וואלה!
וואלה!
וואלה!
וואלה!

וואלה! האתר המוביל בישראל - עדכונים מסביב לשעון

בינה מלאכותית גנרטיבית מניחה את היסודות לשיווק פרואקטיבי

29.6.2023 / 7:47

בראיון בלעדי לוואלה! שיווק ודיגיטל, מיכאל מעוז, SVP אסטרטגיות חדשנות בסיילספורס, מתייחס לקשר הישיר בין AI גנרטיבי לבין חוויות העובד והלקוח, ומסביר כיצד הוא מסייע לחברות, ארגונים ומשווקים לאמץ גישה פרואקטיבית שלא רק מגיבה לביקושים אלא מייצרת אותם

מתוך אירוע ה- WORLD TOUR ESSENTIALS של סיילספורס בתל אביב.. עידן כנפי,
מתוך אירוע ה- WORLD TOUR ESSENTIALS של סיילספורס בתל אביב./עידן כנפי

"ללא חווית עובד טובה, לא ניתן להשיג חווית לקוח מעולה לאורך זמן", קובע מיכאל מעוז בתחילת הראיון שלנו. מיכאל, בכיר בחברת סיילספורס העולמית וסמנכ"ל גרטנר בעברו, הגיע לארץ לכמה ימים במסגרת אירועי ה-world tour essentials של החברה. תפסתי אותו לשיחה וההסבר לא איחר להגיע:

"כברירת מחדל, רוב העובדים לא קשורים רגשית למשימה של החברה. לפחות 50% עושים את העבודה מבלי להשקיע מעל ומעבר, ורק 30% כן עושים מעל ומעבר. 18-20% מהעובדים, לא רק שלא אוהבים להיות שם, אלא יעשו ככל יכולתם כדי 'לדפוק את העסק'. ואם העובדים לא איתך, אתה יכול לקנות את כל הטכנולוגיה שבעולם ולשנות את כל התהליכים בחברה, אבל רוב הסיכויים שזה לא ממש יעזור".

מה נדרש כדי ליצור נאמנות ומחויבות בקרב עובדים?

"צריך לגייס אותם ולטפח חיבור רגשי למותג מהיום הראשון. לדוגמא, נניח שניכנסת לסופר גדול, ואתה שואל את אחד העובדים איפה יש רוטב צ'ימיצ'ורי. לא משנה אם זה בקצה השני של החנות, או אם אותו עובד כרגע עסוק, הוא יעזוב הכל וילווה אותך עד למקום בו עומדים הרטבים, יראה לך את סוגי הצ'ימיצ'ורי השונים ויסביר לך על ההבדלים ביניהם. זה סוג של ראש גדול וכדי להגיע לשם צריך לגייס עובדים חדשים עם איזון מיומנויות נכון, ולטפח חיבור רגשי למותג מהיום הראשון. בנוסף, דרושים מדדי ביצועים חדשים (KPIs), כגון 'השפעה על שביעות רצון לקוחות' ו'תרומה לנאמנות רבה יותר של לקוחות'."

איך יוצרים סינרגיה בין חוויית העובד וחוויית הלקוח?

"בניגוד לגישה תגובתית, המגיבה לאיתותי קנייה מהלקוח, הגישה היזומה אומרת שלא נחכה שהלקוח יחפש אותנו, אלא נסתכל על מכלול הנתונים שברשותנו וננסה להבין מה הלקוח היה רוצה כרגע, עוד לפני שהוא עצמו יודע זאת"

"השאלה היא האם לאותם עובדים שגייסנו וטיפחנו יש את הכלים הדרושים כדי לבצע את העבודה. עובדים שיש להם את הטכנולוגיה הנכונה כדי להשיג את מטרותיהם נמצאים במיקום הטוב ביותר להצליח, אבל גם זה דורש תצפית ובדיקה".

הוא מסביר: "קחו תהליך מסוים, למדו אותם להשתמש בכלי והראו להם את התהליכים שהם אמורים לבצע. אם הם לא מצליחים בסביבת מעבדה, או אם מתגלה סטייה בין מטרת התהליך לתוצאה שלו, יתכן שיש בעיה במערכת עצמה. מעט מאוד חברות לוקחות את הזמן להסתכל על הדברים האלה ויכולות לומר בוודאות שהן יודעות מה המטרה של כל תהליך, או שיש להן את ה-KPI והכלים להעריך אותו."

