Dai chatbot all’analisi semantica, come l’AI aiuta a gestire le comunicazioni in ingresso

Come migliorare la qualità del servizio di desk interno e il customer care con l’aiuto delle tecnologie digitali. Il ruolo dell’analisi semantica e del machine learning. L’approccio incrementale e agile di Westpole

Pubblicato il 03 Giu 2020

Annalisa Casali

giornalista

SAP Ai generativa

Il customer service è uno degli elementi essenziali su cui puntare per garantire una customer experience di qualità. La possibilità per il consumatore di ottenere in brevissimo tempo una risposta efficace a dubbi e richieste influisce in modo indelebile sul percorso d’acquisto. Allo stesso modo, la qualità dei servizi assistenza interni – IT e HR soprattutto – ha riflessi diretti non solo sull’operatività della forza lavoro ma anche sulla soddisfazione di dipendenti, quadri e manager, contribuendo a rafforzare l’engagement.

Come cambia il customer service

Desk e contact center negli ultimi anni hanno subìto una profonda trasformazione. Forbes solo due anni fa indicava il customer service come la nuova frontiera di un marketing che, oggi come oggi, punta sempre più alla valorizzazione delle “esperienze”. E il contact center rappresenta di fatto il cuore pulsante di una customer experience sempre più omnichannel e interattiva. «Il customer service si evolve – spiega Enrico Pavesi, presales application manager di Westpole – per integrare nell’esperienza di servizio touchpoint sempre nuovi, dalla tradizionale e-mail alle chat, alle videochat, alle sessioni di navigazione congiunta. Tutti questi canali rendono sempre più evidente la necessità per l’azienda di garantire un supporto h24 per offrire risposte immediate e concrete».

Enrico Pavesi, presales application manager di Westpole

Come cambiano le metriche di valutazione del customer care

«Il dato più rilevante – prosegue il manager – è che negli ultimi anni il carico di flussi in ingresso è aumentato in modo esponenziale. E se questo da un lato ha aumentato la complessità gestionale del servizio assistenza, dall’altro mette l’azienda in condizione di avere accesso a una quantità enorme di dati. Dati che, se opportunamente valorizzati, possono contribuire a ridisegnare l’offerta di servizi più in linea con i bisogni reali degli utenti».

Abbandonate le logiche di valutazione della qualità basate sui tempi di risposta del servizio clienti, oggi la tendenza diffusa è di usare metriche che tengono conto della qualità del servizio effettivamente percepita.

Con l’aiuto delle tecnologie AI è possibile gestire in modo più efficace le richieste di assistenza e migliorare la quality experience. Ma quali sono le tecnologie che ridisegnano la gestione delle comunicazioni in ingresso? «Le tecnologie fondamentalmente sono due – spiega Pavesi –, ovvero speech-to-text e chatbot. L’analisi semantica e il Natural Language Processing assicurano la corretta interpretazione dei bisogni nell’ambito delle interazioni scritte e vocali. Il machine learning classico, invece, permette di apprendere i comportamenti tipici dell’utente. Tramite l’analisi dei log ai sistemi, per esempio, è possibile capire come si muovono normalmente i clienti all’interno di un sito web e identificare dei modelli di risposta automatizzati».

I benefici dell’analisi semantica

Grazie alle tecnologie text-to-speech e NLP è possibile trasformare i contenuti di tutte le interazioni tra utente e servizio assistenza in informazioni intelligenti e soprattutto “azionabili”, che si traducono in interventi più efficaci. Questo vale nel caso di clienti esterni o interni – dipendenti e manager che utilizzano una piattaforma di help desk IT o si avvalgono dell’aiuto di un bot HR.
I benefici dell’analisi semantica sono evidenti in particolare in queste tre aree:

  • Efficienza operativa del contact center
    Grazie alle piattaforme di process management e all’AI è possibile garantire un supporto attivo, in tempo reale, sulle interazioni con l’utente. I supervisori potranno, invece, monitorare che gli operatori stiano lavorando in aderenza alle procedure codificate.
  • Comprensione dello stato d’animo e dei bisogni del cliente (sentiment analysis)
    Con l’aiuto delle piattaforme di orchestrazione dei processi, degli strumenti di AI e delle analytics è possibile riconoscere immediatamente il cliente, identificare prontamente le sue esigenze e le sue attitudini, comprendere il suo grado di soddisfazione rispetto al servizio ricevuto e operare gli aggiustamenti del caso.
  • Analisi offline
    L’analisi a posteriori dei dati contenuti nei repository delle interazioni del contact center permette di creare modelli predittivi per comprendere meglio i fattori che influenzano la qualità del servizio, risolvendo in via preventiva gli elementi di criticità.

Il ruolo (essenziale) dell’EIM

L’aspetto più rilevante nella gestione del customer service è che oggi l’utente non si accontenta più di ricevere semplici informazioni sullo stato della sua pratica, ma pretende soluzioni concrete ai suoi bisogni. Ecco perché i sistemi di gestione del contatto sono sempre più integrati col backend, con i sistemi legacy, con l’ERP e il CRM. «Il supporto di un Enterprise Information Management diventa essenziale – sottolinea il manager –, una piattaforma come Westpole WebRainbow, un BPM che offre una visione completa su tutte le informazioni, a prescindere da dove risiedono, orchestrando al meglio i flussi del customer service. Il risultato sono processi più trasparenti e collaborativi, anche grazie agli strumenti di knowledge sharing integrati».

WebRainbow è un tassello fondamentale della strategia Westpole che si propone di trasformare il customer service in modo radicale ma incrementale, senza scossoni.

Un approccio che parte dalle esigenze reali degli utenti, identificando i casi d’uso che meglio si prestano a essere automatizzati per testare l’efficacia del cambio di paradigma attraverso un PoC (Proof of Concept).

Un modello “a step” nel quale il cliente è seguito e guidato da professionisti. «Per quel che ci riguarda – conclude Pavesi –, mettiamo in campo il nostro approccio consulenziale, una competenza trentennale sulla riorganizzazione dei processi, la nostra conoscenza delle tecnologie e le nostre partnership con i “best in class”, come quella che ci lega a IBM, Cisco e Apple». Al cliente non rimane che fidarsi e coinvolgere gli stakeholder.

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