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

Per migliorare l’esperienza clienti, le aziende non possono affidarsi unicamente ai chatbot e devono implementare una tecnologia basata sull’IA che arricchisca davvero il servizio clienti.

I chatbot sono ormai sinonimi di intelligenza artificiale (IA) per il servizio clienti. I chatbot che utilizzano l’IA possono aumentare le capacità di un team di assistenza clienti rispondendo a domande di routine, fornendo accesso alle informazioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7, offrendo un supporto multilingue e migliorando l’esperienza complessiva del cliente. 

Le potenzialità dell’IA per il servizio clienti, però, vanno ben oltre quelle di un chatbot tradizionale. Le aziende possono implementare tecnologie basate su IA in molti modi diversi nelle operazioni del servizio clienti, contribuendo a trasformare un buon servizio clienti in un servizio clienti eccellente.

Un servizio clienti basato sull’IA migliora ogni aspetto di un’operazione, offrendo esperienze fluide sia per i clienti che per gli operatori, favorendo al contempo flussi di lavoro più efficienti e convenienti. L’IA non sostituisce gli esseri umani ma contribuisce a potenziarli, occupandosi delle attività di routine in modo che gli operatori possano dedicare più tempo a interazioni strategiche, creative e umane.

Ecco alcuni esempi di come l’assistenza clienti può trarre vantaggio dall’uso dell’IA:

1. Informazioni più approfondite 

L’IA è in grado di analizzare grandi flussi di dati molto più rapidamente di qualsiasi essere umano. Inoltre, queste tecnologie possono identificare schemi, tendenze e anomalie che potrebbero passare inosservati a chi è sopraffatto dall’enorme volume di dati generato da un servizio clienti o da un contact center. L’IA può rendere l’analisi dei dati molto più rapida ed efficiente, con informazioni più accurate e approfondite da cui l’intera azienda può trarre vantaggio. 

2. Assistenza agli operatori

L’IA può aiutare gli operatori a svolgere il lavoro in modo più efficace, fornendo loro le conoscenze giuste esattamente quando ne hanno bisogno. Con una tecnologia avanzata come la Retrieval-Augmented Generation (RAG), i sistemi di assistenza agli operatori possono analizzare le interazioni del servizio clienti in tempo reale, recuperare rapidamente le informazioni più rilevanti da vaste basi di conoscenza e fornirle agli operatori in tempo reale. Questo non solo accelera la risoluzione dei problemi, ma riduce anche il carico mentale, aiutando gli operatori, soprattutto quelli alle prime armi, a sentirsi più competenti e sicuri sul lavoro. 

Come ha rilevato un report di Metrigy commissionato da Zoom, il 64% delle aziende che utilizzano uno strumento di assistenza agli operatori ha registrato una riduzione del 28% del tempo medio di gestione e il 42% ha registrato un calo del 29% del turnover degli operatori.

3. Analisi conversazionale

L’analisi conversazionale utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per acquisire dati dalle interazioni con i clienti, comprese le interazioni con gli agenti virtuali. Trascrivendo le conversazioni vocali e applicando l’analisi del sentiment, le aziende ottengono una visibilità più approfondita su come i clienti percepiscono la loro esperienza e sulla loro impressione generale del brand. Questi dati non solo evidenziano i livelli di soddisfazione, ma aiutano anche i leader a identificare i punti critici, valutare le prestazioni degli operatori e individuare le aree in cui potrebbe essere necessario un ulteriore coaching o una riqualificazione.

4. Self-service

Il self-service è in crescita. Secondo la nostra ricerca Morning Consult commissionata da Zoom, circa l’80% delle persone che hanno avuto un’esperienza positiva in passato con chatbot o voicebot afferma di preferire sempre, spesso o talvolta un’assistenza che non coinvolga un essere umano.

