Le principali tendenze del servizio clienti

La customer retention è sempre più fragile, influenzata da comportamenti in evoluzione, dinamiche sociali e dalla facilità con cui è possibile passare da un brand all’altro. Oggi più che mai, le organizzazioni devono rimanere al passo con i cambiamenti nell'esperienza del servizio clienti per migliorare la soddisfazione dei clienti, raccogliere i loro feedback e soddisfare le loro crescenti esigenze.

Uno studio di Gartner del 2025 ha rilevato che il 51% dei responsabili dell'assistenza e del supporto ha dato priorità all'aumento dei ricavi generati dalle vendite più dello scorso anno.¹ Il servizio clienti è una componente necessaria di questa strategia. Un buon servizio clienti può rafforzare la fedeltà al brand, mentre un servizio inadeguato può erodere la fiducia e la retention. Offrire un'ottima esperienza al cliente rispettando la privacy dei dati è il modo migliore per mantenere il vantaggio competitivo di un'organizzazione.

L'intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente rimodellando l'esperienza del servizio clienti. I consumatori di oggi si aspettano risposte rapide e risoluzioni senza intoppi e sono sempre più a loro agio con il supporto basato sull'AI, arrivando persino a preferirlo. Tecnologie come chatbot intelligenti, analytics predittiva e sofisticati agenti AI consentono alle aziende di soddisfare le crescenti aspettative con maggiore velocità, esperienze personalizzate ed efficienza.

Un servizio clienti di qualità non si limita alla reattività: richiede intelligenza, personalizzazione e lungimiranza. Ecco alcune delle ultime tendenze e nuove tecnologie che stanno plasmando il futuro del servizio clienti.

L'AI consente risposte più rapide, un supporto più intelligente ed esperienze personalizzate. In effetti, le organizzazioni che hanno raggiunto un livello avanzato nell'adozione dell'AI (organizzazioni che utilizzano o ottimizzano l'AI nelle loro funzioni di servizio clienti) hanno registrato una percentuale di soddisfazione dei clienti più alta del 17%.²

Il ruolo dell'AI nel supporto clienti si sta evolvendo rapidamente, con un chiaro progresso nelle sue capacità. I chatbot di base continuano a gestire le richieste di routine basate su regole, offrendo risposte rapide a domande semplici. Gli assistenti virtuali più avanzati, basati sull'AI generativa e sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), possono fornire risposte naturali e contestuali e gestire attività più complesse in un'unica fase.

Al primo posto c'è l'agentic AI, ovvero agenti autonomi che vanno oltre la conversazione. Gli agenti AI sono in grado di decidere, progettare workflow e connettersi a strumenti esterni come le application programming interface (API), i database o persino altri agenti AI per risolvere problemi complessi attraverso algoritmi avanzati. Questi agenti specializzati sono ottimizzati per funzioni specifiche, come la fatturazione, la pianificazione o la risoluzione dei problemi, e rappresentano il prossimo grande passo avanti nell'automazione del servizio clienti.

Anche in un mondo tecnologicamente avanzato, la connessione umana è importante. I clienti si rivolgono ancora ad agenti umani per questioni delicate, urgenti o complesse. Formare e dotare gli operatori dei servizi di intelligenza emotiva ed empatia è importante tanto quanto ottimizzare gli stack tecnologici.

Piuttosto che sostituire gli agenti del servizio clienti, l'AI viene sempre più utilizzata per aumentare e migliorare le loro prestazioni. Una ricerca del National Bureau of Economic Research (NBER) mostra che quando i professionisti del supporto clienti hanno avuto accesso ad agenti AI, la loro produttività è aumentata in media del 14%.³

Le piattaforme di supporto odierne forniscono agli agenti umani consigli in tempo reale, suggerimenti di risposte e un contesto basato sull'analisi del sentiment quando necessario. Riducendo il carico cognitivo e semplificando il processo decisionale, l'AI consente agli agenti di concentrarsi su ciò che sanno fare meglio: mostrare empatia, esercitare il proprio giudizio e sviluppare relazioni con il cliente.

