Marketing planuje kolejny artykuł, a handlowcy po raz trzeci w tym tygodniu odpowiadają na podobne pytanie klienta. Temat przydatnej treści już jest w firmie, tylko pozostaje w pojedynczych zgłoszeniach i wiadomościach. Zebranie tych pytań wymaga zwykle przejrzenia wielu spraw oraz rozmowy z kilkoma osobami.
Możemy przygotować automatyzację, która regularnie porządkuje pytania i proponuje tematy do opracowania. AI, czyli sztuczna inteligencja, pomaga rozpoznać podobny sens różnych wypowiedzi. Pracownik marketingu otrzymuje zestawienie z przykładami i wybiera, co rzeczywiście warto wyjaśnić odbiorcom. Poniżej pokazujemy przykładowy sposób działania takiego rozwiązania.
Zacznij od jednego miejsca z pytaniami
Na pierwszą próbę wybierzmy jeden zespół i jedno źródło, na przykład opisy zgłoszeń w systemie do obsługi klientów. Ustalmy, które sprawy mają trafiać do zestawienia i z jakiego okresu. Dzięki temu marketing wie, jakiej części kontaktów dotyczą przedstawione wnioski.
Źródłem może być CRM, czyli system do zarządzania kontaktami i obsługi klientów. Dokumentacja HubSpot dotycząca zgłoszeń opisuje pobieranie ich danych i przekazywanie ich między systemami. Przy przygotowaniu połączenia trzeba ustalić, w których polach firma zapisuje pytania i jakie uprawnienia są potrzebne do ich odczytu.
Sam dostęp do karty zgłoszenia nie oznacza jeszcze dostępu do całej rozmowy. Jeżeli potrzebne informacje znajdują się w powiązanych wiadomościach lub notatkach, ich odczyt wymaga dodatkowego sprawdzenia. Do pierwszej wersji można wybrać wyłącznie zatwierdzone opisy spraw, bez pobierania całych skrzynek.
Różne słowa mogą oznaczać podobną potrzebę
Wyobraźmy sobie firmę usługową, której klienci pytają: „Co mamy przesłać przed wyceną?” oraz „Jakie informacje są potrzebne, żebyście przygotowali ofertę?”. Te zdania można połączyć w temat dotyczący przygotowania do wyceny. Pytanie „Czy podana cena obejmuje poprawki?” powinno trafić do osobnej kategorii, bo dotyczy zakresu oferty.
Przed analizą ustalamy kilka kategorii i opisujemy ich znaczenie. AI odczytuje wybrany fragment zgłoszenia, proponuje kategorię i wskazuje zdanie, na którym opiera przypisanie. Jeśli tekst jest niejasny, zapisujemy go jako sprawę do sprawdzenia. Nie powinien znikać z zestawienia tylko dlatego, że system nie znalazł dobrego dopasowania.
Przypisywanie tekstu do kategorii opisuje dokumentacja klasyfikowania tekstu w n8n, narzędziu do łączenia kolejnych czynności automatyzacji. Moduł pozwala określić kategorie oraz osobną ścieżkę dla niedopasowanych wpisów. Rozpoznanie sensu wypowiedzi wykonuje podłączony model AI, dlatego trafność podziału trzeba sprawdzić na firmowych przykładach.
Licz sprawy według ustalonej zasady
Jeden klient może wysłać pięć wiadomości w tej samej sprawie. Gdy każdą policzymy osobno, temat zacznie wyglądać na częstszy, niż wynika to z liczby zgłoszeń. Dlatego w projektowanym zestawieniu liczymy wystąpienie danej kategorii najwyżej raz w jednej sprawie i wskazanym okresie.
Liczby oblicza zwykła część programu na podstawie zapisanych identyfikatorów. AI pomaga przypisać temat, ale nie wymyśla liczby jego wystąpień. Jeśli jedno zgłoszenie zawiera dwa różne pytania, może pojawić się w dwóch kategoriach. Zestawienie powinno wyjaśniać tę zasadę, żeby odbiorca prawidłowo odczytał wyniki.
