Tänapäeva ettevõtetes on klientide ja töötajate kogemus pidevas arengus. Kogemuse orkestriks (experience orchestration) on klientide ja töötajate kogemuse loomine, pakkumine ja optimeerimine side - ja tarkvaratehnoloogiate abil. Selles artiklis uurime, kuidas tehisintellekt (AI) mõjutab ja toetab kogemuse orkestratsiooni ning määratleme selle 6 arengutaset. Need tasandid annavad organisatsioonidele ühise raamistiku tulevaste visioonide arutamiseks ning kogemuste orkestratsiooni mõju kohta süsteemidele, poliitikatele ja protsessidele tulevikus.

Sissejuhatus

Kogemuse orkestreerimise eesmärk on saavutada korraga kaks peamist tulemust:

1. Kulude vähendamine.
2. Kliendilojaalsuse suurendamine pikaajaliseks kasvuks.

Koordineerides andmeid, süsteeme, kanaleid ja rolle, loob orkestreerimine kogemuse, mis on nii klientide kui töötajate vaates tõhusam, kasulikum ja emotsionaalselt intelligentsem. Uute lahenduste turule jõudes liigume universaalse orkestreerimise suunas – mis ulatub kaugemale kliendi silmale nähtavatest protsessidest ning hõlmab nii front- kui back-office’i tegevusi. See võimaldab organisatsioonidel mõtestada ümber kontaktikeskuste rolli, kliendi- ja töötajakogemust ning tervikuna ärimudelit uuendada.

Järgnevalt kirjeldatud kogemuse orkestreerimise tasemed määratlevad arengutee täielikult manuaalsest kuni täielikult autonoomse orkestreerimiseni. Iga tase selgitab oluliselt, kuidas kasutatakse automatiseerimist, täiendamist, personaliseerimist ja optimeerimist, avades uusi võimalusi äriväärtuse kasvuks — suuremaks efektiivsuseks, sügavamaks kliendilojaalsuseks ja tugevamaks töötajate kaasatuseks.

0. tasand – orkestrita

Kliendisuhtlus on täielikult manuaalne, toimudes lihtsate telefonisüsteemide kaudu ilma integreeritud tööriistade või intelligentsuseta. Inimagendid tuginevad koolitustele ja staatilisele dokumentatsioonile. Iga päring on reaktiivne ja ebajärjekindel.

Ühtset kliendi ülevaadet ega ülesannete orkestreerimist ettevõtte süsteemide vahel ei eksisteeri. Klienditeenindust käsitletakse pigem operatiivse vajadusena kui strateegilise funktsioonina, mis põhjustab suurt töökoormust, kõrget töötajate voolavust ja nõrku tulemusi.

• Automatiseerimine: puudub. Kõik ülesanded - sealhulgas rutiinsed küsimused - nõuavad täielikku inimagendi kaasatust.
• Täiendamine: agendid töötavad ilma süsteemitugita. Andmeid ei kontekstualiseerita ega pakuta ülesandepõhist abi.
• Personalisatsioon: puudub personaliseerimine, mis põhineks kliendi profiilil või ajaloole.
• Optimeerimine: domineerivad manuaalsed koolitused ja staatiline graafikute koostamine. Puudub reaalajas ülevaade, kvaliteedihaldus ja tööjõu planeerimise automatiseerimine.

1. tasand – menüünavigatsioon

Interaktiivsed häälvastused (Interactive Voice Response – IVR) süsteemid pakuvad põhilist automatiseerimist fikseeritud marsruutimise loogika ja piiratud kõnetuvastusega. Kliendid suhtlevad tavaliselt klaviatuuri nuppude või häälmenüüde kaudu, et kontrollida staatust või suunata end vastavasse osakonda. Kuigi see mõnevõrra vähendab kõnede mahtu, jääb kogemus siiski isikupäratuks ja kõnega piiratud.

Enamiku ülesannete täitmiseks on endiselt vaja inimagente, kes tuginevad piiratud CRM kontekstile. Kvaliteedikontroll on manuaalne ja retrospektiivne. Süsteem toimib, kuid ei kohandu.

