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10 tecnologie per migliorare la customer experience

Tecnologie basate sull’intelligenza artificiale come la sentiment analysis, i chatbot e la trascrizione in tempo reale possono aumentare la customer satisfaction grazie a una migliore customer experience. Vediamo su cosa stanno puntando le aziende

11 Mag 2021

di Michele Ciceri - Fonte TechTarget

Nel 2021 non mancano le tecnologie per migliorare il livello dei contact center e la customer experience. Il problema è che i budget sono limitati e le richieste dall’alto spesso urgenti. Occorre quindi stabilire delle priorità e individuare le soluzioni migliori da cui iniziare. Le funzionalità abilitate dall’intelligenza artificiale sono in prima linea nei piani tecnologici e nel mondo più del 70% delle organizzazioni interessate al tema utilizza o prevede di utilizzare l’IA per le iniziative mirate ad aumentare la soddisfazione dei clienti. Rispetto al 2018 è un aumento di oltre il 60 per cento.

Ma quali sono le tecnologie per la customer experience che attirano di più l’attenzione delle aziende nell’ambito dei loro progetti di trasformazione digitale? In questo articolo ne elenchiamo 10, assieme ad alcune best practice, guardando a quelle già implementate e a quelle che fanno parte dei piani di investimento di breve periodo.

Obiettivo customer satisfaction

  1. Canali digitali. Per anni la voce e le e-mail sono stati i canali di interazione primari, e talvolta gli unici, del servizio clienti. Oggi invece l’esperienza del cliente può includere un numero qualsiasi di canali aggiuntivi, inclusi messaggi di testo, chat web, video, social media e anche messaggistica in-app per i dispositivi mobili. Si stima che, in media, le aziende offrano attualmente 6,6 canali di contatto rispetto ai 5 del 2019. Tra i canali digitali più in uso: social media e messaggistica di testo.
  2. Funzionalità omnichannel. Molti problemi sorgono quando non i vari canali di contatto non sono integrati. È qui che entra in gioco la omnicanalità, ancora poco diffuse ma molto gettonate nei piani di investimento 2021. Un servizio omnicanale, in cui i dati attuali e storici dei clienti sono condivisi, migliora decisamente l’esperienza; soprattutto perché evita al customer service di chiedere ai clienti di ripetere le informazioni che hanno già fornito.
  3. Agent analytics. Questi strumenti forniscono importanti KPI del contact center utilizzando funzionalità abilitate dall’intelligenza artificiale, come l’elaborazione del linguaggio naturale o sentiment analysis. I dati e le analisi che si ottengono aiutano i supervisori nell’addestramento del personale e gli strumenti stessi hanno funzionalità di auto-addestramento supportate dai dati. Nel corso 2020, quando molte persone hanno lavorato da casa, le soluzioni di questo tipo sono state la principale funzionalità di IA in uso. Continuano a essere in prima linea nei piani tecnologici.
  4. Personalizzazione. I clienti dimostrano di preferire le interazioni personalizzate, e l’intelligenza artificiale aiuta anche in questo. Per esempio, si può implementare una knowledge base di machine learning come Zendesk e interagire con i clienti in base alle loro preferenze. Con le applicazioni di personalizzazione è possibile può stabilire quando chiamare, se inviare messaggi di testo piuttosto che e-mail, a che ora e in quale giorno della settimana, decidendo ogni azione in base all’argomento e all’identikit del cliente.
  5. Routing intelligente. Per fornire il massimo livello di servizio al cliente, è imperativo instradare le chiamate o le chat al miglior agent possibile per quel cliente in quel preciso momento. Il routing intelligente basato sull’intelligenza artificiale consente di decidere dove inviare una chiamata o chattare all’agent con la più alta probabilità di risolvere il problema nella maniera migliore. Grazie a una knowledge base che esamina il modo in cui i clienti hanno valutato le loro ultime interazioni e con chi, quali agent sono disponibili con le stesse qualità di quelli che hanno valutato in precedenza e fa anche previsioni sul motivo per cui il cliente potrebbe chiamare o inviare un SMS.
  6. Traduzioni in tempo reale. Poiché le aziende continuano a espandersi a livello globale, la capacità di eseguire traduzioni linguistiche in tempo reale durante qualsiasi tipo di interazione – utilizzando software come CirrusTranslate – risponde alle esigenze dei clienti e aumenta le potenzialità degli addetti al customer service, che potrebbero non parlare più lingue.
  7. Chatbot. Il self-service sta crescendo molto. Nel 2020, il 36% delle transazioni è passato attraverso questa modalità, rispetto al 28% del 2019. Entro la fine del 2021, si prevede che le transazioni fai da te diventeranno oltre il 40% del totale. Di pari passo crescono i chatbot basati sull’intelligenza artificiale – veri e propri assistenti virtuali – che possono guidare i clienti attraverso una knowledge base per trovare le risposte o condurre transazioni semplici.
  8. Trascrizione vocale in tempo reale. Abilitando la trascrizione vocale in tempo reale, per esempio con software come Google Cloud Contact Center AI, gli addetti del customer service possono risparmiare il tempo che normalmente impiegano durante e dopo una chiamata per prendere appunti. Il motore di trascrizione acquisisce l’intera chiamata e, riconoscendo determinate parole chiave, può annotare elementi specifici che richiedono attenzione un’azione. Dopo l’interazione, l’azienda può inviare la trascrizione ai clienti in modo che anche loro abbiano una registrazione della chiamata.
  9. Sentiment analisys. Interpretare lo stato d’animo dei clienti, con software come NICE Enlighten, è importante sia per le azioni immediate sia per l’analisi storica di clienti, degli addetti e delle situazioni. Ad esempio, se l’analisi del sentiment rileva qualcosa di particolare nei toni della voce durante una telefonata, o nelle lettere maiuscole durante una webchat, può creare in automatico una schermata popup che invita l’addetto a rivolgersi a un supervisore per risolvere un problema immediato. Inoltre, si possono visualizzare rapporti storici o di tendenza per vedere se i vari agent generano stati d’animo più positivi o negativi e per quale motivo.
  10. Natural language processing (NLP). Di pari passo con la sentiment analysis, i motori di elaborazione del linguaggio naturale “ascoltano” flussi vocali o di testo e agiscono in base a ciò che dicono i clienti o gli addetti del customer service. Tipicamente, la PNL può cogliere parole indicatrici del fatto che il cliente è un buon candidato per un nuovo prodotto, quindi fornire all’istante una schermata popup che mostra il prodotto in questione e i collegamenti alla sua descrizione.
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Michele Ciceri - Fonte TechTarget

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