2 agosto 2024
L'AI nell'esperienza del cliente (CX) implica l'applicazione della tecnologia di intelligenza artificiale (AI) a tutti i componenti del percorso del cliente all'interno di un'azienda.
L'esperienza del cliente è diventata un prezioso caso d'uso per le tecnologie basate sull'AI, poiché i clienti continuano ad aspettarsi di più dalle aziende. La tecnologia di AI implementata con questo approccio può includere l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'automazione robotica dei processi, l'analytics predittiva e altro ancora. L'integrazione dell'AI è una componente importante di qualsiasi percorso di trasformazione digitale moderno.
L'AI migliora le interazioni con i clienti analizzando e classificando grandi quantità di dati sui clienti. L'analisi dei dati si traduce in un'esperienza altamente personalizzata che soddisfa le esigenze dei clienti in tutti i punti di contatto e aumenta l'efficienza operativa.
La capacità di fornire dati e analisi approfondite è ciò che distingue la customer experience basata sull'AI da altri approcci. La sua capacità di rilevare schermi ricorrenti, esaminare la cronologia degli acquisti e monitorare il comportamento sui social media consente alle aziende di personalizzare le preferenze e le interazioni dei clienti, aumentandone la soddisfazione fin dall'inizio.
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I clienti oggi si aspettano che le aziende forniscano un'esperienza end-to-end. Le aziende devono capire come soddisfare le loro esigenze. I dirigenti d'azienda dovrebbero prendere in considerazione una strategia che consenta loro di essere all'avanguardia nell'implementazione di nuove tecnologie e di soddisfare i consumatori.
Con gli strumenti di AI, le aziende possono raccogliere grandi quantità di dati e analizzare il comportamento e il coinvolgimento dei clienti. Inoltre, le soluzioni di AI e gli strumenti di AI generativa possono creare chatbot basati sull'AI per gestire il supporto clienti e fornire assistenti virtuali ai clienti.
L'implementazione della tecnologia AI può essere rischiosa, ma può offrire numerosi vantaggi se implementata bene. Questo include l'ascolto, la sperimentazione e la valorizzazione dell'innovazione. Implementando l'AI, un'azienda può trarre vantaggio dal feedback e dall'esperienza utente dei clienti per personalizzare le interazioni con i clienti e costruire fiducia e affidabilità.
I vantaggi chiave dei sistemi di esperienza del cliente basati sull'AI sono molteplici:
Uno dei vantaggi principali degli strumenti di AI è l'uso di algoritmi di machine learning per ottenere preziosi insight sul comportamento dei clienti. La tecnologia consente alle aziende di tenere traccia degli interessi e delle preferenze dei clienti per poi personalizzare i suggerimenti. Questo approccio personalizzato può aumentare la fedeltà dei clienti e le conversioni di vendita.
I chatbot basati sull'AI stanno diventando sempre più popolari man mano che la tecnologia migliora. Il routing AI ora è in grado di prevedere il motivo per cui un determinato cliente chiede aiuto. I chatbot utilizzano l'AI conversazionale per fungere da contact center per i clienti che cercano risposte rapide alle proprie domande e modi per risolvere problemi semplici in qualsiasi momento della giornata.
Uno dei vantaggi dell'AI è la capacità di integrare i dati provenienti da più fonti, tra cui online, in-store, mobile e social media. Ciò offre ai clienti la possibilità di passare da un canale all'altro a loro piacimento senza interruzioni, e aumenta la probabilità che rimangano coinvolti con l'attività.
I clienti forniscono feedback in molti modi diversi e attraverso molti canali diversi. L'AI può analizzare il testo di questo feedback e determinare il sentiment attraverso l'analisi del sentiment. Questo può aiutare un'azienda a comprendere i propri clienti a un livello più profondo e a capire davvero cosa ne pensa un cliente di un prodotto.
I clienti oggi si aspettano azioni in tempo reale, e con l'AI un'azienda può modificare il percorso del cliente sul posto. Gli strumenti di AI possono modificare i contenuti di un sito web per mettere in evidenza i prodotti più in linea con ciò che un cliente sta cercando in quel momento.
L'aggiunta dell'AI all'esperienza del cliente può migliorare i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Un CRM basato sull'AI può automatizzare attività come l'inserimento dei dati e il punteggio dei lead, e aiutare i rappresentanti di vendita a prevedere quali lead hanno maggiori probabilità di conversione, supportandoli nel loro processo decisionale.
L'implementazione dell'AI nell'area dell'esperienza del cliente è entusiasmante, ma comporta anche varie sfide.
Meno interazioni umane: sebbene l'AI sia una tecnologia efficiente e rivoluzionaria, può mancare del tocco umano che i clienti potrebbero ricercare. Probabilmente, il cliente si aspetta ancora un certo livello di coinvolgimento umano ed empatia. Un uso eccessivo dell'AI potrebbe far percepire ai clienti una sensazione di lontananza.
Integrazioni di sistema più complesse: inserire un sistema basato sull'AI in un sistema di assistenza clienti esistente può essere impegnativo e complesso. L'integrazione deve essere perfettamente allineata, in modo che l'esperienza del cliente non ne risenta.
