Partnerstwo na rzecz rozwoju doradztwa dla klientów opartego na danych i wspomaganego sztuczną inteligencją

… zrozumienia w ramach rozwoju usług, modeli operacyjnych i relacji z klientami. Doświadczenie klienta, skuteczność poradnictwa klienta i korzystanie z usług są systematycznie monitorowane i mierzone, tak aby operacje mogły być stale rozwijane w sposób oparty na danych. Powodzenie transformacji będzie oceniane na podstawie takich wskaźników jak: • doświadczenie i rekomendacja klienta • adekwatność poradnictwa klienta • przekierowanie do usług • wskaźnik wykorzystania usług • sukces w identyfikowaniu potrzeb klienta • skuteczność aktywizacji klienta • rozwój relacji z klientami i wykorzystanie usług • efektywność pracy eksperckiej i wykorzystanie automatyzacji • stopień wykorzystania danych, analityki i sztucznej inteligencji • wskaźniki skuteczności wspierające osiągnięcie strategicznych celów Business Finland. Wyzwania obecnej sytuacji i potrzeba zmian Business Finland przeprowadził wstępną analizę poradnictwa dla klientów, która opiera się na danych, a w związku z tym zidentyfikowano szereg obszarów rozwoju i wąskich gardeł w obecnej sytuacji. Aby je rozwiązać, potrzebny jest długoterminowy partner rozwojowy wspierający zmiany w organizacji. Główne zidentyfikowane wyzwania to: 1. Rozdrobnione informacje i ograniczone zrozumienie klienta: Informacje dotyczące klientów, rynków, usług, transakcji, interakcji i sieci są podzielone na kilka systemów, repozytoriów danych i zewnętrznych źródeł danych. W rezultacie organizacja nie ma spójnego i aktualnego obrazu klientów, potrzeb klientów, potencjału, korzystania z usług, historii transakcji lub aktualnego stanu relacji z klientami. Utrudnia to identyfikację klienta, ukierunkowanie, ustalanie priorytetów i terminowe doradztwo serwisowe. 2. Brak proaktywności i ograniczone wykorzystanie poradnictwa dla klientów wspieranego przez sztuczną inteligencję: Business Finland nie ma systematycznej zdolności do identyfikowania, ustalania priorytetów i kierowania właściwych klientów do właściwych usług we właściwym czasie. Wykorzystanie analityki wspomaganej sztuczną inteligencją, targetowania i zarządzania usługami jest nadal ograniczone, co osłabia skuteczność i skalowalność zarządzania klientami. 3. Ręczne wskazówki dla klientów i identyfikacja ekspertów: Łączenie potrzeb klientów z odpowiednimi usługami, ekspertami, sieciami i ekosystemami opiera się obecnie w dużej mierze na ręcznym pobieraniu danych i doświadczeniu poszczególnych ekspertów. Organizacja nie ma zdolności wspomaganej sztuczną inteligencją do identyfikowania usług, ekspertów i możliwości współpracy najlepiej dostosowanych do sytuacji klienta oraz do wspierania ekspertów terminowymi rekomendacjami. Spowalnia to proces obsługi, komplikuje wykorzystanie danych i zmniejsza skalowalność poradnictwa dla klientów. Stan docelowy: Długoterminową wizją jest zbudowanie modelu operacyjnego opartego na jednolitym wizerunku klienta, podejmowaniu decyzji opartych na danych, poradnictwie dla klientów wspieranym przez sztuczną inteligencję oraz nowoczesnych możliwościach w zakresie danych i sztucznej inteligencji. Celem jest zapewnienie holistycznego spojrzenia na klientów.