AI per la Customer Experience: gli algoritmi al servizio del cliente omnichannel

Il Customer Service è a tutti gli effetti una potente leva di ingaggio, fidelizzazione e sviluppo business. Per gestirlo al meglio in quest’epoca di omnicanalità pervasiva servono, però, sistemi adeguati, in grado di fornire agli utenti risposte efficaci e personalizzate in tempi rapidi. Ecco tutti i vantaggi dell’AI per la Customer Experience [...]
Annalisa Casali

giornalista

Customer Experience
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“Il Customer Service è il nuovo marketing”. Lo scriveva in un suo libro già 6 anni fa l’esperto internazionale di Customer Experience ed engagement Jay Baer. Il servizio clienti, infatti, rappresenta oggi più che mai un canale di marketing e vendita, con dignità pari a quella degli altri touchpoint come l’eCommerce o il personale commerciale.

AI per la Customer Experience: come è cambiato il rapporto con il cliente nello scenario post pandemico

La diffusione degli approcci omnichannel e la pandemia da Covid-19 hanno moltiplicato il lavoro per i Contact Center di molte aziende. La pressione sugli operatori, specie nei mesi del primo lockdown, è stata enorme. E con molti operatori costretti a lavorare da casa, diversi Customer Service sono andati in tilt. Come ben sappiamo, un utente finale che sperimenta una cattiva Customer Experience può rivelarsi un vero e proprio boomerang per l’immagine dell’azienda, perché i commenti negativi postati online sono spesso amplificati dal passaparola digitale e dai social. Al contrario, un cliente che riceve una buona assistenza potrà trasformarsi in un vero e proprio Brand Advocate, un promotore del brand e dei suoi prodotti, perché i commenti positivi di un utente sono molto più persuasivi ed efficaci di qualsiasi messaggio pubblicitario. Nelle moderne aziende omnichannel, le aziende stanno progressivamente ampliando la varietà dei servizi di Customer Care e oggi accanto al call center tradizionale compaiono spesso canali di interazione in tempo reale come chat sui siti istituzionali, App di videoassistenza, profili dedicati sui social e risponditori automatici. Canali che per essere gestiti in modo efficace necessitano di un’infrastruttura di elaborazione dati solida, che permetta di processare in tempo reale enormi quantità di dati per fornire risposte efficaci e soprattutto immediate.

Dall’ottica responsive a quella predittiva, come cambia la gestione del Customer Care

Nel suo report ”The Three Customer Service Megatrends In 2021: Post-Pandemic Customer Service Excellence”, Forrester Research evidenzia come i sistemi automatizzati siano preferiti dagli utenti per tutte le attività di identificazione e verifica delle identità (53%), nonché per quelle di gestione degli ordini (51%). Non c’è dubbio che il Covid sia stato un elemento di profondo cambiamento e accelerazione di alcune tendenze. Due gli ambiti principali – cliente e organizzazione –hanno visto ripensare completamente le dinamiche relazionali. «Il fatto di rimanere tutti a casa, cambiare le nostre modalità di lavoro e stili di vita, ha avuto un impatto definitivo sulle abitudini dei consumatori e sul business di molte aziende – spiega Massimo Ceresoli, Head of Innovation and Consulting Southern Europe di Orange Business Services. «L’aumento dell’eCommerce e, in generale, del business online è sotto gli occhi di tutti. Inoltre, tutti noi abbiamo fatto un utilizzo superiore al passato del canale voce per comunicare con le aziende e i fornitori di servizi. La necessità di gestire un volume di richieste così elevato ha forzato ad accelerare i tempi nell’introduzione di tecnologie AI per supportare una gestione omnichannel dei clienti più efficace ed efficiente». I numeri però non sono confortanti «perché il 65% di aziende ancora non ha una strategia omnichannel, mentre molte aziende hanno sì più canali di comunicazione, ma non sono in grado di gestirli in modo organico, con messaggi consistenti su tutti i touchpoint».

