Tämä on osa sarjaamme, jossa käsitellään, miten OpenAI rakentaa omia ratkaisujaan teknologiamme pohjalta.
Tukipyyntöjä tulee vuosittain miljoonia. Jokainen niistä sisältää jotakin arvokasta: turhautumisen aiheen, idean tai pyynnön.
Viime aikoihin asti näitä signaaleja oli kuitenkin vaikea ymmärtää. Ohjauspaneelit vihjasivat trendeihin, mutta eivät kertoneet miksi. Syvällinen perehtyminen vaati datatieteilijältä viikkojen työn. Tuotepäällikkö saattaa haluta tietää, miten ainutlaatuinen kohderyhmä on ottanut uuden ominaisuuden vastaan. Vastaaminen kuitenkin vaatii datatieteilijältä yksityiskohtaisen analyysin.
Uteliaisuutta säännösteltiin.
“Prosessi vaati syvällistä teknistä asiantuntemusta, ja se tukahdutti uteliaisuutemme“, sanoo Molly Jackman, liiketoimintatietojen johtaja.
Rakensimme tutkimusavustajan vapauttaaksemme uteliaisuuden skaalautumaan. Siinä yhdistyy kaksi tutkimistapaa: ohjauspaneelit kaavoja varten ja keskusteleva käyttöliittymä syvempään perehtymiseen. Voit aloittaa kaaviolla trendiaiheista ja esittää sitten jatkokysymyksiä selkokielellä.
Rakensimme sellaisen yhdistämällä jo käytössä olevia osia. Yhtäällä luokittelijat ja kaaviot jäsensivät miljoonia tukipyyntöjä tuotealueisiin ja teemoihin. Toisaalla GPT‑5 pystyi tiivistämään tukipyyntöjen raakadataa ja luomaan joustavia raportteja selkokielellä. Yhdistelmä antoi meille sekä nopeutta että syvyyttä, joka oli riittävän selkeää kenelle tahansa käyttää.
“Mitä terveydenhuollon asiakkaat sanovat uusista integraatioista?“
“Mikä aiheuttaa tukipyyntöjä tällä neljänneksellä?“
“Mitkä tärkeimmät ominaisuudet ovat onnistuneet parhaiten?“
Järjestelmä antaa muutamassa minuutissa raportin, jossa ongelma on kooltaan eritelty, sen esiintyvyys esitetty ja kitkakohdat korostettu. Johtajien ei enää tarvitse lisätä resursseja tai tarkastella staattisia ohjauspaneeleita. Kuka tahansa voi jatkaa omaa kyselyään, minne se sitten johtaakin. Tuotetiimeille se tarkoittaa nopeampaa iteraatiota todellisen palautteen pohjalta tiedostaen, mikä toimii ja mikä ei, ja selkeiden havaintojen tekemistä tukemaan sekä tuotejulkistuksia että pitkän aikavälin jatkosuunnitelmia.
“Taika piilee siinä, ettei kysymyksiä tarvitse määritellä etukäteen, vaan voi vain seurata uteliaisuuttaan.“
Ilman tarkkuutta nopeus on merkityksetöntä.
Alkuaikoina tuotantotiimit suorittivat luokitteluja manuaalisesti ja datatieteilijät kirjoittivat mukautettuja malleja verratakseen niitä avustajaan. Tulokset asettuivat kohdalleen.
Ajan myötä itseluottamus kasvoi. Johtajat alkoivat vertailla havaintojaan kentällä jo kuulemaansa, ja kun ne täsmäsivät, he jatkoivat riskistä tai vaikeuksista huolimatta.
Tuollainen sykli – kysy, tarkasta, luota – teki avustajan käytöstä tiimeille päivittäisen tavan. Se, mikä ennen kesti viikon SQL-kyselyillä ja luokittelijoilla, tapahtuu nyt muutamalla napsautuksella.
Lopullinen ratkaisu näkyy kaikkialla.
- GPT‑5:n julkaisun jälkeen tuotetiimeillä oli palauteteemoja päivien tarkkuudella viikkojen sijaan.
- Kun yhdistimien käyttöönotto yrityksissä hidastui, avustaja paljasti nopeasti perimmäisen syyn: virheellisen käyttöönottoprosessin. Insinöörit pystyivät sitten priorisoimaan korjauksia.
- Kuvan luomisessa korostui markkinointitiimien luovuus mallien käytössä ja hahmottamisviiveiden aiheuttama kitka: kaksi totuutta, jotka suoraan vaikuttivat jatkosuunnitelmiin.
Kysymyksiä esitetään enemmän, kun kysymyksen esittämisen hinta putoaa minuutteihin. Lisää ongelmia tulee esiin. Tiimit etenevät nopeammin.
Työkalu ei korvaa datatieteilijöitä. Se vapauttaa heidät tekemään erilaisia töitä. Kertaluonteisten analyysien sijaan heillä on enemmän aikaa rakentaa uusia luokittelijoita ja keskittyä automaatioon ja työkaluihin. Tuotantotiimit luovat nyt julkaisuraportit minuuteissa päivien sijaan, mikä vapauttaa kapasiteettia asiakkaiden kanssa työskentelyyn. Tuotetiimit voivat oppia asiakkailta reaaliajassa ja hyödyntää siten jatkosuunnitelmiaan nopeampien palautesilmukoiden avulla.
Tällainen muutos on muuttanut tapaamme kuunnella. Sen sijaan, että säännösteltäisiin niukkoja analysointisyklejä, jokainen tiimi voi nyt pohtia kysymyksiään vapaasti. Uteliaisuus lisääntyy. Tuotepäällikkö havaitsee kitkakohdan, myyntipäällikkö näkee saman teeman yritysasiakkaiden tukipyynnöissä, ja yhdessä he ratkaisevat ongelman nopeammin.
Toiveena on, että vaikutus kohdistuu eniten asiakkaaseen. Ongelmat ratkeavat nopeammin. Ominaisuudet voivat vastata paremmin niiden tarpeeseen. Palaute, joka aiemmin oli hautautuneena tilausjonoon, on nyt keskeistä siinä, miten rakennamme.
“Näen sen asiakaskokemustutkimuksena laajassa mittakaavassa. Jos saamme asiakkaan äänen kuuluville tavalla, joka muuttaa ennakoivasti tuotteitamme, käytäntöjämme ja toimintatapojamme – se on menestystä.“
Se, mikä alkoi työkaluna miljoonien tukipyyntöjen jäsentämiseen, on tulossa osaksi kuuntelutapaamme ohjaavaa käyttöjärjestelmää. Kuuntelemalla hyvin myös rakennamme hyvin.
