Con intelligenza artificiale si intende la capacità dei computer di svolgere funzioni in modalità simile a quella del ragionamento umano, il che implica un campo di azione molto vasto che include, e sempre più includerà, il supporto dell’attività in ambito customer care management.
L’ideale obiettivo cui devono tendere le aziende in questo campo è infatti l’ottimizzazione della customer experience e cioè quello, da un lato, di risolvere nel più breve tempo possibile e in modo esaustivo le richieste manifestate dal cliente al contact center e, dall’altro, di rendere efficaci, personalizzati e mirati i messaggi che si vogliono inviare da parte delle organizzazioni per non far perdere tempo e offrire un servizio davvero utile all’interlocutore (evitando, per fare un solo esempio, di pubblicizzare un prodotto/servizio che il consumatore ha già).
Questo duplice intento può essere più facilmente raggiunto se si dotano i contact center di strumenti basati su intelligenza artificiale e machine learning che consentono ai sistemi che governano i contact center stessi di essere rapidi nell’elaborazione delle informazioni, di renderli capaci di offrire insight originali, di essere autonomi nella risposta agli interlocutori finali (si pensi a chatbot e agenti virtuali) e, addirittura, di imparare dalla loro stessa attività per migliorarsi senza necessità di intervento dei programmatori.
Naturalmente l’intelligenza artificiale non andrà mai a sostituire l’esperienza e le capacità umane, ma rappresenta un validissimo alleato per evitare agli operatori di perdere tempo nel fornire informazioni semplici da recuperare in modo automatico e lasciando così loro il tempo di risolvere questioni più complicate, ottimizzando così i costi per contatto. L’esperienza di IFM mostra la capacità di questo approccio di gestire, a seconda dei contesti, il 40% ed oltre delle interazioni del contact center senza l’intervento degli operatori.
Customer care, come deve essere in epoca digitale
Immediatezza, personalizzazione, convenienza: il consumatore si aspetta questo dalle sue relazioni con i fornitori di prodotti e servizi. In pratica, tutti i punti di contatto tra utenti e aziende devono essere gestiti in modo semplice ed efficiente, tenendo presente che le persone sono ormai abituate al digitale che tra le sue prerogative ha la possibilità di mettere a fattore comune i dati provenienti da più fonti. Ciò significa che i clienti non sono disposti a ripetere le informazioni che hanno già fornito più volte, si aspettano offerte su misura e non vogliono perdere tempo con proposte che non si addicono alle loro abitudini di acquisto.
Il cliente deve essere al centro dell’impostazione della strategia del contact center management: solo così si potrà offrire un’esperienza di livello ottimale.
Del resto, l’intero customer journey dei clienti in effetti deve ormai essere imperniato sulla personalizzazione dell’offerta basata sull’utilizzo di tutte le informazioni che le persone lasciano alle aziende, attraverso tutti i canali di contatto, inclusi social network, blog, forum eccetera.
E l’esperienza di acquisto, così come il customer care, è necessario che sia omogenea qualsiasi canale si decida di adottare sia per comperare, sia per informarsi, sia per ricorrere ai servizi post vendita, serve, cioè una uniformità nelle procedure e nei contenuti presentati in ciascun punto di contatto.
Il tutto all’insegna del maggior coinvolgimento possibile in modo da generare affezione al brand e quindi fidelizzazione, passaparola positivo e via dicendo.
A cosa serve applicare l'intelligenza artificiale al customer care?
L’intelligenza artificiale ha una svariata quantità di applicazioni in ambito customer care.
Prima di tutto è, per esempio, in grado di individuare velocemente quali siano le richieste prioritarie da soddisfare rispetto a quelle meno urgenti, gestendole e indirizzandole di conseguenza.
Inoltre, un assistente virtuale può rappresentare il primo approccio nel contatto con l’azienda, si pensi per esempio ai risponditori automatici sempre più evoluti, che sono in grado di offrire informazioni generali sui prodotti di interesse per il consumatore senza intervento degli operatori. Funzioni di intelligenza artificiale e machine learning sono in grado di offrire consigli e informazioni specifiche in relazione alle domande che vengono poste, ma non solo.