• Automatiseerimine: IVR töötleb lihtsaid info päringuid – näiteks konto saldo või tellimuse staatuse kontrolli – kasutades klaviatuuri sisestust või märksõnade tuvastamist. Loogika on fikseeritud ja mitteadaptiivne.
• Täiendamine: Inimagendid saavad teeninduse ajal vaadata staatilisi kliendiandmeid, kuid olulist teavet tuleb neil käsitsi otsida.
• Personalisatsioon: Võimalik on marsruutimine agentide oskuste ja keele-eelistuste järgi, kuid kogemus jääb suuresti ühetaoliseks.
• Optimeerimine: Kvaliteedi tagamine tugineb juhuslikele kõne salvestustele, inimagentide töögraafikute koostamine on aeganõudev ja reaktiivne.

2. tasand – eelnevalt määratletud dialoogi automatiseerimine

Vestluslik tehisintellekt (Conversational AI) ühendab automaatse kõnetuvastuse (Automated Speech Recognition – ASR), loomuliku keele töötlemise (Natural Language Processing – NLP) ja mõistmise (Natural Language Understanding – NLU), et luua suhtlust erinevates kommunikatsioonikanalites. Suhtlust juhivad eelnevalt määratletud reeglid ja skriptitud dialoogivood. Spetsiaalsed prognoositavad tehisintellekti (AI) mudelid kasutatakse konkreetsetes rakendustes (näiteks marsruutimiseks või kaasamiseks), kuid neid ei rakendata veel üldiselt järgmiseks parimaks tegevuseks kogu kogemuse kontekstis.

• Automatiseerimine: Conversational AI võimaldab kasutada bote, kes automatiseerivad rutiinseid dialooge klientidega nii digitaalkanalites kui ka häälkanalites (omnikanal) – näiteks tellimuste jälgimine, parooli lähtestamine või isiku tuvastamine. Botid on rangelt struktureeritud ning töötavad eelnevalt määratletud skriptide ja fikseeritud otsustuspuude järgi.
• Täiendamine: Inimagentidele hakkab kättesaadavaks muutuma kontekstipõhine tugi, kasutades teadmiste otsimise tööriistu ning pakutakse järgmisi samme, mis põhinevad CRM kontekstis või märksõnade aktiveerimisel.
• Personalisatsioon: Kliendikogemus on endiselt standardiseeritud ega kohandu individuaalsete vajadustega – personaliseerimine piirdub staatiliste sisendandmetega. Põhitasemel töötajate kaasamise juhtimise funktsioonide kasutuselevõtt parandab ülesannete jaotust, võttes arvesse töötajate oskusi ja kättesaadavust.
• Optimeerimine: Kogemusi optimeeritakse spetsialiseeritud prognoosivate AI mudelite abil marsruutimiseks, kaasamiseks ja prognoosimiseks. Kvaliteedi tagamist toetab kõne- ja tekstianalüütika.

3. tasand – süsteemi loodud läbirääkimised

Generatiivne tehisintellekt (Generative AI) kasutab suuremahulisi keelemudeleid (Large Language Models – LLMs) ja transformeerijate arhitektuure, et genereerida sisu vastavalt oma seadistuste piiridele. AI täidab üksnes neid ülesandeid, milleks ta on otseselt ette nähtud või koolitatud. See parandab kasutajakogemust automatiseerimise, täiustamise, personaliseerimise ja optimeerimise kaudu ning toimib eelnevalt määratletud loogika ja töövoogude raames.

Selle AI taseme mudel ei tee otsuseid ega kaalutlusi väljaspool talle antud juhiseid – ta täidab lihtsalt oma programmeerimist järjest laiemas ja paindlikumas vormis.

