6 modi in cui l’AI può migliorare la CX e supportare gli operatori

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) può apportare notevoli miglioramenti all’esperienza del cliente (CX) e fornire supporto prezioso agli operatori. 

La maggior parte delle tecnologie basate sull’AI 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.

Integrare l’AI nella customer experience significa creare un equilibrio tra efficienza e umanità, offrendo interazioni personalizzate e intuitive che soddisfino le esigenze e le aspettative dei clienti. L’intelligenza artificiale 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 insights dall’esperienza dei clienti, ad esempio, può essere un buon punto di partenza per identificare ciò che funziona attualmente e quali aree necessitano di attenzione. 

Ecco sei modi in cui l’AI può essere utilizzata per migliorare la customer experience e supportare gli operatori di customer service nelle loro attività quotidiane:

1. Categorizzazione delle richieste in arrivo

La categorizzazione delle richieste in arrivo tramite AI è un processo mediante il quale l’intelligenza artificiale viene utilizzata per classificare e assegnare automaticamente le richieste o i messaggi in entrata in diverse categorie predefinite. Questo processo è fondamentale per gestire grandi volumi di comunicazioni, come email, chat, ticket di assistenza clienti, messaggi sui social media e altro ancora.

Il processo di categorizzazione delle richieste tramite AI può essere suddiviso in diverse fasi:

  1. Raccolta dei dati: Per addestrare l’AI a categorizzare le richieste in modo accurato, è necessario raccogliere un ampio dataset di richieste in entrata già categorizzate manualmente da operatori umani. Questi dati costituiscono il “training set” per il modello AI.
  2. Preparazione dei dati: I dati raccolti vengono puliti, normalizzati e trasformati in un formato adatto all’elaborazione da parte dell’AI.
  3. Selezione delle caratteristiche: Si identificano le caratteristiche o i tratti delle richieste che possono aiutare l’AI a distinguere le diverse categorie.
  4. Scelta del modello di AI: In questa fase, si seleziona il modello di intelligenza artificiale più adatto per la categorizzazione delle richieste. 
  5. Addestramento del modello: Il modello AI viene addestrato utilizzando il dataset di richieste categorizzate.
  6. Validazione del modello: Una volta addestrato, il modello viene testato utilizzando un dataset di validazione che non è stato utilizzato durante l’addestramento. 
  7. Implementazione: Dopo il completamento dell’addestramento e della validazione, il modello AI può essere implementato nel sistema di gestione delle richieste per categorizzare automaticamente le nuove richieste in arrivo.

L’utilizzo dell’AI per la categorizzazione delle richieste in arrivo offre numerosi vantaggi, tra cui una maggiore efficienza e velocità nell’elaborazione delle comunicazioni, una migliore gestione delle risorse umane e la capacità di fornire risposte rapide e pertinenti ai clienti. Inoltre, l’AI può essere continuamente migliorata e affinata con il tempo grazie al feedback e ai dati di nuove richieste, garantendo una categorizzazione sempre più precisa e accurata.

Comprendere il motivo di contatto da parte del cliente, permette all’azienda di attivare diversi workflow, volti ad automatizzare attività fondamentali per i processi di customer service, come:

  • estrazione di dati necessari per la gestione della richiesta
  • identificazione di dati mancanti per la gestione ottimale del caso.

In questo modo, tramite l’AI e senza necessità di intervento degli operatori, è possibile attivare dei “trigger automatici” come, ad esempio, la richiesta di dati mancanti o l’indirizzamento della richiesta a uno specifico team di gestione.

Nel caso di Stip, l’attività di categorizzazione può essere anche integrata con i sistemi preesistenti e tecnologie già in possesso dell’azienda

In questo modo, la conoscenza di un dato già presente sui sistemi, rappresenta un valore aggiunto essenziale per categorizzare la richiesta in modo accurato e preciso.

Ad esempio, se si conosce il mittente o il destinatario della richiesta, la tipologia di documenti presenti o variabili simili, è possibile per l’AI categorizzare la richiesta con un’accuratezza pari al 100%.

2. Suggerimenti automatici di risposta

Semplificare la vita degli operatori di customer service è possibile. Uno tra i modi più efficaci per farlo è utilizzare i suggerimenti di risposta.

Questa feature dell’AI è un’innovativa funzionalità che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale e i modelli di machine learning per generare automaticamente opzioni di risposta pertinenti in base al testo o al contesto dell’interazione. Questi suggerimenti possono essere utilizzati da operatori umani per facilitare e accelerare la loro risposta alle richieste dei clienti, riducendo il tempo necessario per scrivere risposte da zero. 