לדבריו, כדי לשפר את חווית הלקוח, עסק לא צריך לחשוב תחילה על תוכנה חדשה, אלא אם כן הוא קובע שהתהליכים שהוא מאמין שהם הטובים ביותר הם למעשה הנכונים עבור העסק. במילים אחרות, אל תפעלו לפני שביררתם את המצב לעומקו.

"לפני הכל, דברו עם העובדים מול הלקוחות שלכם. דברו עם הלקוחות עצמם ושימו לב איך הם מתנהגים. הקשיבו למשוב שלהם. כולנו רוצים לקוחות שאומרים שהם סומכים על העסק שלנו וימצאו את התהליכים העסקיים שלנו אינטואיטיביים והוגנים. בניגוד לגישה תגובתית, המגיבה לאיתותי קנייה מהלקוח, הגישה היזומה אומרת שלא נחכה שהלקוח יחפש אותנו, אלא נסתכל על מכלול הנתונים שברשותנו וננסה להבין מה הלקוח היה רוצה כרגע, עוד לפני שהוא עצמו יודע זאת."

sheen-shitof

וזה כחול לבן

המכשיר שמשנה את כל מה שידעתן על רענון ומיצוק עור הפנים

בשיתוף פרמייר

להיות עם היד על הדופק

צרכי הלקוח משתנים ללא הרף. איך נבין למה הלקוח מצפה בכל זמן מסוים, או למה הוא מצפה בסך הכל? לכך עונה מעוז: "השאיפה היא תמיד להבין את כוונת הלקוח עוד לפני שהלקוח עצמו מבין אותה. למשל, אם אנחנו מותג רכב ויש לנו לקוחות שאנחנו יודעים שמחליפים רכב כל 3 שנים, כדאי שנדע בדיוק מתי הזמן האידיאלי להציע להם רכב חדש. כשמשתמשים באנליטיקה יחד עם המידע שיש לנו על הלקוח, נמצאים בעמדה מצוינת להגיע אליו בזמן הנכון עם ההצעה הנכונה."

הלקוח לא קונה מוצר, הוא קונה חוויה

לדברי מעוז, "את הלקוח לא מעניין המוצר, מה שמעניין אותו זה התועלות - הערך ולא המערכת. צריך להתמקד בשאלה מה הלקוח באמת רוצה מאיתנו? בספרו Competing against Luck, פרופסור קליי כריסטנסן קרא לזה jobs to be done - העבודות שצריך לעשות. מה המשימות שצריכות להיעשות והצרכים שיש לענות עליהם? אם מצליחים בזה, נאמנות הלקוח עולה."

הוא לא שוכח לתת דוגמא: "כשקונים כרטיס טיסה, הכרטיס עצמו לא מעניין, הטיסה והשירות כן. הלקוח צריך לדעת מה עליו לעשות, לאן עליו להגיע ואיך לבצע שינוי במידת הצורך. כל הכלים הנדרשים צריכים לעמוד לרשותו".

"הלקוח אף פעם לא קונה את מה שתמכרו" מצטט מעוז את פיטר דרוקר. למה? "כי אתם מוכרים מוצר, והלקוח קונה חוויה. מה ההבדל בין BMW, מרצדס ולקסוס? מבחינת ההנדסה והעיצוב הכל טוב, אז למה שאבחר ב-א' ולא ב'? כי אני רוצה חוויה מסוימת. בחרתי כי יש לי ציפיה. היה לי איזה רעיון בראש, השוויתי ובחרתי, כי אני מאמין ש… מה זה אני מאמין??

במיוחד אחרי הקורונה, אנשים מרגישים שהם גם רוצים טיפה וואו. הם רוצים להרגיש משהו. יש להם ציפיות והם בחרו בך כי הם חושבים שיש הבדל בין מוצר א' למוצר ב'. יש מקרים שההבדל מאוד ברור ובולט, אך לרוב מדובר בהעדפה אישית - כי זה מה שאני מעדיף, או כי ככה אני אוהב שמדברים אלי. כל אחד מגיע עם המוטיבציה שלו.