• Automatiseerimine: Tehisintellekti juhitud virtuaalsed assistendid suudavad automatiseerida laiemat ja keerukamat suhtlust, näiteks abistada probleemide lahendamisel, tellimuse staatuse või tooteinfo päringutel. Need assistendid töötavad autonoomselt, kuid ainult kindlates töövoogudes ja reeglite raames. Nad ei suuda teha otsuseid ega järeldusi väljaspool eelnevalt määratletut. Sellised funktsioonid nagu eesmärgi tuvastamine ja korduma kippuvate küsimuste töötlemine võimaldavad neil käsitleda nüansseeritumaid juhtumeid, kuid vaid nii kaugele, kui seda lubab koolitus ja konfiguratsioon. Virtuaalsed järelevalveassistendid aitavad automatiseerida operatiivset järelevalvet, teavitades vastutavaid isikuid eelnevalt määratletud näitajate või käitumismustrite alusel.
• Täiustamine: Agendi «kaaspiloodid» (co-pilots) parandavad inimese agendi sooritust, tuues esile olulisi teadmisi – soovitades järgmisi parimaid samme, genereerides kokkuvõtteid või leidmaks andmekirjeid –, kuid see toimub vaid vastavalt eelnevalt määratletud reeglitele ja mudelitele. Need tööriistad reageerivad vestluses tuvastatud vihjetele või signaalidele, kuid ei planeeri ega kohandu väljaspool neid. Järelevalve ja juhtimise «kaaspiloodid» annavad juhiseid ja soovitusi vastavalt konfigureeritud kriteeriumidele, aidates laialdaselt jagada teadmisi, jäädes siiski vastutuse piiridesse.
• Personaliseerimine: Generative AI suudab kohandada vastuseid, kasutades struktureeritud segmentatsiooni, kavatsuste klassifitseerimist ja ettevõtte määratletud atribuute. See loob personaliseerimist selle põhjal, mida teab CRM-andmetest, kliendi eelistustest või varasematest suhtlustest, et genereerida sisu, mis vastab konkreetsetele eesmärkidele või segmentidele. Kuigi sisu näib olevat individuaalne, luuakse see eelnevalt määratletud loogika ja seadistatud käitumise alusel. Sellel tasemel on personaliseerimine tugev, kuid piiratud sellega, mis on struktureeritud.
• Optimeerimine: Klienditeekonna (customer journey) orkestreerimine ja kogemuste juhtimine paranevad tänu AI võimele täita eelnevalt väljatöötatud optimeerimisstrateegiaid. Prognoosimine, ajagraafikute koostamine ja töökoormuse tasakaalustamine toetuvad ennustavatele mudelitele, mis pidevalt täiustavad soovitusi ajalooliste andmete põhjal. Kuid ka siin ei ole AI adaptiivne – see täidab koolitatud ülesandeid ja läbib perioodiliselt inimjuhtimisel järelõpetamist, et hoida end ajakohasena. Ülesannete, teadete ja töövoogude orkestreerimine front- ja back-office vahel on endiselt reaktiivne, reageerides eelnevalt määratletud tingimustele, mitte põhinedes proaktiivsel otsuste tegemisel.

4. tasand – agentic kogemuse genereerimine

Tehisintellekt areneb lihtsast täitmisest intelligentseks probleemilahenduseks. Süsteemid on konfigureeritud kindlate eesmärkide jaoks ning kasutavad mõtlemist, planeerimist ja mälu, et määrata, kuidas tulemus kõige paremini saavutada, järgides selgelt määratletud piire.

Sellel tasemel rakendatakse nn agentse tehisintellekti (agentic AI), mis tõlgendab konteksti, kavandab tegevusi sammhaaval ja kohandab käitumist dünaamiliste sisendite põhjal. Inimese osalus, kinnitamine ja järelevalve on süsteemi oluline osa. See tagab eesmärgipärasuse ning hoiab ära liigsest automatiseerimisest tingitud negatiivse mõju.

