#67 AI w Customer Success – Do czego używać?

Tu Łukasz i Dominik z Customer Success PL. Przyglądamy się, jak metodyka sukcesu klienta staje się dominującym trendem w budowaniu nowoczesnej organizacji. Hej, hej, tu NBA. Pewnie nie wiesz, o czym mówię, bo jesteś młody, ale niektórzy ludzie jeszcze pamiętają takie przywitanie, jak w polskiej telewizji były mecze w koszykówki amerykańskiej. Ale my jesteśmy w Customer Success PL. Ale inna sprawa, że ty oglądasz NBA na bieżąco do tej pory, więc bardziej to jest spodziewane takie powitanie. Mam święte prawo powiedzieć sobie hej hej to NBA. Masz święte prawo do tego. Startujemy z czymś trochę kliszowym, trochę modnym, a trochę niezbędnym, żeby analizować dzisiaj, czyli z taką serią może odcinków związanych z tym, jak wygląda Customer Success w erze sztucznej inteligencji wdrażanej na co dzień.

ChurnZero. Połączenie dobrej wizji, wykonania tej wizji obok takich platform jak Planhat, Gainsight czy Totango. Platform Customer Success. Ta platforma popełniła bardzo fajny raport. Bardzo fajny dlatego, że próbka jest dosyć spora, bo odpowiedziało tam prawie że 800 osób. I to nie takich osób, że pościągali po prostu CS-ów z całego świata, tylko to są osoby, które najczęściej były właśnie

ChurnZero.pl Chociaż sam raport nie jest AI-owy, bo to jest raport związany z Customer Revenue. Pytanie w ogóle, po co nam AI w Customer Success? Mamy już troszkę pracy.

Mamy już troszkę pracy i ja sam nawet u siebie w firmie tak się spotkałem z takim oporem, że to nam dołoży właśnie jeszcze pracy, bo będzie trzeba to wszystko ogarnąć, obsłużyć. Trzeba załadować te taczki. Dokładnie tak. No i dodatkowo gdzieś tam przewija się ten lęk, że to nas jakby wyprze, że odbierze to nam pracę. Gdzie to do pewnego stopnia prawdą może być, ale niekoniecznie. Zobaczymy jak to w praktyce będzie. Ja osobiście bardzo górnolotnie myślę, że jednak ludzie będą chcieli rozmawiać z tym Customer Success Managerem, menadżerką, który jest człowiekiem. Chociaż może przyszłe pokolenia to zmienią, ale idziemy dalej. Szósta edycja tego raportu. I co tam tak właściwie mamy? W ogóle dlaczego tam jest ten przychód?

Dlaczego to jest revenue? To jest chyba pytanie takie dosyć istotne. Czemu nagle najważniejsze, może nie, ale ważny raport w branży Customer Success ma revenue jako lead word. Wiesz co, no to jest w ogóle bardzo ważna rzecz, którą muszą dowieść działy CS, że nie są tylko centrum wydatków, ale też przychodów i generatorem przychodów. Dlatego tu koncentrujemy się na tych przychodach z ekspansji, z utrzymania klientów, czyli retention, obronienia klientów przed odejściem. Także jednak jest to... Miejsce organizacji przychodowej. Są faktycznie bardzo duże korporacje, gdzie to jest tak wyspecjalizowane, że ten CS nie dosprzedaje, tylko się zajmuje innymi rzeczami, ale to jest raczej taki CS-owy raj, który nie jest codziennością dla większości osób.

Na pewno nie jest. Ten raport pokazuje, że tam pada taka liczba 74% respondentów twierdzi, że przychod... To jest przede wszystkim zasługa istniejących klientów, czyli właśnie ta robota już posprzedażowa, niesprzedażowa. Więc jakby skończmy z takim gloryfikowaniem sprzedaży ponad Customer Success. Prywatna wojna Dominika. Nie, to znaczy chodzi mi o to, że po prostu te działy trzeba traktować na równi, bo tak naprawdę No, są takie stare dane, które gdzieś tam Salesforce poprzytaczał. Bardzo ciężko już dotrzeć do źródeł konkretnych tych danych, bo to jest po prostu dana powielana sprzed lat, sprzed lat, sprzed lat, że ileś tam razy ciężej jest pozyskać nowego klienta niż utrzymać istniejącego.

Też bardzo ważne jest to, to jest taki super dowód na to, że CS faktycznie pomaga, że przewijają się tam dane na temat tego, że faktycznie pojawiły się dowody na to, twarde dane, że firmy, które mają dział Customer Success lepiej prosperują i mają wyższe Net Revenue Retention niż firmy bez Customer Success. No to dzięki AI oczywiście, ponieważ dopóki AI nie było, to tak nie działało. To Customer Success był centrum kosztów w organizacjach, a teraz może być centrum przychodów. Oczywiście żartuję, chociaż nie wiem. Tak. No i tam oczywiście zachęcamy do przejrzenia tego raportu. On tam pokazuje jakie mamy zespoły go to market, czyli te, które mają styczność z klientem i są jakby przodem do klienta.

No nie, no bo na przykład do Google Meet możesz sobie podpiąć wtyczkę albo uruchomić gmini i będzie cię podsumowywało te spotkania, prawda? Zresztą bardzo fajnie, że o podsumowywaniu spotkań powiedziałeś, bo w kontekście AI najważniejsza rzecz, według mnie, która się przewija w tym raporcie, od którego dzisiaj wyszliśmy, jest spis najpopularniejszych use case'ów, czyli sposobów zastosowania AI w Customer Success, a raczej ogólnie w Customer Life Cycle, czyli w cyklu życia klienta. I pojawiło się takie pytanie. Jak używacie AI w... W cyklu życia klienta. No i właśnie na pierwszym miejscu 73% z tych badanych liderów CS i sprzedaży powiedziało podsumowywanie spotkań. I to był właśnie ten największy procent. Więc jeżeli sobie myślicie, o rany, wszyscy już wykorzystują tutaj do przewidywania, do tego, tamtego, no nie, no jednak to jest najpopularniejszy use case, a te kolejne use case, kolejne zastosowania są o wiele, o wiele mniej popularne.

Radzi sobie jako skryba. Kolejne przykłady zastosowań, które mamy, są bardzo ciekawe, bo np. głos klienta, voice of the customer i analiza feedbacku, czyli coś, o czym mówiliśmy już dawno temu w rozmowie z Piotrem Sadowskim, czyli np. mamy takiego NPSa i AI może zrobić analizę, semantyczną analizę, czy to jest pozytywny komentarz, czy negatywny. Dalej mamy health scoring, tylko 23%, czyli ocena zdrowia klienta, segmentacja klientów 16%. No i ciężko jest to zrobić dobrze. Następnie segmentacja klientów, następnie... To mnie dziwi, że tak mało. To mnie też dziwi, że tak mało, tylko 16, ale wiesz co jest bardziej ciekawe dla mnie?

Wszystko się staje bardzo też ogólne, czarno-białe i Takie samo, prawda? Ale to jest też temat na inny odcinek i trochę o obalaniu mitów i o konkretnych zastosowaniach AI w CS. Będziemy sobie mówić o tych, które wymieniliśmy w tym odcinku, także teraz będziemy troszeczkę podsumowywać. 2025 taki bazowy rok dla inwestycji AI w Customer Success. Nadal zespoły dopiero zaczynają, eksplorują.