Case Study: AI Reception nel settore utilities, come ridurre i tempi di attesa e migliorare l’efficienza del Customer Care

In che modo l'implementazione di AI Reception può permettere a un fornitore multiservizi di energia e gas di gestire oltre 2 milioni di chiamate annue, azzerare le code telefoniche e ottenere un risparmio operativo del 35%, mantenendo la conformità ARERA e migliorando la soddisfazione dei clienti? L'analisi in questo case study pensato per il vertical utilities.

Il settore utilities in Italia sta attraversando una profonda trasformazione digitale. I call center che utilizzano bot basati su AI gestiscono fino al 65% delle richieste di routine senza intervento umano, ottenendo una riduzione del 30% del volume delle chiamate durante le ore di punta. Questo case study prende spunto da casistiche del settore per analizzare come un operatore multi-utilities nel mercato luce e gas potrebbe utilizzare AI Reception di INGO per affrontare sfide operative critiche, migliorando drasticamente l’efficienza del customer care e la soddisfazione dei clienti..

Che tipo di cliente potrebbe essere coinvolto

Il protagonista di questo case study è un operatore multi-utilities di medie dimensioni attivo nel mercato italiano dell’energia elettrica e del gas naturale. L’azienda serve principalmente clienti residenziali e piccole-medie imprese nelle regioni del Nord Italia, gestendo:

• Oltre 800.000 contratti attivi tra luce e gas
• Circa 2,3 milioni di chiamate annue al customer care
• Un contact center con 120 operatori distribuiti su più turni
• Gestione H24/7 durante le emergenze e i picchi stagionali

Come molti operatori del settore, l’azienda deve garantire la conformità alle normative ARERA (Autorità di Regolazione per Energia Reti e Ambiente) riguardo ai tempi di risposta, alla qualità del servizio e alla gestione dei reclami, ma l’azienda fatica a raggiungere gli standard previsti.

Perché il cliente ha contattato INGO

La decisione di contattare INGO è maturata a fronte di diverse criticità che stavano compromettendo la qualità del servizio e l’efficienza operativa:

1. Volumi di chiamate insostenibili durante i picchi: durante i mesi invernali (novembre-febbraio) e nei periodi di invio delle bollette, il volume delle chiamate aumentava del 40-60%, creando code telefoniche con tempi di attesa superiori ai 15 minuti. Questo si traduceva in:

• Tasso di abbandono delle chiamate superiore al 25%
• Clienti costretti a richiamare più volte per lo stesso problema
• Circa il 10% delle chiamate disconnesse prima di qualsiasi risoluzione, come rilevato in indagini simili su altri operatori utilities

2. Costi operativi elevati: per far fronte ai picchi di chiamate, era necessario utilizzare un maggior numero di operatori in alcuni momenti dell’anno, con la necessità quindi di formazione e modifica delle turnistiche del contact center. Il tutto portava un onere di spesa all’azienda non sostenibile.

3. Bassa First Contact Resolution: solo il 58% delle richieste veniva risolto al primo contatto, ben al di sotto degli standard del settore. I clienti dovevano spesso richiamare più volte, aumentando frustrazione e costi.

4. Gestione inefficiente delle richieste standard: circa il 70% delle chiamate riguardava richieste ripetitive e a bassa complessità

• Informazioni su bollette e consumi
• Modifiche ai dati contrattuali
• Segnalazioni guasti e interruzioni servizio
• Richieste di rateizzazione pagamenti
• Domande su tariffe e offerte commerciali

Queste richieste impegnavano operatori qualificati che avrebbero potuto concentrarsi su casistiche più complesse e ad alto valore aggiunto.

5. Difficoltà nel rispetto degli standard ARERA: le normative ARERA impongono precisi livelli di servizio, con sanzioni economiche per il mancato rispetto. Il rischio regolatorio rappresentava una preoccupazione crescente per il management.

First Contact Resolution

La First Contact Resolution (FCR), in ambito customer care, è un indicatore che misura la capacità di un’azienda di risolvere la richiesta o il problema di un cliente durante il primo contatto, senza la necessità di ulteriori follow-up o interazioni successive. Un alto tasso di FCR indica efficienza operativa, buona formazione degli operatori e un’esperienza cliente soddisfacente.

