Çözülen çağrı başına maliyet: sesli yapay zeka için daha sağlam bir yatırım gerekçesi

Sesli yapay zeka satın alma kararları çoğu zaman bir fiyat listesiyle başlar: dakika başı maliyet, abonelik basamağı ya da kurulum tahmini. Bu rakamlar önemlidir ama operasyonun sorusunu cevaplamaz. İşletme ses üretmek için para ödemiyor. Bir müşteri talebini çözmeyi, devretmeyi, kaydetmeyi ve iyileştirmeyi kolaylaştırmak için ödüyor. Yatırım gerekçesi, varsayımları görünür tutarak çözülen sonuç başına maliyeti karşılaştırmalıdır.

DRING bugün kullandıkça öde vaadiyle değil, aylık abonelik paketleriyle çalışıyor. Doğru paket; iş akışının kapsamına, dil ve kanal karmasına, beklenen kapasiteye, entegrasyonlara, kalite gereksinimlerine ve destek ihtiyacına bağlıdır. Paket görüşmesinin başlangıç noktası paketler sayfasıdır. Bu çerçeve ise ekibin o görüşmeye hangi referansı ve hangi sonucu getireceğine karar vermesine yardım eder.

Maliyeti hesaplamadan önce “çözüldü”yü tanımlayın

Tek bir iş akışı seçin ve tamamlanma olayını yazın. Bir destek çağrısı, onaylı bir cevap verildiğinde ve kayıt üzerinde anlaşılan süre içinde yeniden açılmadığında çözülmüş sayılabilir. Geri arama talebi, geri arama doğru kişi tarafından yapıldığında çözülür. Satış nitelemesi, nitelenmiş bir toplantı ayarlandığında ya da lead net bir gerekçeyle kapatıldığında çözülür. İş akışına özel bir tanım olmadan maliyet karşılaştırmaları iyimser etiketlerin yarışına döner.

Aktarımları görünür tutun. Karmaşık bir vaka doğru şekilde bir insana devredildiyse, yapay zeka onu kendi başına kapatmamış olsa da başarılı bir sonuç olabilir. Maliyet modeli, devrin harcadığı insan dakikalarını ve aktarılan bağlamın değerini içermelidir. Otomasyonu daha ucuz göstermek için insan emeğini gizlemeyin.

Referansı gerçek operasyon maliyetleriyle kurun

İnandırıcı bir tamamen insanlı referans şunları kapsayabilir: temsilci zamanı, süpervizör ve kalite zamanı, vardiya planlama ya da iş dağıtımı, telefon altyapısı, fazla mesai, eğitim, tekrar eden temas, yeniden yapılan iş ve çözülmeyen talebin maliyeti. Yalnızca seçilen iş akışına ve döneme ait maliyetleri dahil edin. Tüm maliyetleri hesaba katılmış bir insan operasyonunu; entegrasyonu, izlemeyi ya da insanın yönettiği istisnaları dışarıda bırakan bir yapay zeka hattıyla karşılaştırmayın.

Dönemi açıkça yazın. Sezonluk bir zirve, aylık bir ortalama ve yeni bir lansman ayı birbirinden farklı referanslardır. Gelen ve giden aramaların dahil olup olmadığını, hangi hatların kapsamda olduğunu ve karşılaştırmanın yalnızca sesli hattı mı, yoksa ses artı mesajlaşmayı mı kapsadığını belirtin. Yatırımcılar ve operasyon yöneticileri bir maliyet iddiasını incelerken tam da bu kesinliğe ihtiyaç duyar.

Çağrı başına değil, sonuç başına maliyet kullanın

Basit bir model şudur: iş akışının toplam operasyon maliyeti bölü doğrulanmış çözülen sonuç sayısı. Toplam maliyet DRING abonelik paketini, telefon altyapısını, entegrasyonları, iç denetimi, insana devir süresini, kalite incelemesini ve üzerinde anlaşılan döneme yayılmış tek seferlik kurulumu içerebilir. Çözülen sonuçlar yalnızca görüşme süresinden değil, CRM'den ya da onaylı bir olaydan gelmelidir.

Örneğin bir agent çok sayıda çağrı cevaplayıp, veri güncel değilse ya da devirler başarısız oluyorsa az sayıda tamamlanmış sonuç üretebilir. Başka bir agent ise daha fazla vakayı aktarıp karmaşık işi daha hızlı çözebilir, çünkü devralan kişi temiz bir özet alır. İkinci model, otomasyonda kalma oranı daha düşük olsa bile çözülen çağrı başına daha iyi bir maliyete sahip olabilir.

Kapasiteyi ve paket uyumunu modelleyin

Abonelik planlaması tek bir ortalamayı değil, talebin şeklini yansıtmalıdır. Yoğun saatlere, dillerin dağılımına, hafta içi ve hafta sonu trafiğine, gelen ve giden kampanyalara ve aynı anda çalışan iş akışlarının sayısına bakın. Kapasite planlama rehberi, bir paketin neden operasyonun sınırlarına ve gerçekçi bir sonraki sürüme göre seçilmesi gerektiğini anlatıyor.