I chatbot che intervengono mentre si naviga sui siti, per esempio, sono sempre più capaci di circostanziare le proprie comunicazioni in base al periodo, per esempio alla stagione nella quale si è, a eventuali ricorrenze eccetera in modo da presentare solo una selezione mirata di prodotti/servizi.
L’intelligenza artificiale aiuta le aziende anche ad ascoltare i propri interlocutori, integrare tutte le informazioni e analizzarle mediante avanzati software analitici , aumentando così il grado di conoscenza dei propri clienti per poi supportarli al meglio.
Anche le tecniche di Voice recognition e Natural Language Processing devono il loro continuo raffinarsi all’evoluzione dell’intelligenza artificiale e consentono di creare un’esperienza di interazione tra uomo e macchina sempre più simile a quella tra uomo e uomo, permettendo di esprimersi in linguaggio naturale, appunto, cioè fluido e spontaneo e non costretto, per esempio, all’utilizzo di specifici termini.
Non solo, gli assistenti virtuali sono anche in grado di riconoscere l’intonazione della voce e tutte quelle componenti informative che l’intonazione stessa della voce può dare, dal livello di stress a quello di alterazione eccetera.
Infine, l’adozione di sempre più sofisticate tecnologie di artificial intelligence permette di migliorare gli strumenti di analisi predittiva in modo da anticipare i bisogni dell’utente ma anche di semplificare l’attività degli operatori che possono prepararsi meglio per interagire con gli utenti stessi.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale al customer care contribuisce, in ultima analisi, anche all’abbassamento del costo per contatto. Ciascun contatto infatti verrà gestito nel modo più efficiente possibile e, d’altra parte, in base all’elaborazione di tutti i dati raccolti, saranno evitate telefonate o invii di messaggi inutili cioè destinati a consumatori che non hanno le caratteristiche dell’utente target.
Bilanciare intelligenza artificiale e umana
Rapido e funzionale, il customer care deve essere così ma non esclusivamente digitale. L’automazione è fondamentale per gestire richieste semplici ma il consumatore non si deve sentire abbandonato a sé stesso per questioni più complicate.
Per esempio, secondo un sondaggio del Politecnico di Milano nel 45% dei casi i clienti che stanno per effettuare un acquisto ritenuto di grande importanza preferiscono essere aiutati da canali gestiti da persone in carne e ossa oppure eventualmente da assistenti virtuali comunque supportati da risorse umane (47%).
Le aziende devono in pratica tener presente che ormai un risponditore automatico è più veloce di un operatore nel fornire alcuni tipi di risposte, ma questo non avviene quando si tratta di informazioni frutto della creatività del cervello umano, oppure determinate dalla capacità di empatia delle persone eccetera.
In conclusione, allo stato attuale, l’unica soluzione per gestire in maniera ottimale il customer care è quella di individuare il miglior bilanciamento tra contributo dell’intelligenza artificiale e di quella umana.
Intelligenza artificiale a supporto del customer care e non solo
L’intelligenza artificiale non contribuisce semplicemente all’innalzamento del servizio di customer care intero in maniera tradizionale, aiuta le aziende a interagire con i consumatori permettendo loro di arricchire la qualità dell’interazione ma anche di promuovere nuove occasioni di acquisto.
Per esempio, tecniche di AI fanno si che gli operatori (siano essi fisici o virtuali) abbiano sempre subito a disposizione i contenuti informativi più adeguati da proporre per creare emozioni, quelle emozioni che sempre più determinano le decisioni di spesa. Video, contenuti multimediali interattivi e, ancora, soluzioni per la realtà aumentata possono infatti sollecitare nuovi bisogni.
Non solo. L’elaborazione immediata di proposte commerciali ad hoc in ottica di cross selling e up selling nel momento in cui si sta comperando un prodotto/servizio, attirano l’attenzione di un utente già predisposto all’acquisto.
Il contributo dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei dati raccolti nelle varie fasi del customer care riguarda anche la possibilità di fare lead generation, mettere a fattore comune tutte le informazioni relative a clienti e prospect significa infatti anche poterli clusterizzare al fine di ottenere prezioso materiale di lavoro per le business unit marketing e sales.
