Շատ թիմեր փորձում են միանգամից ավտոմատացնել ամբողջ բաժինը և ստանում են փխրուն սցենարներ։ Այս հոդվածը ցույց է տալիս, թե ինչպես «կարել» փոքր, ապացուցված միկրոգործողությունները և ստանալ վստահելի վերջից վերջ գործընթացներ իրական օրինակներով և քայլ առ քայլ իրականացմամբ։
Ավտոմատացման նախագծերը հաճախ ձախողվում են ոչ թե այն պատճառով, որ AI-ը «բավականին խելացի չէ», այլ որովհետև նպատակն առաջին իսկ օրից չափազանց լայն է լինում։ Թիմերը փորձում են միանգամից ավտոմատացնել ամբողջ հաճախորդային ճանապարհը, հետո խրվում են եզակի դեպքերի, փոխանցումների և պատասխանատվության անորոշության մեջ։ Ավելի կայուն մոտեցում է սկսել միկրոգործողություններից, փոքր և կրկնվող քայլերից, որոնք ամեն օր արդեն կատարվում են ձեր հաղորդագրությունների մեջ, և ապա դրանք «կարել» մեկ շարունակական գործընթացի մեջ։
Այս հոդվածում ներկայացվում է Ավտոմատացման «կարելու» մեթոդը՝ կառուցել միկրոգործողությունների շղթա, որտեղ յուրաքանչյուր քայլ ունի հստակ ազդակ, չափվող արդյունք և անվտանգ փոխանցում։ Դուք նաև կտեսնեք իրական սցենարներ և աշխատանքային հոսքեր, որոնք կարող եք իրականացնել քայլ առ քայլ տարբեր ալիքներով, օրինակ WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger և վեբ-չաթ։ Staffono.ai-ի նման հարթակները ստեղծված են հենց հաղորդագրություն-կենտրոն ավտոմատացման համար, երբ AI աշխատակիցը վարում է խոսակցությունը, հավաքում կառուցված տվյալներ և 24/7 փոխանցում արդյունքները ձեր թիմին և համակարգերին։
«Կարված» workflow-ը միկրոգործողությունների հաջորդականություն է, որտեղ ամեն քայլը կարելի է առանձին ստուգել։ «Ավտոմատացրու վաճառքը» փոխարեն կառուցում եք՝
Յուրաքանչյուր քայլ այնքան փոքր է, որ կարող եք այն փորձարկել իրական չաթերի օրինակներով։ Եթե մեկ քայլը խնդիր ունի, մնացածը շարունակում է աշխատել, իսկ դուք ուղղում եք միայն այդ հատվածը՝ առանց ամբողջը վերակառուցելու։
Ընտրեք այն ալիքը, որտեղից սկսվում են հարցումների մեծ մասը, օրինակ WhatsApp կամ Instagram DM։ Արձանագրեք ազդակները որպես հաղորդագրության օրինաչափություններ, ոչ թե ներքին ցանկություններ։ Օրինակ՝ «Այս շաբաթավերջին ազատ ժամ ունե՞ք» կամ «Գինը ինչքա՞ն է» կամ «Ուզում եմ տեղափոխել ամրագրումը»։
Թվարկեք միայն այն դաշտերը, որոնք անհրաժեշտ են խնդիրը ավարտելու համար։ Պահեք կարճ։ Եթե անհրաժեշտ է ավելի քան 6-ից 8 դաշտ, հավանաբար չափազանցրել եք։
Որոշեք, թե երբ AI-ը պետք է փոխանցի մարդուն։ Օրինակ՝ VIP հաճախորդներ, զայրացած հաղորդագրություններ, կանոնների բացառություններ, կամ դեպքեր, որտեղ պետք է բանակցել։ Staffono.ai-ը աջակցում է human-in-the-loop մոտեցմանը, որպեսզի ձեր թիմը ներգրավվի բարդ դեպքերում, մինչ AI-ը շարունակում է մշակել մեծ ծավալը։
