Hej !

Dobrze Cię widzieć w #40 wydaniu CS w Pigułce Premium.

Zobacz, co dzisiaj dla Ciebie przygotowaliśmy. 👇

🚂 Rozkład jazdy:

1. 🌏 New world: nowe, ekscytujące role, jakie AI tworzy w CS [Free]

2. 🥳 13 zwycięstw klientów wartych świętowania! [Premium]

3. 🤝 Dlaczego każdy zespół CS potrzebuje działu CS Ops [Premium]

4. 🏋️‍♂️ Ćwiczenie CS-owe [Premium]

5. 🤪 Memik [Premium]

6. 🏹 3 szybkie strzały [Premium]

   1. 11 najlepszych podcastów dla CSM które musisz śledzić

   2. Webinar: Psychologia Customer Success

   3. Skalowanie poza Doliną Krzemową: przejście od 0 do 60 mln dolarów ARR w ciągu 4 lat z Erikiem Reą, dyrektorem generalnym Podium

🌏 New world: nowe, ekscytujące role, jakie AI tworzy w CS

Całość materiału znajdziesz TUTAJ.

W miarę jak przestrzeń obsługi klienta znajduje nowe i ekscytujące sposoby współpracy z AI, role, odpowiedzialności i ścieżki kariery tworzące zespoły wsparcia ulegają przekształceniom.

1. Knowledge Manager

Wysokiej jakości treści wsparcia są kluczowe dla sukcesu bota opartego na AI, dlatego zarządzanie bazą wiedzy jest niezbędne w świecie, gdzie AI jest na pierwszym planie.

Zespoły wsparcia są doskonale usytuowane, by zidentyfikować luki, rozpoznać błędy i usprawnić przepływ treści wsparcia. Zarządzanie wiedzą w zespole wsparcia to nic nowego, ale tradycyjnie była ona rozproszona po całym zespole, bez konkretnego właściciela i niewielu ustalonych procesów, polegając głównie na wiedzy instytucjonalnej przekazywanej od kolegi do kolegi.

2. Conversation Designer

Gdy masz przepełnioną skrzynkę odbiorczą, łatwo jest traktować rozmowy jak punkty do odhaczenia na liście – klient zadaje pytanie, twój zespół na nie odpowiada i to wszystko. Jednak rozmowy klienta to tylko jeden krok na większej ścieżce klienta.

Właśnie tu wkracza projektant rozmów – jego rolą jest optymalizacja kompleksowego doświadczenia wsparcia klienta, obejmującego boty, automatyzację i ludzką obsługę klienta, oraz identyfikacja przeszkód dla bezproblemowej obsługi klienta. Pojawienie się tej roli wskazuje na rosnący związek między obsługą klienta a sukcesem klienta. Skoncentrowanie się na ścieżce klienta zachęca do bardziej holistycznego i proaktywnego podejścia do doświadczenia klienta, w przeciwieństwie do tradycyjnej, reaktywnej obsługi klienta.

3. Conversation Analyst

Cudowną cechą botów opartych na AI jest ich zdolność do naturalnej rozmowy, która przewyższa już teraz oczekiwania klientów, zwłaszcza w porównaniu do ich sztywnych, robotycznych poprzedników. Jednak analiza rozmów klientów przy użyciu AI może pomóc w uzyskaniu dogłębnych wglądów w sformułowania, ton i subtelne terminologie produktowe, które pojawiają się w codziennych rozmowach z klientami. Jednak jeśli chodzi o interpretację tych wniosków, identyfikację potencjalnych ulepszeń i wprowadzanie zmian w zespole wsparcia i całej firmie, potrzebny jest analityk rozmów.

4. Prompt Engineer/Problem Formulation Engineer

Wszyscy jesteśmy pod wrażeniem zdolności ChatGPT do zrozumienia tego, co pytamy, niezależnie od tego, jak niezgrabnie sformułowaliśmy pytanie. Boty AI mogą dostarczyć to wrażenie "wow" od razu, ale jeśli chodzi o zapytania klientów związane z konkretnymi firmami, ważne jest, aby twój chatbot działał na najwyższym poziomie. Właśnie wtedy pojawia się inżynier formułowania, zwany też inżynierem problemów.

Prompt Engineer 

Określane jako "niesamowicie efektywna umiejętność" przez założyciela OpenAI, Sama Altmana, inżynieria promptu polega na zdobyciu głębokiego zrozumienia sposobu, w jaki bot AI odpowiada na pytania, tworzenie zoptymalizowanych zachęt i doskonalenie odpowiedzi bota w celu uzyskania najlepszych wyników. W zasadzie polega to na zadawaniu strategicznych pytań w celu uzyskania optymalnych wyników, a następnie wykorzystywaniu tych szablonów do informowania przyszłych odpowiedzi.

Problem Formulation Engineer 

Podczas gdy inżynieria promptu koncentruje się na działaniu określonego narzędzia AI i tym, jak można je manipulować, aby uzyskać najlepsze wyniki, inżynieria formułowania problemów zajmuje się szerszymi problemami, które dotyczą twoich klientów.

Ta rola polega na identyfikowaniu i rozumieniu obszarów problemowych, analizowaniu ich i określaniu ich koncentracji, zakresu i granic. Rozwinięcie głębokiego zrozumienia domeny problemu sprawia, że proces dostosowywania bota jest bardziej efektywny i ostatecznie przynosi lepsze doświadczenie klienta. Boty, które są szkoleni przez inżyniera formułowania problemów, aby głęboko rozumiały problem, z którym klient ma do czynienia, stanowią niezwykle wartościowe aktywa dla twojego biznesu – mogą sugerować nie tylko rozwiązania krótkoterminowe dla tego konkretnego problemu, ale także związane z nim ulepszenia, które mogą podnieść jakość doświadczenia klienta w twoim produkcie.

5. Support Design Strategist

Ta rola polega na spojrzeniu na całe doświadczenie wsparcia z lotu ptaka i zdecydowaniu, gdzie AI i ludzie najlepiej się sprawdzają na każdym etapie ścieżki klienta. Jeśli jesteś liderem wsparcia, pewnie myślisz, "już to robię," i masz absolutnie rację. Praca ta będzie prawdopodobnie nadal podlegać liderowi wsparcia przez jakiś czas, ale gdy AI stanie się standardem w branży, firmy będą się wyróżniać przez płynność dostarczania usług, skoordynowaną przez optymalne partnerstwo ludzi i AI. Wtedy pojawia się potrzeba dedykowanego stratega projektowania wsparcia.

Przyszłość karier w obszarze obsługi klienta jest jaśniejsza niż kiedykolwiek wcześniej, a omówione tutaj role to tylko początek. Jesteśmy podekscytowani, że role obsługi klienta stają się coraz bardziej atrakcyjne, ponieważ AI zmienia charakter pracy w obszarze obsługi klienta i nie tylko.

Jeżeli chcesz zobaczyć całość materiału, kliknij TUTAJ.

Subscribe to CS Po Polsku Członkostwo Premium to read the rest.