Che cos'è l'agent assist?

L'agent assist è quando il machine learning e la tecnologia di intelligenza artificiale vengono utilizzati per aiutare a fornire ai rappresentanti del servizio clienti informazioni pertinenti in tempo reale per un supporto clienti self-service più efficace. Ad esempio, gli strumenti di agent assist potrebbero far emergere le risposte comuni alle domande più frequenti e fornire una guida in tempo reale su più sistemi per trovare risposte e insight. Il loro ruolo di copilota è quello di migliorare la produttività dell'agente umano, ottimizzare l'esperienza complessiva del cliente e ridurre i costi operativi in un unico spazio di lavoro dell'agente.

Mentre i chatbot predefiniti possono essere utili per gestire le domande frequenti (FAQ), gli agenti dei contact center virtuali più complessi possono estrarre insight dai dati dei clienti e suggerire possibili soluzioni agli agenti umani dal sito web o dall'app aziendale. Oggigiorno, la maggior parte dei call center utilizza una qualche forma di tecnologia di agent assist per rispondere alle richieste dei clienti, semplificare i workflow e automatizzare determinate funzioni del servizio clienti.

La tecnologia di agent assist si è evoluta da sistemi basati su computer per l'instradamento automatico delle chiamate e assistenti virtuali che possono svolgere compiti semplici come impostare timer o recuperare informazioni meteo. Ma a volte le esigenze dei clienti sono complesse e hanno molteplici componenti. I chatbot e gli agenti virtuali spesso non sono in grado di affrontare questi problemi da soli, creando la necessità di una tecnologia che utilizzi i vantaggi degli agenti umani con la base di conoscenze degli strumenti basati su AI.

L'agent assist utilizza tecnologie AI conversazionale come il natural language understanding (NLU) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare le informazioni e il contesto relativi ai problemi dei clienti. Applica anche il riconoscimento vocale per trascrivere le chiamate dei clienti e fornire riepiloghi delle interazioni con i clienti.

Ad esempio, l'AI può analizzare le trascrizioni delle chiamate e identificare parole chiave e frasi per recuperare informazioni pertinenti relative all'account del cliente o a un documento specifico a cui fa riferimento, come estratti conto o ricevute. Questo può aiutare gli agenti umani a semplificare le conversazioni con i clienti e offrire la risoluzione dei problemi con tempi di risposta più efficienti e fornire loro metriche da utilizzare per le interazioni future.

Separatamente, gli agenti AI sono diventati uno strumento tecnologico popolare, anche se si differenziano dall'agent assist. Con agente AI si intende un sistema o a un programma che completa le attività in modo autonomo o per conto degli utenti. Utilizza algoritmi di machine learning per creare linee di base e identificare le deviazioni in base all'input iniziale.

Oltre a semplificare i workflow e a potenziare gli agenti umani, la tecnologia di agent assist può anche portare a un'assistenza clienti più sensibile e fornire insight attuabili su misura per gli utenti. Ad esempio, l'AI può fornire feedback sulla soddisfazione del cliente eseguendo un'analisi del sentiment e suggerire quando l'agente umano dovrebbe fare una pausa e offrire empatia o riconoscere la frustrazione del cliente.

Alcune aziende utilizzano i punteggi di soddisfazione del cliente (CSAT) per quantificare l'esperienza del cliente. L'automazione è un fattore che può migliorare il punteggio CSAT di un'organizzazione. Se le conversazioni vanno fuori tema o i suggerimenti automatici dell'AI non sono corretti, gli agenti umani possono intervenire.

La tecnologia di agent assist può aiutare a ridurre i tassi di burnout e anche a migliorare l'esperienza degli agenti. L'automazione delle attività ripetitive, come contrassegnare un problema come chiuso quando rileva che un cliente ha lasciato la chat o programmare azioni di follow-up in base alla conversazione con il cliente, può avere un impatto significativo sulla riduzione dei workload.

È stato dimostrato che l'agent assist riduce del 26% i tempi di risoluzione dei problemi. Può inoltre aumentare la soddisfazione dei clienti per le risposte di circa il 150%.

Ecco alcuni esempi di settori in cui può essere utilizzata la tecnologia di agent assist.

