GUIDE E HOW-TO

Omnichannel Customer Service, le applicazioni di Intelligenza Artificiale che migliorano Customer Experience ed efficienza

Il servizio Omnicanale è un processo strutturato in grado di offrire un’esperienza personalizzata, coerente e integrata lungo i diversi touchpoint di assistenza (e-mail, telefono, social media, chat, applicazioni mobile…) in base alle specifiche esigenze e preferenze di ciascun utente. Serve definire una strategia e adottare piattaforme tecnologiche innovative potenziate da AI e Machine learning

09 Set 2022

Manuela Gianni

Direttore, Digital4Executive

Per tutte le aziende è ormai diventato imprescindibile definire una strategia di relazione con i clienti omnicanale e data-driven, basata su una piattaforma digitale che rende Omnichannel il Customer Service, ovvero che mette a disposizione vari canali di contatto (WhatsApp, chat, sms, mail, social…) in modo integrato.

Il motivo è che negli ultimi anni, complice la pandemia, tutti noi abbiamo guadagnato in flessibilità e autonomia nell’organizzare le nostre giornate e non siamo disposti a rinunciarvi. Che si tratti di aprire un conto in banca, di effettuare un acquisto, di richiedere un servizio o i dettagli di una spedizione o di un viaggio, o ancora di risolvere un problema tecnico o di spostare/prenotare un appuntamento, l’aspettativa oggi è di poterlo fare comodamente da casa o dall’ufficio, in qualunque momento, senza dover andare di persona in un luogo lontano, magari anche durante l’orario di lavoro. Non solo. I clienti vogliono sentirsi al centro dall’attenzione e costruiscono il proprio customer journey attraverso molteplici punti di contatto e quando interagiscono con le aziende si aspettano di poterlo fare attraverso il canale preferito con la stessa semplicità con cui scambiano informazioni con amici e parenti.

Da qui la crescente importanza dell’Omnichannel Customer Service, oggi reso più efficace dalle applicazioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. È un tassello fondamentale per costruire la Customer Experience: il successo delle aziende passa dalla capacità di offrire un’esperienza rilevante, gratificante e senza frizioni, capace di ingaggiare il consumatore, attraverso l’ascolto dei suoi bisogni e una interazione semplice ed efficace.

Omnichannel Customer Service: che cos’è e cosa significa

Se fino a tre anni fa la maggior parte delle comunicazioni azienda-cliente era attraverso il telefono, oggi i canali preferiti sono la messaggistica, i social e la videocomunicazione (si pensi alla possibilità di aprire un conto corrente bancario con una video chiamata). Tuttavia, la tecnologia non basta. Il Customer Care Omnicanale va inteso come un processo strutturato in grado di offrire un’experience personalizzata, coerente e integrata lungo i diversi touchpoint di assistenza (e-mail, telefono, social media, chat, applicazioni mobile…) in base alle specifiche esigenze e preferenze di ciascun utente.

Nell’Omnichannel la parola chiave, dunque, è integrazione: solo soluzioni integrate, pensate “by design” in modo omnicanale, e dunque non progettate a silos, permettono di costruire in modo fluido il customer journey del cliente. Il risultato? «Il cliente viene subito riconosciuto e gestito con il canale più opportuno, senza la frustrazione di dover a ogni contatto spiegare di nuovo la sua problematica. Inoltre, è possibile passare in tempo reale da un canale all’altro, in base a cosa è più adeguato per l’attività da svolgere: ad esempio da una chat si può dirottare il cliente su una videochiamata, inviando un link. L’azienda, dal canto suo, può così sapere su quali canali ha interagito il cliente e ricostruire facilmente lo storico delle interazioni, migliorando il servizio offerto», spiega Diego Gosmar, VP International Operations di Ingo, società che ha sviluppato la piattaforma Xcally, e autore del libro Machine Learning: The sixth chakra of artificial intelligence.

Diego Gosmar

CEO di Xenialab

Le applicazioni di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per il Customer care

L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning possono dare un contributo fondamentale sia per migliorare l’esperienza del cliente, sia per aumentare l’efficienza dei Contact Center supportando il lavoro degli operatori. La diffusione sta crescendo rapidamente. «Se due anni fa vedevamo solo concept, oggi queste applicazioni sono ampiamente disponibili e utilizzate da diverse aziende. Non va dimenticato, però, che resta necessaria una progettazione ad hoc per adattare le soluzioni a ciascun contesto specifico», specifica Gosmar.

Vediamo in dettaglio le principali applicazioni.

Conversational AI

Per miglioramento il servizio al cliente si utilizzano sempre più sistemi automatici intelligenti chiamati voicebot o chatbot, che abilitano un dialogo bidirezionale con una macchina che risponde vocalmente o in testo, e che inoltra la conversazione a un operatore umano quando non è in grado di rispondere. I bot sono agenti software in grado di eseguire azioni ed erogare servizi per un interlocutore umano basandosi sui suoi feedback e comandi, recepiti attraverso un’interazione in linguaggio naturale, scritto o parlato. Forniscono ad esempio informazioni sulle caratteristiche di prodotti e servizi, oppure su disponibilità di magazzino o tempi di spedizione, o ancora modifica o cancellazione di appuntamenti. Possono proporre prodotti o servizi ritenuti in linea con le esigenze, e anche intrattenere e divertire.

