Digitalizzazione del customer care nelle utilities: come BPO e AI migliorano SLA e soddisfazione cliente

Nel settore utilities, il rapporto tra fornitori e utenti finali è storicamente caratterizzato da una complessità gestionale elevata. Volumi di contatto considerevoli, picchi stagionali imprevedibili, normative stringenti e richieste eterogenee richiedono infrastrutture di customer care capaci di garantire continuità operativa e qualità del servizio. La digitalizzazione è diventata quindi una necessità per gestire efficacemente le aspettative di clienti sempre più informati e meno tolleranti verso le inefficienze.

Il ruolo degli SLA nel customer care utilities

I Service Level Agreement (o SLA) costituiscono il framework contrattuale attraverso cui vengono definiti i parametri di qualità del servizio nel rapporto tra fornitore di utilities e cliente finale. Nel contesto del customer care, gli SLA stabiliscono le condizioni dei servizi concordate contrattualmente, specificando aspetti quali il tempo di attività e la velocità di risposta dell’assistenza. La capacità di rispettare costantemente gli SLA determina non solo la conformità normativa, ma anche il posizionamento reputazionale dell’azienda.

Criticità operative tradizionali

I contact center utilities tradizionali affrontano sfide strutturali complesse: gestione di volumi fluttuanti con picchi concentrati (fatturazioni, interruzioni di servizio, campagne commerciali), necessità di competenze verticali su normative ARERA, tariffe multi-commodity e processi tecnici specifici. L’approccio manuale comporta inevitabilmente variabilità nella qualità delle risposte, tempi di formazione degli operatori prolungati e difficoltà nel mantenere standard uniformi su turni H24.

La pressione sugli SLA si intensifica durante eventi critici: guasti alla rete, emergenze climatiche, scadenze amministrative. In questi scenari, la capacità di scalare rapidamente le risorse mantenendo qualità ed efficienza diventa fattore discriminante tra operatori in grado di preservare la relazione con il cliente e quelli destinati a subire churn elevati.

Indicatori di performance nel settore utilities

Nel mercato liberalizzato delle utilities, dove la competizione si gioca principalmente sul piano del servizio, gli indicatori quali First Response Time (FRT), Average Handling Time (AHT) e First Call Resolution (FCR) diventano metriche decisive. Un FRT elevato può tradursi in insoddisfazione immediata, mentre un FCR basso genera inefficienze operative e costi aggiuntivi. Due terzi delle grandi aziende italiane ha incrementato nel 2024 il budget destinato a iniziative di AI nei processi di relazione con il cliente, confermando come l’ottimizzazione dei parametri di servizio sia diventata priorità strategica.

Gli indicatori chiave per valutare l’efficacia del customer care nelle utilities includono parametri quantitativi e qualitativi.
Sul fronte quantitativo:

• Tempo medio di attesa (Average Speed of Answer – ASA),
• Percentuale di chiamate gestite entro soglie predefinite (Service Level),
• Tasso di abbandono (Abandonment Rate).

Sul fronte qualitativo:

• Customer Satisfaction Score (CSAT),  o punteggio di soddisfazione del cliente, indica il livello di soddisfazione di un cliente con i prodotti o i servizi di un’azienda.
• Net Promoter Score (NPS), è la misura standard per misurare la fedeltà e la soddisfazione dei clienti.
• Quality Assurance Score è un processo sistematico che determina se un prodotto o un servizio soddisfino o meno una serie di requisiti specifici.

L’integrazione tra metriche operative e percezione del cliente offre una visione completa dell’efficacia del servizio. Un’azienda può rispettare formalmente gli SLA ma registrare NPS negativi se la qualità delle interazioni risulta inadeguata. Viceversa, tempi di risposta eccellenti accompagnati da risoluzioni incomplete generano ricontatti, vanificando l’efficienza apparente. La digitalizzazione consente di monitorare in real-time questi indicatori, identificando correlazioni e attivando azioni correttive immediate.