אם הצלחתם לגרום לאיזושהי תחושה של 'את זה אני רוצה' - סימן שהפניה שלכם היתה מדויקת. כחברה אנחנו רוצים שמשהו קסום יקרה, אבל זה לא קסם - ברגע שמבינים מה סדר העדיפויות של הלקוח ועונים על הדרישות והציפיות, אפשר לדאוג שזה יקרה שוב ושוב לאורך כל חיי הלקוח. היום קניתי משהו, מחר אני ארצה להחליף או לשדרג. כחברה, עלינו להיות פרואקטיביים ולדעת להציע את ההצעות הנכונות לאורך כל חיי הלקוח."

ויש גם דוגמא שלילית: "חברות שלא עושות זאת עלולות למצוא את עצמן עם לקוחות מאוד מאוכזבים. לדוגמא, לפני שנים רבות קניתי ביטוח רפואי לכל המשפחה שלי. כשהבת שלי הגיעה לגיל 18, הם ידעו לגבות עוד כסף ושילמתי, אבל כשהיא הלכה לאוניברסיטה במדינה אחרת ונזקקה לשירות רפואי, נאמר לה פתאום שאין לה ביטוח. כמובן שהיא התקשרה אלי ולאחר בירור התבשרתי שהביטוח אינו תקף מחוץ לאזור המגורים שלנו.

אם הדרישות השתנו, למה לא להיות פרואקטיבי ולומר לי שאצטרך לשנות את הפוליסה? סטטיסטית, הסיכוי שילדה עם שני הורים דוקטורנטים תצא מאזור ה-Tri State, שבו תקף החוזה, הוא בערך 90%. אני כלקוח לא אמור להבין את כל זה, זה תפקיד החברה. מי שבנה את העסק אמור להבין אותו יותר טוב ממני. התנהלות כזאת מובילה לירידה ברמת האמון של הלקוח בחברה.

אם אני קונה אוטו, מה אני יודע על הדוושה והבלמים? אני לא אמור לבדוק את הצמיגים כל בוקר, בשביל זה יש חיישן. החברה יודעת והיא זו שצריכה להודיע לי אחרי X קילומטרים שכדאי לי להחליף צמיגים. באמצעות מערכות מתקדמות, משתמשים יכולים לטפח קהל לקוחות נאמן ולהגדיל את ערך חיי הלקוח".

איך כלי ה-AI של סיילספורס מסייעים לעסקים לאמץ את הגישה הפרואקטיבית?

"סיילספורס משלבת בינה מלאכותית במוצרים ובשירותים שלה כבר למעלה מ-7 שנים. הכרזנו על האינשטיין שלנו, הדור הראשון של AI עבור CRM, כבר ב-2016. וכעת אנחנו עוברים מ-AI פרודוקטיבי ל-AI גנרטיבי", אומר מעוז.

"בשנים האחרונות התמקדנו ב-3 דברים. ראשית, דאגנו למערכת CRM שאין יותר טובה ממנה בעולם. יש הרבה חברות שיש להן חלקים מסוימים שהם טובים, בין אם זה שירות תמיכה או מכירות. אצלנו מקבלים את כל התחומים יחד, כולל איקומרס, אנליטיקס, שירות, ויש לנו את המערכת הכי טובה.

עבדנו המון שנים על הנושא של דאטה, כי בלי דאטה אי אפשר להתקדם. כל הגישה הפרואקטיבית מבוססת על זה שאני יודע איפה היית, מה חיפשת, מה הבעיה שלך, ומתי ביקרת בסניף או באתר. צריך להבין את כל הדאטה הזה ולסדר אותו בצורה שאפשר לעשות איתו משהו. עבדנו שנים על דאטה קלאוד והצעד המתבקש הבא היה GPT, שלמעשה קיים כבר שנים בסיילספורס.

באמצעות איינשטיין GPT, אנשים בכל העולם מבצעים היום מיליארדי תחזיות מבוססות בינה מלאכותית כמו תחזיות מכירות, לידים ומכירות אונליין. אנחנו שם הרבה שנים, אבל אם ביולי 2022 דיברנו על מודלים גדולים של שפה (LLM), לאף אחד לא היה אכפת כי אנשים לא הבינו מה זה. עד שיצא ChatGPT לאף אחד לא היה אכפת שיש לנו את זה, וזאת למרות שעבדנו על זה שנים רבות ויש לנו כמה מהפטנטים הטובים בעולם. לפתע הגיע סם אלטמן עם ChatGPT ועקף את טיילור סוויפט במספר החיפושים בגוגל. פתאום שואלים אותנו למה אין לנו LLM? כמובן שיש לנו."

במה שונה איינשטיין GPT ממודלים אחרים שקיימים?