Sono dunque ideali per supporto di primo livello e domande ripetitive, che possono così essere gestiti più velocemente.

Conversation analysis

Le applicazioni di analisi delle conversazioni passano al setaccio il contenuto delle conversazioni e sono in grado di identificare argomenti e problematiche di cui discutono i clienti, il loro umore e l’atteggiamento verso un brand. Se opportunamente disegnata può essere un punto di partenza molto utile per mettere in campo le giuste azioni per migliorare il servizio al cliente.

Agent recommandation

Questa funzionalità rientra nell’ambito del miglioramento delle performance degli agenti

L’Agent recommandation supporta l’operatore a rispondere al cliente mentre è in chiamata aiutandolo nella ricerca, all’interno di contenuti variegati, della risposta migliore da dare.

Gestione omnicanalità

L’AI aiuta a capire, quale è il canale più appropriato per rispondere a un cliente, analizzando i dati, come ad esempio l’orario preferito.

Work force management

Le applicazioni di gestione della forza lavoro aiutano nella gestione dei turni degli agenti e nelle assegnazioni ai diversi incarichi, in base alle skill di ciascuno. Inoltre, permettono l’instradamento intelligente delle chiamate al gruppo o alla persona più adatta per risolvere la specifica problematica.

Come impostare una corretta strategia

Come detto, l’obiettivo è strutturare un processo integrato omnicanale e per questo serve una strategia. Occorre definire a quale specifico bisogno del cliente risponde ciascun canale (ad esempio, tipicamente la voce è il canale ottimale per interazioni complesse o risposte urgenti, mentre i sistemi automatici sono dedicati a richieste semplici e ripetitive), oltre a definire il ruolo di ciascun canale all’interno del customer journey: informazioni, supporto feedback.

Serve poi adottare opportune piattaforme tecnologiche e strumenti a supporto della fase di interazione con il cliente, prediligendo soluzioni che possono essere plasmate facilmente sul sistema informativo in uso. «Uno dei punti di forza della soluzione Xcally è che è aperta. Attraverso API, creiamo punti di accesso standard che permettono di integrare gli altri sistemi velocemente, ad esempio il CRM o gli altri canali di comunicazione già in uso, come Whatsapp business», specifica Gosmar, che aggiunge: «Si tratta di progetti che non finiscono dopo il roll out: i modelli di Machine Learning vanno continuamente addestrati e alimentati con i dati. Bisogna sempre stare al passo con il cambiamento e la gestione dei dati è fondamentale».

L’importanza dei dati

Il modello omnicanale, con il consumatore al centro, si basa, come visto sopra, su un sistema interconnesso tra tutti i punti di contatto. È dunque necessario un trasferimento di dati tra i diversi canali, oltre che strategie di contenuto coerenti, in modo che l’utente possa vivere la medesima esperienza su tutti i touchpoint e non avere interruzioni nel percorso dall’uno all’altro. Servono dati storici e nei contact center se ne generano moltissimi, ad esempio i rating forniti dai clienti, i contenuti delle chat. Devo essere accurati e di qualità, per alimentare il ML e creare così un modello “data-driven”. Dalla valorizzazione dei dati, dalla loro raccolta, analisi ed elaborazione è possibile intercettare il consumatore in maniera coerente e personalizzata è far in modo che possa iniziare un’attività su un canale e proseguirla su un altro, senza dover ricominciare da capo.

La sfida per le aziende è diventare capaci di raccogliere, integrare, analizzare e sfruttare questo patrimonio informativo, trasversalmente ai diversi processi di relazione con il cliente, rispettando la privacy. «Serve uno shift di paradigma -, puntualizza l’esperto -. L’aspetto più critico per le organizzazioni oggi è quello di dotarsi di nuove competenze, in particolare di data science e data engineer».

I benefici dell’Omnichannel Customer service

I vantaggi per le aziende di un approccio di questo tipo sono molteplici. Da un lato l’azienda ottiene benefici economici e opportunità di risparmio nelle Operations di Marketing e nella gestione del customer care. Oltre al cost saving, si può ottenere un aumento ricavi, perché si possono aprire nuove opportunità di business e creare nuovi servizi online, oltre a maggiore flessibilità ed efficienza dei processi, migliori prestazioni degli operatori. Dall’altro, si migliora Customer Engagement, Customer Experience, loyalty e conversioni, e in generale si eleva la qualità del Customer Service, facilitando le opportunità di contatto e riducendo i momenti di frustrazione.

In Italia, la strada che le aziende devono percorrere verso la trasformazione del proprio Customer Care in logica omnichannel, però, è ancora lunga: meno di un’azienda su tre, secondo l’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano, è a buon punto.

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Manuela Gianni
Direttore, Digital4Executive

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