Le migliori strategie di customer service supportate dall’AI

L’avvento delle tecnologie alimentate dall’Intelligenza Artificiale porta con sé diverse innovazioni che sono applicabili a tutti i campi, compreso il customer care.

Perché scegliere strategie supportate dall’AI

In un’epoca come la nostra, in cui non adottare le nuove tecnologie significa perdere un vantaggio strategico sui concorrenti, l’intelligenza artificiale aumenta la velocità e la frequenza di implementazione di nuove tecniche che possono rappresentare validi alleati a supporto dell’assistenza clienti.

Se è vero che le intelligenze artificiali disponibili oggi non sono ancora in grado di sostituire al 100% il comparto customer care di un’azienda, è anche vero che un sistema ibrido può beneficiare in larga misura del supporto AI alle operazioni.

AI per un’efficiente pianificazione dei turni

Per i comparti di customer care all’interno delle aziende è importante gestire al meglio la forza lavoro, riducendo il più possibile i tempi di inattività degli operatori e, al contempo, mantenendo bassi i tempi che i clienti devono spendere in attesa che un impiegato possa gestire la loro richiesta.

In quest’ottica, è possibile analizzare i dati relativi agli orari che vedono picchi di richieste per organizzare in modo efficiente i turni di lavoro degli operatori. Questa pratica non è nuova ed è applicabile utilizzando un algoritmo che combina il numero di impiegati disponibili con il numero di richieste di assistenza, distribuendo i turni di lavoro in base ai dati storici raccolti in un determinato lasso di tempo.

La fallacia di questo approccio è data dall’uso dei dati storici che, per propria natura, non tengono conto dell’evolversi in tempo reale delle esigenze della customer base.

Quest’ultima criticità viene superata da un approccio simile ma basato su un’analisi dei dati alimentata dall’AI, che possa leggere in tempo reale le variazioni nei flussi di richieste e possa adattare di conseguenza la distribuzione dei turni del personale, in automatico, senza l‘intervento costante di un data analyst.

Con questa pratica è possibile variare le turnazioni degli impiegati del customer care, anche di settimana in settimana, basandole sulle effettive quantità di richieste di assistenza che arrivano nei diversi orari. Diventa possibile mantenere una quantità minima di operatori del customer care sempre disponibile negli orari di servizio e portare personale di rinforzo solo negli orari che vedono un picco nelle richieste.

I vantaggi di questo tipo di applicazione dell’AI al customer care

• migliore efficienza nella gestione delle richieste
• minori tempi di attesa per i clienti, dal momento dell’inoltro della richiesta all’effettivo contatto con un operatore
• maggiore soddisfazione dei clienti
• minori costi per la gestione del personale operativo e per l’analisi dei dati

AI conversazionale per automatizzare l’intake

È possibile automatizzare la ricezione, lo smistamento e in alcuni casi anche la risoluzione di richieste al servizio clienti tramite chatbot e risponditori automatici con interfaccia conversazionale basati sull’AI.

A differenza dei vecchi sistemi a logica condizionale, in cui le richieste degli utenti vengono incanalate in una sorta di diagramma di flusso in cui “se A, allora B”, l’intelligenza artificiale è in grado di comprendere il contesto e il contenuto della richiesta, fornendo una risposta coerente anche se la domanda non contiene keyword specifiche.

Utilizzare chatbot e risponditori automatici alimentati dall AI per il primo contatto con l’utente che richiede assistenza può avere due risultati:

• tramite le risposte fornite dall’AI, il cliente risolve la propria criticità in autonomia, in tempi rapidi e senza l’intervento umano
• tramite il contatto con l’AI, il cliente fornisce al sistema tutte le informazioni relative alla richiesta di assistenza; queste informazioni vengono poi inoltrate al personale umano per garantire un’assistenza precisa, puntuale, rapida ed efficace

I vantaggi di questa strategia

• la possibilità per il cliente di risolvere la propria criticità in autonomia
• una maggiore profilazione delle richieste di assistenza clienti
• maggiore velocità nella risoluzione delle richieste da parte degli operatori umani

Sentiment Analysis AI per migliorare l’approccio dell’operatore

Nell’approccio al customer care, l’AI può anche assumere un ruolo meno operativo e più relativo al monitoraggio delle risposte del cliente.

Con il termine “sentiment analysis” si fa riferimento ad una tecnica di analisi che valuta opinioni ed emozioni in un contenuto testuale o verbale, assegnando ai contenuti un giudizio qualitativo che può essere positivo, neutro o negativo.

Questa analisi sulle risposte del cliente, svolta dall’AI, può guidare l’operatore verso una migliore interpretazione dello stato d’animo del suo interlocutore, permettendogli di utilizzare un approccio più empatico nella risoluzione della richiesta di assistenza.

In questo modo è possibile migliorare da un punto di vista strettamente personale e umano l’esperienza degli utenti, che si sentono ascoltati e compresi dall’operatore che diventa a sua volta un punto di riferimento e un consulente di fiducia invece di essere solo un mero mezzo per raggiungere un obiettivo.

Con l’implementazione di questa strategia, le aziende possono ottenere alcuni benefici

• aumento della customer affection e della fiducia nel brand, poiché i clienti si sentono ascoltati e trattati come persone e non come numeri
• una maggiore consapevolezza della brand perception 

AI e machine learning per migliorare lo sviluppo prodotto

Dal lato dell’azienda, il customer care ha una funzione cruciale che trascende l’assistenza ai clienti e la risoluzione di criticità: si tratta della funzione di ascolto delle audience.

Applicare un’analisi alimentata da AI e machine learning alle richieste di assistenza che provengono dai clienti, permette alle aziende di individuare e riconoscere eventuali pattern nelle criticità incontrate dalla customer base. 

Se tanti utenti contattano il customer care in merito alla stessa problematica, si tratta di un dato cruciale che l’azienda può utilizzare per migliorare le istruzioni di utilizzo del prodotto o il prodotto stesso.

Inoltre, prendere coscienza di una criticità che si riscontra di frequente può aiutare l’azienda ad indirizzare, nell’immediato, la formazione degli operatori del customer care verso una più rapida ed efficace risoluzione delle richieste di assistenza.

In una prospettiva a più lungo termine, i dati relativi a questi pattern possono essere aggregati e analizzati in un’ottica di ricerca e sviluppo per migliorare il prodotto nelle iterazioni future e ridurre alla radice la necessità di contatto con il servizio clienti.

Le aziende così ottengono un duplice ritorno

• in materia di gestione della roadmap di prodotto, viene stabilita una chiara priorità delle implementazioni necessarie
• la maggiore e più granulare comprensione dei bisogni della customer base diventano un vantaggio strategico sui competitor diretti 

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