"איינשטיין GPT של סיילספורס היא טכנולוגיית AI גנרטיבי המשולבת לתוך ה-CRM, והיא הראשונה בעולם המספקת תוכן שנוצר באמצעות בינה מלאכותית לכל אינטראקציה בכל מחלקות הארגון - ממכירות, לשירות, שיווק, מסחר אלקטרוני ומערכות מידע בהיקפים גדולים", מסביר מעוז.

"חשוב לנו מאוד לדעת את מקור הנתונים. אם זה הגיע מאינסטגרם או מפייסבוק, או מאתר מסוים או עדכון חדשות, עליך להיות זהיר ביותר כיצד נעשה שימוש במידע זה. זה יכול להיות בניגוד לתקנות הפרטיות של אירופה (GDPR) וקליפורניה (CCPA). אם אתה לא יודע לזהות את מקור הנתונים, זה עלול ליצור כל מיני סיבוכים כי צריך לבדוק שהנתונים נכונים ואמיתיים. כל זה אומר שאיננו יכולים להסתמך רק על נתונים חיצוניים", אומר מעוז.

"החלטנו לקחת את הטכנולוגיה של GPT ולהתאים אותה לתהליכי ה-CRM שלנו, תוך שימוש בנתונים בתוך המערכת שלנו. הקמנו מערכות כדי לוודא שהנתונים מטופלים בצורה נכונה. עבדנו במשך 6 שנים כדי להבטיח שכל התהליכים נכונים ושכל מה שהלקוחות עושים באמצעות הכלים שלנו הוא חוקי, אתי ומוסרי, פרטי ומאובטח, וללא כל הבעיות הנלוות לנתונים חיצוניים. הצבנו את גבולות הדאטה ויצרנו מרחב בטוח בו ניתן לעבד את הדאטה.

כדי לבחון את הטכנולוגיה, לקחנו קבוצה של אנשי צ'אט בתחום הריטייל באנגליה ובארה"ב ונתנו להם להשתמש באיינשטיין GPT במשך 4 חודשים. לדוגמא, מגיעה לקוחה ושואלת בצ'קאאוט על מעיל מסוים. באמצעות איינשטיין GPT, היועץ מסתכל ומוצא את המקור של המעיל, היכן יוצר ומאילו חומרים, ויכול לענות לה על כל השאלות. כשהלקוחה אומרת שהיא נוסעת צפונה, היועץ כבר יודע שקר שם, ומציע לה מעיל שמתאים למינוס 20 מעלות. כך, כל פרט חדש שנוסף לשיחה מצטרף למכלול הידע שיש לנו על הלקוח ומסייע להציע לו בדיוק את מה שהוא צריך. במקרה של מכירה טלפונית, היועץ מקבל קופי קידום מכירות שמנוסח נכון בזמן אמת תוך כדי שיחה ומשתנה כל הזמן בהתאם למידע המתקבל מהלקוח.

בבדיקות ה-AB, נתנו לנציגים לבחור אם להשתמש ב-GPT או לא. הניסוי מצא הבדל ניכר בין מכירות שבוצעו עם ובלי GPT. בארה"ב ובאירופה חלה עלייה משמעותית במכירות, ובמקרים שלא השתמשו בו, המכירות היו נמוכות יותר.

אנחנו ממליצים ללקוחות להגדיר USE CASE מאוד ספציפי ומצומצם ואלה שעושים את זה זוכים להצלחות מאוד מעניינות. זה יכול להיות מכירה, קריאת שירות, בקשה לעזרה. במקום להקליד, תוכלו לתת ל-GPT לסכם את כל השיחה כולל ההמלצה, ולהפוך אותה למקרה שימוש.

כאיש מכירות, אפשר להכניס פרומפט שיכלול איזה מוצר, ו-GPT יעשה את כל העבודה של ניסוח המלצה, זה מדהים. גם באיקומרס, גם בשירות וגם במכירות, לוקחים מקרי שימוש מאוד מצומצמים, ואנחנו ממליצים ללקוחות לעשות את אותו הדבר. אנחנו לא באים לתאר את המוצר אלא להמחיש איך הלקוח יכול להשתמש בו. צריך להגדיר ולבחון האם יש הצלחה או שנדרש כיול. עושים, בודקים ומדייקים. היום אנחנו רואים הצלחות אדירות שלא ראינו באף מוצר לפני כן. אנחנו לא יודעים לאן זה יגיע אבל הלקוחות מבקשים פונקציות חדשות ואנחנו נוציא אותן בהתאם - בהקדם.