Le soluzioni INGO per il customer care utilities

INGO ha sviluppato un modello operativo specifico per il settore utilities che integra competenze verticali di settore con tecnologie avanzate di automazione e intelligenza artificiale. La combinazione tra team specializzati e sistemi AI-driven garantisce gestione di primo e secondo livello con un approccio one call solution, riducendo drasticamente i tempi di risoluzione e migliorando la conformità normativa.

L’esperienza consolidata in ambito multi-utility consente di gestire l’intera gamma di touchpoint cliente: attivazioni, volture, reclami, guasti di rete, gestione morosità, assistenza tecnica. La disponibilità H24 e il dimensionamento dinamico delle risorse in base ai picchi di traffico assicurano elasticità operativa, elemento critico per rispettare gli SLA anche nelle condizioni più sfidanti. I servizi Knowledge-based e i sistemi di automazione supportati da AI vengono customizzati e aggiornati tempestivamente, garantendo allineamento costante con le evoluzioni normative e tariffarie del settore.

Automazione intelligente per la gestione multicanale

Le soluzioni di automazione INGO trasformano radicalmente l’efficienza del customer care utilities attraverso strumenti progettati per gestire complessità operativa e volumi elevati.

• Mail Assistant automatizza la gestione delle email con risposte immediate e accurate, particolarmente efficace nella gestione di richieste amministrative ricorrenti (invio fatture, chiarimenti contrattuali, comunicazioni normative).
• AI Reception gestisce lo smistamento intelligente delle chiamate in entrata, riducendo i tempi di attesa e indirizzando le richieste verso il canale più appropriato.
• I chatbot e voicebot utilizzano algoritmi avanzati e pattern conversazionali intelligenti per personalizzare l’engagement e anticipare le esigenze del cliente.

Nel contesto utilities, questi strumenti gestiscono autonomamente operazioni quali: comunicazione letture contatore, verifica stato pratiche, gestione appuntamenti tecnici, informazioni su interruzioni programmate. La capacità multilingua e la disponibilità 24/7 eliminano barriere temporali e linguistiche, fattore rilevante in aree con significativa presenza di clientela internazionale.

Customer Instant Insight e analisi predittiva

Il servizio Customer Instant Insight rappresenta l’evoluzione dell’analisi dati applicata al customer care. Attraverso l’elaborazione in tempo reale delle interazioni, il sistema identifica pattern comportamentali, sentiment del cliente, probabilità di churn, opportunità di up-selling. Nel settore utilities, questa capacità predittiva consente di anticipare criticità: identificare clienti a rischio morosità prima dell’escalation, rilevare insoddisfazione latente prima che si traduca in reclamo formale, individuare anomalie nei consumi che potrebbero indicare guasti o frodi.

L’analisi conversazionale supportata da natural language processing (NLP) estrae insights qualitativi dalle interazioni, fornendo intelligence operativa ai team di gestione. Le metriche di sentiment analysis correlate con gli indicatori di performance permettono di comprendere non solo se gli SLA vengono rispettati, ma quale impatto generano sulla percezione del servizio. Questo approccio data-driven consente ottimizzazioni continue basate su evidenze concrete anziché su valutazioni soggettive.

Scopri le soluzioni ingo

Perché affidarsi ad un contact center esterno

Scegliere INGO come partner per il proprio servizio clienti in ambito utilities, può permetterti di operare una vera e propria rivoluzione digitale nelle interazioni.

SCOPRI DI PIÙ

Verso un modello ibrido intelligente

La digitalizzazione del customer care nelle utilities non implica la sostituzione totale dell’intervento umano, ma l’evoluzione verso un modello ibrido dove AI e operatori specializzati collaborano sinergicamente. I sistemi automatizzati gestiscono efficacemente richieste strutturate e ripetitive, liberando risorse umane per gestire casistiche complesse che richiedono empatia, capacità negoziale e problem solving creativo.

Questo equilibrio garantisce il massimo ritorno sull’investimento tecnologico mantenendo elevati standard qualitativi. Gli operatori, supportati dall’automazione e l’intelligenza artificiale, aumentano la propria efficacia risolutiva e riducono i tempi medi di gestione. Il risultato è un servizio che rispetta sistematicamente gli SLA contrattuali, migliora costantemente gli indicatori di customer satisfaction e genera efficienza economica misurabile.