Sebbene i chatbot tradizionali possano offrire ai clienti un’opzione self-service in una certa misura, l’IA può ora aiutare i clienti a risolvere i problemi in modo intelligente e autonomo. Le innovazioni nell’IA agentica consentono ai chatbot di comprendere contestualmente i modelli di comportamento umano, ricordare le interazioni, ragionare e agire, con una minore necessità di intervento umano.

5. Formazione virtuale basata su IA

L’IA può semplificare la configurazione degli operatori virtuali acquisendo automaticamente FAQ, documenti e basi di conoscenza per creare flussi di conversazione. Può quindi simulare le interazioni con i clienti, testare le risposte e ottimizzare le prestazioni prima del rilascio, garantendo che l’agente virtuale sia pronto a risolvere le richieste reali dei clienti.

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.

Sebbene l’automazione possa ottimizzare i processi, è importante tenere presente che l’IA può anche migliorare l’esperienza complessiva del cliente, a volte molto più degli operatori umani che utilizzano solo i processi tradizionali. Ecco alcuni esempi di ciò che l’IA può fare:

1. Personalizza le esperienze degli utenti.

L’IA può analizzare i dati e personalizzare rapidamente le risposte ai singoli clienti. Ad esempio, è in grado di identificare la posizione di un cliente e proporre offerte per prodotti o servizi disponibili in quell’area specifica. L’IA può inoltre analizzare i dati a livello di singolo cliente per un livello di personalizzazione ancora maggiore.

2. Migliora le interazioni umane con i clienti

L’IA aiuta anche gli operatori del servizio clienti a svolgere il loro lavoro in modo più efficace. L’IA può riassumere le interazioni durante il passaggio agli operatori umani consentendo loro di essere operativi e risolvere i problemi più rapidamente. Inoltre, quando gli agenti virtuali basati su IA gestiscono la maggior parte delle richieste, gli agenti possono concentrarsi sul miglioramento delle proprie competenze al fine di fornire un’esperienza di assistenza clienti eccellente.

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 offre vantaggi anche gli operatori, contribuendo a prepararli al meglio e a creare un ambiente lavorativo meno stressante. Nello specifico:

1. Previene il burnout

Il lavoro di un operatore del servizio clienti può essere stressante, con lunghe code di clienti in attesa di assistenza e un cronometro che registra il tempo di risoluzione. Troppe ore di stress portano al burnout. L’IA può offrire ai clienti opzioni self-service, riducendo le code e aiutando a prevenire il burnout degli operatori.

2. Semplifica i flussi di lavoro

L’IA per il servizio clienti rende più semplice offrire un’esperienza di assistenza eccellente. Consente infatti di: 

• Automatizzare le attività per ridurre il lavoro post-chiamata, ad esempio riepilogando le interazioni e prendendo appunti dopo le chiamate. 
• Fornire agli operatori un accesso rapido alle informazioni di cui hanno bisogno per supportare più efficacemente il cliente e ridurre il tempo medio di gestione. 

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 offre molti vantaggi al servizio clienti, aumentando in definitiva l’efficienza e la produttività e migliorando l’esperienza dei clienti. Dal momento che 3 consumatori su 4 dichiarano di condividere con altri le proprie esperienze con l’assistenza, positive o negative,, il customer service potenziato dall’IA, che contribuisce a garantire interazioni positive, sta diventando un fattore chiave di differenziazione per le aziende. Di conseguenza, le aziende traggono vantaggio dai seguenti benefici dell’IA nel servizio clienti:

1. Riduzione dei costi e ottimizzazione delle risorse

L’implementazione dell’IA consente di risparmiare tempo, abilitare il self-service e ridurre la richiesta di straordinari da parte degli operatori, il tutto garantendo un servizio clienti eccellente. Inoltre, ampliare le capacità con le tecnologie di IA è più conveniente rispetto all’assumere nuovi agenti. Sul lungo periodo, l’impatto sui posti di lavoro sarà minore perché, se la domanda diminuisce a causa di una recessione economica, un’azienda può ridurre l’uso dell’IA senza dover ricorrere a licenziamenti.

