L’intelligenza artificiale generativa al servizio della customer experience: opportunità e sfide

La customer experience è un fattore chiave per il successo di un’azienda, ma come misurarla e migliorarla? Come capire cosa rende felici o infelici i clienti? Come gestire le loro lamentele in modo efficace? Fino a poco tempo fa, queste domande richiedevano analisi complesse e costose, basate su metodi e strumenti tradizionali che non erano in grado di elaborare la grande quantità e varietà di feedback che i clienti lasciano in tutti i punti di contatto con il brand. Ma con l’intelligenza artificiale la gestione e l’analisi della customer experience diventa decisamente più semplice.

Oggi, grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale (AI), a partire dall’apprendimento automatico, è possibile estrarre informazioni dettagliate e preziose su miliardi di esperienze e percorsi unici dei clienti, e utilizzarle per prendere decisioni che influenzano positivamente la loro soddisfazione e fedeltà. L’intelligenza artificiale generativa, in particolare, sta suscitando molto interesse tra i manager, soprattutto dopo il lancio di ChatGPT, una soluzione che permette di creare contenuti testuali originali a partire da dati di input. Secondo un sondaggio* di Gartner, il 38% dei manager intervistati considera la customer experience e la fidelizzazione del cliente come i principali obiettivi dei loro investimenti in intelligenza artificiale generativa.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale in ambito customer experience

Ma quali sono i vantaggi concreti di queste tecnologie per la gestione della customer experience? Gli esperti di Medallia, leader globali nelle soluzioni per la customer experience management (CXM), ne individuano alcuni tra i più rilevanti:

1. Potenziamento del riconoscimento e della segmentazione dei clienti: l’intelligenza artificiale generativa può aiutare a identificare e raggruppare i clienti in base alle loro caratteristiche, preferenze, comportamenti e bisogni. In tal modo si ottiene una visione più profonda e accurata della buyer persona.
2. Maggiore personalizzazione e conseguente fidelizzazione: l’AI può consentire di creare contenuti e offerte personalizzate per ogni cliente. Fondamentale per aumentare il coinvolgimento degli utenti e la loro lealtà verso il brand.
3. Migliore service experience: l’intelligenza artificiale generativa può supportare la creazione di chatbot e assistenti virtuali capaci di interagire con i clienti in modo naturale e fluido, fornendo risposte rapide e pertinenti alle loro domande o reclami.
4. Apprendimento continuo: l’AI può permettere di monitorare costantemente il feedback dei clienti e aggiornare i modelli predittivi e prescrittivi in base ai cambiamenti delle loro esigenze e aspettative.
5. Supporto all’efficienza operativa: l’intelligenza artificiale generativa può facilitare la generazione di report e documenti automatizzati, riducendo il tempo e gli errori umani.

“Il campo dell’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare le aziende a generare  contenuti personalizzati e coinvolgenti e migliorare l’esperienza dei clienti”, commenta Joanna  Moser, Senior Director Data & Analytics di Medallia. 

Quali sono le sfide? Medallia ne individua almeno 4

Tuttavia, nonostante i benefici e l’entusiasmo per questa tecnologia, Medallia sottolinea anche la necessità di un approccio prudente. Come per ogni innovazione in evoluzione, è importante non sottovalutare alcuni punti critici che ne possono condizionare un utilizzo accurato, etico e sostenibile. Eccone alcuni:

•  Standard sulla privacy: prima di implementare qualsiasi modello di intelligenza artificiale, è essenziale considerare la privacy e la sicurezza dei dati di formazione. In particolare quelli contenenti informazioni di identificazione personale (PII). Questa attenzione vale doppiamente per i modelli di intelligenza artificiale open source, dal momento che rappresentano rischi particolari per la privacy e la sicurezza dei dati a causa della vulnerabilità creata dall’accesso aperto al codice sorgente, all’uso di librerie di terze parti e alle carenze di controllo sulla condivisione e distribuzione.
  
• Possibili pregiudizi: i modelli di intelligenza artificiale generativa sono particolarmente suscettibili ai pregiudizi. Questo perché sono progettati per imparare da grandi set di dati e produrre previsioni o raccomandazioni basate su informazioni la cui accuratezza non è scontata. Di conseguenza, le aziende dovrebbero assicurarsi che queste soluzioni siano addestrate e ottimizzate su un insieme di dati demografici, culturali e di altri variabili il più possibile diversificato e rappresentativo, quanto meno della propria base clienti. 

• Costo della scalabilità: fare domande a ChatGPT come singolo individuo è una cosa. Ben altro è applicare l’intelligenza artificiale generativa a decine o centinaia di milioni di record in tutta l’azienda. È quindi importante capire quali costi questa implementazione comporta e se questo costo è giustificato da un ritorno economico.
  
• Coerenza: le aziende possono sfruttare l’intelligenza artificiale conversazionale per generare comunicazioni simili a quelle umane o inviare messaggi personalizzati. Tuttavia è necessario garantire che questi contenuti siano coerenti con i valori del brand e con i programmi e gli obiettivi di CXM già definiti.

“È importante allontanarsi dall’effetto moda – conclude Moser – e concentrarsi su come la tecnologia possa concretamente tradursi in benefici concreti per i clienti”. 

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