Come l’IA sta rivoluzionando i processi nel servizio clienti

Al giorno d’oggi non è solo la qualità dei prodotti e dei servizi a rendere un’impresa competitiva sul mercato, ma lo è anche la qualità dell’assistenza clienti offerta. L’intelligenza artificiale e il Natural Language Processing rendono il centro assistenza e il servizio clienti più efficienti, aumentando così la soddisfazione della clientela.

«Benvenuti nel nostro servizio clienti. Per domande sulla sua fattura, prema il tasto 1. Per informazioni sui nostri prodotti e servizi, prema il tasto 2. Con queste parole, o con altre molto simili, ha inizio, ancora per molti, l’incredibile odissea nel labirinto del servizio clienti. Molto spesso infatti per arrivare all’interno desiderato, sempre che ci si riesca, i tasti da premere sono infiniti e la pazienza richiesta è molta. Se poi dopo questa prova di pazienza si finisce anche per parlare con l’operatore sbagliato, la frustrazione non può che aumentare. E questo da entrambe le parti, perché da una parte il cliente continua ad aspettare che qualcuno finalmente lo aiuti, mentre dall’altra l’operatore, senza un nulla di fatto, non può altro che inoltrare internamente la chiamata.

Oggi i clienti si aspettano che le loro richieste vengano soddisfatte in modo rapido ed efficiente dai propri fornitori, sia che si tratti del proprio operatore telefonico, della propria banca o di un negozio online. Per soddisfare i propri clienti, le aziende devono sempre assicurarsi che il loro centro assistenza operi nel modo più efficiente e all’avanguardia possibile.

L’NLP applicato nel centro assistenza: i cinque principali campi di applicazione

L’intelligenza artificiale (IA), in particolare il Natural Language Processing (NLP), ha un ruolo fondamentale nel rendere più efficiente il servizio clienti di un’azienda. L’NLP si occupa dell’interazione dei computer con il linguaggio umano e viene utilizzato, tra le altre cose, per la traduzione vocale, la sintesi testuale o l’analisi del sentiment. Ciò riduce i tempi di attesa e aumenta il grado di soddisfazione del cliente. I seguenti cinque esempi illustrano come l’NLP ottimizza i rapporti con i clienti:

1. Identificazione del cliente: L’utilizzo di voicebot consente di identificare e verificare l’identità dei clienti tramite determinate caratteristiche, la biometria della voce o altri metodi di autenticazione a 2 fattori. In questo modo gli operatori non dovranno più chiedere manualmente i dati ad ogni cliente, accelerando così il processo ed riuscendo così a soddisfare più velocemente le richieste dei clienti.

2. Conversational IVR e Skill-Based Routing: Grazie alla Conversational IVR (Interactive Voice Response), i clienti possono presentare la propria richiesta semplicemente tramite comando vocale, anziché premere una lunga sequenza di tasti dal telefono. Lo Skill-Based Routing consente di inoltrare le richieste dei clienti ai collaboratori in base alle loro competenze e conoscenze. Quindi, ad esempio, invece di premere dei tasti, il cliente dovrà solo pronunciare «Ho dimenticato il PIN della carta» per venire inoltrato direttamente all’operatore di riferimento. Questo migliora l’accuratezza dell’inoltro delle chiamate e riduce al minimo il reindirizzamento interno. I clienti risparmiano tempo e ricevono più rapidamente l’assistenza di cui hanno bisogno.

3. Automatizzazione: L’integrazione dell’NLP nei flussi di lavoro e nei sistemi principali consente ai voicebot di fornire informazioni in modo diretto ed evadere le richieste. Nello scenario descritto sopra, ad esempio, è possibile generare direttamente un nuovo PIN che verrà inviato per posta oppure il bot può inviare al cliente una guida su come visualizzare il PIN nel portale self-service.

4. Agent Assist: Grazie all’impiego di sistemi di assistenza nel servizio clienti, ai collaboratori vengono fornite informazioni rilevanti in tempo reale, i processi vengono avviati in automatico mentre ai bot vengono affidate le attività amministrative.

