Apposta su misura: ecco le nuove scoperte in ambito di innovazione IA nei contact center

9 min read
Artwork by Bárbara Fonseca

Se utilizzate Spotify, probabilmente conoscerete la playlist Discover Weekly. Ogni lunedì ricevete una playlist con nuova musica, in base a ciò che generalmente ascoltate. Ogni settimana si scopre qualcosa di sorprendente. Sembra proprio che Spotify conosca bene i nostri gusti! Grazie a Discover Weekly, i miei lunedì mattina sono stati molto più piacevoli… fino a qualche tempo fa.

Per settimane, la mia playlist Discover Weekly era composta da musica hip hop francese che,
pardonne-moi, non mi interessava affatto. All’inizio ho pensato che qualche mio collega di lavoro mi avesse fatto uno scherzo, aggiungendo ai preferiti un mucchio di orribili playlist mentre mi ero allontanata. Ho quindi tolto tutti quegli artisti francesi dai preferiti e speravo che entro il lunedì seguente il mio algoritmo Spotify si sarebbe corretto. Sono passate infine tre settimane, e ho iniziato ogni settimana con l’odioso ritmo di Tout n’est pas facile.

I miei lunedì mattina ne stavano davvero risentendo. Ho contattato l’assistenza Spotify, ma non hanno saputo aiutarmi. Non c’era una singola pagina FAQ che potesse risolvere il mio problema. A un certo punto ho persino preso in considerazione l’idea di passare ad Apple Music.

Si è poi scoperto che i motori di intelligenza artificiale (IA) di Spotify funzionavano correttamente e che il mio account era stato hackerato da qualche appassionato di musica hip hop francese di Bordeaux. Ora è tutto nella norma, ho di nuovo la mia perfetta playlist Discover Weekly e sono tornata ad essere un’utente molto soddisfatta. Tuttavia questa esperienza mi ha fatto capire due cose. Primo, l’hacker del mio account aveva gusti musicali orribili. Secondo, quando si paga un servizio che in qualche modo non risponde alle proprie aspettative, la cosa può dare molto sui nervi e si vuole risolvere il problema immediatamente, con il minor sforzo possibile.

Presentiamo l’assistenza clienti

Ecco in cosa consistono le operazioni dell’assistenza clienti. Possono avere diversi nomi: assistenza clienti, customer care, servizio clienti, Customer Happiness, Customer Experience e così via. Tuttavia si focalizzano tutte sulla stessa cosa: risolvere le richieste dei clienti nel modo più veloce ed efficace possibile.

Molte aziende hanno questa esigenza a livello globale, ovvero un numero maggiore di clienti o utenti esigenti, più fusi orari da supportare e più lingue in cui comunicare. Per poter gestire tale domanda, le aziende cercano di strutturare le rispettive operazioni di assistenza suddividendole in più contact center o hub di servizio, situate in modo strategico in diversi fusi orari, preferibilmente in regioni a basso costo dove determinate risorse linguistiche sono più facili da reperire.

Le aziende internazionali vogliono che questi contact center funzionino nel modo più efficiente possibile, e a tal scopo cercano continuamente nuovi modi per ridurre i costi, aumentare la produttività e migliorare i livelli di servizio. A prescindere dal settore, ogni team di assistenza può riconoscere schemi nelle interazioni con i clienti: esistono tipi di richieste che sono più complesse e urgenti di altre, e per risolverle il più velocemente possibile, le aziende cercano di sfruttare la tecnologia e i dati per sgravare gli agenti dalle richieste semplici e ripetitive.

Quando la tecnologia incontra i contact center

Sempre più aziende cercano soluzioni e strumenti tecnologici che permettano di automatizzare le interazioni con i clienti, affinché possano utilizzare le risorse umane per risolvere solo i problemi più gravi dei clienti.

Analizzando i diversi canali di assistenza clienti, ciascuno di loro può trarre vantaggio dalle tendenze in atto nell’IA, in particolare l’automazione di una determinata serie di attività e richieste in base alla frequenza. Di seguito sono elencati alcuni modi per migliorare l’efficienza attraverso l’innovazione in ambito IA.

Piattaforme di basi di conoscenza

Digitando “Discover Weekly” sulla pagina di supporto di Spotify, non appare nulla di utile. E non sono l’unica a cui succede. Il 40% dei clienti afferma che le ricerche nei centri di assistenza non generano i risultati desiderati.

Le piattaforme di basi di conoscenza sono la forma più nota di assistenza self-service e un ottimo modo per evitare di ricorrere ad agenti di assistenza, in particolare per le richieste semplici. Tuttavia non sono facilissime da gestire. Le esigenze e le aspettative dei clienti possono cambiare e con il tempo si presentano nuovi problemi. Per gli agenti è praticamente impossibile tenere traccia di tutte le parole chiave cercate dagli utenti, mantenere aggiornati tutti gli articoli di aiuto e al contempo rispondere ai clienti in modo tempestivo.

Il segreto per una solida piattaforma self-service? È il contenuto. Occorre far sì che la piattaforma risponda alle domande giuste e utilizzi il linguaggio e le parole chiave cercate dal cliente.
La cosa positiva è che esistono strumenti IA che permettono di conoscere meglio i vostri clienti e comprendere appieno il motivo per cui vi contattano e il modo in cui ragionano quando cercano una risposta.

