ChatGPT와 지원의 미래

Zendesk와 Freshdesk는 책상을 만듭니다. 최신 SaaS에는 라운드 테이블이 필요합니다.

현대 SaaS 회사의 지원 책임자는 최근 "아무도 장기간 지원을 받고 싶어하지 않습니다."라고 말했습니다. 공예에 왜 그렇게 작은 자부심이나 목적이 있는지 궁금했습니다. 그리고 GPT와 AI가 전반적으로 레벨 1 및 레벨 2 상담원의 반복적인 집안일을 진정으로 없애준다면, 자신이 하는 일에 자부심을 가질 수 있도록 축하받을 경로가 필요한 레벨 3 지원 엔지니어가 남게 됩니다. , 일련의 생각 추론이 새로운 언어 모델 의 추론보다 훨씬 낫다고 느끼기 위해 .

오늘날 사람들이 받는 지원은 파일링, 이메일 전송, 알림, 검색, 편향, 분류, 중복 제거, 클러스터링, (복사-붙여넣기) 응답 및 라우팅을 위한 "데스크"입니다. 특히 기본 데이터가 제품 부품 및 고객 ID 의 특이성을 캡처하는 모델로 세분화됨에 따라 향후 몇 년 동안 더욱 그렇습니다 . AI 모델은 부품 및 사용자의 "행과 열"로 정보를 구성하는 최신 개체 모델에서 가장 효과적입니다.

이것이 바로 amazon.com이 eBay와의 전쟁에서 매우 잘한 일입니다. 카탈로그의 모든 제품 목록을 (고유한) 부품으로 구성한 다음 실시간으로 모든 사용자의 모든 검색 쿼리 및 장바구니 동작을 캡처합니다. 그들은 손바닥 뒤에서 수요와 공급을 알고 있었습니다. 그들은 재고와 고객을 지구상의 어떤 소매업체보다 더 잘 알고 있었습니다. 가장 중요한 것은 고객 서비스가 고객의 구매 내역과 행동에 대한 모든 것을 알고 실시간으로 지원한다는 것입니다. 인벤토리를 설명하고 판매자를 정리 한 우아한 제품 카탈로그 보유이러한 목록은 고객 경험의 루프를 훌륭하게 마감했습니다. 아마존은 타의 추종을 불허했습니다. 그들의 지원 에이전트는 부서 간에 메시지를 전달하는 책상에 앉아 있지 않았습니다. 자율적이고 자부심을 가지고 서비스 결정을 내릴 수 있는 정보 기계였습니다.

자신의 직업에 대한 자부심은 현대 SaaS에서 엔지니어를 지원하기 어렵습니다. 많은 기술 인력은 채팅 검색이 약하고, 편향이 약하고, 바로 가기로 응답하는 것이 거의 구체적이지 않고, 라우팅이 뜨거운 감자 게임이고, 일일 KPI가 가짜이기 때문에 반복적인 작업을 수행해야 합니다. 또한 지원 엔지니어는 티켓 생성, SLA 위반 및 종료에 대한 일일 KPI를 이행하느라 바쁘게 지내야 하기 때문에 아무도 감히 PM이나 개발자를 대신하여 티켓을 분류, 클러스터링 및 레이블 지정하지 않습니다. 고객 성공… 그것은 또 다른 부서입니다

DevRev는 지원 엔지니어가 개발자 및 PM과 협업할 수 있는 공간이 필요하다고 생각합니다. 로드맵, 사건, 개선 사항, 배포, 판매 기회, 고객 구매 내역, 제품 사용, 브라우저 충돌 보고서 및 사용자 분석에 대해 실시간으로 알아야 합니다. 그래야만 자신이 하는 일에 자신감(그리고 기쁨)을 갖게 될 것입니다. 따라서 시간이 지남에 따라 고객 성공, 솔루션 아키텍처, 제품 관리 및 일반 관리로 이끄는 경력 경로를 갖게 됩니다.

ChatGPT보다 나은 미래의 서비스 사람들은 책상이 필요하지 않습니다. 그들은 원탁이 필요합니다!