Արտադրանքի թարմացումները հաճախ չեն աշխատում ոչ թե այն պատճառով, որ փոփոխությունները վատն են, այլ որովհետև օգտատերը չի հասկանում դրանց պատմությունը։ Այս հոդվածը տալիս է հստակ մոտեցում, թե ինչպես ներկայացնել հայտարարությունները, բարելավումները և նոր հնարավորությունները այնպես, որ մարդիկ դրանք իսկապես կիրառեն։
Արտադրանքի թարմացումները պարզապես փոփոխությունների ցուցակ չեն։ Դրանք վստահության և կողմնորոշման պահ են, երբ դուք կամ ամրացնում եք հարաբերությունը օգտատիրոջ հետ, կամ ստեղծում եք ավելորդ անորոշություն։ Երբ թիմերը գրում են միայն «ինչն է նոր», առանց «ինչու»-ի և «ինչ անել հիմա»-ի, օգտատերը արագ անցնում է, հետաձգում է և վերջում չի օգտագործում նոր հնարավորությունները։
Ավելի արդյունավետ մոտեցումն այն է, որ յուրաքանչյուր թարմացում ներկայացվի որպես փոքր պատմություն. ինչ խնդիր կար օգտատիրոջ մոտ, ինչ որոշում է կայացվել, ինչ է փոխվել աշխատանքային ընթացքի մեջ և որն է ամենակարճ ճանապարհը արժեք ստանալու համար։ Սա հատկապես կարևոր է AI ավտոմատացման լուծումների դեպքում, որտեղ ինտեգրացիաները, կանոնները և վարքագիծը կարող են արագ զարգանալ։
Օգտատերը չի ընդունում ֆունկցիան միայն նրա համար, որ այն գոյություն ունի։ Նա ընդունում է փոփոխությունը, երբ հասկանում է, որ այն ավելի հեշտ, արագ, անվտանգ կամ շահավետ է դարձնում աշխատանքը։ Սովորական changelog-ը պատասխանում է «ինչ»-ին, բայց կիրառման համար անհրաժեշտ են նաև այս հարցերի պատասխանները.
Երբ դուք միշտ տալիս եք այս պատասխանները, թարմացումները դառնում են կրթական ալիք։ Ժամանակի ընթացքում հաճախորդը վստահում է, որ դրանք կարդալը կխնայի ժամանակ և կնվազեցնի ռիսկը։
Յուրաքանչյուր թարմացում երկար նյութ չի պահանջում, բայց պետք է ունենա հստակ կառուցվածք։ Օգտագործեք այս նույն տրամաբանությունը թե էլ. փոստում, թե ներսում ցուցադրվող հաղորդագրություններում, թե օգնության կենտրոնում։
«Ավելացրել ենք նոր routing engine» փոխարեն գրեք «Ավելի արագ պատասխաններ, քանի որ հաղորդագրությունները ավտոմատ հասնում են ճիշտ թիմին»։ Արդյունքը հեշտ է ընկալել և փոխանցել թիմում։
Մի նախադասությամբ նշեք, թե ինչն է ստիպել փոփոխությանը. աճող հաղորդագրությունների ծավալ, համապատասխանության պահանջ, հաճախորդների կրկնվող խնդրանք, կայունության նախաձեռնություն։ Սա նվազեցնում է ենթադրությունները։
Թվարկեք կոնկրետը. եթե կա նոր կարգավորում, նշեք որտեղ է։ Եթե վարքագիծ է փոխվել, ասեք ինչն է հիմա այլ։
Ընդունումը աճում է, երբ կա 1-2 հստակ քայլ։ Եթե քայլ պետք չէ, նույնպես ասեք ուղիղ։
Նույնիսկ մեկ չափում օգնում է. օրինակ՝ «ձախողված ուղարկումները նվազել են 20 տոկոսով», կամ կարճ before-after օրինակ։
«Արտադրանքի թարմացումներ» ասելով սովորաբար նկատի ունենք երեք տեսակ, և դրանցից յուրաքանչյուրը պահանջում է տարբեր շեշտադրում։
Հայտարարությունը պետք է արագ հասկանալի լինի և արագ բերի փորձարկման։ Շատ մանրամասներ մի տվեք։ Ձեր նպատակը օգտատիրոջը րոպեների մեջ գործարկման հասցնելն է։
Եթե ձեր բիզնեսը ակտիվ է մեսենջերներում, Staffono.ai-ի նման լուծումները հատկապես օգտակար են։ Երբ AI աշխատակիցը 24/7 պատասխան տալիս է WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում և web chat-ում, հայտարարությունը պետք է պարզ ցույց տա, թե ինչպես այդ հասանելիությունը վերածել ամրագրումների, արագ աջակցության կամ վաճառքի աճի։
Բարելավումները հաճախ ավելի մեծ ROI են տալիս, քան «մեծ» ֆունկցիաները։ Օգտատերը գնահատում է քիչ քայլեր, քիչ սխալներ և կանխատեսելի արդյունք։ Շեշտեք տարբերությունը նախկինի և ներկայի միջև։
Օրինակ պատմություն. «Մինչև հիմա օպերատորը ձեռքով պատճենում էր պատվերի համարը։ Հիմա համակարգը ճանաչում է համարը հաղորդագրությունից և նախապես լրացնում որոնումը»։
