Presente sul mercato da 13 anni, attiva con 18 uffici in tutto il mondo, oltre un migliaio di dipendenti e collaboratori e più di 100 brevetti registrati, Afiniti si definisce oggi “azienda globale”, forte, tra l’altro, anche di un advisory board di tutto rispetto, del quale fanno parte personalità come John Brown, CEO di BP, Tom Glocer, CEO di Thomson Reuters, Stefano Marsaglia, già ai vertici di Mediobanca e ora managing director di Peninsula Capital, Federico Ghizzoni, già amministratore delegato di Unicredit, John Tague, presidente di Hertz, e ancora José Maria Aznar e Larry Babbio, presidente di Verizon, questi ultimi facenti parte del suo board of director.
E poi partnership importanti, con Avaya, con cui è in atto una collaborazione decennale, e McKinsey, con la quale la collaborazione è attiva sin dal 2014.
“Quello che è accaduto in questi anni è che i clienti che hanno lavorato con noi hanno deciso di sostenerci, entrando a far parte, a diverso titolo, della nostra compagine. Chi ha visto la tecnologia Afiniti al lavoro ha scelto di farne parte”, spiega Hassan Afzal, CTO della società.
Chi è Afiniti
Ma chi è Afiniti e qual è il suo ambito operativo?
La società è nata a Washington, nei primi anni del Duemila, focalizzandosi fin da subito sullo sviluppo degli algoritmi di intelligenza artificiale e da allora ha sviluppato una propria metodologia che unisce machine learning e analisi comportamentali in quello che definisce “behavioral pairing”, letteralmente un “abbinamento comportamentale” che trova applicazione nell’ambito della gestione dei clienti e declinazioni concrete nell’ambito dei contact center.
Parliamo dunque di un ambito ben preciso, quello del CRM, e di tutte le opportunità che gli strumenti dell’Artificial Intelligence possono offrire.
Con una cautela di fondo, come sottolinea Afzal: “Il rischio oggi è di cedere all’hype, facendosi prendere dall’onda dell’entusiasmo sull’intelligenza artificiale e dimenticandosi tutto il lavoro sugli algoritmi fatto negli anni”.
Uno strato di AI sul CRM
In sintesi estrema, Afiniti applica l’AI a processi consolidati, correlando in tempo reale moltissime variabili durante l’interazione telefonica tra cliente e azienda. Sulla base di queste analisi, il sistema è in grado di identificare quale addetto al customer service è il più idoneo a rispondere a ciascun specifico cliente.
“La nostra tecnologia – spiega Afzal – riconosce i pattern delle interazioni umane e li usa per creare delle connessioni tra operatori di contact center e i clienti in tempo reale. Di fatto noi utilizziamo l’Intelligenza Artificiale per dare valore ad applicazioni di classe enterprise”.
Il pricing basato sulle performance
Interessante il modello di pricing adottato dalla società. Afiniti non vende il servizio in base al numero di postazioni o al numero di analisi effettuate o ancora con un modello di sottoscrizione.
In questo caso Afiniti parla un modello di pricing basato sulle performance. Il sistema di analisi è attivo a intervalli di tempo (15 minuti di attività, 5 minuti di fermo) e si misurano le differenze sulla base di KPI fissati con cliente (fatturato, utili, customer retention). Ad Afiniti viene riconosciuta una fee sulla differenza misurata.
Il target di riferimento
Afiniti lavora soprattutto con realtà di medio-grandi dimensioni, “perché è su queste organizzazioni che pensiamo di poter fare davvero la differenza”, spiega ancora Afzal.
“La nostra soluzione è misurabile e dunque anche lo scope, l’obiettivo, deve esserlo. Per questo l’ambito applicativo d’elezione è quello dei contact center: con Afiniti l’ACD – Automatic Call Distribution diventa AI Powered, con benefici misurabili in termini di customer satisfaction. Di fatto miglioriamo l’interazione tra operatore e clienti, rispondendo sia ai bisogni dei responsabili delle operation, sia a quelli delle vendite, sia ai responsabili marketign”.
Come funziona la soluzione di behavioral pairing di Afiniti
Il sistema di intelligenza artificiale alla base del behavioral pairing viene trainizzato ogni notte.
Spiega Afzal: “Ogni notte il sistema analizza il data set, effettua l’ingestion di nuovi dati e rifà l’assesment. Per le nostre analisi utilizziamo gli stessi dati che i clienti usano nei loro contact center, dunque i dati del CRM e quelli che provengono direttamente dalle chiamate, dunque non vi è nulla di diverso rispetto a quanto già non venga fatto. È una soluzione data dependent: la nostra capacità è trovare pattern”.
Nessun problema per quanto riguarda il rispetto di quanto previsto dal GDPR: i dati sono anonimizzati e gli attributi dei clienti non sono profilati”.
L’intelligenza artificiale, di fatto, precede la fase di interazione: si parte dal CRM per fare poi l’abbinamento tra cliente e agente: “In tutti i casi in cui c’è un compito, una richiesta, che può essere affidato a un dipendente, noi possiamo identificare chi è la figura più idonea a prenderla in carico.
Quali sono le figure coinvolte nel progetto
“Il nostro compito è identificare le metriche da ottimizzare e su quelle metriche dobbiamo connettere i dati e identificare i pattern. Per questo motivo ci aspettiamo che il cliente costituisca un team del quale facciano parte un business analyst, un project manager, un telephony expert, oltre a responsabili dell’infrastruttura e delle operation”, prosegue Afzal.
Il risultato è una soluzione configurata che viene installata direttamente nel datacenter del cliente.
“Si tratta di una appliance thin form, con una potenza di calcolo di tutto rispetto: 64 core, in memory. Se richiesto dal cliente possiamo anche erogare il servizio in modalità cloud”.
