Bankalar uzun süredir müşteri deneyimini anlamak için memnuniyet anketlerine güveniyordu. Ancak BBVA, daha önce sistematik olarak analiz edilmesi zor olan bilgileri kullanmak için yapay zekadan yararlanarak daha kapsamlı bir tablo oluşturmayı hedefliyor.
İspanya'da banka, müşterilerin bankayla iletişime geçme nedenlerini belirlemek için telefon görüşmelerinin dökümlerini ve konuşmaları analiz etmek amacıyla üretken yapay zeka kullanıyor. Meksika'da ise yapay zeka sistemleri, müşterilerle uzaktan ilişki yöneticileri arasında yapılan aylık 220 binden fazla görüşmeyi ve işletme müşterilerinin çağrı merkezlerine yaptığı yaklaşık 4 bin aylık görüşmeyi analiz ediyor.
Bu süreç, BBVA'nın dijital yolculuklardaki olası sürtüşme noktalarını belirlemesine ve müşteri etkileşimlerinin zaman içinde nasıl değiştiğini öğrenmesine yardımcı oluyor. Böylece bir sorun ortaya çıktığı andan çözülene kadar müşteri deneyimi daha net anlaşılıyor.
Yapay zeka, mobil uygulamada yarıda kalan işlemleri müşteri desteğiyle sonraki temaslarla ilişkilendirerek bu sorunların altında yatan nedenleri de tespit edebiliyor.
BBVA Küresel Müşteri Dinleme ve Tanıma Birimi Başkanı David Arconada, konuyla ilgili şunları söyledi: "Yıllardır müşterilerimize deneyimleri hakkında ne düşündüklerini soruyorduk. Bugün, yüz binlerce konuşmayı analiz ederek bankayla olan etkileşimlerine dair kapsamlı bir bakış açısı oluşturabiliyoruz. Bu da müşterilerimizin neye ihtiyacı olduğunu, onları neyin endişelendirdiğini ve nerede zorluk yaşadıklarını daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor."
Arconada sözlerine şöyle devam etti: "Müşteri içgörüsünde yeni bir döneme giriyoruz. Amacımız, bu bilgiyi daha zengin, daha kişiselleştirilmiş ve daha farklı ilişkilere dönüştürmek."
Yapay zeka ayrıca bankanın Meksika operasyonlarının Net Tavsiye Skoru (NPS) anketlerinden elde ettiği içgörüleri iyileştirmek için de kullanılıyor. Yapay zeka, sayısal puanları yorumlamak yerine müşteri yorumlarını kategorize ediyor, memnuniyetsizliğin ana nedenlerini belirliyor ve bu bulguları dijital kanallardan gelen bilgilerle birleştiriyor.
İlişki yöneticileri daha sonra bu bilgileri kullanabiliyor. Her müşteri görüşmesi öncesinde, müşterinin bankayla ilgili en son deneyimlerine dair bağlam sağlayan otomatik olarak oluşturulmuş bir özete erişebiliyorlar.
