ICT Media
Müşteri deneyimini yalnızca anketler ve klasik geri bildirim mekanizmaları üzerinden izleyen şirketler, müşteri davranışlarının önemli bir bölümünü gözden kaçırabiliyor. Özellikle herhangi bir form doldurmadan hizmetten ayrılan, temas sıklığını azaltan ya da kanal değiştiren kullanıcıların oluşturduğu “sessiz çoğunluk”, kurumların karar süreçlerinde yeterince görünür olmuyor. Artiwise tarafından paylaşılan değerlendirmeye göre, bu görünmeyen sinyallerin analiz edilmesi müşteri deneyimi yönetiminde daha bütüncül bir tablo kurulmasını sağlıyor.
Şirketin geliştirdiği müşteri deneyimi yönetim platformu Artiwise CXM; çağrı merkezi kayıtları, dijital kanal hareketleri, chatbot yazışmaları, açık uçlu geri bildirimler, sosyal medya etkileşimleri ve operasyonel verileri birlikte analiz ediyor. Bu yapı sayesinde müşteri deneyimine ilişkin kararların yalnızca sınırlı geri bildirimler yerine daha geniş veri setleri üzerinden şekillendirilmesinin hedeflendiği belirtiliyor.
Açıklamada, geleneksel müşteri deneyimi ölçüm sistemlerinin çoğunlukla sadece geri bildirim bırakan müşterilere odaklandığı, bunun da yüksek memnuniyet veya tavsiye skorlarına rağmen müşteri kaybının beklenen ölçüde düşmemesi gibi çelişkili sonuçlara yol açabildiği ifade ediliyor. Platformun, farklı temas noktalarından gelen verileri tek çerçevede birleştirerek daha temsil gücü yüksek bir analiz sunduğu aktarılıyor.
Artiwise Kurucu Ortağı ve CEO’su Tanel Temel konuya ilişkin değerlendirmesinde; müşteriyle kurulan temaslardan elde edilen verilerin yalnızca operasyonel değil, büyüme, sadakat, risk ve itibar açısından da karar süreçlerine dahil edilmesi gerektiğini belirtti. Temel’e göre yapay zekâ, dağınık müşteri sinyallerini anlamlı ve önceliklendirilebilir içgörülere dönüştürerek yönetim düzeyinde kullanılabilecek bir karar çerçevesi oluşturuyor.
Metinde yer alan bilgilere göre sistem, verileri otomatik olarak konu başlıklarına, müşteri yolculuğu adımlarına ve kök nedenlere ayırırken, duygu analiziyle birlikte memnuniyet üzerindeki etkileri de görünür hale getiriyor. Bu sayede hem operasyonel verimlilikte artış hem de veriden aksiyona geçiş süresinde kısalma amaçlanıyor.
Platformun öne çıkan özelliklerinden biri de alınacak kararların müşteri üzerindeki olası etkilerini uygulama öncesinde modelleyebilmesi. Açıklamaya göre servis süresi, fiyat politikası, bayi performansı, iletişim dili veya dijital deneyimde yapılacak değişikliklerin NPS, memnuniyet skoru ve müşteri kaybı eğilimi üzerindeki etkileri geçmiş veriler üzerinden öngörülebiliyor. Böylece yönetim kurulları, kararları yalnızca finansal sonuçlar üzerinden değil, müşteri sadakati üzerindeki olası etkileriyle birlikte değerlendirebiliyor.
