Il valore degli Interaction Analytics deriva dalla loro capacità di indirizzare al meglio il rapporto tra l’azienda e i suoi clienti. Con questa espressione si identifica il processo, abilitato da appositi strumenti di analisi, con cui le imprese rilevano informazioni di rilevanza operativa e/o strategica dai flussi di relazione con i clienti, che per definizione avvengono su svariati canali come la tradizionale telefonata, la chat, il messaging, le e-mail, i canali self e i social. In altri termini, l’espressione Interaction Analytics racchiude una serie di strumenti e piattaforme digitali con cui i contact center valorizzano i dati (non strutturati) delle interazioni con i clienti, in modo del tutto indipendente dai canali utilizzati.
Interaction Analytics: bilanciare efficienza e customer experience
Il valore degli Interaction Analytics è connesso all’esigenza aziendale di bilanciare l’efficienza del contact center con l’ottimizzazione della customer experience. Di fronte a una moltiplicazione dei canali, ad un consumatore che si sposta agilmente da uno all’altro all’interno del customer journey e all’aumento delle richieste di contatto, le aziende lungimiranti investono nel digitale, in quanto unica strada efficace per garantire esperienze brillanti in un mondo sempre più complesso e sfidante.
Nel macrocosmo degli Interaction Analytics rientrano quindi tool, processi e tecnologie in grado di estrarre informazioni di valore dai vari canali di contatto: gli Speech Analytics sono quindi Interaction Analytics, così come lo sono le tecniche di analisi testuale basate sul Natural Language Processing (NLP) e quindi sull’Intelligenza Artificiale. L’unica caratteristica che accomuna tutte queste forme di interazione è l’assenza di una struttura di dati standard, il che rende molto più complesso il lavoro dei tool che devono analizzarle e a valorizzarle.
Il motivo per cui oggi si preferisce ragionare in termini di analytics “delle interazioni” (evitando la suddivisione per canale) dipende proprio dalla complessità dei customer journey: i clienti contattano le aziende via e-mail, poi telefonano al contact center, infine possono chattare con un bot o un operatore via WhatsApp e i canali social. Date queste dinamiche, è fondamentale disporre di una tecnologia che analizzi le relazioni in termini olistici e fornisca informazioni di valore non soltanto al contact center, ma anche alla produzione, alla logistica, al marketing e alle vendite, a seconda del tipo di insight che l’analisi ha fatto emergere.
Interaction Analytics nel contesto del contact center
L’analisi delle interazioni può migliorare l’efficienza del contact center e la customer experience. Nelle conversazioni sono presenti informazioni sui desideri dei clienti, sulle necessità e i bisogni, ma si può anche rilevare la capacità dell’azienda e del contact center di farvi fronte. Gli Interaction analytics sono quindi utili a 360 gradi: servono a diverse divisioni aziendali per fornire un prodotto/servizio più vicino alle esigenze del suo target, così come al contact center per valutare la performance degli employee e la capacità degli operatori (e dei bot) di soddisfare le richieste in modo rapido ed efficace. A titolo d’esempio, analizzare le interazioni significa:
- Scoprire il motivo delle elevate performance di alcuni operatori, così da estendere la conoscenza a tutta la workforce.
- Rilevare l’esigenza di percorsi di formazione specifici per certi agenti.
- Comprendere l’efficacia dell’assistenza self-service (chatbot/voicebot) e del rapporto con gli operatori.
- Comprendere i motivi di KPI non soddisfacenti, come dei valori di Net Promoter Score o Customer Satisfaction Score sotto il target previsto.
Interaction Analytics e AI a supporto degli agenti
In che modo gli Interaction Analytics semplificano il lavoro degli operatori e ne incrementano le performance? Come anticipato, queste metodologie di analisi rientrano nel macrocosmo dell’Intelligenza Artificiale, le cui potenzialità possono essere indirizzate a supportare l’operatore nella relazione con il cliente. Non dimentichiamo che gli operatori hanno relazioni con decine e decine di interlocutori ogni giorno e devono conoscere lo storico della relazione con il brand di ognuno di essi.
In quest’ambito intervengono i due punti di forza degli Interaction Analytics: la centralizzazione del customer journey e, appunto, l’AI. Mentre il primo fattore può fornire all’operatore un’interfaccia di sintesi con tutti gli insight utili per gestire al meglio la relazione con l’interlocutore, la seconda si spinge oltre suggerendo agli agenti la migliore mossa da intraprendere, dedotta appunto dallo storico della relazione ma anche dall’analisi in tempo reale dell’interazione stessa, che comprende le espressioni usate in chat e le emoticon, oppure il tono di voce e i silenzi se la conversazione è telefonica. In entrambi i casi, gli Interaction Analytics possono indirizzare la conoscenza verso il miglior customer service possibile, a beneficio dell’azienda, degli operatori e dell’esperienza del cliente.