Il fine è quello di migliorare la qualità dell’assistenza e velocizzare il processo di gestione delle richieste in arrivo.

Le risposte suggerite saranno generate a partire dallo storico dei messaggi di risposta degli operatori e appropriatamente formattate con i dati e le richieste dello specifico cliente, per una risposta sempre ad-hoc.

Alcuni tra i vantaggi dei suggerimenti automatici di risposta:

  • Efficienza: Gli operatori possono risparmiare tempo usando suggerimenti pre-generati anziché scrivere risposte da zero
  • Uniformità: Le risposte sono coerenti in termini di stile e tono, poiché l’AI segue i modelli stabiliti
  • Velocità: Le risposte possono essere generate rapidamente, migliorando i tempi di risposta ai clienti
  • Supporto: Gli operatori possono utilizzare i suggerimenti come guida, specialmente nelle situazioni più complesse
  • Apprendimento: L’AI può apprendere dai feedback degli operatori e migliorare nel tempo, diventando sempre più efficace nelle proposte di risposta

3. Analisi del sentiment per comprendere il feedback dei clienti

Uno strumento prezioso per le aziende che vogliono monitorare e comprendere il sentimento e l’opinione dei clienti rispetto al loro brand, o ai loro prodotti o servizi. Questo tipo di analisi utilizza algoritmi e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni significative dai testi scritti.

Ecco come funziona il processo di analisi dei sentimenti basata sull’AI:

  1. Raccolta dei dati: Il primo passo è raccogliere una vasta quantità di testi che includono opinioni o sentimenti dei clienti.
  2. Preparazione dei dati: I dati raccolti vengono puliti e normalizzati, rimuovendo eventuali informazioni irrilevanti o rumorose che potrebbero influenzare negativamente l’analisi.
  3. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): L’AI utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per estrarre le caratteristiche rilevanti dai testi e comprendere il contesto delle frasi. 
  4. Analisi del sentiment: L’AI assegna un punteggio di sentimento a ciascun testo analizzato, che può variare da un valore negativo a uno positivo o essere neutrale. 
  5. Rilevamento di opinioni problematiche: Una volta ottenuti i punteggi di sentiment, l’AI identifica opinioni o commenti negativi che potrebbero indicare problemi o insoddisfazioni dei clienti. Questo aiuta l’azienda a individuare tempestivamente critiche o problemi emergenti e ad agire per risolverli prima che si trasformino in questioni più gravi.
  6. Risposta e gestione delle problematiche: Grazie all’analisi dei sentimenti, l’azienda può rispondere prontamente a feedback negativi o reclami dei clienti, dimostrando attenzione e disponibilità a risolvere i problemi. 

L’analisi dei sentimenti basata sull’AI offre numerosi vantaggi alle aziende, come il monitoraggio proattivo della reputazione del marchio, l’identificazione delle aree di miglioramento dei prodotti o servizi, l’aumento della soddisfazione dei clienti e una maggiore capacità di risposta alle loro esigenze. 

Con Stip è possibile monitorare e organizzare le menzioni sociali in tempo reale e misurare il sentiment in base ai termini e agli hashtag che si desidera monitorare, il tutto in una piattaforma unificata.

4. Riconoscimento delle immagini e analisi dei contenuti visuali

Il riconoscimento delle immagini e l’analisi dei contenuti visivi con l’intelligenza artificiale sono settori in rapida crescita che consentono alle macchine di interpretare e comprendere le informazioni contenute nelle immagini, nelle fotografie e in altri contenuti visivi. 

Questo tipo di tecnologia si basa sull’uso di algoritmi di deep learning e reti neurali convoluzionali (CNN) per scomporre e analizzare le caratteristiche delle immagini, consentendo alle macchine di identificare oggetti, persone, scene, testi e altro ancora.

Questa tecnologia consente alle macchine di comprendere meglio il mondo visuale umano e di prendere decisioni basate su informazioni visive, aprendo nuove opportunità per l’automazione, l’ottimizzazione dei processi e l’arricchimento delle esperienze utente.

Questo tipo di AI è fondamentale anche per il sentiment mining, l’analisi della concorrenza e le tecniche di marketing e pubblicità personalizzate. 

Ad esempio, mentre cerchi idee per la camera da letto su Pinterest, riceverai annunci mirati di brand di arredamento per la casa.