כשזה נוגע ל-GPT, המערכת עצמה לא יודעת כלום, צריך להאכיל אותה בדאטה. ככל שיש יותר אינפורמציה, כך התפוקות יהיו מדויקות ומבוססות יותר. לפני 7 שנים רכשנו את METAMINDS ומאז אנחנו מפתחים את הנושא אבל עד לאחרונה לא היה ביקוש. פתאום כולם מתנפלים עלינו ואנחנו אומרים להם שהם יכלו לעשות את זה מזמן, אבל איש לא היה מעוניין כי לא היתה מודעות.

קוראים לזה קומרס GPT, ואפשר לחשוב על זה כמנוע שיכול להתאים את עצמו לכל ענן. זה לא כלי שעומד בנפרד, כי הדאטה היא זו שנותנת לו את הכוח שלו. אז יש מנוע מכירות, מנוע שירות ומנועים אחרים, שכל אחת מהם בנוי בהתאמה לפונקציונליות של כל ענן. "

מה הלאה?

"אנחנו מקשיבים ללקוחות כל הזמן ומנסים להיענות לדרישות. בנינו את כל המנגנון בצורה מאוד גמישה ויצרנו אמינות של הדאטה. נמשיך לשמור על הכללים בהתאם לרגולציה. חשבנו על הכל מראש ועשינו את כל שיעורי הבית כדי שתהיו מוכנים להתקדם במהירות.

כשהתחלתי בתחום התחילו להיכנס לשוק טכנולוגיות ה-GOLDEN THREAD, שזה הדאטה שיש לי על הלקוח. פתאום יכולת לעשות פרסונליזציה בלי להיות פרסונלי וקריפי. אני בתחום 30 שנה וזה הדבר הכי מרתק שראיתי מאז. כשמשלבים את הדאטה הנכון עם המערכות הנכונות, ומוסיפים בינה מלאכותית ו-GPT זה החלום של ה-CRM. "

מה תגיד לכל אלו שדואגים מהרס הכלכלה ואובדן משרות?

"בעיניי זה הזוי", אומר מעוז ומגבה את הטענה במחקר של FREY AND OSBORNE, שהודיעו ב-2013 שתוך 20 שנה, כמעט חצי (47%) מהמשרות יבוטלו. היום, 10 שנים לאחר מכן, נוספו 17 מיליון משרות בארה"ב, ואפילו נרשמה עלייה של 16% במספר סוכני הביטוח - תחום שבו בינה מלאכותית צפויה לגרום לצמצומים משמעותיים. אמרו גם בשלוש השנים האחרונות שנתחיל לראות ירידה משמעותית אבל לא, יש ירידה של 1% בלבד, וזה עוד בלי שמישהו יכול היה לחזות את השיבושים שהביאה הקורונה.

"אז נכון, יהיו שיבושים ותפקידים שלא נצטרך יותר, אבל משרות חדשות יהיו בשפע, הרבה יותר מאלה שיבוטלו, והן יהיו מעניינות ומסעירות יותר. בזכות ה-AI, אנשים היום מרחיבים את סל הכשרונות שלהם ומאמצים תחומים חדשים. אני אופטימי מאוד לגבי ההשפעה ארוכת הטווח של כל זה על הכלכלה העולמית. שיבושים והתפתחות הולכים יד ביד ועם הזמן, דור ה-AI יעזור לנו לפתור בעיות עסקיות וליצור הזדמנויות חדשות".

הוא מסכם: "בסופו של יום, הטכנולוגיה משחררת את האדם. אם פעם אנשים היו עובדים בשדות ומתים בגיל 40, היום הכל נקי ואנחנו משתמשים הרבה יותר במוח שלנו מאשר בגוף. אז אם הצלחנו, בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית, לשפר ולהרחיב את היכולות של העובדים והעובדות, ולהסיר מהם את המשימות השגרתיות והמשעממות, כבר יצרנו עתיד טוב יותר של עבודה."

  • עוד באותו נושא:
  • CRM
  • AI
  • CHATGPT

טרם התפרסמו תגובות

הוסף תגובה חדשה

+
בשליחת תגובה אני מסכים/ה
    7
    walla_ssr_page_has_been_loaded_successfully