• Automatiseerimine: Virtuaalsed agendid, järelevalvojad ja administraatorid täidavad nüüd keerukaid tehinguülesandeid ja otsuste jadasid valdkondades nagu müük, lepingute uuendamine ja kliendi hoidmine. Nad määravad optimaalsed sammud eesmärgi saavutamiseks, tuginedes konfigureeritud juhistele ja kinnitamisnõuetele. Need süsteemid kasutavad struktureeritud sisu – näiteks standardseid tegevusprotseduure, teadmistebaase või juhisedokumente – tagamaks täpse ja järjepideva täitmise. Üha sagedamini kasutatakse asünkroonset täitmist – ülesanded toimuvad taustal, samal ajal kui klient või töötaja jätkab oma tööd. Virtuaalne agent teavitab ülesande lõpetamisest või vajadusest kasutaja kaasamiseks, tagades läbipaistvuse ja inimkontrolli.
• Täiendamine: Ko-piloodid muutuvad proaktiivsemaks – nad pakuvad intelligentseid soovitusi agentidele, järelevalvajatele ja administraatoritele ning pakuvad neid täitmiseks pärast kinnitust. See võib hõlmata andmete uuendamist, riskide tuvastamist, protsesside optimeerimist või reaalajas tõlkimist.
  Need ko-piloodid annavad ka reaalajas signaale, mis aitavad kasutajatel – juhivad tähelepanu vahelejäänud sammudele, meenutavad vastavusnõudeid või pakuvad kontekstuaalseid nõuandeid toetaval ja mittepealetükkival viisil. Nad ei võta juhtimist üle, vaid aitavad inimestel tõhusamalt tegutseda, pakkudes peeneid ja sihipäraseid juhiseid. Kuigi nad analüüsivad keerulisi sisendeid ja kohandavad soovitusi, viiakse tegevused alati ellu alles inimese otsusega.
• Personalisatsioon: Personalisatsioon muutub strateegilisemaks ja andmetel põhinevaks. Tehisintellekt kasutab sisemist mälu, kliendiprofiile, varasemaid suhtlusi ja kontekstuaalseid signaale, et määrata, millised vastuse tüübid või töövood vastavad kõige paremini kliendi vajadustele. See hõlmab ettevõtte määratletud segmente, tehinguajalugu ja reeglitel põhinevat loogikat. Inimagendid saavad kohandatud tuge, mis kajastab personaliseeritud „playbook” stsenaariume, mitte ühtseid standardeid. Kuid ka see personalisatsioon toimub ainult organisatsiooni konfigureerimise raames – ilma loomingulise improvisatsioonita väljaspool määratletud piire.
• Optimeerimine: Orkestreerimine kasutab dünaamilist konteksti, et parandada kogemuste vooge kogu süsteemide keskkonnas. Tehisintellekti komponendid otsivad osaliselt autonoomselt tõhusamaid teid ja lahendusi, vähendades käsitsi seadistamist, kuid töötavad alati eelnevalt määratletud raamistikes. Kasutatakse võimeid nagu anomaaliate tuvastamine, mustrite äratundmine ja mälul põhinev otsustamine, et tuvastada protsesside puudujääke või eskalatsioone. Situatsioonides, kus on vaja hinnangut või poliitika tõlgendamist, näiteks hüpoteeklaenude kinnitamisel või finantskorrektsioonidel, aitab tehisintellekt ette valmistada kogu otsustamiseks vajaliku konteksti. Kuid lõplik otsus jääb endiselt inimese teha.

5. tasand – agentic universaalne orkestratsioon

teha ja ülesandeid täita, tuginedes inimeste määratud eesmärkidele. Virtuaalsed agendid, järelevalvojad ja administraatorid ei ole enam piiratud fikseeritud töövoogude või lineaarselt täidetavate ülesannetega. Nad töötavad välja dünaamilisi uusi lahendusi ning koordineerivad tegevusi vastavalt laiematele ettevõtte eesmärkidele, mitte rangelt määratletud sammudele. See on orkestreerimise küpsuse tipphetk – hetk, mil tehisintellekt liigub reageerivast automatiseerimisest iseseisvaks ja koostööl põhinevaks kogemuste juhtimiseks. AI süsteemid ühendavad suured keelemudelid (LLM) mäluga, planeerimise ja loogilise mõtlemisega ning täiustavad neid pidevate tagasiside ahelatega. Kliendi ja töötaja kogemus ei ole enam killustatud ega tehinguline – see muutub sujuvaks, kohanduvaks ja intelligentseks, hõlmates kogu ökosüsteemi. Tehisintellekti üksused teevad omavahel otsest koostööd – jagavad eesmärke, vahetavad konteksti ja delegeerivad vastutust, võimaldades hajutatud orkestreerimist nii sisemiste süsteemide kui ka väliste partnerite vahel. Inimeste osalus muutub strateegiliseks ja sihipäraseks, keskendudes järelevalvele, juhtimisele ja keerukatele otsustele, mis nõuavad empaatiat, loovust või kogenud hinnangut.