Հետևեք ավարտված արդյունքներին՝ ամրագրումներ, որակավորված լիդեր, լուծված թիկեթներ, հավաքված վճարումներ, առաջին պատասխանին հասնելու ժամանակ։ Սա պահում է workflow-ը բիզնես արժեքի դաշտում։
Սցենար․ Սրահը, կլինիկան, մարզասրահը կամ տնային ծառայությունը մշտապես ստանում է հասանելիության հարցեր։ Պատասխանները տարբեր են, իսկ ուշ արձագանքը նվազեցնում է կոնվերսիան։
Նպատակի ճանաչում․ AI-ը հասկանում է ամրագրման ցանկությունը և ծառայության տեսակը։
Տվյալների հավաքում․ Հավաքում է ամսաթվի միջակայքը, նախընտրելի ժամային պատուհանը և սահմանափակումները (վարպետ, մասնագետ, վայր)։
Կանոնների ստուգում․ Եթե կա նույն օրվա հարցում կամ հատուկ պահանջ, կիրառվում են կանոններ (օրինակ՝ թույլատրել միայն ազատ ժամերի դեպքում, հակառակ դեպքում առաջարկել հաջորդը)։
Տարբերակների առաջարկ․ Տալ 2-ից 3 կոնկրետ տարբերակ՝ բաց հարցի փոխարեն։ Սա կրճատում է հետուդարձը։
Հաստատում․ Հաստատել մանրամասները, վերցնել անունը և վերջնականացնել ամրագրումը օրացույցում։
Հիշեցումներ․ Ուղարկել հիշեցում 24 ժամ առաջ և «ուշանո՞ւմ եք» հաղորդագրություն 2 ժամ առաջ, նաև առաջարկել տեղափոխման տարբերակներ։
Staffono.ai-ում AI աշխատակիցը կարող է այս հոսքը վարել մի քանի ալիքներով, որպեսզի հաճախորդը, ով սկսել է Instagram-ում, կարողանա ավարտել ամրագրումը առանց աշխատանքային ժամերի սպասելու։
Սցենար․ Գործակալությունը, տպարանը կամ վերանորոգման ընկերությունը ժամեր է ծախսում նույնատիպ գնային հարցերին պատասխանելու վրա։ Շատ լիդեր կորում են գնանշումից հետո, որովհետև հաջորդ քայլը հստակ չէ։
Նպատակի ճանաչում․ AI-ը հասկանում է գնանշման հարցը և դասակարգում է կատեգորիան։
Որակավորում․ Հարցնում է միայն այն տվյալները, որոնք ազդում են գնի վրա՝ չափ, քանակ, վերջնաժամկետ, առաքման վայր։
Գնի տրամաբանություն․ Եթե տվյալները լիարժեք չեն, առաջարկում է միջակայք, հետո ճշգրտում հաստատումից հետո։
Փաթեթավորում․ Առաջարկում է «լավ, ավելի լավ, լավագույն» տարբերակներ՝ միջին չեկը բարձրացնելու համար առանց ագրեսիվ վաճառքի։
Վճարում․ Ուղարկում է վճարման հղում կամ հաշիվ և հաստատում վճարումից հետո։
Փոխանցում արտադրությանը․ Ստեղծում է ներքին պատվեր կառուցված դաշտերով և կցում է չաթի համատեքստը։
Քանի որ Staffono.ai-ը կենտրոնացած է բիզնես հաղորդագրությունների վրա, այն օգնում է նվազեցնել գնանշումից հետո կորստի մակարդակը՝ հաճախորդին անմիջապես տեղափոխելով կոնկրետ գործողության, առանց նրան ստիպելու անցնել էլ-փոստի։
Սցենար․ Չներկայացումները բերում են եկամտի կորստի։ Ձեռքով զանգերը թանկ են և անկանոն։
Նախօրոք հաստատում․ Ուղարկել հաղորդագրություն, որտեղ հաճախորդը հաստատում է կամ տեղափոխում՝ կարճ պատասխաններով։
Տեղափոխման հոսք․ Եթե չի կարող գալ, առաջարկել այլ ժամեր և թարմացնել օրացույցը։
Կանխավճարի կիրառում․ Բարձր ռիսկային խմբերի համար պահանջել կանխավճար հաջորդ ամրագրումների ժամանակ։