W raporcie podajemy też daty analizowanego okresu i zakres źródeł. Powtarzające się pytania w wybranej grupie zgłoszeń pomagają wybrać materiał dla tego zespołu. Same te dane nie dowodzą, że taki sam problem ma większość klientów firmy.
Co marketing dostaje na koniec tygodnia?
Przykładowe zestawienie może zawierać nazwę tematu, liczbę powiązanych spraw, krótkie objaśnienie potrzeby oraz propozycję materiału. Przy temacie przygotowania do wyceny propozycją będzie poradnik „Jakie informacje zebrać przed zamówieniem usługi?”. Obok znajdą się odnośniki do spraw lub zatwierdzone fragmenty pytań, które pozwolą sprawdzić uzasadnienie.
Odbiorca zestawienia powinien widzieć wyłącznie materiały, do których ma dostęp. Zanim tekst trafi do zewnętrznego narzędzia AI, ograniczamy go do potrzebnych informacji i usuwamy zbędne dane osób oraz poufne ustalenia. Zakres przekazywanych danych i warunki dostawcy trzeba uzgodnić przed uruchomieniem połączenia.
Automatyzację można uruchamiać w wybrany dzień tygodnia. Dokumentacja harmonogramu n8n opisuje takie ustawienie i znaczenie strefy czasowej. Trzeba też przewidzieć informację o błędzie pobierania. Brak dostępu do danych powinien skutkować komunikatem o niepełnym zestawieniu, zamiast raportem sugerującym, że klienci nie zadali żadnych pytań.
Pracownik wybiera temat i sprawdza odpowiedź
Osoba z marketingu otwiera przykłady, sprawdza podział i porównuje propozycję z istniejącymi materiałami. Może się okazać, że dobry poradnik już powstał, ale trudno go znaleźć albo zawiera nieaktualny opis usługi. Wtedy przydatniejszym zadaniem będzie jego poprawienie i przekazanie handlowcom.
Gdy potrzebna jest nowa treść, pracownik ustala jej zakres z osobą znającą usługę. W naszym przykładzie sprawdza, jakie informacje naprawdę są potrzebne do wyceny. Nie przenosi do artykułu indywidualnych ustaleń cenowych ani nie traktuje odpowiedzi z jednej sprawy jako reguły dla wszystkich klientów.
Propozycja tematu pozostaje w kolejce do zatwierdzenia. Publikację uruchamia człowiek po sprawdzeniu treści i źródeł. Dzięki temu sprzedaż może przekazać marketingowi powtarzające się potrzeby klientów, a osoba odpowiedzialna za komunikację zachowuje wpływ na to, co firma publikuje.
Sprawdź jakość na małej próbce
Przed regularnym uruchomieniem wybierzmy kilkanaście zakończonych spraw i poprośmy pracownika o własny podział pytań. Następnie porównajmy go z wynikiem automatyzacji. Sprawdźmy zwłaszcza pytania podobne językowo, ale dotyczące różnych potrzeb, oraz kilka wiadomości należących do tego samego zgłoszenia.
W próbie uwzględnijmy również pusty opis, niejasną wypowiedź i tekst zawierający dane, które trzeba usunąć. Zobaczmy, czy wskazane fragmenty rzeczywiście występują w źródle i czy ich skrócenie nie zmienia znaczenia. Pracownik powinien móc poprawić kategorię oraz odrzucić propozycję bez usuwania oryginalnej sprawy.
Oceńmy na koniec, czy zestawienie pomaga wybrać użyteczny materiał bez ponownego przeglądania wszystkich zgłoszeń. Koszt i zakres rozwiązania zależą od liczby spraw, używanego modelu oraz możliwości firmowych narzędzi. Połączenie wymaga także obsługi ich limitów i błędów dostępu.
W All Day IT tworzymy automatyzacje AI i łączymy systemy wykorzystywane w codziennej pracy firmy. Jeżeli pytania klientów zostają dziś w pojedynczych wiadomościach, porozmawiajmy o tym, jak przekazać je marketingowi w przydatnej formie. Punktem wyjścia może być jedno miejsce z opisami spraw i osoba, która sprawdzi pierwsze propozycje tematów.