2. Assistenza 24 ore su 24

I clienti hanno domande e hanno bisogno di assistenza a ogni ora del giorno; non vogliono aspettare che un’attività apra per ricevere aiuto. L’IA può operare 24 ore su 24 ed è accessibile tramite telefonate, chatbot di siti web, social media o app come Facebook Messenger. I clienti possono ottenere le risposte quando è più comodo per loro. L’IA per il servizio clienti aiuta anche gli operatori a evitare picchi di richieste alle 9 del mattino.  

3. Insight predittivi

Le aziende utilizzano l’IA per conoscere lo stato delle cose: aggiornamenti sui progetti, indicazioni per portare a termine un processo e informazioni sulla posizione degli articoli in fase di produzione o spedizione. Ma oltre all’analisi descrittiva, l’IA può anche fornire insight predittivi e dovrebbe far parte della strategia complessiva di esperienza del cliente di un’azienda. Ad esempio, l’IA è in grado di andare oltre i semplici report per individuare schemi nascosti nei dati dei clienti, evidenziare i primi segnali di abbandono e mettere in evidenza i risultati più probabili. Questo aiuta i leader a prendere decisioni più rapide e intelligenti che migliorano le prestazioni e la soddisfazione del cliente.

4. Assistenza proattiva 

Grazie all’IA, i team del servizio clienti possono passare da una strategia di risposta reattiva a una proattiva. L’IA, infatti, può fornire indicazioni sulle informazioni di cui i clienti potrebbero aver bisogno, in base ai prodotti acquistati o ai servizi ricevuti. Questi dati possono attivare promemoria per i clienti, invitandoli ad agire senza dover contattare l’assistenza clienti. Ad esempio, l’IA può inviare un avviso a un cliente per comunicargli che un prodotto che ha acquistato potrebbe esaurirsi presto e che è il momento di riordinarlo.

Queste piccole attenzioni dimostrano al cliente che ci prendiamo cura di lui e possono contribuire a trasformare le interazioni con il cliente da un’esperienza mediocre a un’esperienza memorabile. 

5. Processo decisionale del cliente

I consumatori hanno familiarità con i tradizionali agenti virtuali basati sull’IA, che rispondono alle domande e aiutano a svolgere attività semplici. Con l’espansione delle capacità delle piattaforme di IA, gli agenti virtuali sono ora in grado di risolvere query più complesse. Possono anche guidare i clienti attraverso il processo decisionale per aiutarli a fare acquisti di cui saranno più soddisfatti o scegliere la migliore offerta di servizi per le loro esigenze.

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. Ma è necessario considerare il costo totale di gestione dell’assistenza clienti e valutare i costi della soluzione di IA rispetto ad altre opzioni, inclusa l’assunzione di altri dipendenti. I costi dell’IA probabilmente risulteranno vantaggiosi.

Iniziare con l’IA per il servizio clienti richiede un’attenta pianificazione. Innanzitutto, dovrai determinare le attività che l’IA eseguirà per la tua azienda e i dati necessari per addestrare la piattaforma, come l’integrazione con la tua base di conoscenza o il tuo sistema di gestione del servizio clienti. 

Collaborare con il giusto fornitore di piattaforme per l’assistenza clienti basata su IA può rendere il processo più semplice, fornendo la guida e il supporto necessari per un’implementazione di successo.  

Zoom Virtual Agent rappresenta un grande passo avanti verso l’assistenza clienti basata sull’IA. Zoom Virtual Agent è una soluzione self-service basata su un framework di IA agentica che ti aiuta a fornire un’assistenza sempre attiva e proattiva. Non si limita a rispondere, ma agisce con il preciso scopo di soddisfare le esigenze dei tuoi clienti. Zoom Virtual Agent si integra anche con vari CRM, sistemi di ticketing e piattaforme CCaaS per aiutarti a creare un ambiente di comunicazione intelligente, connesso e unificato. 

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