• Automatiseerimine: Virtuaalsed agendid, järelevalvojad ja administraatorid alustavad, täidavad ja lõpetavad ülesandeid isereguleeruvalt algusest lõpuni. Süsteemid tõlgendavad organisatsiooni eesmärke ja konteksti, et määrata optimaalseim tegutsemistee ilma eelnevalt määratletud skriptide või manuaalse sekkumiseta. Ülesannete jaotus ja üleandmine toimub dünaamiliselt, virtuaalagentide koostöös erinevates rollides ja valdkondades. Otsused tehakse ühiselt, kooskõlastatult kogu ettevõttes, eri kanalites ja isegi väliste partneritega. Enamik operatsioone – nii klienditeeninduses kui ka back-office protsessides – toimub automatiseeritult tänu intelligentsele mitmetasandilisele koostööle.
• Täiendamine: Kuigi AI haldab suuremat osa ülesannetest iseseisvalt, on inimressursid endiselt olulised järelevalve ja strateegiliste otsuste jaoks. "Kopilood" (co-pilot) tegutsevad proaktiivselt, esitades tulemusi, koondades tehtud tegevused ja pakkudes ülevaatlikke raporteid. Mõnel juhul prognoosivad nad vajadusi ja pakuvad ülesannete täitmist, õppides varasematest kinnitustest ning laiendades toetust. Oluline on, et "kopilood" ja autonoomsed agendid töötavad koos, jagades teadmisi ja vahekokkuvõtteid, et efektiivselt aidata inimesi. Töötajad saavad kasu koordineeritud, kontekstipõhisest intelligentsist, mis kohandub nende rolli ja töövooga, võimaldades keskenduda strateegilistele ja mõjukaile otsustele.
• Personalisatsioon: Kogemust kujundavad virtuaalsed administraatorid, järelevalvojad ja agendid, igaüks oma perspektiivi, konteksti ja funktsionaalsusega. Need targad süsteemid kasutavad varasemaid interaktsioonide andmeid, ettevõtte teadmistebaasi ja käitumisignaale, et kohandada kogemust reaalajas. Personaliseerimine on dünaamiline ja hajutatud – see ei sõltu ühest agendist, vaid kujuneb kollektiivselt kogu AI elementide koostöös, kes mõistavad kliendi eesmärke, soove ja kliendi teekonna (customer journey) etappi. Olenemata sellest, kas klient suhtleb ühes suhtluskanalis või mitmes – agendid sünkroniseerivad oma tegevused, tagades kooskõlastatud, tähendusliku ja eesmärgile vastava kogemuse igas kontaktpunktis.
• Optimeerimine: Optimeerimine muutub autonoomsemaks, hajutatumaks ja eesmärgipärasemaks. Iga tehisintellekti toetatud süsteem aitab parandada tulemuslikkust mitte isoleeritult, vaid osana pidevast, koostööpõhisest õppimise ökosüsteemist. Orkestreerimise loogika kohandub sujuvalt ettevõtte prioriteetide muutustega. Agendid teevad koostööd, ümber planeerivad strateegiaid ja parandavad tulemusi laial skaalal. Sel moel tekib iseseisev intelligentsuse kiht, mis areneb koos ettevõtte keskkonnaga, nõudes minimaalselt manuaalset seadistust või ümberõpet.

See kliendikogemuse orkestreerimise mudel näitab, kuidas ettevõtted saavad liikuda käsitsi juhitavatelt protsessidelt intelligentsete tehisintellektiga toetatud süsteemide poole, mis iseseisvalt parandavad nii kliendi kui ka töötaja kogemust. Iga tase peegeldab olulist AI arengusammu — alates üksikute ülesannete automatiseerimisest kuni võimekuseni planeerida, mõelda ja tegutseda ärieesmärkide saavutamiseks.

Organisatsioonid tegutsevad sageli mitmel tasandil samaaegselt, sõltuvalt prioriteetidest, kliendisegmentidest ja riskitaluvusest. Mõnel juhul on vajalik tihe inimjärelevalve, teistel juhtudel suurem autonoomia ja paindlikkus.

Oluline arenguetapp on AI süsteemide omavaheline koostöö — agendid jagavad konteksti, koordineerivad ülesandeid ja kohanduvad klienditeekonnaga. Intelligentsus muutub hajutatud ning õpib, jagab ja optimeerib kogemust pidevalt kõigis kokkupuutepunktides.

Järeldused

Pakume seda artiklit koos Genesysiga, et edendada arutelu selle üle, kuidas kogemuste orkeerimine kujundab kontaktkeskuste ja ettevõtete tulevikku. Millisel orkestratsiooni tasemel on teie ettevõte praegu olemas? Kuidas te kavatsete orkestratsiooni muutusi juhtida? Milliseid tulemusi oodatakse?

Kuna meie kliendid kasutavad üha enam tehisintellekti lahendusi kogemuse orkestriks ja ettevõtted liiguvad üldiselt universaalse orkestratsiooni suunas, siis on sellise arutelu tähtsus üha suurem.

*See on aruteluteema, mitte tootejuhis. Genesys ei kohustu selles dokumendis kirjeldatud võimalusi tarnima.

Lugege originaalartiklit genesys.com ja kogemuse orkestreerimine 

Adventus Solutions koostöös Genesys aitab ettevõtetel juurutada multimeedia kontaktikeskuste platvorme ja tehisintellekti lahendusi. Genesys Cloudi kontaktkeskuse platvormi kohta lisateabe saamiseks otsige tootekirjeldust või võtke meiega ühendust ja aitame hea meelega.