Assistenza clienti e AI conversazionale, nuove prospettive

L’assistenza clienti è uno dei parametri fondamentali per rendere un servizio o un’azienda davvero performanti. I consumatori misurano il loro grado di soddisfazione anche in base alle attenzioni ricevute tutti i passaggi del customer journey. Al giorno d’oggi poi, gli utenti sono abituati all’immediatezza e alla rapidità. Motivo per cui garantire un’assistenza clienti pronta e veloce è ancora più importante. Non solo, quello che il cliente moderno richiede è anche la personalizzazione, un approccio unico che si adatti a ciascuno. Proprio per questi motivi il customer service si fa sempre più tech. Ed è di questo che si è parlato nei talk della conferenza online Customer Service Data Driven, organizzata da CMI.

L’assistenza clienti sempre più digitale

Secondo IBM, ogni anno si registrano 265 miliardi di chiamate di clienti verso call center che generando una spesa a livello organizzativo di 1,3 trilioni di dollari. Una mole di lavoro intensa per gli operatori e un costo considerevole per le aziende. Proprio per ridurre i disservizi e gli oneri in eccesso, molte company si stanno orientando ora verso i Conversational AI Agents. Questi rappresentano un canale self-service efficace che permette di ridurre i contatti diretti con gli operatori.

Quasi il 70% dei clienti apprezza la possibilità di poter ottenere informazioni rapidamente e in autonomia e la percentuale di soddisfazione tra gli utenti che hanno interagito con un’assistente virtuale conversazionale è molto alta.

Come migliorare il customer journey?

Digitalizzare le proprie piattaforme di lavoro significa poter raccogliere dati in entrata da parte degli utenti che vi navigano. Usando queste informazioni, si possono poi prendere decisioni per migliorare meccanismi interni dell’azienda. Proprio di questo ha parlato Antonio Gargiulo di Adobe. L’approccio data driven, a sua detta, consente una grande personalizzazione del servizio. Avere dati riguardo la vita, le abitudini e la persona significa poter studiare opzioni su misura. La personalizzazione è un elemento competitivo determinante al giorno d’oggi.

Secondo il Solution Sales Specialist di Adobe, è importante riuscire a raccogliere tutte le interazioni con i ed integrarle tra loro. Costruire una rete omnichannel è l’unico modo per mettere assieme tutte le info raccolte ed ottenere la visione unica del cliente e cogliere il suo comportamento a pieno. Il confine che divide i vari canali (social, mail, telefono…) e la barriera tra online/offline, devono essere abbattuti in nome di una completa customer experience. Così le aziende devono organizzare i loro canali in modo unico, comunicante.

Gli assistenti virtuali riescono a collezionare i dati per noi?

Andrea D’Anselmo, invece, ci ha parlato di Five9 e del suo utilizzo degli assistenti virtuali. Five9 è un’azienda che fornisce piattaforme contact center a moltissimi clienti. Il fulcro delle soluzioni fornite è però l’assistente virtuale intelligente, che può capire intenti e domande di clienti, tramite voce , linguaggio naturale e riconoscimento vocale automatico. Inoltre, svolge un’analisi dei sentimenti attraverso il tono di voce. Questa tecnologia permette alle aziende di interagire grazie all‘AI conversazionale ed adeguare la risposta in base ai singoli clienti.

Per rendere più completo ed efficiente il servizio di assistenza clienti, servono altri sistemi integrati per controllare e arricchire i dati raccolti, ad esempio sistemi CRM. L’assistente virtuale intelligente è molto utilizzato per risolvere questioni e domande frequenti e ripetitive. Così da sgravare gli operatori e risolvere in tempo ancora più breve il problema. Certo, quando ci sono questioni che richiedono un’interazione relazionale o un aiuto più approfondito e complesso, l’assistente virtuale passa il cliente all’operatore.

Assistenza clienti self service

Diego Lapegna, Marketing Manager di Infobip ci ha parlato della sua idea di assistenza clienti. Infobip è una piattaforma onmicanale con lo scopo di aiutare aziende a relazionarsi con i clienti lungo tutto il customer journey. Come utilizza i dati e servizi self service? Il customer service oggi non può essere un dipartimento che riceve richieste passivamente, la digitalizzazione ha abituato i clienti a velocità e interazioni positive, proprio qui subentrano gli assistenti virtuali e i servizi self.

Gli strumenti di machine learning nell’assistenza clienti

Il dibattito Customer Service Data Driven ha proseguito poi analizzando l’impiego dei dati personali per l’elaborazione di servizi. Paolo Annoni, Head of Digital Marketing del Gruppo INGO ci ha spiegato perché gli strumenti AI e machine learning servono per migliorare l’interazione e l’assistenza clienti self service. Partendo dai dati raccolti si costruiscono algoritmi per migliorare esperienza customer service. Dalle esigenze che emergono dai report si elaborano strategie per rispondere e fornire aiuto al meglio. L’intelligenza artificiale serve proprio all’elaborazione di questi algoritmi.

Giuseppe Arduino di Nextip però che i dati raccolti sono materiale sensibile e il Garante della Privacy consiglia di fare un uso ridotto al minimo. Nella raccolta dei dati bisogna scegliere quindi le modalità corrette.

Assistenza clienti sempre più intelligente

Tra gli ultimi interventi della giornata, quello di Paolo Massarani, Chief Commercial Officer di Crafter.ai. I modi di relazionarsi con l’azienda sono molteplici e passano per diversi canali: negozi, chat, mail, chiamate. Queste conversazioni devono fluire nel modo più piacevole possibile. Da questo presupposto è nata Crafter.ai, con l’obiettivo di realizzare profilazione psicometrica in tempo reale di ciascun cliente, in base ai conversational insights. Un approccio un po’ più invadente, e forse ambizioso, rispetto a quelli precedenti. Questa tecnologia permette di condurre un’analisi funzionale dei dati conversazionali, veloce ed avanzata. Con i soli dati anagrafici e 30 parole questo sistema può identificare tratti psicologici dei clienti, come statuts sociale, relazioni, propensioni, abitudini di consumo e molto altro. Il passo successivo è poi quello di utilizzare tecniche di psicologia della persuasione in base ai dati ottenuti, calibrando l’approccio in base al profilo psicologico.

Tutti spunti molto interessanti che donano un’idea più chiara e realistica della direzione che l’assistenza clienti sta prendendo. Il futuro del customer service è digitale, veloce e personalizzato.