Di cosa aveva urgente bisogno e quali gli obbiettivi prefissati

Il cliente aveva bisogno di una soluzione che potesse affrontare simultaneamente tutte le criticità operative, mantenendo la qualità del servizio e il controllo dei costi. Gli obiettivi strategici concordati con INGO erano:

Obiettivi operativi primari

• Riduzione dei tempi di attesa: portare il tempo medio di attesa sotto i 60 secondi e azzerare le chiamate perse durante i picchi
• Miglioramento della FCR: raggiungere l’80% di risoluzione al primo contatto, allineandosi ai best performer del settore
• Gestione automatizzata delle richieste standard: automatizzare almeno il 60-70% delle richieste ripetitive e a bassa complessità
• Riduzione dei costi operativi: ottenere un saving del 30-35% sui costi complessivi del contact center
• Scalabilità e flessibilità: garantire la capacità di gestire picchi di traffico senza incrementare proporzionalmente il personale

Obiettivi di Customer Experience

• Offrire un servizio H24/7 senza incrementare i turni di lavoro
• Personalizzare l’accoglienza riconoscendo i clienti e le loro esigenze
• Mantenere sempre disponibile l’opzione di parlare con un operatore umano
• Ridurre la necessità di richiamare più volte per lo stesso problema
• Migliorare i punteggi CSAT (Customer Satisfaction) e NPS (Net Promoter Score)

Obiettivi di conformità

• Garantire piena conformità agli standard ARERA
• Tracciare e documentare tutte le interazioni per finalità regolamentari
• Gestire correttamente i reclami secondo le tempistiche normative
• Implementare un sistema di qualità certificabile

La soluzione adottata da INGO

INGO ha progettato e implementato una soluzione AI Reception su misura per il settore utilities, combinando intelligenza artificiale conversazionale, natural language processing avanzato e integrazione profonda con i sistemi aziendali esistenti.

Architettura della soluzione

La soluzione implementata si basa su tre pilastri fondamentali:

Bot conversazionale avanzato con AI

Il cuore della soluzione è un assistente virtuale intelligente basato su tecnologie di:

• Natural Language Understanding (NLU): comprende il linguaggio naturale e l’intento del chiamante senza necessità di menu rigidi
• Text-to-Speech e Speech-to-Text: gestisce conversazioni naturali in italiano con diverse cadenze regionali
• Machine Learning: migliora continuamente le performance attraverso l’apprendimento dalle interazioni

Il bot è stato inoltre addestrato specificatamente sul vertical utilities.

Integrazione profonda con i sistemi aziendali

AI Reception è stata integrata nativamente con:

• CRM aziendale: accesso in tempo reale ai dati cliente, storico contratti, consumi e pagamenti
• Sistema di ticketing: creazione automatica di ticket per escalation a operatori umani
• Piattaforma di billing: consultazione bollette, estratti conto e situazione pagamenti
• Sistema di gestione guasti: segnalazione automatica interruzioni servizio e aggiornamenti stato
• Knowledge base: accesso dinamico a procedure, FAQ e documentazione tecnica

Questa integrazione permette al bot di fornire risposte personalizzate e contestuali, con accesso immediato alle informazioni specifiche del cliente.

Orchestrazione intelligente Human-AI

La soluzione prevede un routing intelligente che ottimizza l’allocazione delle richieste:

• Le richieste standard (70% del totale) vengono gestite completamente dal bot (Informazioni su bollette e consumi storici, modifiche dati anagrafici e contrattuali, duplicati bolletta, tarriffe e offerte, rateizzazioni ecc)
• Le richieste complesse vengono inoltrate ad operatori specializzati
• I clienti che preferiscono parlare con un operatore possono richiedere il trasferimento in qualsiasi momento, senza dover ricominciare da zero

Funzionalità specifiche per le Utilities

• Gestione proattiva delle emergenze: Il bot invia comunicazioni proattive via SMS/email ai clienti impattati, fornendo aggiornamenti automatici sullo stato dei lavori e gestisce le segnalazioni massive riducendo il carico sul contact center. La comunicazione proattiva non solo allevia la pressione sui contact center ma costruisce anche fiducia assicurando i clienti che il fornitore sta gestendo efficacemente la situazione.
• Riconoscimento cliente e personalizzazione: l’AI identifica automaticamente il chiamante tramite numero di telefono o codice cliente e lo accoglie per nome, visualizzando immediatamente il suo profilo. Ricorda inoltre le interazioni precedenti e il contesto delle richieste aperte, adattando il tono e il livello di dettaglio tecnico al profilo del cliente.
• Supporto multilingua: oltre al supporto standard in italiano, è possibile utilizzare altre lingue (tra cui inglese, francese, spagnoloecc) per clienti stranieri.
• Conformità e tracciabilità ARERA: Tutte le interazioni sono registrate, c’è la generazione automatica di report per verifiche regolamentari e il tracciamento puntuale della gestione reclami.

