Diagnoza procesów
Przed wdrożeniem warto opisać, jak dziś wygląda droga klienta: skąd przychodzi lead, kto go obsługuje, jak powstaje rekomendacja, kiedy następuje follow-up i jak prowadzone są wznowienia.
Mapowanie danych
AI potrzebuje dobrego kontekstu. Dane powinny być kompletne, aktualne i przypisane do procesu. Jeżeli zespół nie wie, które pola są ważne, system też nie będzie miał stabilnej podstawy.
- klienci
- leady
- notatki
- statusy
- wznowienia
- zadania
Role zespołu i pilotaż
Wdrożenie powinno zacząć się od ograniczonego zakresu. Grupa pilotażowa pomaga sprawdzić, czy statusy, widoki i automatyzacje pasują do realnej pracy agentów i managerów.
Szkolenie i mierniki sukcesu
Szkolenie nie powinno ograniczać się do pokazania przycisków. Zespół musi rozumieć proces, jakość danych, granice AI i mierniki, po których będzie oceniany efekt wdrożenia.
Najczęstsze błędy
Najczęstsze błędy to brak właściciela procesu, wdrożenie bez pilotażu, automatyzacja niekompletnych danych i brak jasnych mierników po starcie.
Dane potrzebne do działania
- struktura zespołu
- statusy sprzedaży
- źródła leadów
- proces wznowień
- historia klientów
- mierniki sukcesu
Rola człowieka i ograniczenia AI
Wdrożenie powinno mieć właściciela procesu i grupę pilotażową. Zespół musi rozumieć, co AI robi, czego nie robi i kiedy wymagana jest decyzja człowieka.
Jak mierzyć efekty
- kompletność danych
- liczba spraw z kolejnym krokiem
- czas reakcji
- jakość notatek
- liczba zaległych zadań
- obsługa wznowień przed terminem