5. Voice of the customer: Le funzioni di trascrizione e di valutazione automatica delle conversazioni con i clienti tramite l’NLP consentono alle aziende di acquisire preziose informazioni e individuare determinati trend e pattern, direttamente dall’analisi dei feedback lasciati dai clienti. Da un lato, queste informazioni fungono da base per il coaching e la formazione degli addetti all’assistenza clienti e, dall’altro, confluiscono direttamente nello sviluppo (ulteriore) di prodotti e servizi. Questa capacità non solo di soddisfare le richieste dei clienti, ma anche di trarne insegnamento, rappresenta un vantaggio decisivo nei confronti della concorrenza.

L’IA è già una realtà

Applicazioni di questo tipo sono ormai molto diffuse al giorno d’oggi. Negli ultimi anni l’impiego dell’intelligenza artificiale nel servizio clienti si è evoluto a ritmi vertiginosi. Sempre più aziende riconoscono il potenziale dell’NLP, implementano con successo questa tecnologia nei loro centri assistenza e, grazie all’inoltro delle chiamate ottimizzato e automatizzato, ad oggi, hanno già registrato un aumento del livello di efficienza.

In futuro i sistemi di intelligenza artificiale saranno sempre più in grado di riconoscere in modo ancora più preciso le richieste dei clienti e persino di segnalare proattivamente possibili problemi prima ancora che si verifichino. Sul sito web dell’azienda, ad esempio, il bot per l’assistenza sarà integrato da un bot per la vendita, che consiglierà i clienti sulle offerte attuali e li assisterà nel processo di acquisto. Collegandosi con altre fonti di dati, l’IA può inoltre consentire interazioni personalizzate e fornire preziose indicazioni per migliorare la qualità del servizio. Attraverso la cosiddetta analisi del sentiment, ad esempio, si può riconoscere, analizzando il contenuto delle conversazioni, lo stato d’animo e l’umore del cliente per poi elaborare linee guida adeguate, adatte alla specifica situazione.

Per concludere: Le aziende che vogliono rimanere competitive devono implementare subito queste tecnologie nei loro centri assistenza per offrire al cliente la migliore esperienza possibile. Chi non lo fa, rischia di rimanere indietro e di non essere più in grado di soddisfare le crescenti richieste da parte dei clienti al centro assistenza. Basti pensare infatti che l’IA è entrata già da tempo nella quotidianità dei clienti, anche con assistenti vocali come Siri, Alexa o Cortana.

Necessità di un cambiamento culturale

Dal punto di vista tecnico, non ci sono molti ostacoli all’implementazione di soluzioni IA come l’NLP: L’accesso a una potenza di calcolo dal cloud che sia conveniente e, grazie all’Infrastructure as a Service, anche scalabile, consente infatti l’impiego di soluzioni IA di alta qualità, con a disposizione anche un’ampia gamma di funzioni. Allo stesso tempo, però, le imprese devono anche investire nella formazione dei dipendenti per garantire che possano utilizzare le nuove tecnologie nel modo più efficace possibile. Per poter usufruire attivamente delle interazioni con i clienti, con l’obiettivo di migliorare prodotti e servizi, è necessario introdurre e consolidare all’interno dell’organizzazione processi di analisi dei feedback. Pertanto, l’introduzione dell’NLP nel servizio clienti richiede, oltre alle misure tecnologiche preventive, anche una strategia aziendale adeguata. Gli organi decisionali devono assicurarsi che l’IA non venga vista solo come un escamotage o come un gingillo tecnologico, bensì come una componente fondamentale del servizio clienti e dello sviluppo dei prodotti. In questo i partner tecnologici possono fornirvi supporto: Swisscom è specializzata nell’ottimizzazione e nell’automazione dei flussi di lavoro e aiuta le aziende a trovare soluzioni omnichannel su misura, per una migliore esperienza del cliente e una maggiore produttività dei collaboratori.