Le aspettative contano: perché condivido i feedback

Se pensate che mi stia comportando come una Karen o un Keith (mi scuso con tutti coloro che portano questi nomi, in particolare con la mia amica Karen Romero), non è questa la mia intenzione.

Credo che le persone e le aziende non possano risolvere ciò che non conoscono.

Cerco sempre dei feedback. A volte è difficile da accettare, ma so che è uno dei modi migliori per migliorare, crescere e diventare una persona migliore.

Mentre mi recavo a un incontro di recupero presso una struttura di disintossicazione per la salute comportamentale, mi sono fermato al SONIC di Mount Pleasant. Un hamburger fresco con cetriolini, cipolle, lattuga e pomodoro (senza formaggio, per favore, sono intollerante al lattosio... forse ho detto troppo 😄), una porzione abbondante di patatine fritte e una Coca-Cola Zero extra-large, la mia preferita, sembravano perfetti per i 30 minuti di viaggio.

Per fare in modo che sia veloce e semplice, ho ordinato tramite l'app.

Quando sono entrato nel parcheggio del drive-in, il cameriere mi ha detto: "Abbiamo finito la Coca-Cola Zero. Vuole una Coca-Cola Light?"

La mia vera risposta era no, non volevo la Coca-Cola Light. L'ho accettata perché non volevo farne un problema. Ho anche dato la mancia al cameriere, come faccio sempre. Il problema non l'ha creato il cameriere.

In seguito, ho compilato il questionario di soddisfazione del cliente.

Non cercavo un pasto gratis, un buono sconto o alcun tipo di compensazione. Ho semplicemente condiviso un'osservazione. In un'altra catena di fast food, se un punto vendita esaurisce una bevanda o un prodotto alimentare, questo scompare dall'app. In questo modo so in anticipo, prima ancora di ordinare, che l'articolo non è disponibile. Ciò permette di avere le giuste aspettative fin dall'inizio e previene delusioni.

Dopo aver inviato il mio feedback, ho ricevuto una risposta in cui mi veniva comunicato che "Shawn McLean" mi avrebbe contattato.

Indovinate cosa non è successo?

Shawn McLean non mi ha mai contattato.

Dal mio punto di vista, ciò ha comportato due errori in termini di esperienza del cliente.

Innanzitutto, l'app mi ha segnalato la disponibilità di Coca-Cola Zero, quando in realtà non lo era.

In secondo luogo, mi era stato detto che qualcuno mi avrebbe contattato, ma non ho ancora ricevuto notizie da nessuno.

Nessuno dei due problemi, preso singolarmente, rappresentava un ostacolo insormontabile. Insieme, però, mi hanno ricordato quanto siano importanti le aspettative.

Mi hanno anche ricordato il Natalie Beckerman, When Did You Stop Caring?

Adoro la tecnologia. Apprezzo la possibilità di ordinare tramite app. L'hamburger mi è piaciuto molto. I sottaceti erano eccezionali.

Ma apprezzo ancora di più le aziende che mantengono le promesse.

Ecco perché condivido i feedback: non per lamentarmi, ma perché credo sinceramente che le aziende non possano migliorare ciò di cui ignorano l'esistenza. Ogni feedback è un'opportunità per migliorare l'esperienza del prossimo cliente.

Partecipa alla discussione: quale azienda ti ha colpito per aver stabilito le giuste aspettative e poi averle superate?

NielFlamm.com/blog

L'intelligenza artificiale non è una novità. È semplicemente una forma di marketing più efficace.

Ho seguito con interesse i recenti messaggi del CEO di Nextdoor, Nirav Tolia, su come l'intelligenza artificiale rivoluzionerà il modo in cui interagiamo con i vicini e le attività commerciali locali. Sebbene l'IA stia indubbiamente progredendo rapidamente, l'idea in sé non è esattamente nuova.

Nirav è entrato in Yahoo come dipendente numero 84 e ha trascorso anni contribuendo a plasmare gli albori di Internet. Dalle directory web all'e-commerce, fino a diventare uno dei volti pubblici dell'azienda, vanta un curriculum impressionante. Il ruolo di portavoce spiega certamente perché si senta a suo agio davanti alla telecamera.

Ma se avesse trascorso più tempo sul campo, forse si sarebbe reso conto che molti di noi lavorano a fianco dell'intelligenza artificiale da decenni.

La mia carriera è iniziata nel settore del recupero crediti automobilistici, un ambiente ben diverso dal glamour della Silicon Valley. Mi occupavo di sistemi di composizione predittiva, gestivo le code di recupero crediti, rispondevo alle chiamate in entrata, negoziavo piani di pagamento e prendevo decisioni in materia di prestiti. Era un lavoro duro, ma sono grato per l'esperienza perché mi ha permesso di conoscere l'intelligenza artificiale molto prima che diventasse la parola d'ordine di oggi.

Alcuni esempi:

• Sistemi IVR telefonici – "Premere 1 per l'inglese. Premere il tasto due per lo spagnolo." Questi sistemi instradavano le chiamate in modo intelligente, riducevano la congestione, miglioravano i livelli di servizio e indirizzavano i clienti al reparto giusto. Primitivi per gli standard odierni, ma pur sempre basati sull'automazione guidata dall'intelligenza artificiale.

• Grammarly (2009) – Quando sono passato al settore Formazione e Sviluppo, ho iniziato a fare molto affidamento su Grammarly per creare quaderni di lavoro per i partecipanti, guide per i formatori, materiali didattici, FAQ di una pagina, strumenti di supporto al lavoro e altra documentazione formativa. È diventato un prezioso assistente di scrittura basato sull'intelligenza artificiale che non solo individua gli errori di ortografia e grammatica, ma anticipa anche l'intento dell'autore, migliora la leggibilità e suggerisce modi più chiari per comunicare le idee. Ancora oggi, utilizzo Grammarly insieme a ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale per garantire che il mio messaggio venga trasmesso nel modo più efficace possibile.

• Siri (2010) – Prima di diventare parte di iOS, Siri è stata lanciata come app autonoma in grado di impartire comandi vocali, inviare messaggi, rispondere a domande e controllare le funzioni del dispositivo tramite il linguaggio naturale.

• Matrici di decisione del credito automobilistico – Durante la mia carriera nel settore della finanza automobilistica, ho acquistato prestiti e leasing da concessionarie autorizzate. La prima valutazione non veniva effettuata da una persona, bensì da un motore decisionale automatizzato che valutava le quattro C del credito: Carattere, Capacità, Capitale e Garanzie. Le approvazioni e i rifiuti più semplici avvenivano automaticamente, mentre gli analisti si concentravano sulle richieste più complesse e al limite. Le regole aziendali potevano essere modificate in base all'evoluzione della propensione al rischio.

L'intelligenza artificiale ha migliorato silenziosamente l'efficienza per decenni. L'intelligenza artificiale generativa di oggi è più potente e accessibile, ma non è comparsa all'improvviso da un giorno all'altro.

Prima di definire l'IA "rivoluzionaria", prendiamoci un momento per riconoscere il contributo delle migliaia di ingegneri, operatori di call center, sottoscrittori, responsabili operativi e tecnologi che lavorano con l'IA fin dagli anni '90, ben prima che diventasse l'ultima parola d'ordine nel mondo aziendale.