Oggi non basta più che il contact center faccia servizio clienti in modo reattivo. Gli utenti si aspettano un approccio proattivo – che i fornitori sappiano chi sono, cosa vogliono e come. Per offrire ai clienti l’esperienza che si attendono nell’era digitale, è necessario restare all’avanguardia. Intelligenza artificiale (IA), analytics e automazione definiscono il futuro del contact center: software basati sull’Intelligenza Artificiale si faranno carico dei compiti più semplici e ripetitivi e forniranno strumenti per aumentare il coinvolgimento dei dipendenti. Gli Analytics consentiranno un engagement predittivo, che farà più felici i clienti. In concreto, come funzionerà tutto questo?
Di Gianluca Salvaneschi, Digital Customer Experience Sales Manager Europe Orange Business Services
La customer experience è il nuovo imperativo. Le statistiche sono convincenti: uno studio di Walker riporta che, entro il 2020, l’esperienza del cliente supererà prezzo e prodotto come elemento chiave di differenziazione del marchio. Secondo PwC, il 65% dei clienti afferma che un’esperienza positiva con un marchio è più influente della pubblicità e l’86% che un’ottima customer experience li porterà probabilmente a servirsi nuovamente della stessa azienda.
Ma perché i clienti possano avere un’esperienza di acquisto piacevole, è necessario comprendere e utilizzare questa conoscenza per offrire esperienze personalizzate durante l’intero percorso di vendita – un atteggiamento che incoraggia e incentiva la fedeltà. L’uso dell’intelligenza artificiale (IA), dei robot, dell’automazione e dell’apprendimento automatico (Machine Learning o ML) nei contact center può rendere tutto questo possibile.
I contact center generano enormi quantità di dati dal contatto con i clienti attraverso canali multipli e un’analisi corretta di questi dati consente di comprendere meglio il comportamento e le esigenze dei clienti. Pertanto è possibile personalizzare l’approccio al customer service, comprendendo quali domande vengono fatte più frequentemente o identificando i problemi ricorrenti.
Gli strumenti giusti
L’intelligenza artificiale, gli strumenti di analisi dei dati e l’automazione possono svolgere un ruolo nel funzionamento del contact center di prossima generazione. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per alimentare il routing predittivo, che sostituisce il vecchio sistema di accodamento delle chiamate con uno strumento che abbina i clienti direttamente agli agenti in base alle caratteristiche e alla cronologia individuali del cliente, oltre a una valutazione analitica del profilo dell’agente.
Il routing predittivo sostituisce l’approccio statico della coda con qualcosa che consente un’esperienza omnicanale di portata più ampia e in tempo reale che comprende l’intero percorso del cliente: si adatta ai mutevoli schemi di interazione, crea modelli predittivi utilizzando l’apprendimento continuo e stabilisce dinamicamente i parametri necessari per la copertura delle chiamate e la definizione delle priorità.
Grazie all’intelligenza artificiale abbiamo anche chatbot in grado di offrire un servizio self-service personalizzato per i canali voce e digital, facendo più felici i clienti e riducendo i costi. Tramite apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale, un chatbot può comprendere l’intento della richiesta del cliente, avere accesso all’intera cronologia delle conversazioni e rispondere alle domande in modo naturale e “umano”. Le interazioni self-service di questo tipo costano da 25 a 75 volte in meno per transazione rispetto a quelle che richiedono agenti umani.
Il ML consente inoltre di definire gli attributi di clienti e agenti per migliorare l’offerta del contact center e consentire buoni risultati aziendali. Ad esempio, è possibile esaminare i modelli dei dati di vendita che evidenziano un miglioramento, utilizzarli per adeguare le migliori pratiche e sviluppare formazione migliore in tutta l’azienda.
Combinare l’intelligenza artificiale con gli agenti umani è un altro approccio di successo che consente di massimizzare i benefici di entrambi. Secondo Forrester, le aziende che hanno mescolato i due hanno riportato un miglioramento del 61% nella soddisfazione dei clienti e un miglioramento del 69% in quella degli agenti.
Imparare a predire il futuro
Dall’analisi si ottengono insight che consentono di prevedere ciò che i clienti vorranno e si aspettano – e persino di prevenirli. Accenture ha riscontrato che l’89% dei clienti è frustrato perché costretto a ripetere i propri problemi a più agenti, quindi sapere in anticipo cosa desiderano i clienti è uno strumento potente. IA, analytics e automazione possono aiutare a offrire ai clienti questa esperienza, utilizzando l’engagement predittivo.
Gli strumenti di engagement predittivo, come quelli offerti da Genesys Altocloud, consentono di capire in anticipo cosa pensano i clienti, così da poter interagire con loro quando, dove e come vogliono – anche prima che siano loro a mettersi in contatto. Gli analytics possono mostrare, ad esempio, che i clienti che hanno avuto il problema X tendono ad avere anche il problema Y. L’uso del coinvolgimento predittivo consente di fare domande e verificare il problema Y nella stessa interazione, riducendo le chiamate ripetute al contact center, migliorando l’efficacia del primo contatto – e la soddisfazione generale del cliente.
Il miglior servizio clienti è preventivo e si basa sul sapere cosa pensano i clienti. Analytics ed engagement predittivo riguardano la previsione del comportamento dei clienti, arrivando in anticipo quando è necessario offrire supporto da parte degli agenti ai clienti che navigano nel sito e migliorando l’esperienza complessiva identificando e interagendo con potenziali clienti e al momento e tramite i canali giusti. Circa il 67% dei clienti motiva il proprio abbandono con la scarsa customer experience, ma solo 1 cliente scontento su 26 si lamenta effettivamente: gli altri, semplicemente, se ne vanno. Pertanto, una buona esperienza del cliente è fondamentale per ridurre la perdita di clienti.
Oggi i contact center possono creare una customer experience completamente nuova per aziende e clienti: Intelligenza Artificiale, strumenti di analisi e di automazione saranno fondamentali per questo.