I sistemi di AI avanzati possono anche aiutare nelle attività successive all'interazione, come il riepilogo delle conversazioni, il completamento automatico dei record di customer relationship management (CRM) e la segnalazione dei follow-up. Di conseguenza, l'AI migliora i risultati per i clienti e valorizza il ruolo dei professionisti dell'assistenza, trasformando le interazioni di routine con il servizio clienti in opportunità per un coinvolgimento più profondo della clientela.

Il riconoscimento vocale basato su AI sta trasformando l'assistenza telefonica tradizionale. Anziché navigare in frustranti menu "premi 1", i clienti possono ora descrivere il loro problema in un linguaggio semplice. I moderni sistemi automatici di risposta vocale (IVR) utilizzano l'AI conversazionale per comprendere e rispondere in modo naturale e rendere l'esperienza più veloce, intuitiva e meno stressante.

Questi aggiornamenti non solo migliorano la soddisfazione dei clienti, ma ottimizzano anche le operazioni del contact center. Una delle principali banche del Regno Unito, ad esempio, ha registrato un aumento del 150% della soddisfazione per alcune risposte dopo aver implementato funzionalità di natural language understanding nel suo sistema di supporto.⁴

Interazioni sempre più personalizzate rappresentano il futuro del servizio clienti, in cui ogni momento è adattato alle esigenze del singolo. Il 66% dei responsabili globali del servizio clienti che stanno ottimizzando l'AI utilizza l'AI generativa per aumentare la personalizzazione.² L'iper-personalizzazione sta portando il servizio clienti al livello successivo utilizzando dati in tempo reale e l'AI per rendere ogni interazione più pertinente.

A differenza della personalizzazione tradizionale, che utilizza informazioni di base del passato, l'iper-personalizzazione è più intelligente e proattiva. Non si limita a fare riferimento al nome di un cliente o agli acquisti passati: i team di assistenza ora attingono alle preferenze dei clienti, al comportamento di navigazione e ad altri insight per offrire assistenza e suggerimenti tempestivi. Questo approccio aiuta le aziende a offrire supporto o consigli nel momento in cui sono più utili, crea connessioni più solide e rende il servizio personalizzato più autentico.

I clienti di oggi non pensano in termini di canali, ma in termini di esperienze. Possono iniziare con una chat sul web, proseguire via e-mail e terminare con una conversazione al telefono e si aspettano che l'intera interazione segua un flusso continuo.

Questo significa che i team del servizio clienti devono saper gestire e coordinare le interazioni con i clienti su call center, messaggi, social media ed e-mail. È fondamentale mantenere il contesto completo in tutti questi punti di contatto, affinché i clienti non debbano ripetersi o tornare indietro nella conversazione.

Raggiungere questo livello di fluidità richiede molto più della semplice offerta di un supporto omnicanale: richiede un coordinamento intelligente e un monitoraggio coerente delle metriche dietro le quinte. I sistemi di supporto devono unificare i dati dei clienti, le cronologie delle conversazioni e le preferenze in tempo reale per consentire sia agli agenti che agli strumenti di AI di riprendere da dove si era interrotta l'ultima interazione. Questa orchestrazione aumenta la soddisfazione del cliente e favorisce l'efficienza riducendo gli attriti e le ridondanze lungo il percorso del cliente.

Sebbene i clienti si aspettino esperienze fluide su tutti i canali, molti ora preferiscono i messaggi come metodo di contatto principale. La messaggistica offre la comodità di una comunicazione asincrona, consentendo agli utenti di avviare e interrompere le conversazioni secondo i propri tempi, senza attendere in attesa o navigare nei menu del telefono. Piattaforme come WhatsApp, SMS, Instagram DM e chat in-app sono diventate canali di riferimento, soprattutto per gli utenti di dispositivi mobili che cercano interazioni rapide e naturali.