5. Identificazione automatica del cliente per semplificare la gestione della richiesta e la raccolta dei dati

L’intelligenza artificiale consente, in modo automatico e in tempo reale, di identificare il cliente che abbia contattato l’azienda a partire da elementi presenti nel suo messaggio.

Identificare il cliente per l’AI è possibile mediante la ricerca nell’oggetto, nel corpo del messaggio o negli allegati di una email, oltre che attraverso dati univoci, quali codice contratto o codice fiscale.

Questo consente di identificare il cliente anche quando la richiesta venga scritta da terze parti, come spesso accade nel caso di PEC o comunicazioni istituzionali. In questo modo, è sempre possibile associare la richiesta all’account corretto e permettere ad un operatore di gestirla di conseguenza.

Questo processo mira a semplificare la gestione delle richieste e migliorare l’esperienza complessiva del cliente, poiché permette di fornire assistenza personalizzata e di accedere ai dati del cliente in modo più efficiente. Una volta identificato il cliente, infatti, l’AI può accedere al suo profilo e alle informazioni storiche, come gli acquisti precedenti, le richieste di assistenza precedenti e le preferenze. Questo consente di fornire un supporto personalizzato e di rispondere alle richieste in modo più rapido ed efficace.


6. Automatizzazione dei processi aziendali

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per automatizzare processi interni e di back-end, riducendo i tempi di attesa e semplificando i flussi di lavoro. L’AI offre la possibilità di ottimizzare una vasta gamma di attività, automatizzando operazioni complesse e ripetitive, liberando risorse umane e consentendo agli operatori di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.

Uno dei principali vantaggi dell’automazione tramite AI è infatti la riduzione dei tempi di attesa e la semplificazione dei flussi di lavoro

Processi che in passato richiedevano notevole tempo e sforzo manuale possono ora essere eseguiti in modo rapido ed efficiente grazie all’AI. Ad esempio, l’AI può gestire automaticamente il flusso di lavoro di elaborazione degli ordini, gestire la pianificazione delle risorse umane o automatizzare i processi di fatturazione e contabilità. Questo permette di ridurre i ritardi, evitare errori umani e migliorare la precisione complessiva delle operazioni aziendali.

L’automazione consente anche agli operatori di concentrarsi sulle attività che richiedono competenze umane uniche, come la gestione delle relazioni con i clienti. Grazie all’AI, le interazioni con i clienti possono essere arricchite con dati e informazioni pertinenti raccolte dal sistema, consentendo agli operatori di fornire supporto personalizzato e di anticipare le esigenze dei clienti. 

Gestendo in automatico alcune delle attività, l’AI porta a una maggiore produttività, un minor rischio di errori e un aumento della soddisfazione lavorativa degli operatori, poiché possono concentrarsi su compiti più stimolanti e gratificanti. Può anche portare a un miglioramento della collaborazione tra diverse funzioni aziendali, facilitare la comunicazione e la condivisione di informazioni tra i reparti, contribuendo a un’organizzazione più agile e interconnessa.

In sintesi, l’intelligenza artificiale può essere un alleato prezioso sia per migliorare l’esperienza del cliente offrendo un supporto più rapido e personalizzato, sia per aiutare gli operatori a essere più efficienti e focalizzati sull’assistenza in modo più diretto.

Come può l’Intelligenza Artificiale integrarsi con le persone?

La crescente richiesta dei consumatori è che i brand con cui interagiscono si dimostrino sempre più umani, autentici, sia nelle interazioni private che in quelle pubbliche. 

In netta contrapposizione con questa tendenza c’è il bisogno di efficienza e scalabilità delle aziende. Ed è proprio in questo momento che l’intelligenza artificiale può rivelarsi un vero e proprio asso nella manica. 

Le aziende di maggior successo hanno già iniziato a chiedersi:

Cosa potrebbe aiutare il nostro team a supportare meglio i clienti?

Quali sono gli aspetti più complessi del lavoro degli agenti di customer service?

