Se vivi in questo millennio, è praticamente impossibile non aver sentito parlare di ChatGPT e Generative AI. Di certo avrai anche notato il generale stato di apprensione associato all’introduzione di queste tecnologie nella nostra vita e nel nostro lavoro.
Social network, media tradizionali e testate giornalistiche: tutti ne parlano, facendo previsioni, pronostici e profezie sul modo in cui l’intelligenza artificiale (AI) rivoluzionerà le nostre vite, trasformando radicalmente ciò che vediamo e leggiamo. Una volta che l’agitazione iniziale si sarà placata, avremo l’opportunità di comprendere appieno come l’AI possa effettivamente migliorare la nostra quotidianità.
Un esempio tangibile è l’uso dell’AI nella creazione di esperienze personalizzate, coinvolgenti ed efficaci per i clienti, che contribuiscono a potenziare l’interazione tra aziende e persone, così come tra operatori del servizio clienti e i clienti stessi.
Nel corso degli anni, le aziende hanno dovuto affrontare la sfida di garantire un livello costante e elevato nei servizi di assistenza ai clienti e hanno dovuto adattarsi al contesto multicanale con notevoli difficoltà. Telefono, email, live chat e social media: i clienti desiderano poter dialogare con i marchi o le aziende su qualsiasi canale, esigendo che l’interazione sia rapida e intuitiva.
Nel 2023, ben il 96% dei leader aziendali è convinto che l’AI contribuirà in modo significativo al miglioramento dei processi e delle decisioni aziendali nel prossimo futuro (come evidenziato in un recente report di Sprout Social).
Ma cosa intendiamo con “intelligenza artificiale” e, ancora più importante, come possiamo inserirla con successo all’interno dei processi aziendali?
Ecco le più comuni tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale che migliorano la CX
Esistono molte tecnologie basate sull’AI che lavorano in sinergia per migliorare l’esperienza del cliente.
La maggior parte di queste non hanno semplicemente un fine di automazione totale dei processi e delle interazioni, ma funzionano come supporto per agenti in carne e ossa, oltre che come un mezzo per migliorare e facilitare l’esperienza del cliente finale.
Ad esempio, l’AI può suggerire in tempo reale a un operatore come risolvere al meglio il problema di un cliente sulla base dell’analisi del sentiment.
L’intelligenza artificiale può infatti comprendere il tono, l’urgenza o il livello di stress contenuti in un messaggio e consentire un maggior livello di personalizzazione e un sostanziale risparmio nei tempi di gestione.
Ma vediamo più nel dettaglio alcune tra le più importanti tecnologie basate sull’AI:
Machine Learning
Il Machine Learning (Apprendimento Automatico) è un ramo dell’intelligenza artificiale che si focalizza sullo sviluppo di algoritmi e modelli che permettono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni di una specifica attività senza essere esplicitamente programmati per farlo.
L’obiettivo principale dell’Apprendimento Automatico è consentire ai computer di riconoscere pattern nei dati, trarre conclusioni, prendere decisioni o eseguire attività specifiche senza la necessità di essere istruiti in modo rigido e dettagliato. Invece di seguire un’istruzione sequenziale passo dopo passo, il computer utilizza il Machine Learning per rilevare modelli nei dati e costruire previsioni o compiere azioni basate su tali modelli.
Può essere applicato in una vasta gamma di settori e applicazioni, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, il filtraggio delle email indesiderate, la raccomandazione di prodotti, l’analisi dei dati, l’ottimizzazione dei processi e molto altro ancora. La capacità di apprendere dai dati rende il Machine Learning un potente strumento per affrontare problemi complessi e prendere decisioni basate sui dati in modo più accurato e automatizzato.
Named Entity Recognition (NER)
La Named Entity Recognition (NER), nota anche come Riconoscimento delle Entità Nominate, è una tecnica del Natural Language Processing (NLP) che mira a identificare e classificare le entità nominate (nomi propri) all’interno di un testo in linguaggio naturale.
Le “entità nominate” sono parole o frasi che fanno riferimento a persone, luoghi, organizzazioni, date, quantità, valute, prodotti, servizi e molto altro.
