IA per il servizio clienti: come migliorare l'esperienza dei clienti oltre i chatbot

Per quanto riguarda il servizio clienti, i chatbot sono praticamente diventati sinonimo di intelligenza artificiale (IA). I chatbot che sfruttano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico (ML) possono ampliare le capacità di un team di servizio clienti rispondendo a domande comuni, fornendo accesso alle informazioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7, consentendo un'assistenza in diverse lingue e migliorando l'esperienza clienti nel suo complesso. 

Le possibilità che consente l'IA per il servizio clienti, però, vanno ben oltre quelle di un chatbot comune. Le aziende possono implementare la tecnologia basata sull'IA in molti modi diversi nelle loro operazioni di servizio clienti, contribuendo a trasformare un buon servizio clienti in un ottimo servizio clienti.

Il servizio clienti basato sull'IA può apportare vantaggi a ogni aspetto delle operazioni, dall'offerta di esperienze d'uso eccellenti per clienti e agenti, alla creazione di flussi di lavoro più efficienti ed economicamente convenienti. Anche se è facile pensare che l'IA possa sostituire completamente il lavoro degli esseri umani, unita al machine learning può effettivamente migliorare l'esperienza del cliente, liberando tempo per gli esseri umani che possono così dedicarsi a compiti più importanti.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come il servizio clienti può trarre vantaggio dall'uso dell'IA. 

L'IA e il ML possono analizzare una gran quantità di flussi di dati in un tempo breve, molto più velocemente di quanto potrebbe fare un essere umano. Inoltre, queste tecnologie sono in grado di identificare schemi, tendenze e anomalie che le persone con un sovraccarico di dati generati da un servizio clienti o da un centro di contatto potrebbero trascurare. Gli agenti, con l'IA per il servizio clienti, però possono aumentare la produttività, eliminare il lavoro duplicato e tenere i costi sotto controllo. 

L'IA e il machine learning possono aiutare direttamente gli agenti a svolgere il proprio lavoro in modo più efficace. Ad esempio, l'IA può analizzare le interazioni del servizio clienti, trovare rapidamente le informazioni che servono agli agenti dell'assistenza clienti per risolvere i problemi e visualizzarle sugli schermi dei loro computer. 

Questa applicazione dell'IA al servizio clienti consente un risparmio di tempo, permettendo agli agenti di rispondere più rapidamente alle richieste dei clienti. Tuttavia, aiuta anche gli agenti, in particolare quelli nuovi, a svolgere il proprio lavoro con maggiore competenza e meno stress.

L'analisi conversazionale utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per acquisire dati dalle conversazioni tra persone. Questa tecnologia fornisce maggiori informazioni sulle impressioni dei clienti sul tuo marchio e sul loro livello di soddisfazione. Inoltre può anche aiutare a valutare le prestazioni degli agenti indicando le aree dove è necessaria nuovamente la formazione. 

L'IA, oltre a fornire agli agenti un accesso rapido alle informazioni necessarie durante le interazioni con i clienti, può effettivamente gestire alcuni compiti che sottraggono tempo agli agenti. L'automazione robotica dei processi che si basa sull'IA può eseguire attività semplici, come aggiornare i profili o generare follow-up, in modo che gli agenti umani possano passare alla chiamata successiva. 

Un sondaggio di Deloitte ha riscontrato che le organizzazioni che hanno implementato la RPA hanno rilevato il loro ROI in meno di 12 mesi, con una media del 20% di capacità equivalente a tempo pieno garantita dalla soluzione. Inoltre, il 90% delle aziende che utilizzano la RPA vede miglioramenti in qualità e accuratezza, l'86% riferisce di una maggiore produttività e il 59% di una riduzione dei costi.

Se ti chiedi come fornire la miglior esperienza clienti possibile, è fondamentale il successo della formazione dei nuovi agenti di servizio. Tuttavia, è un processo che solitamente richiede molto tempo e c'è sempre il timore che la prima chiamata all'agente sia una richiesta insolita da parte del cliente. L'IA è può creare un programma di formazione utilizzando le funzionalità di conversione del parlato, di sottoporre ai nuovi agenti scenari di prova basati sulle FAQ e di valutare la loro preparazione in modo che inizino a lavorare in modo indipendente.

La tendenza all'uso del self-service è in aumento. Circa il 71% dei clienti desidera che le aziende offrano assistenza tramite messaggistica piuttosto che solo per telefono. 

Sebbene in una certa misura la knowledge base può offrire ai clienti un'opzione self-service, l'IA può aiutare i clienti a risolvere i problemi in autonomia. Il ML e l'IA sono in grado di percepire i modelli del comportamento umano e di imparare i modi migliori con i quali i clienti possono trovare le risposte necessarie.

L'intelligenza artificiale e il machine learning possono decisamente ottimizzare le procedure. D'altro canto è bene ricordare che l'IA per il servizio clienti può migliorare anche l'esperienza, a volte molto più degli agenti umani che utilizzano solo processi tradizionali. Ecco alcuni esempi di che cosa può fare l'IA per il servizio clienti.

L'IA può analizzare i dati e personalizzare rapidamente le risposte ai singoli clienti. Ad esempio, il servizio clienti grazie all'IA può valutare la posizione del cliente e proporre prodotti o servizi disponibili in zona. L'IA può inoltre analizzare i dati di un cliente singolo per offrire una personalizzazione ancora più specifica.

L'IA per il servizio clienti aiuta anche gli agenti che si occupano di assistenza clienti a svolgere il loro lavoro in modo più efficace. Per una più rapida risoluzione dei problemi, l'IA è in grado di raccogliere informazioni da un passaggio di consegne agli agenti. Inoltre, quando i chatbot di IA gestiscono le domande basilari, gli agenti possono dedicarsi a questioni più complesse e fornire un'eccellente esperienza di assistenza clienti.