Questo è il momento per riorganizzare in modo radicale i processi e le attività in modo che il lavoro del team di customer service sia più fluido ed efficiente e che la qualità percepita dal cliente in termini di velocità e efficacia sia molto più alta

Ecco alcuni modi in cui l’AI può integrarsi con le persone:

  • Assistenza e supporto: I sistemi basati sull’AI possono fornire assistenza immediata e continua agli utenti, rispondendo a domande comuni, offrendo indicazioni e risolvendo problemi di base. Questo libera le persone da compiti ripetitivi e consente loro di concentrarsi su attività più complesse e creative
  • Supporto decisionale: L’AI può analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e fornire raccomandazioni informate alle persone per supportarle nelle decisioni complesse
  • Automazione dei processi: L’AI può automatizzare attività ripetitive e macchinose, liberando le persone da compiti monotoni e permettendo loro di concentrarsi su attività che richiedono intuizione, creatività e pensiero critico
  • Creazione di contenuti: L’AI può essere utilizzata per generare contenuti come articoli, report, grafici e altro ancora. Le persone possono poi revisionare e personalizzare questi contenuti per adattarli alle loro esigenze
  • Analisi dei dati: L’AI può aiutare le persone a comprendere meglio i dati complessi, rilevare tendenze nascoste e fornire insights approfonditi, consentendo decisioni più informate
  • Collaborazione avanzata: Le piattaforme collaborative basate sull’AI possono facilitare la comunicazione e la cooperazione tra persone in tutto il mondo, superando le barriere linguistiche e culturali
  • Soluzione di problemi complessi: L’AI può aiutare le persone a risolvere problemi scientifici, tecnici o ingegneristici complessi, accelerando il processo di ricerca e sviluppo

Un tempo lo sviluppo dell’AI era un esercizio proibitivo in termini di costi e di tempo. 

Il lavoro di piccole realtà altamente specializzate e dei giganti della tecnologia sta rendendo oggi le funzionalità di AI ampiamente accessibili e applicabili ad una varietà di settori, funzioni ed esigenze.

Per Stip questo rappresenta la possibilità di costruire soluzioni estremamente personalizzate, che consentano ai team di customer service di lavorare in modo più efficiente e di aumentare l’impatto commerciale. L’integrazione dell’AI con le persone apre diverse opportunità per migliorare l’efficienza, l’innovazione e la qualità del lavoro umano. 

Puntare sull’intelligenza artificiale non significa smettere di puntare sugli esseri umani

Sfruttare a pieno il potenziale dell’AI non ha più soltanto a che vedere con una maggiore rapidità o con l’adozione del nuovo trend sul mercato.

Le aziende, per essere competitive, non possono esimersi dallo sperimentare soluzioni innovative e offrire ai propri clienti la possibilità di interagire con esse.

L’obiettivo principale dell’integrazione dell’AI è quello di migliorare le capacità umane, amplificando le nostre abilità, semplificando compiti ripetitivi e consentendo di concentrarsi su attività che richiedono pensiero critico, creatività, empatia e giudizio.

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.

La nuova fase dell’AI cambierà il modo in cui le aziende operano internamente, ma non cambierà le vite degli utenti e degli operatori, se non in meglio.

L’obiettivo finale resta lo stesso: rendere più efficienti i servizi e più soddisfatto il cliente finale. L’intelligenza artificiale deve funzionare come uno scheletro, che protegge dai compiti noiosi e ripetitivi e consente a tutto ciò che c’è dentro di operare al meglio, al riparo da inutili e potenzialmente pericolose distrazioni.

L’intelligenza artificiale non può e non deve rappresentare da sola l’immagine percepita di un’azienda e la cultura aziendale. L’utente resta comunque in controllo e l’interazione umana reale resta fondamentale per offrire al cliente un’esperienza dalla quale rimarrà colpito positivamente. È sempre importante considerare attentamente le implicazioni etiche, sociali ed economiche dell’adozione dell’AI e garantire che le decisioni siano guidate dal benessere umano.

L’obiettivo dell’intelligenza artificiale non è sostituire gli esseri umani, ma collaborare con loro per ottenere risultati migliori ed evolvere insieme. La tecnologia dovrebbe essere vista come uno strumento per migliorare la vita e il lavoro umani, offrendo nuove opportunità, migliorando l’efficienza e liberando tempo per attività di valore aggiunto.

Se vuoi saperne di più, prenota subito la tua call con Stip.

Richiedi la tua Demo personalizzata

Prenota la tua Demo di Stip in un solo click

Articoli simili

Non perderti nulla!

Resta aggiornato sui trend nel mondo del customer service e sulle tecnologie di Stip

Scarica il nostro case study

Dowload now our case study

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Request your personalized quotation

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Scarica il nostro case study

Dowload now our case study

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Get in touch with Stip!

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Richiedi la tua quotazione personalizzata

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.