AI ավտոմատացման մեջ բարելավումները հաճախ վերաբերում են ճշգրտությանը, routing-ի կանոններին, գիտելիքի բազայի համապատասխանությանը կամ մոնիթորինգին։ Եթե դուք օգտագործում եք Staffono.ai-ի AI աշխատակիցներին հաճախորդների հաղորդակցման համար, նման բարելավումները կարող են նշանակել ավելի ճիշտ intent ճանաչում, ավելի արագ escalation և ավելի մաքուր տվյալներ ձեր վաճառքի համակարգում։
Նոր ֆունկցիան կարող է ծանր թվալ, եթե ներկայացվում է որպես լրացուցիչ բարդություն։ Թարգմանեք այն «կարող եք անել X առանց Y»-ի լեզվով և նշեք, արդյոք այն փոխարինում է հինը, թե լրացնում։
Օրինակ. «Այժմ կարող եք չաթում առաջարկել ժամեր և հաստատել ամրագրումը անմիջապես, առանց ձեռքով ստուգելու օրացույցը»։
Ստորև երեք կարճ օրինակ են, որոնք կառուցված են օգտատիրոջ տեսանկյունից և հեշտ են կրկնօրինակելու համար։
Արդյունք. Շտապ դեպքերում ավելի վստահ փոխանցում մարդուն։
Ինչու. Տեսել ենք հաղորդագրություններ «օգնեք», «շտապ», և անհրաժեշտ էր արագ արձագանք։
Ինչ է փոխվել. Եթե շտապության ազդանշան կա և 2 AI պատասխանից հետո հարցը չի լուծվում, խոսակցությունը անմիջապես փոխանցվում է օպերատորին։
Ինչ անել. Ցանկության դեպքում փոխեք շեմը routing կարգավորումներում։
Ինչպես ստուգել. Դիտեք «Urgent» պիտակով խոսակցությունները և միջին արձագանքման ժամանակը։
Արդյունք. Ավելի մաքուր լիդերի տվյալներ, քիչ դուբլիկատներ։
Ինչու. Նույն մարդը գրում էր տարբեր ալիքներով և ստեղծվում էին կրկնօրինակներ։
Ինչ է փոխվել. Լիդերի ստեղծումը հիմա միավորում է նույնականները հեռախոսահամարով կամ սոցիալական handle-ով, եթե կա։
Ինչ անել. Համոզվեք, որ ձևերը կամ չաթի հոսքերը հարցնում են գոնե մեկ կայուն նույնականացուցիչ։
Ինչպես ստուգել. Համեմատեք շաբաթական նոր լիդերի քանակը եզակի խոսակցությունների թվի հետ։
Արդյունք. Ավելի շատ ամրագրված հանդիպումներ մեսենջերներից։
Ինչու. Բարձր հետաքրքրությամբ այցելուի համար scheduling-ի երկար զրույցը հաճախ բերում է կորստի։
Ինչ է փոխվել. Այժմ կարող եք առաջարկել հասանելի ժամեր հենց չաթում և հաստատել անմիջապես։
Ինչ անել. Միացրեք օրացույցը և սահմանեք աշխատանքային ժամերը ու buffer time-ը։
Ինչպես ստուգել. Հետևեք այն ամրագրումներին, որոնք սկսվել են WhatsApp-ից կամ Instagram-ից։
Լավ գրված թարմացումն էլ կարող է չաշխատել, եթե ճիշտ մարդիկ չեն տեսնում այն։ Օգտագործեք մի քանի ալիք, բայց պահեք հիմնական ուղերձը նույնը։
Սա այն կետն է, որտեղ Staffono.ai-ն կարող է գործնական առավելություն տալ։ Եթե ձեր հաճախորդները գրում են WhatsApp-ով, Instagram-ով կամ կայքի չաթով, կարող եք ավտոմատ հոսքերով տեղեկացնել նրանց համապատասխան փոփոխությունների մասին, անմիջապես պատասխանել հարցերին և բարդ դեպքերը փոխանցել մարդուն։ Թարմացումները դառնում են երկխոսություն, ոչ թե միայն հայտարարություն։
Թարմացումները նույնպես պետք է ունենան չափումներ, այլապես չեք իմանա, արդյոք դուք բարձրացնում եք ընդունումը, թե պարզապես աղմուկ ավելացնում։
AI ավտոմատացման դեպքում ավելացրեք նաև որակի չափումներ, օրինակ՝ escalation rate, CSAT, և containment rate։ Եթե դուք Staffono.ai-ի միջոցով ավտոմատացնում եք հաղորդակցումը և վաճառքը, այս չափումները ուղղակի կապ ունեն ծախսերի և եկամտի հետ։
Նպատակը մեկ անգամ «կատարյալ» նյութ գրել չէ։ Նպատակը համակարգ ստեղծելն է, որտեղ յուրաքանչյուր թողարկում սովորեցնում է օգտատիրոջը, թե ինչպես ստանալ առավելագույն արժեք։ Երբ դուք միշտ բացատրում եք ինչն է փոխվել և ինչու, նվազեցնում եք անորոշությունը։ Երբ տալիս եք պարզ ակտիվացման քայլեր, բարձրացնում եք կիրառումը։ Երբ կապում եք փոփոխությունները արդյունքի հետ, արժեքը դառնում է տեսանելի։
Եթե ձեր աճը կախված է հաղորդագրություններից, ամրագրումներից և արագ արձագանքից, փորձեք Staffono.ai-ն որպես գործնական լուծում։ Staffono-ի 24/7 AI աշխատակիցները կարող են օգնել ձեր թարմացումները հասցնել այն ալիքներին, որտեղ հաճախորդն արդեն ակտիվ է, պատասխանել հարցերին իրական ժամանակում և ուղղորդել օգտատիրոջը դեպի նոր հնարավորությունների ակտիվացում, առանց ձեր թիմի ծանրաբեռնվածությունը մեծացնելու։
