Il futuro dell'assistenza clienti: come l'intelligenza artificiale sta aumentando capacità, prestazioni e soddisfazione

L'assistenza clienti è diventata sempre più importante, con 88% di acquirenti affermare che l'esperienza offerta da un'azienda conta tanto quanto i suoi prodotti o servizi. Di 72% di clienti richiedere un servizio immediato e quasi 70% aspettarsi che chiunque interagisca abbia un contesto completo. Tuttavia, questo livello di assistenza al cliente è costoso, portando i leader aziendali a considerare l’intelligenza artificiale per una maggiore efficienza dei costi e, si spera, livelli di servizio elevati.

L'intelligenza artificiale non è una pillola magica e la maggior parte delle interazioni con i bot finiscono comunque con i consumatori che richiedono di connettersi con un agente umano. Tuttavia, gli agenti conversazionali stanno diventando più naturali e simili a quelli umani, mentre i consumatori sono sempre più aperti alle interazioni con l’intelligenza artificiale se questa consente loro di ottenere un servizio rapido e di alta qualità.

Crediamo che l’esperienza del cliente sia uno degli ambiti più fruttuosi per l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Attraverso l'intelligenza artificiale, possiamo ottenere una visione più approfondita delle esigenze dei clienti e offrire esperienze costantemente straordinarie a costi ridotti.

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IA predittiva e IA generativa nell'assistenza clienti

L’intelligenza artificiale predittiva migliora ormai da tempo il supporto clienti, offrendo analisi avanzate, analisi del feedback e allocazione delle risorse. L’ascesa delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa con agenti di intelligenza artificiale conversazionale di livello superiore sta portando l’assistenza clienti a nuovi livelli.

IA predittiva le applicazioni mirano a ridurre i costi di assistenza al cliente e a migliorare l'esperienza del cliente attraverso:

• Instradamento automatizzato dei biglietti. Utilizzo dell'analisi predittiva per instradare automaticamente i ticket dei clienti all'agente di supporto più appropriato in base alle prestazioni e alle competenze passate.
• Previsione delle risorse. Prevedere la domanda di risorse di supporto in momenti diversi, consentendo una migliore allocazione del personale e tempi di attesa ridotti per i clienti.
• Previsione del problema. Prevedere problemi o domande comuni che i clienti potrebbero avere, consentendo misure proattive per risolverli prima che si intensifichino.
• Previsione di Churn. Identificare i clienti che potrebbero abbandonare, consentendo un intervento tempestivo per fidelizzarli.
• Previsione del valore della vita. Prevedere il valore della vita dei clienti per dare priorità al supporto e alle risorse di conseguenza.
• Manutenzione predittiva. Per i prodotti che richiedono manutenzione, prevedendo quando è necessaria la manutenzione o quando è probabile che si verifichi un guasto, garantendo un supporto tempestivo e riducendo al minimo i tempi di inattività.

D'altro canto, IA generativa può migliorare l'efficacia degli agenti dei clienti e ridurre il loro carico di lavoro potenziando:

• Agenti conversazionali avanzati. Creare chatbot avanzati e assistenti virtuali in grado di coinvolgere i clienti in interazioni naturali e significative per risolvere richieste o fornire informazioni.
• Generazione della base di conoscenza. Generazione e aggiornamento continuo di articoli della knowledge base o domande frequenti sulla base di richieste comuni e dell'evoluzione delle esigenze dei clienti.
• Strumenti di ricerca interna. Potenziamento degli strumenti di ricerca interni con intelligenza artificiale generativa per fornire risultati più accurati e contestualmente pertinenti quando gli agenti di supporto o i clienti cercano informazioni all'interno di una knowledge base o di un portale di supporto.
• Generazione automatizzata di riepilogo. Riepilogare le lunghe interazioni o i feedback dei clienti per facilitare l'analisi e il follow-up da parte degli agenti dell'assistenza.
• Digitazione predittiva. Assistere gli agenti dell'assistenza con la digitazione predittiva, rendendo il processo di risposta ai clienti più rapido ed efficiente.
• Redazione della risposta. Assistere gli agenti dell'assistenza redigendo le risposte iniziali alle e-mail dei clienti, risparmiando tempo e garantendo coerenza nella comunicazione.
• Generazione automatica della risposta. Generare risposte alle richieste dei clienti basate sulle interazioni storiche e sulla comprensione contestuale del problema in questione.
• Personalizzazione della risposta. Creazione di contenuti e risposte personalizzate basate sui dati dei clienti per migliorare il coinvolgimento e la soddisfazione.
• Generazione di script e materiale didattico. Creazione di script e materiali di formazione per gli agenti di supporto basati su scenari comuni e protocolli di servizio clienti in evoluzione.

