Mit einer fast dreißig Jahre andauernden Partnerschaft verfügte Concentrix bereits über ein Beratungsteam im Geschäft des Kunden, das in der Lage war, die Schwachstellen der KI-Implementierung in seiner KI-Technologiestrategie gründlich zu untersuchen. Unser Ansatz beinhaltete eine ganzheitliche und umfassende Anwendung qualitativer und quantitativer Methoden, darunter:

• Über 100 Stunden Live-Beobachtungssitzungen und Demos, um KI-agentenunterstützte Prozesse zu verstehen und zu analysieren
• Fokusgruppen und Fachexperteninterviews aus mehreren geografischen Regionen, um Chancen zu identifizieren
• Berater- und Führungsumfragen zur Verständnis von Technologie- und Werkzeugherausforderungen
• Due-Diligence-Überprüfung und Vergleich verfügbarer KI-Ressourcen
• Erkundung der KI-Landschaft und der Nutzung bei anderen Concentrix-Kunden

Wir haben Advisor-Personas basierend auf Tenure, geografischer Lage und Geschäftsbereich (LOB) untersucht, um ähnliche Prozesse und Bedürfnisse in diesen Bereichen zu entdecken. Daher war unsere Strategie darauf ausgerichtet, die Prozesseffizienz universell zu optimieren, anstatt sie auf bestimmte Personas zuzuschneiden.

Basierend auf dieser tiefgehenden Analyse identifizierten wir 12 einzigartige Anwendungsfälle für Al, um die Effizienz und Nutzung von Beratern zu verbessern, wobei wir erfolgreiche Beispiele aus anderen AL-Implementierungen bei ähnlichen Kunden als Maßstab für den Erfolg nutzten – und dem Kunden schnell halfen, häufige Fallstricke zu vermeiden.

Wir klassifizierten die folgenden Empfehlungen zur KI-Tech-Strategie als wahrscheinliche Gewinne – hochwertig und sehr machbar:

• Sprachgestützte interaktive Wissensdatenbank: Ein interaktives Suchwerkzeug, das es Beratern ermöglicht, die Wissensdatenbank mündlich abzufragen und schriftliche Antworten zu erhalten.
• Empfehlungen für Echtzeit-Artikel: Liefern Sie relevante Artikellinks über einen „Artikel finden“-Button, der eine bedarfsweise Überprüfung des aktuellen Gesprächs des Beraters eingeleitet hat, um Ergebnisse zu erzielen.
• Korrektur von Nicht-Sprachinhalten: Schreiben Sie Inhalte sofort um, um die Kundenstimmung widerzuspiegeln, und korrigieren Sie alle grammatikalischen Fehler mit einem einzigen Klick.
• Aufstiegsassistent: Liefern Sie in Echtzeit personalisierte und kontextuelle Verkaufssprachen und Einwände-Widersprachen, um Berater mit erstklassigen Vertriebssprachkenntnissen auszustatten.

Unsere zweite Empfehlungsstufe, die wir als kalkulierte Risiken mit hohem potenziellem Wert, aber schwieriger zu entwickeln einstuften, umfasste:

• Nicht sprachlich vorgeschlagener Konversationsbot: Ermöglichen Sie KI, Gespräche kontinuierlich zu überwachen und potenzielle Gesprächs- und Fehlerbehebungs-Schrittantworten in Echtzeit zu skripten.
• Kontinuierliche Verbesserung der Wissensbasis: Reagieren Sie auf und lernen Sie aus Daten zur Fehlerbehebung zur Wirksamkeit und Lösung aus jüngsten Interaktionen, um sie im Laufe der Zeit selbst zu verfeinern.
• GenAI-Sprachbot oder Kontaktabwehr: GenAI-gesteuerter Bot, der Sprachverkehr umlenkt, indem er Kundenprobleme außerhalb der Öffnungszeiten (und schließlich für alle Kontakte) im Gespräch löst.
• Kundenkontokonsolidierung: Fügen Sie doppelte Konten im CRM zusammen, damit Berater leichter das richtige Konto auswählen können.

Diese Empfehlungen umfassten eine Validierung der verwendeten Technologie basierend auf der gesamten KI-Technologiestrategie des Kunden und bestehenden Investitionen (einschließlich Microsoft Copilot, Microsoft Azure und Concentrix iX Hello™), Möglichkeiten zur Behebung von Defiziten in den Inhalten und der Datenstruktur des Kunden (durch Inhaltsrefaktorisierung, Gesprächsfluss und KI-Integration) sowie Empfehlungen zum Change-Management, um die Nutzung verfügbarer Lösungen nach der Implementierung sicherzustellen.