Glitre Nett ønsket å avlaste kundesenteret ved å la en KI-assistent svare på vanlige spørsmål og bygge et veikart mot mer personaliserte henvendelser. Løsningen ble en Copilot Studio-agent utviklet i samarbeid med Bouvet.
Utfordringen
Glitre Nett hadde kun en live chatbot med kundesenteret fra før, og kundesenteret håndterte et stort volum av gjentakende spørsmål. Ambisjonen var å avlaste kundesenteret mest mulig uten å gå på kompromiss med kvaliteten i svarene til kundene.
Løsningen ble en Copilot Studio-agent utviklet i samarbeid med Bouvet. Prosjektet har allerede gitt tydelige, målbare resultater i form av færre henvendelser til kundesenteret.
Mål og veikart
Prosjektet ble lagt opp med en trinnvis utvikling:
-
Fase 1: Svare på generelle spørsmål om Glitre Nett for å avlaste kundesenteret.
-
Fase 2: Utvide med spørsmål knyttet til kundedata, som faktura og strømforbruk.
-
Fase 3: Råd og veiledning basert på kundespesifikke data, for eksempel smart strømbruk.
Løsningen
Teamet etablerte en Copilot Studioagent konfigurert med generativ KIfunksjonalitet. Arbeidet omfattet:
-
Instruksjoner og promptengineering for å sikre konsise og korrekte svar.
-
Kunnskapskilder fra nettstedet (glitrenett.no) som grunnlag for svarene, med løpende justeringer etter test.
-
Grafisk design og tilpasning av dialogopplevelsen
-
Omfattende testing, der kunden selv validerte om svarene var «gode nok». Testene resulterte i justeringer både av instruksjoner og kunnskapskilder.
I tillegg ble chatbotten integrert med live chat i kundesenteret for sømløs eskalering til menneskelig saksbehandler når kunden ønsker det.
Slik jobbet vi (prosess)
-
Etablering og konfigurasjon: Oppsett av agent og generativ KI i Copilot Studio.
-
Instruksjonsdesign: Utforming av systeminstruksjoner, tone og språk, samt dialogmønstre for vanlige tema.
-
Test og finjustering: Iterativ testing sammen med kundesenteret; justerte både prompter og kunnskapskilder basert på funn.
-
Visuell tilpasning og innføring: Grafisk profil i tråd med Glitre Nett, opplæring og etablering av rutiner for forvaltning.
Erfaringene fra denne arbeidsformen er at tydelig instruksjon, mye testing og tett samskaping med kundesenteret ble stående som sentrale suksessfaktorer.
Effekt (nøkkeltall)
Prosjektet har gitt betydelig reduksjon i trykket mot kundesenteret:
-
–75 % reduksjon i antall telefonsamtaler til kundesenteret.
Tallene over er hentet fra prosjektets resultatoppsummering og illustrerer effekten etter innføring av chatbotten.
Læring underveis
-
Gode instruksjoner er avgjørende: Klare rammer for hva assistenten skal og ikke skal svare på gir mer presise svar.
-
Test der verdien skapes: Kundesenteret har best forutsetninger for å vurdere kvaliteten på svar – deres tilbakemeldinger styrte iterasjonene.
-
Data- og kildevedlikehold: Justering av kunnskapskilder (nettsted) må planlegges som en kontinuerlig praksis.
Veien videre
I tråd med veikartet planlegges utvidelser:
-
Fase 2: Henvendelser som krever innsyn i kundedata (faktura, forbruk) med trygg tilgangsstyring og personvern.
-
Fase 3: Personlige råd om strømforbruk basert på kundens egne data, dette vil kunne bidra til enda større kundeverdi og avlastning.
Dette er et godt eksempel på hvordan kreativ bruk av Microsoft sine nye AI-produkter kan skape verdi
Arild Aarnes, enhetsleder, BouvetOm Glitre Nett
Glitre Nett er Norges nest største nettselskap, og sørger hver dag for at mer enn 320.000 nettkunder får strømmen levert. Nettselskapet er et resultat av en fusjonen mellom Agder Energi Nett og Glitre Energi Nett. Selskapet har totalt mer enn 30.000 km med strømnett, mer enn 12.000 nettstasjoner, og 133 transformator- og koblingsstasjoner i Agder og i Buskerud. Glitre Nett har vel 350 ansatte, og er et heleid datterselskap i Å Energi.