L’intelligenza artificiale predittiva eccelle nell’aumentare la produttività attraverso l’automazione delle attività e l’analisi avanzata, mentre l’intelligenza artificiale generativa migliora il supporto clienti consentendo agli agenti umani di fornire assistenza rapida, pertinente e personalizzata ai clienti.

Ora approfondiamo gli agenti conversazionali e i contact center basati sull'intelligenza artificiale come gli esempi più importanti di applicazione dell'intelligenza artificiale nell'assistenza clienti.

Agenti conversazionali

I chatbot per l’assistenza clienti esistono da un po’, ma fino a poco tempo fa erano in grado di gestire solo le richieste di servizio più elementari. Gli ultimi progressi nelle funzionalità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno rivoluzionato le applicazioni di assistenza clienti, poiché i bot basati su LLM possono ora gestire conversazioni molto più complesse rispetto ai loro predecessori. Tuttavia, non dovremmo aspettarci che l’intelligenza artificiale generativa sostituisca completamente gli agenti dell’assistenza clienti nel prossimo futuro. La tecnologia non è ancora sufficientemente affidabile e può produrre errori di fatto, che non possiamo permetterci nella comunicazione diretta con i clienti.

I metodi di intelligenza artificiale generativa saranno probabilmente combinati con l’intelligenza artificiale predittiva e altri metodi software per fornire soluzioni complete per richieste di base e assistere gli agenti umani con richieste più complesse. Ad esempio, gli agenti conversazionali possono rispondere direttamente alle domande frequenti, autenticare i clienti ponendo una serie di domande di sicurezza e rilevare l'intenzione del cliente di indirizzare le richieste all'agente umano giusto. Inoltre, possono aiutare gli agenti dell'assistenza clienti a fornire un servizio più rapido e migliore riassumendo le richieste lunghe dei clienti, redigendo risposte tenendo conto delle interazioni passate con un cliente e traducendo richieste e risposte in varie lingue per fornire supporto multilingue.

Gli agenti di intelligenza artificiale conversazionale possono essere implementati in vari modi, dalla creazione da zero di agenti personalizzati basati su LLM all'utilizzo del servizio simile a ChatGPT così com'è. La maggior parte delle aziende cerca una soluzione equilibrata che offra buone prestazioni, controllo e trasparenza sufficienti e rispetti il ​​budget. Due approcci comuni sono:

• Selezionare un modello linguistico pre-addestrato, proprietario o open source, e perfezionarlo o integrarlo con una base di conoscenza interna per prestazioni migliori e più affidabili.
• Collaborare con aziende di intelligenza artificiale specializzate nello sviluppo e nell'implementazione di agenti di intelligenza artificiale conversazionale e in grado di fornire alle aziende l'accesso alle tecnologie e alle competenze più recenti. Alcuni esempi di queste soluzioni includono Amazon-Lex, Assistente IBM Watsonxe LivePerson.

L’approccio migliore per una particolare azienda dipenderà dalle sue esigenze e risorse specifiche.

Centri di contatto

Quando parliamo di AI che potenzia l’assistenza clienti, il concetto va ben oltre i chatbot. Gli ultimi progressi nei modelli di intelligenza artificiale di sintesi vocale e di sintesi vocale hanno consentito una gamma più ampia di applicazioni di intelligenza artificiale nei contact center, dove l’intelligenza artificiale è ora utilizzata per gestire non solo le richieste scritte ma anche le chiamate dei clienti.

Soluzioni come Amazon Connect, Centro di contatto AI di Google, crestae Poli AI affermano di aumentare in modo significativo i punteggi di soddisfazione del cliente e di ridurre i tempi medi di gestione offrendo assistenza 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, tramite più canali. Ad esempio, la poliintelligenza artificiale che i suoi assistenti possono gestire fino al 50% delle chiamate in arrivo. Possono autenticare i chiamanti, consentire ai clienti di effettuare pagamenti tramite telefono, gestire prenotazioni e prenotazioni, rispondere alle domande frequenti, aiutare i clienti a tenere traccia degli ordini e riprogrammare le consegne e guidare i chiamanti attraverso i processi di risoluzione dei problemi e di supporto tecnico, il tutto attraverso conversazioni naturali e in più lingue.

Nei casi in cui una chiamata non può essere gestita da un bot vocale, l'intelligenza artificiale offre molteplici soluzioni per aumentare la produttività degli agenti umani ottimizzando l'instradamento delle chiamate, eliminando il lavoro successivo alla chiamata attraverso la presa di appunti e il riepilogo automatici e facendo emergere rapidamente la base di conoscenza interna per suggerire soluzioni anche per i casi più complessi.

L’intelligenza artificiale sta già avendo un impatto significativo sulle interazioni con i clienti e, man mano che continua a svilupparsi, possiamo aspettarci di vedere modi ancora più innovativi ed efficaci per implementare l’intelligenza artificiale per l’assistenza clienti.

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