Enquanto a IA continua sua rápida integração na empresa, as equipes de experiência e suporte do cliente estão navegando em um conjunto distinto de desafios. Embora a experimentação seja frequentemente incentivada em outras funções, o CX opera sob diferentes expectativas: precisão, empatia e praticamente nenhuma margem de erro.
Em nosso último Duas verdades e ai O bate -papo da Fireplace, o CX e os líderes de apoio se reuniram para uma conversa sincera sobre o que está funcionando, o que não está e como a IA está reformulando nossa compreensão da produtividade, confiança e capacitação da equipe.
1. “A produtividade é ter um impacto muito focado com o mínimo de atrito”.
A redefinição da produtividade no CX começa com resultados, não atividades. As equipes voltadas para o cliente são frequentemente medidas pelo quanto o fazem: tempos de resposta, quantity de ingressos, horas registradas. Mas a produtividade actual vem do progresso sobre o que mais importa – entregando as experiências de clientes de destaque, resolvendo problemas de raiz e construindo confiança. Esse tipo de impacto exige priorização implacável, alinhamento claro e um ambiente em que os problemas possam ser lançados abertamente.
Para seguir nessa direção, os líderes devem examinar Como as métricas no nível da superfície se conectam aos resultados do cliente e dos negócios. À medida que a IA acelera os fluxos de trabalho, é essencial garantir que o aumento da velocidade se traduz em melhores resultados. O desempenho do monitoramento é elementary – mas convidar o suggestions aberto das equipes para descobrir riscos, pontos de atrito e oportunidades para um impacto mais profundo.
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2. “O medo de errar é actual.”
As equipes da CX estão adotando a IA de maneira mais cautelosa – e por boas razões. De acordo com a Grammarly’s Receio relatório anualA adoção da IA no CX é mais lenta do que em outras funções. A hesitação faz sentido. As interações do cliente exigem nuances e precisão emocionais – as áreas onde a IA ainda se sente não comprovada. Mix isso com ferramentas fragmentadas, requisitos rígidos de conformidade e frequentemente políticas de uso de IA nebulosas, e a relutância de CX se torna racional.
Para desbloquear a adoção, os líderes de CX podem começar reduzindo o medo. O amplo acesso a novas ferramentas de IA é útil, mas precisa ser emparelhado com o Clear GuardRails. Também requer espaços seguros para experimentar, seja através de ambientes de sandbox ou casos de uso interno de baixo risco. Por fim, você precisa normalizar a curva de aprendizado. A exibição e a celebração dos primeiros adotantes pode apoiar aqui, transformando os usuários da AI em embaixadores que ajudam a upskill da equipe maior.
3. “Tire o tedioso para que as equipes possam se concentrar no que importa.”
Ai deve elevar o lado humano de CXnão substitua. Os casos de uso de IA mais valiosos no CX não precisam ser chamativos – eles podem ser práticos. Automatizando as notas da reunião, a superfície de insights da conta ou simplifica o acesso às equipes de dados de dados do cliente para se concentrar no trabalho que apenas os humanos podem fazer: ouvir, empatizar e construir relacionamentos reais.
O objetivo não é automação por si só. Trata -se de reduzir o trabalho ocupado para que seu povo possa aparecer com mais presença, clareza e criatividade. E como qualquer boa ferramenta, a IA ainda requer julgamento humano, especialmente quando as apostas são altas. Ensine suas equipes a tratar a IA como assistente, não como autoridade.
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4. “Você não pode escalar o que as pessoas não confiam.”
Governança, clareza e capacitação A adoção em escala. A confiança é a base de toda interação do cliente – e também é a base para a adoção da IA. Sem confiança em como os dados são tratados e o que as ferramentas estão fazendo, as equipes hesitam em se envolver. As organizações mais bem -sucedidas não estão apenas dando ferramentas de equipes; Eles também estão dando confiança nas ferramentas que usam. Você pode construir confiança com proteções de grau de empresa como a prevenção e criptografia por perda de dados e deixando suas políticas claras desde o primeiro dia. Além disso, ofereça treinamento específico de função que vai além dos guias de instruções e fala com casos de uso do mundo actual.
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5. “Se a AI acrescenta complexidade, não está ajudando.”
Grande CX depende da simplicidade, assim como sua estratégia de IA. O trabalho da experiência do cliente é inerentemente fragmentado. As equipes saltam entre plataformas para CRM, ingressos de suporte, métricas de adoção e comunicações. AI, se não for com atenção, pode adicionar a esse caos – especialmente quando as ferramentas vivem em silos ou vêm com curvas de aprendizado acentuadas.
Antes de trazer uma nova solução de IA, pergunte: isso reduzirá a troca de contexto ou adicionará a ela? Ele pode se conectar às ferramentas que já usamos? Ele simplificará o trabalho ou apenas mudará para outro lugar? A melhor IA não apenas resolve problemas – take away o atrito, conecta fluxos de trabalho e ajuda as equipes a permanecer no fluxo.
CX é onde a promessa da sua marca cumpre a realidade. E em um mundo de expectativas crescentes e orçamentos mais apertados, fazer mais com menos não é apenas um objetivo – é um mandato. A oportunidade diante de nós não é apenas automatizar tarefas. Trata -se de criar as equipes de espaço, clareza e confiança precisam entregar trabalho que realmente importa.
