איך אבחון תהליך השירות חשף פוטנציאל לצמצום של כ־30% מהאינטראקציות, עוד לפני AI

האתגר: לייעל את השירות ולהיערך להטמעת AI

חברה אירופאית המשווקת ריהוט להרכבה עצמית ברחבי העולם ביקשה לבחון כיצד ניתן לייעל את תהליך השירות ולהתקדם לשימוש ב־AI.

הפניות שטופלו בשירות עסקו בעיקר בשני נושאים: חלק חסר במוצר או חלק פגום שנדרש להחליף במסגרת האחריות.

כדי לטפל בפנייה, הלקוחות נדרשו למסור פרטים אישיים, כתובת למשלוח, פרטי המוצר והחלק החסר או הפגום, וכן לצרף תמונות וחשבונית רכישה. הפניות הגיעו דרך טופס באתר, בדוא״ל ובטלפון. במקרים רבים, שיחה טלפונית הסתיימה בבקשה מהלקוח לשלוח בהמשך את הפרטים והמסמכים הנדרשים.

מרגע פניית הלקוח ועד להעברת הנחיית משלוח למחסן חלפו בממוצע שבעה ימי עסקים.

האתגר היה לבחון כיצד ניתן לקצר את התהליך, לצמצם עבודה חוזרת ולהכין את השירות להטמעת AI.

שלב ראשון: אבחון התהליך הקיים

במקום להתחיל מבחירת טכנולוגיה, בחנתי את אופן הטיפול בפניות, את המידע שנאסף מהלקוחות ואת נקודות החיכוך לאורך התהליך.

אחד הנתונים שנבדקו היה מספר האינטראקציות הממוצע שנדרשו לטיפול בפנייה, לפי ערוץ הפנייה:

דוא״ל: 7.5 אינטראקציות בממוצע.

טופס באתר: 6.9 אינטראקציות בממוצע.

טלפון: 9.1 אינטראקציות בממוצע.

הנתונים הצביעו על כך שהטופס היה הערוץ היעיל ביותר מבין השלושה, ואילו הפניות הטלפוניות דרשו את מספר האינטראקציות הגבוה ביותר.

אבל הנתונים היו רק נקודת ההתחלה. כדי להבין מה גורם לריבוי האינטראקציות, היה צורך לבחון את התהליך עצמו.

שלב שני: זיהוי הגורמים לעבודה החוזרת

האבחון העלה כמה ליקויים בתהליך איסוף המידע ובאופן העברתו להמשך טיפול.

1. פרטי משלוח שלא נאספו באופן מלא

הטופס ביקש מהלקוחות להזין כתובת, אך לא הבהיר באופן מספק שמדובר בכתובת למשלוח. בנוסף, הכתובת לא התחברה למערכת חברת השילוח לצורך איסוף כל הפרטים הנדרשים למסירה.

כתוצאה מכך, כתובות חלקיות או לא מדויקות גרמו לטעויות במשלוח, ובחלק מהמקרים הפניות חזרו לטיפול של נציגי השירות.

2. הנחיות לא מספיק ברורות לצירוף מסמכים ותמונות

בפניות על חלק פגום או החלפה במסגרת האחריות, היה צורך לצרף תמונות של החלק וחשבונית רכישה. אולם, הטופס לא הסביר בצורה ברורה אילו תמונות ואילו מסמכים נדרשים.

חלק מהלקוחות צירפו אישור חיוב בכרטיס אשראי במקום חשבונית, ולכן היה צורך לבקש מהם מידע נוסף.

3. פניות שהתחילו בטלפון או בדוא״ל דרשו השלמת מידע

כאשר הפנייה התקבלה בטלפון או בדוא״ל, המידע לא תמיד הגיע בפורמט אחיד או כלל את כל הפרטים הנדרשים. במקרים כאלה נדרשו פניות המשך כדי להשלים את המידע לפני שניתן היה להתקדם בטיפול.

כל אחד מהליקויים האלה יצר עבודה נוספת ללקוח ולצוות השירות, האריך את הטיפול והקשה על יצירת תהליך אחיד שאפשר יהיה לאוטומט.

שלב שלישי: שיפור התהליך לפני הטמעת AI

על בסיס הממצאים הוגדרו שני כיווני פעולה מרכזיים:

ריכוז הפניות בטופס אחיד

הפניית לקוחות שפונים בטלפון או בדוא״ל לטופס מסודר, כדי שהמידע יתקבל בפורמט אחיד ויהיה אפשר להתחיל את הטיפול על בסיס אותם פרטים.

שיפור הטופס ואיסוף המידע כבר בתחילת הדרך

עדכון הטופס כך שיבהיר אילו פרטים נדרשים, מהי כתובת המשלוח, אילו תמונות יש לצרף ואיזה מסמך משמש כהוכחת רכישה. המטרה הייתה לצמצם את הצורך בפניות השלמה ולמנוע טעויות שניתן לזהות כבר בשלב הראשון.

על פי האבחון, שיפור תהליך השירות לבדו הצביע על פוטנציאל לצמצום של כ־30% מהאינטראקציות, עוד לפני הטמעת AI.

חשוב להדגיש: מדובר בפוטנציאל שעלה מהאבחון, ולא בתוצאה שנמדדה לאחר יישום השינויים.

מה היה קורה אילו מתחילים ישר ב־AI?

הממצאים המחישו גם את הסיכון שבהטמעת AI לפני תיקון התהליך.

סוכן AI שהיה משולב בתהליך הקיים היה נדרש להתמודד עם אותן בעיות: כתובות חלקיות, מסמכים לא מתאימים, תמונות חסרות ומידע שלא נאסף בצורה מסודרת. הוא היה עלול לבקש מהלקוחות שוב ושוב להשלים פרטים, להעביר מקרים רבים לטיפול אנושי ולשמר את העבודה החוזרת שהארגון ביקש לצמצם.

במילים אחרות, היה סיכון לאוטומציה של תהליך לא תקין — במקום לשיפור שלו.

לאחר בחינת האפשרויות, עלה רעיון לבחון סוכן AI שיוכל לקרוא את החשבונית ואת תמונות החלק, לזהות מידע חסר או מסמכים שאינם מתאימים ולהשיב ללקוח במהירות. ההערכה הראשונית הייתה שכ־80% מהפניות עשויות להתאים לטיפול אוטומטי, כאשר מקרים חריגים יועברו לנציג שירות. זו הייתה הערכה לגבי הפוטנציאל, ולא תוצאה שנמדדה בפועל.

בשל שיקולי תקציב, הלקוח החליט להתמקד תחילה בשיפור הטופס ולבחון את הטמעת ה־AI בשנה שלאחר מכן.

המסקנה: קודם תהליך נכון, אחר כך טכנולוגיה

המקרה הזה ממחיש את החשיבות של אבחון תהליך העבודה לפני בחירת פתרון טכנולוגי.

הזדמנות לצמצם כ־30% מהאינטראקציות התגלתה עוד לפני הטמעת AI, באמצעות זיהוי של מידע חסר, הנחיות לא ברורות ועבודה חוזרת. במקביל, האבחון סייע לזהות אילו תנאים כדאי לשפר כדי שהטמעת AI עתידית תוכל להתבסס על תהליך מסודר יותר.

לפני שמכניסים AI, שווה לבדוק אם אפשר לפתור את הבעיה כבר בתהליך. טכנולוגיה יכולה לסייע בייעול העבודה, אבל כדי להפיק ממנה ערך, חשוב להבין תחילה מה קורה בתהליך הקיים, מה מעכב אותו ואיזה מידע נדרש כדי לאפשר לו לעבוד בצורה יעילה.