Talep büyüdüğünde ne olacağını sorun. Ekibin daha fazla kanala, daha fazla dile, daha fazla agent'a, daha yüksek eş zamanlı çağrı kapasitesine, daha derin analitiğe ya da yeni bir kalite paketine ihtiyacı olacak mı? Bir sonraki iş akışını kaldıramayan ucuz bir paket, taşıma ve yeniden yapılan iş hesaba katıldığında daha pahalıya gelebilir. Tersine, operasyonun kullanamayacağı kapasiteyi satın almak da yatırım gerekçesini kullanılmayan kapsamın arkasına saklar.

Kaliteyi ve iyileştirmeyi değer olarak hesaba katın

İnsan ekipler çağrılardan örnek almaya, senaryoları güncellemeye, temsilcilere koçluk yapmaya ve tekrar eden müşteri sürtünmesini bulmaya zaman harcar. Sesli yapay zeka operasyon modeli iyileştirmeyi bedava gibi sunmamalı, bu işleri de içermelidir. DRING'in agent'ları kurduğu, test ettiği ve geliştirdiği sistem olan Agent Factory ve kalite kontrolleri geri bildirim döngüsünü görünür kılar: çağrılar incelenir, hatalar teste dönüşür ve kontrollü değişiklikler yayına alınır.

Değer yalnızca daha düşük birim maliyet değildir. Aksayan bir politikayı daha kısa sürede fark etmek, daha az tekrarlanan açıklama, yoğun dönemlerde daha iyi karşılama ve müşteri talebine dair daha net bir yönetim görünümü de değerdir. Bunları ayrı değer hipotezleri olarak tutun ve ölçülen verilerle doğrulayın.

Teyitli rakamları dikkatli çekincelerle kullanın

DRING'in bugünkü operasyon sinyalleri şunlar: canlıdaki gelen ve giden iş yüklerinde ayda yaklaşık 300 bin müşteri görüşmesi, günde 10.000'den fazla agent görüşme dakikası ve canlıdaki iş yüklerinde yaklaşık %72 çözüm oranı. Bunlar operasyon sinyalleridir; her müşteri için geçerli bir tahmin değildir. Bir yatırım gerekçesinde kullanıldıklarında kapsam, dönem ve sonuç tanımları görünür kalmalıdır.

Seçili kurulumlarda operasyon maliyeti, üzerinde anlaşılan tamamen insanlı referansa göre %81'e kadar düştü. “Kadar” kelimesi önemlidir. Sonuç; iş akışına, hacme, insanın devraldığı istisnalara dair politikaya, telefon altyapısına ve referansın nasıl tanımlandığına bağlıdır. Bu rakamı kapsamı belli bir karşılaştırma için referans olarak kullanın; her kurulumun aynı sonuca ulaşacağı sözü olarak değil.

Finans direktörü ve operasyon yöneticisi için bir karar tablosu kurun

Aylık aboneliği, telefon altyapısını, entegrasyonları, iç denetimi, devir dakikalarını, kalite incelemesini ve beklenen çözülen sonuçları gösterin. Hacim ve çözüm için düşük, temel ve yüksek senaryo ekleyin. Kurulum takvimini, paket yükseltme tetikleyicilerini, riskleri ve trafiği genişletmeden önce gereken kanıtı da koyun. Operasyon yöneticisi günlük işte neyin değiştiğini, finans direktörü de sonucu hangi varsayımların oynattığını görmelidir.

Rakamların arkasındaki talebi anlamak için aylık sektör analizini kullanın. Çağrılar bir ürün ya da politika sorununu ortaya çıkarıyorsa, otomasyon karşılama maliyetini düşürürken asıl neden çözülmeden kalabilir. Güçlü bir yatırım gerekçesi yalnızca sesli hattı değil, sorunun çözümünü de fonlar.

Çözülen çağrı başına maliyet kontrol listesi

• İş akışına özel bir çözüm tanımı ve takip süresi belirleyin.
• Referansın kapsamını hat, kanal, dönem ve gelen/giden karmasıyla sınırlayın.
• Aboneliği, telefon altyapısını, entegrasyonları, denetimi, devirleri ve kaliteyi dahil edin.
• Yalnızca aylık ortalamaları değil, yoğun dönem talebini ve paket uyumunu modelleyin.
• Otomasyonda kalmayı çözümden ayırın; yeniden yapılan işi ve tekrar eden temasları gösterin.
• Tüm performans iddialarını çekinceleriyle yazın, üzerinde anlaşılan referansı koruyun.
• Yayını genişletmeden önce düşük, temel ve yüksek senaryolar kullanın.

İyi bir sesli yapay zeka yatırım gerekçesi, teknolojinin insanları ya da maliyeti ortadan kaldıracağı sözü değildir. Tanımlı bir müşteri sonucunun bugün nasıl sağlandığının ve daha iyi karşılama, daha net kanıt ve daha odaklı bir insan ekiple nasıl sağlanabileceğinin şeffaf bir karşılaştırmasıdır. Bu, operasyon yöneticisinin canlıya çıktıktan sonra da savunabileceği bir karardır.

Kaynaklar

• McKinsey: üretken yapay zekayla müşteri hizmetlerinde verimlilik ve müşteri deneyimi
• Deloitte: iletişim merkezi verimliliği ve analitik üzerine araştırma
• Twilio: yapay zekayla çağrı merkezi maliyetlerini düşürmek