Ապրանքի թարմացումը պարզապես հայտարարություն չէ, այլ օգտատիրոջ համար վերաուսուցման պահ է։ Երբ պարզ ներկայացնում եք՝ ինչն է փոխվել, ինչու և ինչ անել հաջորդը, նվազում է շփոթը, արագանում է կիրառումը և ուժեղանում է վստահությունը թիմի նկատմամբ։
Շատ թիմեր թարմացումները ներկայացնում են որպես հաղորդագրություն. թողարկեցինք, գրեցինք մի քանի տող, հրապարակեցինք և անցանք առաջ։ Բայց հաճախորդը դա չի ընկալում որպես “ֆունկցիա”։ Նա դա զգում է որպես սովորույթի փոփոխություն։ Այն, ինչ թիմի համար տրամաբանական է, օգտատիրոջ համար կարող է լինել խափանված գործընթաց, ավելորդ քայլ կամ կորած կոճակ։ Այդ բացը հենց այնտեղ է, որտեղ ծնվում են աջակցության տոմսերը, դանդաղ կիրառումը և նույնիսկ հրաժարումը։
Ավելի արդյունավետ մոտեցում է թարմացումը դիտել որպես շարունակական օնբորդինգ։ Ոչ թե առաջին օրվա ուսուցում, այլ մշտական ուղեկցում, որը օգտատիրոջը վստահություն է տալիս, երբ ձեր արտադրանքը զարգանում է։ Լավ թարմացման հաղորդագրությունը արագ պատասխանում է երեք հարցի՝ ինչն է փոխվել, ինչու է փոխվել, և ես ինչ պետք է անեմ հիմա։
Ներսում դուք “շիպ” եք անում ֆիչա։ Դրսում օգտատերը փոխում է վարքագիծ։ Ամենաօգնական թարմացման տեքստերը նկարագրում են պարզ “մինչև և հետո” վիճակ։
Օրինակ, “Բարելավվել է լիդերի ռաութինգի ալգորիթմը” նախադասությունը շատ աբստրակտ է։ Իսկ “Նոր դիմումները հիմա ավելի արագ են հասնում ճիշտ աշխատակցին՝ ըստ հետաքրքրվածության և հասանելիության, որպեսզի հարցումները չմնան հերթում” տարբերակը ցույց է տալիս՝ ինչ է փոխվում օգտատիրոջ օրվա մեջ։
Սա հատկապես կարևոր է հաղորդագրությունների վրա հիմնված բիզնեսների համար, որտեղ փոփոխությունը անմիջապես ազդեցություն ունի իրական ժամանակի զրույցների վրա։ Եթե ձեր հաճախորդները վաճառք կամ աջակցություն են վարում WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում կամ վեբ-չաթում, շփոթը թանկ է արժենում՝ դանդաղ պատասխաններ և կորած եկամուտ։
Սա օնբորդինգ է, որովհետև ուսուցանում է նոր քայլը՝ առանց աջակցության դիմելու։
“Ինչու”-ն տեխնիկական արդարացում չէ։ Դա արդյունքի խոստում է։ Օգտատերը ուզում է հասկանալ՝ փոփոխությունը արվել է իր համար, ոչ թե միայն ներքին ճարտարապետության կամ հարմարության։
Փորձեք “ինչու”-ն կապել հետևյալ արդյունքային խմբերից մեկի հետ.
Եթե հնարավոր է, ավելացրեք պարզ չափում իրական օգտագործումից։ Նույնիսկ ուղղվածությունը օգնում է. “Առաջին հաճախորդների մոտ զրույցների լուծումը արագացել է, քանի որ առաջարկվող պատասխանները հիմա հաշվի են առնում վերջին երեք հաղորդագրությունները”։
Եթե դուք օգտագործում եք Staffono.ai (https://staffono.ai) հարթակը՝ հաղորդագրությունների և ամրագրումների ավտոմատացման համար տարբեր ալիքներում, կարող եք “ինչու”-ն հիմնավորել նաև զրույցների օրագրերով և հանձնումների արդյունքներով։ Օրինակ. “Փոխեցինք ամրագրման հոսքը, քանի որ շատ օգտատերեր նույն երկու հարցն էին տալիս մինչև հաստատելը։ Հիմա AI աշխատակիցը պատասխանում է դրանց ավտոմատ և ամրագրումը փակվում է ավելի քիչ քայլերով”։
Նույն թարմացումը տարբեր նշանակություն ունի տարբեր դերերի համար։ Վաճառքի ղեկավարը մտածում է կոնվերսիայի և ռաութինգի մասին, աջակցությունը՝ լուծման ժամանակի և հանձնումների, ադմինը՝ թույլտվությունների և ռիսկերի։ Եթե բոլորին նույն տեքստն եք ուղարկում, այն դառնում է աղմուկ։
Պարտադիր չէ երեք առանձին հոդված։ Բավական է մեկ էջ, որտեղ կան դերային նշումներ և հստակ կառուցվածք՝ “Եթե դուք X եք, կարդացեք սա”։ Դա կարող է զգալիորեն կրճատել թողարկումից հետո աջակցության դիմումները։
Staffono.ai-ի օգտատերերի դեպքում հաճախ կան խառը շահառուներ՝ սեփականատեր, վաճառող, օպերատոր, և բոլորը աշխատում են նույն մեսենջերի մուտքի հետ։ Դերային թարմացման նշումները օգնում են հասկանալ՝ ինչպես է փոխվել AI աշխատակցի վարքագիծը կամ կարգավորումները՝ առանց բոլորին ծանրաբեռնելու։