L’obiettivo principale della Named Entity Recognition è estrarre e categorizzare queste entità all’interno del testo per comprendere meglio il contenuto ed estrarre informazioni rilevanti.
Questa tecnica è utilizzata in una vasta gamma di applicazioni NLP, tra cui:
- Estrazione di informazioni: identifica e estrae automaticamente informazioni chiave come nomi delle persone, date, indirizzi, numeri di telefono, ecc. da testi non strutturati
- Analisi del sentiment: identifica l’associazione di un sentiment a persone o entità specifiche
- Ricerca e indicizzazione: aiuta a creare indici di ricerca più accurati consentendo di identificare e riconoscere entità specifiche per migliorare la precisione della ricerca
Natural Language Processing (NLP)
Il Natural Language Processing (NLP) si occupa di consentire alle macchine di comprendere, interpretare, manipolare e generare il linguaggio umano in modo naturale. L’obiettivo principale del NLP è di consentire alle macchine di elaborare il linguaggio umano, sia scritto che parlato, per poter comunicare e interagire con gli esseri umani in modo più intuitivo e significativo.
Il NLP coinvolge una serie di tecniche, algoritmi e modelli di apprendimento automatico per analizzare il testo o il discorso, estraendone significato e informazioni utili.
Il NLP ha una vasta gamma di applicazioni in vari settori, come l’elaborazione di grandi quantità di testo, alcune automazioni applicate al processo di customer service, l’analisi dei social media o l’estrazione di informazioni da documenti.
Sentiment Analysis
L’analisi del sentiment è una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che mira a determinare l’attitudine o il sentimento espressi in un testo scritto, come una frase, un paragrafo o un intero documento. L’obiettivo principale dell’analisi del sentiment è capire se il testo esprime un’opinione positiva, negativa o neutra nei confronti di un argomento o un’entità specifica.
L’analisi del sentiment può essere applicata a diverse fonti di testo, come recensioni di prodotti, post sui social media, articoli di notizie, commenti, sondaggi.
Attraverso l’utilizzo di tecniche di elaborazione del Linguaggio Naturale e algoritmi di Machine Learning, i sistemi di analisi del sentiment possono analizzare il testo per identificare parole chiave, espressioni, toni, emozioni e classificare il testo in categorie di “sentimento” come positivo, negativo o neutro.
Predictive Analysis
L’analisi predittiva si concentra sull’utilizzo di algoritmi, modelli statistici e tecniche di Machine Learning per fare previsioni riguardo al futuro. Si basa sull’elaborazione di dati storici per identificare pattern e tendenze e utilizzare queste informazioni per effettuare previsioni o ipotizzare risultati futuri.
Il processo di analisi predittiva solitamente comprende i seguenti passaggi:
- Raccolta dei dati: Si raccoglie un ampio insieme di dati storici, che rappresentano il comportamento passato o gli eventi di interesse
- Preparazione dei dati: I dati vengono puliti, trasformati e preparati per l’analisi, garantendo che siano completi, coerenti e adatti all’uso
- Selezione delle caratteristiche (feature selection): Si identificano le variabili rilevanti per l’analisi, escludendo quelle che potrebbero essere poco informative o addirittura dannose.
- Scelta del modello: Si selezionano i modelli di machine learning o le tecniche statistiche più adatte per il problema in questione, tenendo conto delle caratteristiche dei dati e degli obiettivi dell’analisi.
- Addestramento del modello: Si addestra il modello utilizzando i dati storici, in modo che possa apprendere i pattern e le relazioni all’interno dei dati.
- Validazione del modello: Si verifica l’accuratezza e la performance del modello utilizzando dati che non sono stati utilizzati durante l’addestramento (set di dati di test).
- Realizzazione di previsioni: Una volta che il modello è stato addestrato e validato, si utilizza per fare previsioni su dati futuri o su nuovi eventi.
- Valutazione delle prestazioni: Si valuta l’efficacia delle previsioni del modello, confrontandole con i risultati effettivi, e si apportano eventuali miglioramenti al modello o al processo di analisi.