Mancanza di fiducia da parte dei clienti: i sistemi di AI sono entusiasmanti, ma promuovere la fiducia dei clienti rimane un punto critico. Alcuni clienti sono scettici riguardo alle interazioni basate sull'AI e sull'accuratezza di queste soluzioni.
Le principali aziende hanno iniziato a sfruttare il potere dell'AI nell'esperienza del cliente e stanno iniziando a vederne il ROI. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come l'AI nella customer experience stia cambiando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti e modificando i modelli di business in modo che siano più allineati con i consumatori per soddisfare le loro esigenze.
Le soluzioni basate sull'AI di Wimbledon
Wimbledon, uno dei tornei di tennis più noti al mondo, ha collaborato con IBM Consulting per creare approfondimenti generati dall'AI ed esperienze digitali di livello mondiale.
La soluzione di AI generativa di livello enterprise fornisce le sintesi pre-partita e l'analisi post-partita. Inoltre, utilizzando un modello addestrato e ottimizzato in IBM watsonx.ai, l'applicazione di AI generativa estrae e riassume i dati pertinenti e genera storie in linguaggio naturale.
L'analisi predittiva di Starbucks
Starbucks utilizza l’AI per "amplificare le connessioni umane".1 Attraverso la sua iniziativa Deep Brew, Starbucks ha creato una serie di strumenti di AI per migliorare il business del caffè e l'esperienza dei clienti in negozio.
Lo strumento utilizza machine learning e analisi predittiva per personalizzare i messaggi di marketing, favorendo la fidelizzazione e migliorando i workflow. Lo strumento viene utilizzato sulla sua app mobile per suggerire voci di menu in base alla cronologia degli ordini del cliente e alla sua posizione, tra gli altri fattori.
La trasformazione digitale di Boots UK
La catena di farmacie e di negozi di prodotti per la salute e la bellezza necessitava di un ammodernamento infrastrutturale per soddisfare le mutevoli esigenze del mondo dell'e-commerce. Boots ha collaborato con IBM per trasferire i programmi legacy su IBM® Cloud e ha utilizzato la piattaforma container Red Hat® OpenShift® su IBM Cloud per creare, replicare e testare l'ambiente digitale.
L'infrastruttura modernizzata ha permesso a Boots di gestire con facilità grandi eventi di vendita, come il Black Friday, e importanti lanci di prodotti. Inoltre, la trasformazione ha migliorato la funzione di ricerca del sito e le funzioni personalizzate per mettere in mostra i prodotti.
Il sistema di raccomandazione di Amazon
Il sistema di AI di Amazon ha rivoluzionato lo shopping via e-commerce offrendo ai clienti suggerimenti personalizzati sui prodotti. Il sistema basato sui dati analizza il comportamento dei clienti, la cronologia degli acquisti, la cronologia del carrello e altro ancora per conoscere i loro demografici e capire cosa potrebbero acquistare gli altri clienti.
Amazon utilizza l'NLP per estrarre informazioni sulle recensioni dei clienti e sulle descrizioni dei prodotti.2 Inoltre, l'azienda utilizza algoritmi di machine learning e deep learning per gestire il proprio sistema di raccomandazione. Addestra i modelli sui dati storici e fornisce ai consumatori previsioni accurate sui prodotti attraverso un approccio omnicanale.
È probabile che l'intelligenza artificiale svolga un ruolo sempre più importante nell'esperienza del cliente man mano che si realizzeranno ulteriori progressi. Ecco alcune previsioni per il resto dell'anno e oltre.
I progressi in altre tecnologie correlate, come la realtà aumentata (AR) e la realtà virtuale (VR), saranno probabilmente in primo piano. Ad esempio, un cliente può creare una versione digitale di sé stesso per provare i vestiti in un ambiente VR prima di effettuare un acquisto. Un'innovazione di questo tipo potrebbe trasformare il modo in cui i clienti interagiscono e si connettono con un'azienda.
Il ruolo attuale dell'AI è rendere i processi più veloci ed efficienti, ma col passare del tempo assumerà probabilmente un ruolo più autonomo nella gestione dell'esperienza cliente (CX). L'integrazione dell'AI in futuro mira a diventare parte dell'ecosistema aziendale stesso, inclusi gli strumenti self-service, che probabilmente diventeranno sempre più diffusi.
È probabile che, in futuro, l'intelligenza conversazionale diventi popolare, perché i canali online e telefonici di un'azienda rimangono un elemento fondamentale del percorso di CX. Con gli strumenti giusti, l'intelligenza conversazionale offre alle aziende una visione più approfondita del coinvolgimento dei clienti e migliora l'esperienza dei dipendenti.
I progressi tecnologici sono stati sbalorditivi, soprattutto in relazione agli strumenti basati sull'AI. Tuttavia, queste nuove tecnologie comportano maggiori rischi e la necessità di concentrarsi sull'etica e sulla trasparenza dell'AI. I clienti vogliono sapere come un'azienda utilizza i suoi dati, soprattutto per i processi di AI. La loro fiducia è fondamentale man mano che l'AI migliora l'esperienza del cliente.
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Note a piè di pagina
1 How Does the Amazon Recommendation System Work?, Baeldung, 18 marzo 2024