Կիրառումը չի լինում միայն տեղեկացված լինելու պատճառով։ Կիրառումը սկսվում է, երբ օգտատերը անում է առաջին փոքր քայլը։ Ձեր թարմացումը պետք է առաջարկի պարզ գործողություն, որը տեղավորվում է 5 րոպեի մեջ։
Գործողությունը պետք է լինի կոնկրետ և սահմանափակ։ “Նայեք նոր dashboard-ը” չի աշխատում։ “Ֆիլտրեք ըստ ալիքի և պահեք տեսք ‘High intent WhatsApp’ անունով” արդեն չափելի քայլ է։
Եթե ձեր արտադրանքը ավտոմատացում ունի, “առաջին քայլը” կարող է լինել փոքր բաղադրատոմս։ Օրինակ Staffono.ai-ում կարող եք առաջարկել. “Միացրեք AI աշխատակցին, որպեսզի ոչ աշխատանքային ժամերին որակի ներգնա լիդերը, իսկ որակվածներին առավոտյան փոխանցի վաճառքին”։
Թարմացումների թաքնված գործը ռիսկի նվազեցումն է։ Օգտատերը վախենում է, որ կխախտվեն ընթացիկ պրոցեսները։ Ասեք դա ուղիղ և հստակ։
Սա իրավաբանական լեզու չէ։ Սա վստահեցում է, որ դուք մտածել եք հետևանքների մասին։
Մեսենջերային ավտոմատացման դեպքում սա կրկնակի կարևոր է, որովհետև զրույցները կենդանի են։ Եթե փոփոխվում է ուղարկումը կամ AI-ի պատասխանների ձևը, նշեք՝ ինչ պաշտպանիչ մեխանիզմներ կան, ինչպես է մարդը վերցնում վերահսկումը, և որտեղ տեսնել զրույցների պատմությունը։ Staffono.ai-ը, օրինակ, կառուցված է վերահսկելի ավտոմատացման շուրջ՝ բիզնեսը կարող է հետևել զրույցներին, կարգավորել հոսքերը և ապահովել հանձնում, երբ մարդ է պետք։
Ֆունկցիաների ցուցակը հեշտ է գրել և հեշտ է անտեսել։ Սցենարները սովորեցնում են հաջողակ օգտագործում։
Փոխարենը. “Ամրագրման հաստատումը բարելավվել է”։
Ասեք. “Եթե հաճախորդը գրում է ‘Այս շաբաթ տեղ ունե՞ք’, AI աշխատակիցը հիմա առաջարկում է երեք ժամանակային տարբերակ, հավաքում է անունը և ծառայության տեսակը, հետո հաստատում է ամրագրումը և ուղարկում հիշեցում։ Սա կրճատում է հետ ու առաջ գրագրությունը և օգնում է ամրագրումներ փակել նույնիսկ երբ թիմը օֆլայն է”։
Այդ սցենարը արժեքը դարձնում է ակնհայտ և հրավիրում է փորձարկման։
“Երբ լիդը գալիս է Instagram-ից, համակարգը հիմա տալիս է երկու կարճ հարց՝ բյուջե և ժամկետ։ Եթե պատասխանները համապատասխանում են ձեր չափանիշներին, լիդը նշվում է ‘Qualified’ և փոխանցվում է վաճառքին։ Եթե ոչ, լիդը ստանում է օգտակար նյութ և հետագա հաղորդագրություն”։
Սա նաև SEO-ի համար օգտակար է, քանի որ համընկնում է որոնման ձևակերպումների հետ՝ “ինչպես որակել Instagram լիդերը”, “ավտոմատացնել WhatsApp follow-up-ը”, “արագացնել Messenger պատասխանները” և այլն։
Որտեղ եք հրապարակում, նույնքան կարևոր է, որքան ինչ եք գրում։ Օգտագործեք մի քանի ալիք, բայց թող յուրաքանչյուրը կատարի մեկ գործ։
Եթե ձեր հաճախորդների հիմնական աշխատանքը մեսենջերներում է, մտածեք նաև ադմիններին կարճ ամփոփում ուղարկելու մասին հենց այդտեղ, օրինակ WhatsApp-ով՝ հղումով դեպի ամբողջական նշումները։
Staffono.ai-ը այստեղ նույնպես օգտակար է, որովհետև կարող է ավտոմատացնել թարմացման “հետո”-ն. AI աշխատակիցը կարող է պատասխանել “Ի՞նչ է փոխվել” հարցերին, ուղարկել ճիշտ հղումները և նույնիսկ քայլ առ քայլ օգնել կարգավորել նոր հոսքը հենց չաթում։ Դա թեթևացնում է թիմի ծանրաբեռնվածությունը թողարկումներից հետո։
Երբ թարմացումները դարձնում եք շարունակական օնբորդինգ, դուք դադարեցնում եք պարզապես “հայտարարել” և սկսում եք օգնել իրականում կիրառել։ Օգտատերերը կողմնորոշվում են, թիմերը տեսնում են արագ adoption, և ձեր զարգացման ուղղությունը դառնում է ավելի վստահելի։
Եթե ցանկանում եք այս մոտեցումը դարձնել համակարգային, հատկապես հաղորդագրությունների վրա հիմնված բիզնեսների համար, Staffono.ai (https://staffono.ai) կարող է օգնել. ավտոմատ կերպով ուղղորդել թարմացման մասին հարցերը, թույլ տալ AI աշխատակցին բացատրել նոր հոսքերը չաթում, և ապահովել, որ մինչ թիմը հարմարվում է, լիդերն ու հաճախորդները շարունակեն արագ պատասխան ստանալ։ Երբ ձեր արտադրանքը փոխվում է, հաղորդակցության համակարգը նույնպես պետք է մասշտաբավորվի, և Staffono-ն դա դարձնում է գործնական։