Per soddisfare queste aspettative, le organizzazioni devono creare un'infrastruttura che supporti le interazioni in tempo reale o quasi in tempo reale e tempi di risposta rapidi attraverso le piattaforme di messaggistica. Gli assistenti basati su AI gestiscono ora la maggior parte delle conversazioni iniziali, offrendo risposte rapide, guidando gli utenti attraverso i workflow e passando agli agenti umani quando necessario. Combinare l'automazione con il supporto umano aiuta le aziende a rispondere rapidamente e a proseguire con l'interazione, costruendo relazioni con il cliente più solide nel tempo.

L'AI sta trasformando il self-service in un'esperienza più intelligente e dinamica. Le basi di conoscenza adattive stanno sostituendo le FAQ statiche, fornendo un'assistenza più pertinente e reattiva. Gli agenti virtuali guidano gli utenti attraverso attività articolate e portali personalizzati che mostrano contenuti pertinenti in base al comportamento del cliente, il tutto senza bisogno di un agente umano.

I clienti di oggi sono felici di servirsi da soli, se gli strumenti funzionano. Le moderne piattaforme self-service sono ora dotate di un'esperienza utente semplificata e di backend intelligenti che personalizzano i risultati utilizzando motori di raccomandazione addestrati sulla cronologia delle ricerche, sul comportamento passato e sulle intenzioni del cliente. Il risultato è una risoluzione più rapida, una maggiore soddisfazione del cliente e una riduzione del carico sui team di supporto.

Le principali organizzazioni stanno passando dall'affrontare i problemi a risolverli. Anziché aspettare che siano i clienti a segnalare i problemi, ora l'AI individua i primi segnali di difficoltà, come frustrazione, problemi tecnici o un uso meno frequente. Questi avvisi aiutano gli esperti dell'assistenza clienti a intervenire prima, condividendo suggerimenti utili, avvisando di una possibile interruzione o offrendo una correzione rapida.

Risolvendo i problemi prima che crescano, le aziende migliorano l'esperienza per i clienti e gli agenti dell'assistenza. L'assistenza proattiva sta rapidamente diventando un modo per distinguersi e offrire esperienze eccezionali ai clienti.

I clienti interagiscono con molte aziende diverse nel corso della loro vita. Possono facilmente distinguere tra le organizzazioni che forniscono un buon servizio clienti e quelle che sottovalutano o investono poco in questo aspetto. Un servizio clienti scadente rappresenta un ostacolo importante alla crescita aziendale e alla fidelizzazione della clientela.

Per offrire un servizio clienti eccellente, le aziende devono tenersi aggiornate sulle tendenze emergenti, in modo da soddisfare le aspettative dei clienti. La pandemia ha accelerato la trasformazione digitale e ha alzato l'asticella per un supporto rapido e personalizzato, rendendo ancora più importante per i brand adattarsi.

Sempre più organizzazioni stanno adottando tecnologie avanzate come l'AI generativa, l'agentic AI e il machine learning. In effetti, il 51% di tutti gli utenti di AI di livello avanzato e il 71% degli ottimizzatori di AI affermano che l'utilizzo dell'AI nel servizio clienti li ha aiutati a far crescere i ricavi.²

Da oltre un decennio, IBM aiuta le aziende ad applicare un'AI affidabile in questo settore. L'AI generativa ha un ulteriore potenziale per trasformare in modo significativo il servizio clienti e il servizio sul campo, grazie alla capacità di comprendere richieste complesse e di generare risposte conversazionali più simili a quelle umane.

IBM® Consulting offre capacità di consulenza end-to-end nella progettazione e nel servizio dell'esperienza e nella trasformazione dei dati e dell'AI. Utilizzando il portfolio di prodotti AI IBM® watsonx e IBM® watsonx Assistant, la soluzione di AI conversazionale leader di mercato di IBM, collaboriamo con te nel processo di creazione di valore con l'AI. Questo approccio potenzia l'AI conversazionale, migliora l'esperienza degli agenti e ottimizza le operazioni e i dati dei call center.