L'IA per il servizio clienti apporta vantaggi anche agli agenti, contribuendo a prepararli al meglio e a creare un ambiente lavorativo meno stressante. Ecco alcuni esempi dei risultati che l'IA per il servizio clienti può ottenere.

Il lavoro degli agenti del servizio clienti, quando hanno una lunga coda di clienti in attesa di assistenza e un orologio che registra il tempo di risoluzione, può essere stressante. E troppe ore stressanti portano all'esaurimento. L'IA può offrire ai clienti opzioni di self-service, diminuendo le code e aiutando gli agenti a evitare l'esaurimento.

Ogni interazione è più rapida ed efficiente grazie all'IA che automatizza le attività e fornisce agli agenti un accesso rapido alle informazioni necessarie. I clienti apprezzano l'attesa breve e gli agenti la risoluzione rapida.

L'IA apporta molti vantaggi al servizio clienti, aumentando in definitiva l'efficienza e la produttività e migliorando l'esperienza dei clienti. Il 57% dei clienti statunitensi afferma di sconsigliare ad amici un'azienda dopo un'esperienza negativa. Un servizio clienti basato sull'IA che fornisce interazioni positive potrebbe quindi diventare un fattore di competitività. Di conseguenza, le aziende probabilmente sfrutteranno l'IA del servizio clienti per ottenere vantaggi come questi.

L'implementazione dell'IA consente risparmio di tempo, possibilità di self-service e riducono la richiesta di straordinari da parte degli agenti. Il tutto fornendo un servizio clienti eccellente. Inoltre, l'aumento della scalabilità del servizio clienti grazie alla tecnologia dell'IA è più conveniente rispetto all'assunzione di nuovi agenti. In aggiunta, se la domanda diminuisce a causa di una recessione economica, l'azienda può ridurre l'IA evitando il licenziamento dei dipendenti.

Quando i clienti hanno domande o necessità di assistenza, non vogliono aspettare l'orario lavorativo. L'IA può operare 24 ore su 24 ed essere accessibile tramite telefonate, chatbot di siti web, social media o app come Facebook Messenger. I clienti possono ricevere le risposte quando è più comodo per loro, e l'IA per il servizio clienti aiuta gli agenti a evitare un picco di volume alle 9 del mattino.  

Le aziende utilizzano l'IA e il ML per comprendere come stanno le cose: lo stato attuale dei progetti, le linee guida attraverso un processo e dove si trovano gli articoli nella produzione o nella spedizione. Ma oltre all'analisi descrittiva, l'AI e il ML possono anche fornire approfondimenti predittivi che devo far parte della strategia globale di esperienza del cliente. Ad esempio, l'IA può estrarre i dati per generare potenziali contatti per il team di vendita, analizzare le interazioni per individuare i segnali di abbandono dei clienti senza intervento e fornire ai leader aziendali i risultati fondati per un processo decisionale intelligente. 

Grazie all'IA, il team del servizio clienti può passare da un atteggiamento reattivo a uno proattivo. L'IA, infatti, può fornire indicazioni sulle informazioni che possono servire ai clienti in base ai prodotti che hanno acquistato o ai servizi che hanno ricevuto. 

Non sarà più necessario aspettare che i clienti contattino il team dell'assistenza clienti. Il team può avviare e controllare le interazioni e garantire un'ottima esperienza ai clienti. 

I clienti hanno familiarità con gli assistenti virtuali basati sull'IA, che rispondono alle loro domande e li aiutano a svolgere semplici attività. Con l'aumento delle capacità delle piattaforme di IA, gli assistenti virtuali possono guidare i clienti attraverso il processo decisionale per aiutarli a fare acquisti di cui saranno più soddisfatti, a prendere decisioni su riparazione o sostituzione, o a scegliere l'offerta di servizi migliore per le loro esigenze.

Le piattaforme IA per il servizio clienti variano in termini di prezzo. Molte piattaforme vengono offerte attraverso il modello Software as a Service (SaaS), addebitando un canone mensile anziché richiedere alle aziende di effettuare un investimento in conto capitale.

Naturalmente, ogni azienda deve valutare il proprio budget e i punti critici che intende risolvere con l'IA. Non dimenticare di considerare il costo totale di gestione per l'assistenza clienti e di valutare i costi della soluzione AI rispetto ad altre opzioni, compresa l'assunzione di altri dipendenti. I costi dell'IA probabilmente risulteranno favorevoli. 

Per iniziare con l'IA per il servizio clienti, devi prendere alcune decisioni. Innanzitutto devi definire le attività che l'IA svolgerà per la tua azienda e quali dati dovrai fornire per addestrare la piattaforma. Un esempio è rappresentato dall'integrazione con la tua base di conoscenze o con il sistema di gestione del servizio clienti. 

La collaborazione con il giusto fornitore di piattaforme per il servizio clienti di IA può semplificare il processo, fornendo le indicazioni e l'assistenza necessari per un'implementazione di successo. 

Zoom Virtual Agent offre diverse opzioni per usare l'IA nell'ambito del servizio clienti, dall'assistenza agli agenti e all'analisi dei dati, fino ai chatbot di IA. Puoi renderlo scalabile in modo più efficiente senza compromettere un'eccellente esperienza clienti. Zoom Virtual Agent si integra anche con diverse piattaforme CRM e CCaaS contribuendo a creare un ambiente di comunicazioni unificate intelligente e connesso. 

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