Semantic Search
La semantic search (ricerca semantica) è un tipo di ricerca avanzata che si basa sulla comprensione del significato e del contesto dei termini di ricerca, oltre alla mera corrispondenza delle parole chiave.
A differenza della ricerca tradizionale basata su parole chiave, la ricerca semantica utilizza tecnologie avanzate di elaborazione del NLP per interpretare il significato delle frasi e delle domande degli utenti, al fine di fornire risultati più pertinenti e precisi.
In una ricerca semantica, il motore di ricerca cerca di comprendere il contesto e l’intento dell’utente per produrre risultati che siano in linea con le sue reali esigenze.
Ciò significa che i motori di ricerca semantici possono considerare sinonimi, concetti correlati e relazioni tra le parole per presentare risultati più completi e pertinenti.
Un esempio di ricerca semantica è quando un utente effettua una domanda come: “Quali sono i migliori film di fantascienza degli anni ’90?”. In una ricerca tradizionale basata su parole chiave, il motore di ricerca potrebbe cercare documenti che contengono esattamente le parole “migliori”, “film”, “fantascienza”, “anni ’90”, ma non comprenderebbe il significato complessivo della domanda. Con la ricerca semantica, il motore di ricerca può interpretare il significato della domanda e cercare film di fantascienza popolari e ben valutati degli anni ’90, fornendo risultati più pertinenti e soddisfacenti.
Costruisci una customer experience più umana con l’AI
Rendere l’esperienza del cliente più umana attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è un obiettivo ambizioso e molto attuale. L’AI svolge un ruolo fondamentale nel creare interazioni personalizzate ed efficienti che migliorano la relazione tra azienda e cliente e può accelerare il percorso verso la creazione di una customer experience più ricca.
Estrapolare degli insights dall’esperienza dei clienti può essere un buon punto di partenza per identificare ciò che funziona attualmente e quali aree necessitano di attenzione. Serve anche per avere un’idea più precisa di quali siano le funzionalità di AI più adatte per i futuri obiettivi aziendali.
Alcuni modi per costruire una customer experience più umana con l’AI:
- Conoscenza approfondita dei clienti: L’AI può analizzare i dati dei clienti provenienti da diverse fonti, come interazioni passate, preferenze e comportamenti online, per creare profili dettagliati. Questo consente di personalizzare le interazioni in base alle esigenze e ai desideri specifici di ciascun cliente
- Risposte rapide e accurate: L’intelligenza artificiale può generare risposte immediate e accurate alle domande dei clienti, migliorando l’efficienza dell’assistenza. Questo aiuta a risolvere rapidamente problemi comuni e a soddisfare le aspettative dei clienti in termini di velocità
- Monitoraggio e analisi del sentiment: L’AI può monitorare e analizzare i sentimenti e le opinioni dei clienti dai social media, dalle email, dalle recensioni o dalle chat. Ciò permette di individuare tempestivamente problemi o insoddisfazioni e di rispondere in modo appropriato per migliorare la reputazione del marchio
- Personalizzazione delle offerte: L’AI può utilizzare i dati dei clienti per proporre offerte e promozioni personalizzate. Questo crea un senso di riconoscimento e attenzione verso le esigenze del cliente
- Interazioni omnicomprensive: L’AI può integrarsi con diversi canali di comunicazione, garantendo che le informazioni siano coerenti e che i clienti possano passare agevolmente da un canale all’altro
- Apprendimento continuo: L’intelligenza artificiale può imparare dai feedback e dalle interazioni dei clienti, migliorando costantemente le proprie capacità di comprensione e risposta
- Supporto per operatori umani: L’AI può suggerire risposte e informazioni pertinenti agli operatori umani, migliorando la qualità del supporto fornito
L’integrazione dell’AI nella customer experience mira a creare un equilibrio tra efficienza e umanità, offrendo interazioni personalizzate e intuitive che soddisfino le esigenze e le aspettative dei clienti.
Stip è un’intelligenza artificiale proprietaria costruita su tre livelli di cui beneficiano non soltanto i team di customer service a le aziende, ma anche gli utenti finali, grazie anche alla riduzione dei tempi di gestione delle richieste, all’analisi del sentiment e alla categorizzazione delle richieste in arrivo.
