Üretken Yapay Zeka (GenAI) ile Müşteriye Daha Yakın Olmak

Yapay zeka ve makine öğreniminin klasik formları için çoğunlukla ağ ve ağ operasyonlarına odaklanılsa da üretken yapay zekayla ilgili heyecanın büyük kısmı, onun müşteri ve pazarla yüz yüze olan süreçleri değiştirme potansiyeli ile ilgili.

TM Forum, iletişim hizmet sağlayıcı organizasyonun tamamını kapsayan yedi kullanım senaryosu ailesi belirledi ve bunların ikisi, müşteri deneyimi ile satış ve pazarlamayı kapsayan daha büyük bir kategori sayılabilecek bir senaryonun içinde bulunuyor. TM Forum, iletişim hizmet sağlayıcılar ile ilgili araştırmasında bunu operatörlerin önümüzdeki bir veya iki yıl içinde yapacağı erken yatırımların çoğunu ayıracağı en büyük kapsamlı kategori olarak belirledi.

Üretken yapay zeka için kullanım senaryoları, tüm müşteri hizmetleri ile pazarlama organizasyonlarını kapsıyor ve çağrı merkezlerine, müşterileri için yeni dijital araçlar geliştiren ekiplere, satış ve pazarlamaya ve en önemlisi de müşterilerin kendisine faydalar sunuyor. Mantıklı ve sorumlu bir şekilde devreye alındığında, üretken yapay zekanın çalıştırıldığı kullanım senaryoları daha iyi bir müşteri deneyimi, daha sadık müşteriler, verimlilik kazançları ve yeni net gelirler sağlayabilir.

Gelişmiş bir chatbot deneyimi sunmak pek çok iletişim hizmet sağlayıcı için bir öncelik. Bugünün chatbot hizmetleri, kısıtlı kapasiteleri yüzünden müşterilerin beklentilerini karşılayamayabilir. İletişim hizmet sağlayıcılar, üretken yapay zekayı kullanarak, müşteriler için sınırlı bir dizi çözüm sunan klasik bir yapay zeka ile kural tabanlı sistemi daha geniş bir soru ve talep yelpazesine cevaplar sunan bir yapay zekaya dönüştürerek chatbot deneyimini değiştirebilir. Bunu da büyük bir dil modelinde (LLM) milyonlarca müşteri etkileşimiyle eğiterek yapabilir. Üretken yapay zeka chatbotları, müşterilerin ne istediğini ve kendisinin nasıl yardım edebileceğini anlamak için yapılandırılmış veriler yerine yapılandırılmamış veriler kullanır.

Kural tabanlı chatbotlardan üretken yapay zeka tabanlı chatbotlara geçiş yavaş yavaş olacak ve iletişim hizmet sağlayıcıların büyük dil modellerini ne kadar hızlı eğitip ayarlayabileceklerini ve bugün mümkün olandan daha doğru sonuçlar sunmak için ve diğer destekleyici teknolojileri ne kadar hızlı kullanabilecekleri gösterecek. İletişim hizmet sağlayıcılar şimdilik bu jenerik büyük dil modellerini kullanmalı ve kendi dahili verilerini kullanarak bunları eğitmeli. Fakat çeşitli iletişim hizmet sağlayıcı girişimleri, sadece kendi verilerini ve müşteri ile operatör arasındaki bilgileri kullanarak büyük dil modelleri inşa etmeye çalışıyor. Bunlar, çok daha yüksek seviyelerde doğruluk vaat ediyor.

Kısa ila orta vadede ve hatta kararlar alırken güvenilecek kadar doğru olmayan sonuçlar üretirken bile, büyük dil modelleri ve üretken yapay zeka müşteri hizmetleri temsilcileri için zamandan kazandırıcı ve performans artırıcı bir araç olabilir. Müşteriler ile onların demografisi, harcamaları, kullanım alışkanlıkları ve önceki etkileşimleri hakkındaki bilgilere daha hızlı ve daha iyi bir erişimle, müşteri hizmetleri temsilcileri sorunları daha hızlı çözebilir, müşterilerle daha iyi ilişkiler inşa edebilir ve müşterilere istediklerini vermek için daha proaktif bir rol üstlenebilir. Bunlara çapraz satış, üst paketlerin satışı ve erken taahhüt yenilemelerin yapılması dahildir.

Müşteri hizmetleri fonksiyonlarından satış ve pazarlamaya geçen bu aynı müşteri içgörüleri, iletişim hizmet sağlayıcıların müşterileriyle olan iletişimlerini kişiselleştirme yolları açısından büyük bir etkiye sahip olabilir. İletişim hizmet sağlayıcılar uzun zamandır müşteri verilerini dijital yerel B2C şirketlerinin önceki alışverişler ve etkileşimlere dayanarak kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için kullandığı şekilde kullanmak istiyordu.

İletişim hizmet sağlayıcıların elinde çok geniş bir müşteri verisi olabilir fakat bu müşteriler sıklıkla iletişim hizmet sağlayıcı organizasyonu içerisinde farklı bölümlerde bulunuyor. Daha güçlü müşteri içgörüleri oluşturmak üzere bu verileri bir araya toplamak ve daha sonra bu içgörüleri kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları için kullanmak zorlayıcı olmaktadır. Artık üretken yapay zeka bu zorlu işin bir kısmını yapmak için kullanılabilir ve hem farklı BT sistemlerinde bulunan yapılandırılmış verileri hem de gerçek ve çevrim içi sohbetlerden elde edilen yapılandırılmamış verileri bir araya getirebilir. Üretken yapay zekayı dijital ikiz teknolojileri ile birlikte kullanmak daha da büyük bir değer katarak, iletişim hizmet sağlayıcıların sonuçları tahmin etmesine ve süreçleri optimize etmesine imkan verebilir. Dijital ikizler, iletişim hizmet sağlayıcıların daha etkili bir veri birleştirme ile müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmelerine yardımcı olan analizler aracılığıyla daha kişisel bir pazarlama sunmasını sağlayabilir.

Üretken yapay zeka ayrıca satış yöneticilerinin, mevcut ve potansiyel müşterilerine kişiselleştirilmiş mesajlar gönderme becerisi kazandırır. Satış ekiplerinin de en iyi potansiyeş müşteriyi belirlemesine ve onlarla iletişim için görüşme senaryoları geliştirmesine yardımcı olur.

2023 üretken yapay zekayla yapılan agresif deneylerin yılı olurken, 2024 ve 2025 operatörlerin ilk kullanım senaryolarını kullanmaya başlayacağı yıl olacak. iletişim hizmet sağlayıcılar bunu yaparak müşterileriyle daha yakın olma ve sadece dijital operatör olarak hizmet veren şirketlerle kendi aralarındaki müşteri deneyimi farkını kapatma fırsatını elde edecek.