Ուշացման կառավարում․ Եթե ասում է, որ ուշանում է, կիրառել կանոն՝ կրճատում, տեղափոխում հաջորդ պատուհան, կամ վերամրագրում։
Վերադարձի առաջարկ․ Եթե բաց է թողնում, ուղարկել քաղաքավարի հաղորդագրություն և առաջարկել մոտակա ազատ ժամը։
Սցենար․ Աճող բիզնեսը ստանում է կրկնվող հարցեր և հրատապ դեպքեր միասին։ Ագենտները ժամանակ են կորցնում նույն տվյալները հավաքելով և պատվերի համարներ փնտրելով։
Կատեգորիայի որոշում․ AI-ը դասակարգում է հարցը՝ առաքում, վերադարձ, տեխնիկական խնդիր, հաշվի մուտք, բողոք։
Տվյալների հավաքում․ Վերցնում է պատվերի ID, էլ-փոստ, սարքի տեսակ, սքրինշոթներ և կարճ նկարագրություն։
Ինքնասպասարկում․ Հայտնի խնդրի դեպքում տալիս է քայլեր և ստուգում՝ աշխատե՞ց, թե ոչ։
Թիկեթի ստեղծում․ Եթե չի լուծվում, բացում է թիկեթ՝ բոլոր տվյալներով և առաջնահերթությամբ։
Կարգավիճակի թարմացումներ․ Հաճախորդին հաղորդագրությամբ տեղեկացնում է փոփոխությունների մասին։
Փակման հաստատում․ Հաստատում է լուծումը և խնդրում է գնահատական։
Staffono.ai-ը կարող է լինել առաջին գծի AI աշխատակիցը, որը պահում է արագ արձագանքը, հավաքում է ճիշտ տվյալները և նվազեցնում է թիմի ծանրաբեռնվածությունը, միաժամանակ փոխանցելով զգայուն դեպքերը մարդուն։
Արտահանեք չաթերը հիմնական ալիքից և նշեք կրկնվող մտադրությունները։ Չենթադրեք, օգտագործեք հաճախորդների իրական բառապաշարը։
Ընտրեք չափելի նպատակ՝ ամրագրումներ, կանխավճարներ, որակավորված լիդեր կամ լուծված թիկեթներ։
Գրեք ազդակը, անհրաժեշտ դաշտերը, ստուգումների կանոնները և փոխանցման կետերը։ Պահեք շղթան կարճ։
Փորձարկեք անորոշ, կիսատ կամ ժարգոնային հաղորդագրություններով։ Համոզվեք, որ AI-ը կարողանում է ճշտող հարցեր տալ առանց անվերջ կրկնելու։
Սկզբում գործարկեք աշխատանքային ժամերին։ Վերանայեք տրանսկրիպտները և ուղղեք այն քայլը, որը ամենաշատն է ձախողվում։
Երբ կայուն է, կրկնեք նույն «կարված» workflow-ը մյուս ալիքներում։ Ավելացրեք հիշեցումներ և ծառայությունից հետո հարցումներ՝ լրացուցիչ արժեք ստանալու համար։
Երբ use case-երը կառուցված են միկրոգործողություններից, յուրաքանչյուր բարելավում կուտակային է։ Ավելի ճիշտ որակավորման հարցը բարձրացնում է կոնվերսիան բոլոր ալիքներում։ Ավելի լավ հիշեցումները նվազեցնում են չներկայացումները առանց նոր աշխատակիցների։ Ավելի ուժեղ տրիաժը կրճատում է լուծման ժամանակը և բարելավում է գնահատականները։
Եթե ցանկանում եք այս սցենարները իրականացնել AI աշխատակցով, որը 24/7 հաղորդակցվում է WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում և վեբ-չաթում, սկսելու համար գործնական տարբերակ է Staffono.ai-ը։ Կարող եք գործարկել մեկ «կարված» workflow, արագ ապացուցել ROI-ը, ապա ընդլայնել քայլ առ քայլ, մինչև ձեր հաղորդագրությունների օպերացիան դառնա հանգիստ, միատեսակ և մասշտաբելի։