• Risorse umane 
• Help desk IT
• Servizio clienti
• Servizi finanziari 
• Assistenza sanitaria

Nel processo di assunzione, l'agent assist può consigliare il personale delle risorse umane sulle raccomandazioni salariali durante le chiamate di negoziazione dei contratti. Durante il processo di onboarding dei dipendenti aziendali, la tecnologia agent assist può aiutare il personale delle risorse umane a concentrarsi su un lavoro più prezioso automatizzando le risposte alle domande sulle politiche delle risorse umane. Può anche considerare le differenze nelle politiche in base a ciascun ruolo e in base a dove si trova il dipendente nel mondo.

Case study: l' East and North Hertfordshire NHS Trust utilizza l'agent assist per supportare il personale delle risorse umane nella gestione delle domande dei dipendenti relative alla formazione manageriale, alle politiche e ai regolamenti, agli orari e alla retribuzione.

Gli help desk IT possono utilizzare l'agent assist come aiuto per mantenere organizzato il sistema di ticketing. Mentre gli specialisti dell'help desk assistono i clienti nella risoluzione dei problemi, l'agent assist può identificare i problemi software più comuni e suggerire istruzioni dettagliate su come diagnosticare il problema. Può anche recuperare informazioni rilevanti dalla documentazione dell'applicazione e dalle guide video.

Case study: in un articolo dei ricercatori IBM (link esterno a ibm.com), l'agent assist potrebbe fornire soluzioni rapide relative alla documentazione delle applicazioni, ai sistemi di gestione dei ticket e alle registrazioni video per il trasferimento delle conoscenze. È stato utilizzato in 650 progetti all'interno di IBM.

I call center del servizio clienti possono utilizzare l'agent assist per affrontare le lamentele dei clienti. Questa funzionalità può aiutare i rappresentanti umani a comprendere il reclamo del cliente e a recuperare la cronologia degli acquisti, le abitudini, le preferenze e le interazioni precedenti per suggerire offerte di prezzo personalizzate o sconti che aiutino a fidelizzare il cliente. I call center possono anche utilizzare l'AI generativa per rispondere alle chiamate dei clienti e indirizzarle all'agente o al reparto umano appropriato.

Case study:la banca brasiliana Bradesco utilizza l'agent assist per rispondere a 283.000 domande di servizio clienti al mese su 62 prodotti diversi. La sua tecnologia di agent assist ha un tasso di accuratezza del 95% e un tempo di risposta di secondi, con solo il 5% dei casi in cui sono necessarie chiamate per ulteriore assistenza.

Con l'agent assist, le banche possono liberare i consulenti dei clienti dai compiti di memorizzazione dei dettagli di diversi prodotti, servizi e offerte bancarie in modo che possano concentrarsi sulla costruzione di relazioni con i clienti. Ad esempio, i fornitori di servizi ipotecari possono utilizzare l'agent assist per suggerire polizze e rispondere a domande complesse relative a ciascuna polizza specifica.

Case study: Crédit Mutuel utilizza l'agent assist per ordinare e rispondere alla metà delle 350.000 e-mail ricevute giornalmente dai consulenti clienti della banca. La tecnologia ha aiutato i consulenti a trovare le risposte fino al 60% più velocemente.

Gli amministratori sanitari possono utilizzare l'agent assist per aiutarli nelle attività di routine come l'inserimento dei dati, la pianificazione degli appuntamenti per telefono, la verifica delle informazioni assicurative, le recensioni delle linee guida per le visite ospedaliere che i pazienti devono seguire e la fatturazione di vari servizi sanitari. Può anche aiutare gli assicuratori a rispondere alle domande dei pazienti sui piani sanitari, sulle polizze di copertura per determinati servizi e sulle risorse per condizioni specifiche. Per i pazienti interessati agli studi clinici, l'agent assist può consentire ai coordinatori clinici di rispondere a domande sull'idoneità, sui requisiti e sulla tempistica dello studio.

Case study: Humana utilizza l'agent assist addestrato nella terminologia sanitaria per aiutare gli operatori sanitari a ottenere risposte relative alla copertura assicurativa dei pazienti in vari punti dati. Può rispondere a 7.000 chiamate vocali da 120 fornitori per giorno lavorativo.