Nel 2024, le aziende si trovano di fronte a una sfida: migliorare la Customer Experience (CX) con budget limitati e richieste sempre più pressanti. L’intelligenza artificiale (IA) è al centro di questa trasformazione, con oltre il 70% delle organizzazioni che la utilizzano o prevedono di farlo per aumentare la soddisfazione dei clienti. Rispetto al 2022, questo rappresenta un aumento significativo del 60%.
Canali digitali ampliati
Fino a poco tempo fa, voce ed e-mail erano i principali canali di interazione con i clienti. Oggi, l’esperienza del cliente si estende a una vasta gamma di canali digitali, tra cui:
- Messaggi di Testo: Comunicazioni dirette e immediate.
- Chat Web: Assistenza in tempo reale tramite chat.
- Social Media: Interazioni su piattaforme come Facebook, Twitter e Instagram.
- Messaggistica In-App: Comunicazioni integrate con app mobili.
Le aziende offrono in media 6,6 canali di contatto, rispetto ai 5 del 2020. I social media e la messaggistica di testo sono tra i più utilizzati, si stanno sempre più diffondendo le chatbot basate sull’intelligenza artificiale generativa (IA Gen).
Omnicanalità per un’esperienza coesa
L’integrazione dei vari canali di contatto è fondamentale. L’approccio omnicanale consente di condividere dati attuali e storici dei clienti, evitando duplicazioni e migliorando l’esperienza. Quando un cliente passa da una chat web a una chiamata telefonica, il servizio clienti avrà già accesso alle informazioni necessarie, evitando richieste ripetute.
In sintesi, l’adozione di queste tecnologie può trasformare la CX e portare a una maggiore soddisfazione dei clienti. Le aziende dovrebbero considerare attentamente queste soluzioni nei loro piani di investimento a breve termine.
Agent Analysis
Gli strumenti di analisi degli agenti rappresentano un pilastro fondamentale nei contact center moderni. Sfruttando l’intelligenza artificiale, questi strumenti forniscono KPI (Indicatori Chiave di Performance) cruciali per valutare le prestazioni del contact center. Alcune funzionalità abilitate dall’IA includono:
- Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Per comprendere e analizzare conversazioni tra agenti e clienti.
- Sentiment Analysis: Per rilevare emozioni e toni nelle interazioni.
- Auto-Addestramento: Gli strumenti imparano dai dati storici e si migliorano nel tempo.
Durante il 2020, quando molte persone lavoravano da casa, queste soluzioni sono state primarie nell’utilizzo dell’IA. Continuano a essere al centro dei piani tecnologici.
Personalizzazione dell’Interazione
I clienti apprezzano le esperienze personalizzate. L’IA gioca un ruolo cruciale in questo ambito. Ad esempio, tramite una knowledge base di machine learning come Zendesk, è possibile interagire con i clienti in base alle loro preferenze. Le applicazioni di personalizzazione consentono di decidere:
- Quando chiamare o inviare messaggi di testo anziché e-mail.
- L’orario e il giorno della settimana ottimali per l’interazione.
- Azioni specifiche basate sull’argomento e sul profilo del cliente.
Routing Intelligente
Per offrire un servizio di alto livello, è essenziale instradare le chiamate o le chat all’agente più adatto in quel momento. Il routing intelligente basato sull’IA determina dove indirizzare una richiesta, massimizzando la probabilità di risolvere il problema nel modo migliore. Grazie a una knowledge base che considera:
- Valutazioni precedenti dei clienti.
- Qualità degli agenti disponibili.
Questo sistema fa anche previsioni sul motivo per cui un cliente potrebbe chiamare o inviare un SMS.
Traduzioni in real time
Nell’era di aziende globali, la capacità di eseguire traduzioni linguistiche in tempo reale durante le interazioni è fondamentale. Questo è particolarmente utile per i reparti di customer service, dove gli operatori potrebbero non parlare tutte le lingue richieste dai clienti. L’utilizzo di software come CirrusTranslate consente di superare le barriere linguistiche e di offrire assistenza immediata. Questi strumenti migliorano l’efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.
Chatbot e Self-Service
Il self-service sta diventando sempre più popolare. Nel 2020, il 36% delle transazioni è avvenuto tramite questa modalità, rispetto al 28% del 2019. Entro la fine del 2021, si prevede che le transazioni self-service costituiranno oltre il 40% del totale. In parallelo, i chatbot basati sull’intelligenza artificiale stanno crescendo. Questi assistenti virtuali guidano i clienti attraverso una knowledge base, fornendo risposte immediate e facilitando transazioni semplici.
Trascrizione vocale in real time
L’abilitazione della trascrizione vocale in tempo reale offre vantaggi significativi per gli addetti al customer service. Ad esempio, utilizzando software come Google Cloud Contact Center AI, gli operatori possono risparmiare tempo durante e dopo una chiamata. Il motore di trascrizione cattura l’intera conversazione e, riconoscendo parole chiave, annota elementi importanti. L’azienda può quindi inviare la trascrizione ai clienti, consentendo loro di avere una registrazione completa dell’interazione.
Sentiment Analysis
La sentiment analysis riveste un ruolo cruciale nell’ottimizzazione della Customer Experience. Utilizzando software come NICE Enlighten, è possibile interpretare lo stato d’animo dei clienti in tempo reale e a livello storico. Ecco come funziona:
- Azioni Immediate: Se l’analisi del sentimento rileva particolari tonalità nella voce durante una telefonata o l’uso di lettere maiuscole in una chat web, può generare automaticamente una schermata popup. Questa schermata invita l’addetto a rivolgersi a un supervisore per risolvere un problema immediato.
- Analisi Storica: I rapporti storici o di tendenza mostrano se gli agent generano stati d’animo più positivi o negativi. Questo aiuta a comprendere le dinamiche e a identificare le cause.
Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
- L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) lavora a stretto contatto con l’analisi del sentimento. I motori NLP “ascoltano” flussi vocali o testuali e agiscono in base a ciò che dicono i clienti o gli addetti al customer service. Ad esempio:
- Identificazione di Opportunità di Vendita: La PNL può individuare parole chiave che indicano che un cliente potrebbe essere interessato a un nuovo prodotto. In risposta, può mostrare istantaneamente una schermata popup con dettagli sul prodotto e collegamenti alla sua descrizione.
L’articolo è terminato. Spero che queste informazioni vi siano state utili per comprendere meglio le tecnologie che migliorano l’esperienza del cliente!
