Как использовать ИИ, чтобы клиенты доверяли бренду

Клиенты не ждут от ИИ чудес, они хотят понимать, когда общаются с ИИ вместо человека, какие данные ИИ использует, почему выдает именно такие ответы и где у клиента остается право вмешаться. Доверие к ИИ сегодня строится на честности, ясности и подконтрольности. Что учесть, чтобы правильно показать клиентам, как бренд использует ИИ, — в блоге.

Потребители боятся ИИ заметно меньше, чем раньше. Многие готовы мириться с его несовершенством, если видят пользу: быстрый ответ, круглосуточную поддержку, удобный сервис, меньше ожидания на линии. В этом смысле ИИ уже стал новой нормой.

Люди не требуют, чтобы ИИ работал без единой ошибки. По данным IBM, больше, чем каждый второй, настолько воодушевлены передовыми сервисами на основе ИИ, что готовы смириться с недостатками. Если чат-бот сбоит, клиент часто просто идет дальше, например, в другой канал. Особенно если компания быстро отвечает, не заставляет его повторять одно и то же и умеет продолжить диалог в любом канале — в чате, на почте, по телефону или в приложении.

Сбои возможны в разных точках контакта с клиентами. Именно поэтому важна омниканальность: когда контакт, начатый в одном канале, продолжается в других удобных клиенту. Бренд, который всегда на связи и не переспрашивает, кто обращается и по какому вопросу, вызывает больше доверия.

Спокойное отношение к ИИ не означает полное доверие. Чем шире компании внедряют ИИ, тем чаще у клиента возникает вопрос: что происходит с моими данными?

Людей смущает не сам факт использования ИИ, а непрозрачность. Они не понимают, какие данные собираются, как они используются, кто к ним получает доступ и можно ли это ограничить. Когда клиент не видит границ, он начинает чувствовать себя не пользователем, а продуктом.

Есть и еще один риск: чрезмерная персонализация. Когда ИИ предугадывает предпочтения слишком агрессивно, это воспринимается как вторжение в личное пространство. И тогда доверие падает, даже если рекомендации формально точные.

Есть и другие факторы, которые влияют на уровень доверия к ИИ. Это потребительские привычки, как, например, более высокий уровень доверия среди часто использующих цифровые сервисы групп по сравнению с группами, зависящими от офлайн-сервисов. Также это технические характеристики ИИ, например, авторитетный профессионализм и достоверность рекомендаций. То есть более молодые и более технически подкованные пользователи, как правило, больше доверяют ИИ. Чем пользователи старше, тем в среднем им труднее принять режим «не межличностного взаимодействия».

Во-первых, клиенты хотят понимать, как ИИ использует их данные: что именно, зачем, на какой срок и как это влияет на результат.

Во-вторых, людям важен контроль. Возможность удалить данные, изменить настройки, отказаться от отдельных сценариев использования ИИ или выбрать, в каких случаях он вообще подключается.

В-третьих, клиент хочет видеть пользу. Ему легче принять ИИ, если компания честно показывает, что именно он улучшает: скорость ответа, точность рекомендаций, удобство возврата, качество подбора товара или стабильность поддержки.

В-четвертых, людям важно знать, что у них есть выбор. Лучше работает не жесткое «либо ИИ, либо ничего», а сценарий, где клиент может включить, выключить или ограничить участие ИИ там, где считает подходящим для себя.

Люди лояльнее относятся к технологии, когда понимают, в чем именно она помогает. И, напротив, доверие резко снижается, когда клиенты узнают, что бренд использовал ИИ скрыто.

Прозрачность не означает, что нужно показывать внутреннюю архитектуру, промпты, логику антифрода. Достаточно раскрывать то, что важно для клиента. Например, что система проверяет историю обращений, чтобы не задавать одни и те же вопросы, что ИИ использует данные о заказе, чтобы ускорить возврат, что рекомендации строятся на пользовательских покупках и выбранных им настройках.

Обратите особое внимание на чувствительные зоны, где речь идет о возвратах средств, ценообразовании, безопасности. Четкие объяснения укрепляют доверие, даже если результат не в пользу клиентов.

Давайте выбор там, где это возможно. Пусть человек сам решает, какие данные он готов оставить, может ли ИИ использовать их для персонализации.

Приглашайте клиентов к сотрудничеству. Например, предлагайте добровольно протестировать новые ИИ-функции и помочь улучшить пользовательский опыт перед более широким внедрением.

И еще один важный принцип: не обещайте того, чего ИИ не умеет. Честная фраза «иногда ИИ ошибается, и тогда подключается сотрудник» укрепляет доверие сильнее, чем красивый, но пустой лозунг.

Когда компания просто и честно объясняет, как использует ИИ, она получает менее тревожных и более вовлеченных, лояльных клиентов. Люди охотнее делятся данными, чаще пробуют новые функции и реже воспринимают изменения как угрозу. Наиболее вовлеченные клиенты делятся большим количеством данных и становятся активными сторонниками ваших инноваций на основе ИИ. Так создается замкнутый контур развития, который конкуренты не смогут повторить.