Ad esempio, Conversational Topic Modeler di Google utilizza l’IA per analizzare la cronologia delle conversazioni scritte e trarre informazioni che permettano di personalizzare i contenuti della base di conoscenza a seconda delle tendenze di ricerca dei clienti: basti pensare a “come resetto la mia password?”, “perché non ho ancora ricevuto il rimborso?” o “dov’è il mio ordine?”, tuttavia difficilmente un cliente cercherà “il mio account è stato hackerato da un appassionato di hip hop francese, cosa devo fare?”.

Content Cues di Zendesk funziona in modo simile. L’algoritmo identifica le domande ricorrenti dei clienti nel sistema, suggerisce nuovi contenuti da aggiungere alla vostra base di conoscenza e individua gli articoli che è necessario aggiornare.

L’IA è un ottimo strumento per arricchire una base di conoscenza esistente, che a sua volta aumenta le possibilità di self-service dei clienti e aiuta a ridurre i costi operativi.

Chatbot

Contrariamente a quanto si crede, i chatbot non servono a sostituire gli agenti, bensì sono un utile strumento di supporto agli agenti.

In primo luogo, i chatbot non dormono mai. Sono disponibili di notte o durante l’ora di pranzo, alleviando la pressione del cambio turno o delle pause ridotte, al contempo offrendo assistenza 24/7 e migliorando la customer experience.

Questi agenti virtuali, come Watson Assistant di IBM o Answer Bot di Intercom, possono alleggerire il carico di lavoro dei team di assistenza. I chatbot fanno uso degli articoli di aiuto presenti nella vostra base di conoscenza per rispondere alle domande più comuni e ripetitive dei clienti, lasciando agli agenti il compito di gestire quelle più impegnative. Pertanto, maggiore è la cura dedicata alla creazione del contenuto, più alta è la probabilità di risolvere una parte delle richieste utilizzando esclusivamente questo strumento di automazione.

I chatbot possono anche utilizzare l’IA per apprendere dalle chat precedenti con i clienti e riconoscere schemi nelle loro domande, migliorare la precisione della risposta automatica a una domanda e capire quando è il caso di chiedere maggiori chiarimenti al cliente o indirizzarlo all’agente (umano) opportuno.

Live chat ed email

In genere nelle live chat e nelle email c’è sempre una persona reale che risponde alle richieste. Siamo arrivati a un punto in cui gli strumenti di automazione riescono, in buona parte, a inoltrare solo le richieste più complesse al suddetto livello di assistenza. Ma anche in questo caso esistono diversi modi di utilizzare l’IA per migliorare il rendimento degli agenti. Ad esempio, esistono strumenti che consentono di inviare email automatiche e risposte create tramite template, di fissare appuntamenti o controllare ordini precedenti, dando agli agenti la possibilità di concentrarsi appieno sulle richieste che stanno gestendo.

A questo livello di assistenza, i clienti non vengono sempre serviti in base all’ordine di arrivo, perché dipende anche dalla lingua parlata dal cliente. Spesso i clienti vengono inseriti in una lista in base alla lingua parlata, e i tempi di attesa variano a seconda della disponibilità di quella risorsa linguistica.

Vi è tuttavia una crescente tendenza verso una “Universal Queue” con una singola lista d’attesa, consentita da determinati strumenti IA come Unbabel che permettono ad agenti anglofoni di rispondere ai clienti in qualsiasi lingua a livello madrelingua.

Telefono

Nonostante sia il canale di assistenza più dispendioso in termini di denaro e tempo, resta ancora necessario, in particolare per i problemi davvero complessi.

Gli strumenti vocali IA sono ancora in fase iniziale, ma la loro necessità continua ad aumentare e si sviluppano piuttosto velocemente. Gli strumenti Automatic Call Distributor (ACD) permettono di filtrare e inviare le richieste all’agente opportuno in modo automatizzato, sfruttando la ricognizione vocale e le interazioni umane. Inoltre esistono molti sistemi IVR che permettono ai chiamanti di accedere alle informazioni senza dover parlare con una persona.

Infine i software di registrazione delle chiamate, insieme agli strumenti IA di analisi vocale, consentono anche di raccogliere dati da tutte le interazioni con i clienti, permettendo ai responsabili di valutare il rendimento dei rispettivi team e di ottenere informazioni utili sui clienti.

Trasformare i contact center in un luogo migliore

Spesso i team di assistenza clienti soffrono di scarsa organizzazione e carico di lavoro gravoso. Alcune aziende hanno più di dieci contact center, al fine di supportare il maggior numero di fusi orari possibile o perché le operazioni locali devono essere gestite da agenti madrelingua.

Le innovazioni tecnologiche, in particolare i progressi in ambito IA, aiutano le aziende a ridurre i costi e aumentare la produttività degli agenti, ma non solo. Offrono anche la possibilità di centralizzare le operazioni, dal momento che i fusi orari e le lingue non sono più un problema. I team di assistenza clienti centralizzati sono a loro volta più facili da assumere, gestire e formare.

L’IA stessa può essere applicata a molte diverse aree e funzionalità, sfruttando i dati per prevedere e automatizzare determinate azioni. Tuttavia occorre ricordare che L’IA non sostituisce gli umani, ma semplicemente dà la possibilità di svolgere meglio il loro lavoro e di non perdere tempo su attività banali e ripetitive.

Discover Weekly, ad esempio, è il prodotto di un algoritmo che non mi fa perdere tempo a cercare nuove canzoni, dandomi più tempo per ascoltare buona musica e trascorrere un lunedì più piacevole. Almeno finché non capiterà un altro hacker.

ArtboardFacebook iconInstagram iconLinkedIn iconUnbabel BlogTwitter iconYouTube icon