Che risultati sarebbe possibile ottenere

Sulla base di implementazioni simili nel settore utilities e dei benchmark di mercato, l’adozione di AI Reception può generare risultati misurabili e significativi sia dal punto di vista operativo che economico.

Risultati operativi

1. Riduzione drastica dei tempi di attesa

• Tempo medio di attesa: ridotto da 8-15 minuti a meno di 30 secondi
• Chiamate perse: riduzione del 90-95%, passando dal 25% al 2-3%
• Disponibilità del servizio: H24/7 senza interruzioni, 365 giorni l’anno

2. Miglioramento della First Contact Resolution (FCR)

• FCR complessiva: incremento dal 58% all’80-82%
• Richieste standard: FCR superiore al 95% per le casistiche gestite dal bot
• Risoluzione al primo contatto: per ogni miglioramento dell’1% nella FCR, si ottiene un miglioramento dell’1% nella soddisfazione del cliente

3. Gestione massiva delle chiamate

• Volume gestito dal bot: 70-80% delle chiamate totali gestite in autonomia
• Capacità di gestione: il sistema può gestire migliaia di chiamate simultanee senza degradazione delle performance
• Picchi stagionali: gestione automatica senza necessità di assumere personale temporaneo

4. Ottimizzazione delle risorse umane

• Ridistribuzione operatori: gli operatori si concentrano sul 30% di chiamate complesse ad alto valore
• Produttività: incremento del 40-50% dell’efficacia degli agenti umani
• Soddisfazione del personale: riduzione dello stress da gestione di richieste ripetitive
• Turnover: riduzione del turnover degli operatori grazie a mansioni più qualificate

Risultati economici

1. Riduzione costi operativi

• Riduzione costi personale (meno operatori necessari o riqualificazione su attività più complesse)
• Riduzione chiamate ripetute (miglioramento FCR)
• Eliminazione straordinari durante i picchi
• Riduzione costi infrastruttura telefonica
• ROI a 3 anni: oltre il 300%

2. Riduzione sanzioni e rischi regolatori

• Conformità completa agli standard ARERA
• Tracciabilità totale delle interazioni per audit
• Riduzione del rischio di sanzioni da mancato rispetto dei livelli di servizio

Risultati di Customer Experience

• Miglioramento della soddisfazione cliente
• Riduzione del churn
• Trasparenza e comunicazione proattiva

Risultati di qualità del servizio

1. Conformità regolamentare

• 100% dei contatti tracciati e documentati secondo standard ARERA
• 95%+ delle chiamate gestite entro i tempi regolamentari
• Zero sanzioni per mancato rispetto dei livelli di servizio
• Report automatici per verifiche ispettive

2. Consistenza e affidabilità

• Zero errori nelle informazioni fornite (dati estratti da sistemi certificati)
• Consistenza del 100% nelle risposte (elimina variabilità umana)
• Disponibilità del sistema >99,5% (inclusi backup e ridondanza)

Conclusione

L’implementazione di AI Reception di INGO nel settore utilities rappresenta un cambio di paradigma nella gestione del customer care. La soluzione dimostra come l’intelligenza artificiale conversazionale, opportunamente progettata e integrata, possa trasformare radicalmente l’efficienza operativa mantenendo e anzi migliorando la qualità dell’esperienza cliente.

Se la tua azienda utilities sta affrontando sfide simili a quelle descritte in questo case study (volumi di chiamate crescenti, costi operativi elevati, difficoltà nel rispettare gli standard ARERA, necessità di migliorare la customer experience) AI Reception può essere la soluzione che stai cercando.

SCOPRI LE SOLUZIONI INGO

Perché affidarsi ad un contact center esterno

Affidarsi ad un contact center esterno ti permette di aumentare la produttività degli agenti, adottando strumenti basati sull’intelligenza artificiale e l’automazione e di ottimizzare l’utilizzo delle risorse.

SCOPRI DI PIÙ