Շատ ավտոմատացումներ ձախողվում են, որովհետև սկսվում են գործիքներից, ոչ թե իրական հարցումներից։ Այս ուղեցույցը տալիս է հաղորդագրությունների վրա հիմնված իրական սցենարներ և քայլ առ քայլ workflow-ներ, որոնք կարող եք ներդնել անմիջապես։ Կստանաք կիրառելի օրինակներ, չափելի ցուցանիշներ և անվտանգ գործարկման մոտեցում։
Ավտոմատացումը արդյունավետ է դառնում այն պահին, երբ սկսում է ոչ թե «ինչ գործիք ունենք», այլ «ինչ են մարդիկ ամեն օր գրում» հարցից։ Հաճախորդները և լիդերը գրում են հանդիպման մասին, գնի, առաքման, վերադարձի, երկարաձգման մասին։ Այդ հաղորդագրություններում կան կրկնվող օրինաչափություններ, որոնք կարելի է վերածել կայուն համակարգերի։
Այս հոդվածում ներկայացված են գործնական use case-եր և workflow-ներ, որոնք կարող եք ներդնել քայլ առ քայլ։ Յուրաքանչյուր սցենարի համար նշված է մեկնարկային ազդակը, անհրաժեշտ տվյալները, գործողությունների տրամաբանությունը և հաջողության չափումը։ Եթե աշխատում եք մի քանի ալիքներով (WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger, web chat), կարևոր է, որ նույն տրամաբանությունը աշխատի բոլոր տեղերում։ Այդ նպատակով հարմար են այնպիսի հարթակներ, ինչպիսին է Staffono.ai-ը, որը տրամադրում է 24/7 AI աշխատակիցներ և օգնում է կապել հաղորդակցությունը օպերացիոն գործողությունների հետ։
Լավ թեկնածու use case-ը սովորաբար ունի երեք հատկանիշ. հաճախ է տեղի ունենում, ունի կանխատեսելի քայլեր, և պահանջում է քիչ տվյալներ ավարտին հասցնելու համար։ Վերցրեք մեկ շաբաթվա հաղորդագրությունները և առանձնացրեք հաճախ կրկնվող intent-երը, հետո գնահատեք դրանք հետևյալ չափանիշներով.
Սկսեք 1 workflow-ից, ապացուցեք արդյունքը, հետո ընդլայնեք։
Սցենար: հաճախորդը գրում է «Վաղը ազատ ժամ ունե՞ք»։ Թիմը սկսում է հարցնել ծառայության տեսակ, տևողություն, հասցե, հետո առաջարկում տարբեր ժամեր։ Արդյունքում երկար շղթա է ստացվում, և կորած հաղորդագրությունները դառնում են կորած գրանցումներ։
Խորհուրդ: բարձր արժեք ունեցող հանդիպումների համար ավելացրեք «կրկնակի հաստատում», օրինակ խնդրեք պատասխանել «Հաստատում եմ»։
Չափումներ: գրանցման կոնվերսիա, գրանցման համար միջին հաղորդագրությունների թիվ, no-show տոկոս։ Staffono.ai-ի միջոցով կարելի է նույն գրանցման տրամաբանությունը գործարկել տարբեր ալիքներում և պահել մեկ միասնական պատմություն։
Սցենար: մարդը գրում է «Գինը ո՞նց է», ստանում է պատասխան և անհետանում։ Հաճախ խնդիրը գինը չէ, այլ այն, որ չկա կոնտեքստ, չկա կառուցվածքային տվյալների հավաքում և չկա ճիշտ follow-up։
Խորհուրդ: մի փորձեք առաջին րոպեին հավաքել բոլոր դաշտերը։ Սկսեք ամենակարևոր երկուսից և շարունակեք, երբ մարդը ներգրավված է։
Չափումներ: lead-to-meeting տոկոս, առաջին արձագանքի ժամանակ, լրացված դաշտերով լիդերի բաժին։
Սցենար: «Իմ պատվերը որտե՞ղ է» հարցը ամենահաճախներից է։ Մարդը ուզում է արագ, պարզ պատասխան, ոչ թե երկար տոմսային պրոցես։
Խորհուրդ: պատրաստեք ուշացման հաճախ հանդիպող պատճառների ցուցակ և համապատասխան հանգստացնող բացատրություններ, որպեսզի պատասխանը լինի մարդավարի։
Չափումներ: self-serve լուծված դեպքերի տոկոս, նույն պատվերի կրկնակի հարցումների թիվ, CSAT։
Սցենար: վերադարձը վստահության փորձություն է։ Մարդը չի ուզում վիճել բոթի հետ, բայց ուզում է արագ հասկանալ իրավասությունը և ստանալ հստակ քայլեր։
Խորհուրդ: եթե վերադարձը հնարավոր չէ, բացատրեք պարզ և առաջարկեք լավագույն այլընտրանքը։
Չափումներ: RMA-ի ստեղծման միջին ժամանակ, refund cycle time, dispute տոկոս։
Սցենար: բաժանորդագրությունները հաճախ ավարտվում են առանց խոսակցության։ Քարտը չի անցնում, մարդը մոռանում է, կամ արժեքը չի զգում։ Ժամանակին հաղորդագրությունը կարող է փրկել հաշիվը։
Խորհուրդ: կիրառեք երկու քայլանոց հաղորդագրություն. հիշեցում, հետո «ուզո՞ւմ եք օգնեմ լուծել»։
Չափումներ: renewal rate, failed payment recovery, churn reason capture։
Սցենար: աշխատակիցները գրում են հերթափոխի փոխանակման, պահեստի պահանջի կամ հաստատման մասին։ Եթե դա մնում է պատահական չաթերում, կարգավիճակը անհասկանալի է, և ուշացումները անխուսափելի են։
Խորհուրդ: սահմանեք timeout-ներ. եթե հաստատողը 2 ժամում չի արձագանքում, ավտոմատ էսկալացիա backup-ին։
Չափումներ: approval cycle time, էսկալացիաների թիվ, լրացված դաշտերով հարցումների տոկոս։
Երբ այս բլոկները նույնն են, մասշտաբավորումը դառնում է պարզ. ավելացնում եք նոր intent, ոչ թե նոր խառնաշփոթ։
Օր 1: ընտրեք մեկ workflow starter, սահմանեք KPI և անհրաժեշտ դաշտերը։ Օր 2: գրեք երկխոսության սցենար և handoff կանոններ։ Օր 3: միացրեք տվյալների աղբյուրները (օրացույց, CRM, պատվերներ)։ Օր 4: թեստավորեք ներքին թիմով և edge case-երով։ Օր 5: soft launch մեկ ալիքում։ Օր 6: ուսումնասիրեք տրանսկրիպտները, կարգավորեք հարցերը և վավերացումները։ Օր 7: ընդլայնեք մնացած ալիքներ և ավելացրեք հաշվետվություն։
Եթե ուզում եք լուծում, որը նախատեսված է 24/7 AI աշխատակիցներ տեղակայելու համար տարբեր հաղորդագրային ալիքներում և միաժամանակ կապելու դրանք օպերացիոն գործընթացների հետ, դիտարկեք Staffono.ai-ը։ Սկսեք մեկ use case-ից, արագ ցույց տվեք ազդեցությունը, և հետո նույն մոտեցմամբ ավտոմատացրեք գրանցումները, վաճառքը, աջակցությունը և ներքին օպերացիաները առանց հաճախորդի փորձը մասնատելու։