Uno scenario cui si aggiunge oggi un’ulteriore complicazione: fino a qualche anno fa, infatti, fa il principale obiettivo della gestione del Customer Care era raggiungere la massima efficienza operativa garantendo un servizio di qualità. Ragion per cui si privilegiava un’ottica responsive nella soluzione dei problemi posti dai clienti. Oggi, invece, il focus è sulla Customer Experience e sulla capacità di garantire un’esperienza fluida, senza frizioni e soprattutto personalizzata a ogni, singolo cliente. Un approccio possibile solo se l’azienda è in grado di anticipare le esigenze e i bisogni dei propri clienti, in modo da ridurre al minimo frizioni e inefficienze, privilegiando quindi un’ottica predittiva. Per farlo, è fondamentale dotarsi di un impianto tecnologico di ultima generazione che, grazie all’ausilio di algoritmi di Machine Learning e Artificial Intelligence, permette di fornire una risposta il più possibile immediata e su misura, tarata sulle necessità di ogni, singolo, utente del Contact Center.

Customer Experience potenziata dall’AI, i vantaggi strategici

La Customer Satisfaction del cliente omnicanale non può più essere relegata a una materia esclusiva del direttore del Contact Center. Diventa, invece, un obiettivo strategico e di business con ripercussioni tangibili a più livelli:

  • Customer Experience e Customer Satisfaction: la capacità di risolvere i problemi del cliente tempestivamente con accorgimenti personalizzati migliora l’esperienza d’acquisto.
  • Customer Loyalty: il cliente acquista di più da chi lo riconosce e gli offre un servizio tempestivo e personalizzato. Inoltre, mediamente è anche più fedele ed è disponibile a pagare un premium price a fronte di un servizio superiore.
  • Brand awareness e Brand Equity: i brand che investono nelle soluzioni in grado di migliorare la Customer Experience guadagnano fama (soprattutto con il passaparola online) e riconoscibilità. Inoltre, attraggono più facilmente talenti e capitali.

I 3 pilastri dell’AI per il Customer Service

Massimo Ceresoli, Head of Innovation and Consulting Southern Europe di Orange Business Services

Nell’ambito di un approccio omnichannel organico, lo scambio di informazioni può partire da una chat automatizzata da un bot e poi proseguire sul singolo operatore e concludersi con un flusso di email o SMS. L’obiettivo, per l’azienda, è garantire la medesima esperienza su tutti i punti di contatto: «Come suggeriva Steve Jobs – prosegue Ceresoli –, occorre partire dalla Customer Experience e poi declinare le esigenze del cliente sulla tecnologia. Una tecnologia che non si sostituisce all’uomo ma che fornisce delle Augmented Skill, garantendo agli operatori una marcia in più, aiutandoli a soddisfare i bisogni del cliente in modo più efficace ma anche più rapido. Un aspetto essenziale dell’AI è che permette agli agenti di acquisire know-how mutuando l’esperienza e le competenze dei loro colleghi. Questo si traduce in maggior valore per il cliente ma anche per i lavoratori. I benefici dell’introduzione di queste tecnologie non si evidenziano solo a livello di Customer Satisfaction ma anche di Employee Engagement, con il risultato di ridurre il turnover dei dipendenti e migliorare la qualità dei servizi erogati».

Il ruolo dell’AI sarà sempre più rilevante nell’ambito delle strategie di potenziamento della Customer Experience, supportando gli operatori del servizio clienti nello svolgimento della propria attività in molti modi, rendendole più produttive ed efficienti. Questi i 3 benefici principali identificati da Ceresoli:

