Intelligenza Artificiale, Customer Voice e Customer Feedback
Uno degli utilizzi più diffusi dell’Intelligenza Artificiale nel Customer Management riguarda l’analisi dei feedback dei clienti. Le soluzioni di AI Analitica possono revisionare rapidamente i feedback e i riscontri ricevuti attraverso i diversi canali, processando simultaneamente grandi volumi di testo, individuando i temi e le frasi ricorsive, i pain point, le parole più utilizzate dai clienti nel loro linguaggio naturale, il sentiment e i toni adottati nel presentare istanze e nell’inviare le richieste.
È possibile in questo modo visualizzare i problemi più pressanti e ricorsivi, associandoli alle diverse tipologie di richiedenti o ai diversi prodotti/servizi ed è altresì possibile fare delle previsioni, ridimensionando la capacità di risposta e ottimizzando la gestione dei flussi di servizio e delle competenze di front-line e di triage.
L’analisi delle conversazioni permette anche di ricostruire i pattern predittivi, focalizzando le azioni commerciali a seconda dei contenuti e del sentiment, massimizzando quindi l’efficacia di chi gestisce le azioni di selling, cross e up-selling. L’intelligenza artificiale predittiva consente di ottimizzare la gestione delle aree di self-care, le knowledge base e le FAQ, indirizzando il cliente al contenuto più adeguato alla risoluzione della sua richiesta, al soddisfacimento del suo bisogno di acquisto o di servizio.
L’analisi della “voce del cliente” oggi permette però anche di attivare dei modelli di intelligenza artificiale generativa, suggerendo o addirittura inviando ai clienti risposte specifiche, con dati e contenuti presi da fonti certificate, dalla propria scheda cliente, dallo storico delle interazioni o dai gestionali che ospitano le informazioni su prodotti, servizi, pagamenti, condizioni amministrative.
È questo lo scenario più evocativo ma anche più redditizio, perché permette di ridurre costi e tempi, con livelli di qualità sempre più allineati alle aspettative. È immediata l’analogià con le rivoluzioni industriali e le evoluzioni dell’informatica e della robotica, perché presuppone l’esistenza di una macchina programmata per costruire risposte, potendo utilizzare dati e contenuti in modo guidato e “programmato” da algoritmi addestrati ad hoc.
Se da un lato tutto ciò richiede tecnologie adeguate (e questo i vendor lo sanno molto bene), dall’altro alto occorre avere processi di servizio disegnati in modo adeguato, occorre avere data quality e content quality e occorre avere competenze adeguate, sia per la gestione degli strumenti tecnologici sia per la gestione di tutte quelle interazioni che non possono essere gestite in automatico o in self-care e quindi comprendono casi complessi, clienti complessi, situazioni fragili o gestioni ad alto valore.
Re-skilling e re-design così come la definizione dei piani di adoption, change e content management richiedono fornitori adeguati.
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