościej, AI przestaje być tylko kalkulatorem czy wyszukiwarką.

Według 87% liderów CX ten rodzaj AI może teraz dramatycznie poprawić jakość każdej interakcji.

AI z pamięcią jako fundament personalizacji.

Kiedy AI ma pamięć, wykorzystuje całą historię interakcji, preferencje i kontekst, aby nie tylko odpowiedzieć, ale i przewidzieć następne potrzeby klienta.

Klienci są gotowi na AI, o ile jest ona mądrzejsza.

67% konsumentów wierzy, że AI może pomóc w lepszej personalizacji, analizując ich interakcje.

Idealnym przykładem jest włoska firma turystyczna WeRoad, która redefiniuje grupowe podróże dla millennialsów i generacji Z. Ich celem było przekształcenie obsługi klienta z prostego systemu wsparcia w platformę opartą na AI, gdzie agenci wirtualni i ludźcy ściśle współpracują, realizując właśnie contextual intelligence.

W 23 roku WeRoad wprowadziło swojego wirtualnego agenta AI nazywanego Bob.

Co ważniejsze, osiągnął 0 minut czasu pierwszej odpowiedzi w interakcjach zarządzanych przez AI.

To dowodzi, że klienci ufają AI, która pamięta i potrafi działać, bo przyczynił się również do 20% wzrostu wskaźnika konwersji rok do roku, co jest zasługą większej efektywności i szybkości odpowiedzi.

AI z pamięcią natychmiast połączy numer telefonu z ID sesji i danymi klientami wyświetlając agentami na ekranie klient potencjalnie dzwoni w sprawie kredytu hipotecznego.

To jedyny sposób, aby AI mogła funkcjonować jak prawdziwy asystent.

I tu wkracza agentowa AI w swojej najczystszej formie.

Ta autonomia AI przełożyła się na efektywność na każdym poziomie.

W END czas ten dodatkowo jest oszczędzany dzięki funkcjom AI Summarization, czyli podsumowanie tekstu.

Problemy takie jak zgłaszanie awarii internetu, prośba o tymczasowe zwiększenie limitu danych czy pomoc w konfiguracji modemu, wszystko to powinno być w pełni obsługiwane przez agentową AI.

To jest Agentic AI w działaniu.

Co więcej, Lebon.com wykorzystuje AI również do wspierania agentów w tym multimodalnym środowisku.

Często korzystają z AI do podsumowywania długich rozmów i szkicowania odpowiedzi z odpowiednim tonem, formalnym lub przyjaznym.

Oznacza to, że Agentic AI ułatwia płynne przejście z wideo czy udostępniania ekranu z powrotem do komunikacji tekstowej, zachowując przy tym pełną treść i co najważniejsze ten sam kontekst.

Klient nie wie jak zainstalować nowy router światłowodowy.

Wzrost znaczenia AI dramatycznie zmienia to co mierzymy.

Oraz CSATBOTa Poziom Zadowolenia Klienta z Interakcji z AI.

Amerykańska platforma do sprzedaży biletów na wydarzenia sportowe i rozrywkowe, SeatGeek, jest doskonałym przykładem firmy, która wykorzystała agentową AI do zrewolucjonizowania swoich wskaźników efektywności i przejścia z modelu reaktywnego na proaktywny.

Aby to rozwiązać, firma wdrożyła agentów AI w oparciu o model Zero Training, nie wymagającego czasochłonnego, wstępnego trenowania.

Oznacza to, że ponad połowa wszystkich rozmów z klientami jest rozwiązywana przez agentów AI bez potrzeby eskalacji do agenta ludzkiego.

W sezonie szczytowym , agenci AI obsłużyli ponad 57 tysięcy rozmów korzystając z API na żywo do pobierania szczegółów zamówienia.

Po drugie pomiar satysfakcji AI .

Przez stałe udoskonalenia agenta AI, czyli częste testy pętlę informacji zwrotnej, osiągnięto spektakularny wzrost zadowolenia.

Wskaźnik satysfakcji klienta CSAT z agenta AI wzrósł ponad dwukrotnie z 34% do 70%.

Dzięki modelowi Zero Training

Agent AI w SeedGeek jest w stanie wykorzystać kontekstowe informacje z wewnętrznej bazy wiedzy.

I to jest potęga AI.

Przejrzystość decyzji AI, etyka i zaufania.

Konsumenci bardziej niż kiedykolwiek domagają się wyjaśnień przyczyn decyzji AI.

Wraz ze wzrostem zaufania do AI rośnie potrzeba kontroli i zrozumienia.

Aż 95% konsumentów chce wiedzieć, dlaczego AI podjęła określoną decyzję.

Firmy muszą wdrożyć zasadę explainability.

Jeśli AI odrzuci wniosek, musi wyjaśnić to klientowi w prostym języku.

Ta przejrzystość zaowocowała 77% wskaźnikiem satysfakcji z odpowiedzi agentów AI.

Kluczem było stworzenie rozwiązania, które pozwoli klientowi samodzielnie zrozumieć i zweryfikować decyzję AI.

77% ankietowanych w badaniach CSAT wyraziło zadowolenie z automatycznych odpowiedzi udzielanych przez agentów AI.

Etyczne i transparentne wykorzystanie AI to nie tylko przewaga rynkowa, to wymóg prawny w wielu obszarach wysokiego ryzyka.

Jeśli agentowa AI w Polskim Towarzystwie Ubezpieczeniowym odrzuci wniosek o odszkodowanie, system musi automatycznie wygenerować komunikat.

Fintech, jeśli AI odmówi klientowi kredytu, musi wyjaśnić, odmowa wynika z wysokiego wskaźnika zadłużenia na poziomie 65% oraz niskiego scoringu kredytowego w ostatnich 12 miesiącach, co narusza wewnętrzną politykę firmy.

Budowanie zaufania to jedyny sposób, aby przenieść ciężar decyzyjny na AI.

Podsumowując, po pierwsze, AI z pamięcią, która pamięta, kim jest klient i co robił, to jest klucz do hiperpersonalizacji.

Etyka i wyjaśnialność są fundamenty zaufania w erze AI.

Pamięć, płynność kanałów i transparentność decyzji AI to elementy, które pozwolą polskim firmom zdobyć przewagę konkurencyjną.

Musimy inwestować w złamanie silosów danych, aby nasza AI