  1. Classificare grandi quantità di informazioni in tempi rapidi, per offrire velocemente risposte precise al cliente. La classificazione operata tramite Intelligenza Artificiale offre il vantaggio di permettere ai sistemi automatizzati di indirizzare i messaggi in ingresso direttamente alle persone di competenza, selezionandole in base alla loro esperienza e qualifica, individuando altresì i livelli di priorità da osservare nell’evadere le richieste.
  2. Identificare i concetti chiave. Che si tratti di allegati email oppure di telefonate, l’obiettivo è velocizzare la comprensione dei contenuti per recuperare facilmente le informazioni utili e creare collegamenti tra le diverse entità coinvolte. In alcuni casi, attraverso l’uso degli algoritmi AI è possibile comprendere non solo quel che il consumatore vuole ma anche il suo umore o stato d’animo, per predisporre gli interventi utili a evitare situazioni di malcontento o incomprensione.
  3. Fornire un feedback immediato alla richiesta dell’utente, fornendogli l’indicazione di tempi di evasione certi oppure invitandolo a integrare le informazioni nel caso di richieste incomplete.

AI per la Brand Reputation: dagli algoritmi un aiuto concreto

Per chi gestisce un negozio online o un sito di eCommerce, una stella lasciata come feedback su un sito di recensioni pesa molto più di cinque commenti positivi. Il monitoraggio della Brand Reputation, quindi, non può più essere rimandato. Anche in questo caso, la cura della relazione con il consumatore passa attraverso l’adozione di sistemi di Social Listening e monitoraggio della Brand Reputation automatizzati. «Noi abbiamo realizzato un’attività specifica di misurazione della reputazione del brand sui social tramite tecnologie AI che molti nostri clienti già utilizzano con successo. Lavoriamo in maniera attiva sui riscontri e operiamo direttamente sui clienti che inoltrano un reclamo, con un follow up mirato». Il Social Customer Care diventa, quindi, una potente leva di ingaggio e fidelizzazione, che fa cambiare la percezione del servizio innescando passaparola virtuosi che rafforzano l’immagine e la notorietà del marchio e dei suoi prodotti. 

L’approccio olistico di Orange Business Services

Orange Business Services propone ai suoi clienti un approccio che mira a ripensare il ruolo del Customer Service con un’ottica duplice: internamente, dotando gli operatori di strumenti in grado di ridurre i tempi e le complessità di gestione delle problematiche del cliente omnichannel, ed esternamente, migliorando l’efficacia e la tempestività delle risposte fornite al consumatore. «Quello che contraddistingue Orange Business Services è l’approccio di tipo consulenziale. Noi creiamo con il cliente una sinergia perfetta, collaborando alla realizzazione dei risultati grazie alla sua conoscenza del mercato e alla nostra conoscenza delle tecnologie. Con oltre 3.200 data scientist a disposizione, e lavorando con i principali leader di mercato, mettiamo a fattor comune esperienza e skill per sviluppare nuovi processi di cura del cliente più moderni e personalizzabili, a garanzia della miglior Customer Experience. Non esistono soluzioni industrializzate, perché ogni cliente è unico. Ma molte esperienze possono essere mutuate e condivise in un approccio alla soluzione del problema che travalica la tecnologia stessa ma che è altrettanto importante per la riuscita dei progetti: parliamo di tutta la componente legata al change management, al reskilling delle persone, al training, per fare in modo che la tecnologia venga percepita come un valore e un vantaggio e non come un ostacolo.

Il nostro valore aggiunto risiede nella presenza globale e nella vicinanza al cliente sin dalle fasi di assessment, individuando le aree che meglio si prestano a fornire ritorni veloci, partendo in piccolo con progetti pilota e Proof of Concept per poi scalare senza scossoni». Proprio come hanno fatto numerose aziende, tra cui un distributore multicanale globale di prodotti di elettronica, che oggi permette ai suoi clienti non solo di contattare l’azienda tramite chat, voce ed email, ma anche di finalizzare l’acquisto sui diversi canali, superando lo scoglio dell’ultimo miglio legato alla sicurezza dei pagamenti. O come ha fatto il produttore di ascensori Kone, che oggi permette ai suoi 1.500 agenti in 35 centri nei vari continenti di offrire un’esperienza realmente omnicanale ai clienti sparsi nel mondo.

 

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