Chatbot per l'esperienza del cliente

I chatbot per l'esperienza del cliente sono strumenti conversazionali basati sull'AI progettati per interagire con i clienti attraverso diversi punti di contatto. Questi strumenti automatici semplificano le richieste dei clienti, rispondono alle domande, risolvono i problemi e guidano gli utenti attraverso i processi senza intervento umano.

I chatbot moderni spaziano da semplici sistemi basati su regole che seguono script predeterminati a sofisticati agenti AI capaci di comprendere il contesto, imparare dalle interazioni e gestire in modo autonomo query complesse. Comprendere la differenza tra questi chatbot aiuta le organizzazioni a determinare la soluzione giusta per le loro esigenze. Queste opzioni includono:

Chatbot basati su regole: questi chatbot operano secondo script predeterminati, seguendo un percorso programmato per fornire risposte pertinenti. In genere, svolgono la funzione di help desk di prima linea. Questi chatbot tendono a essere prevedibili e affidabili nel gestire le domande frequenti, ma faticano a gestire variazioni di formulazione o richieste al di fuori di scenari scriptati.

Chatbot basati sull'AI: i chatbot basati sull'AI utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e machine learning per comprendere l'intento dell'utente, anche quando le domande sono formulate in modi inaspettati. Utilizzando l'intelligenza artificiale, questi chatbot possono interpretare il contesto e fornire risposte più sfumate, migliorando nel tempo man mano che imparano dai modelli di comunicazione con i clienti. 

Man mano che i chatbot hanno sempre più incorporato nuove tecnologie (AI generativa e altri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), NLP, intelligenza documentale intelligente, riconoscimento vocale e sintesi vocale, tra gli altri) sono diventati quasi onnipresenti in tutto il percorso del cliente.

E sono una parte centrale di un cambiamento radicale nel modo in cui operano i team di supporto clienti: secondo una recente ricerca dell'IBM Institute for Business Value, il 71% dei dirigenti mira ad automatizzare completamente le richieste di supporto clienti entro il 2027. Un altro 47% prevede l'automazione nella formazione sui prodotti e servizi clienti entro la stessa data.

Fornendo un'assistenza clienti coerente e intelligente, i chatbot possono aumentare la produttività e dare ai dipendenti la possibilità di concentrarsi su attività di alto valore all'interno dell'organizzazione. Possono anche soddisfare le crescenti aspettative dei clienti per un'assistenza personalizzata, omnichannel e in tempo reale.

I clienti con un'esperienza positiva con chatbot hanno maggiori probabilità di avere un rapporto positivo con un brand. Ma chatbot poco pratici o limitati che non risolvono sufficientemente le query frustrano gli utenti. In genere, le iniziative di chatbot di successo danno priorità a una pianificazione attenta e a pratiche adeguate di dati, producendo strumenti di AI intuitivi e sicuri. 

L'evoluzione da un semplice chatbot a un agente AI rappresenta un passaggio dall'automazione delle risposte all'automazione degli esiti. I primi bot del servizio clienti erano FAQ interattive, decision tree rigidi che potevano rispondere solo a specifiche parole chiave e selezioni di menu.

Ma con l'introduzione dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'AI generativa, i chatbot hanno iniziato a interpretare l'intento e a fornire risposte più efficaci utilizzando un'interfaccia di AI conversazionale. Questa capacità può trasformare l'esperienza del cliente da puramente transazionale a veramente utile, aumentando la personalizzazione e favorendo un'esperienza del cliente senza attriti.

Sebbene questi termini siano spesso usati in modo intercambiabile, rappresentano livelli distinti di funzionalità e autonomia, che hanno implicazioni critiche sia per le pratiche di servizio clienti AI sia per il percorso del cliente. 

I chatbot sono interfacce conversazionali progettate principalmente per dare risposte istantanee e scambiare informazioni. Sono eccellenti nel rispondere alle domande, fornire aggiornamenti sullo stato e guidare gli utenti attraverso processi definiti.

Un chatbot tradizionale potrebbe aiutare un cliente a controllare lo stato di un ordine o a trovare gli orari del negozio. La maggior parte dei chatbot è fondamentalmente reattiva: rispondono alle richieste degli utenti ma non agiscono in modo indipendente. Un chatbot, ad esempio, potrebbe fornire istruzioni di ritorno e un link a un portale di ritorno in risposta a una domanda dell'utente.

Gli assistenti AI rappresentano un livello più sofisticato e forniscono consigli intelligenti attraverso la comprensione dei comandi del linguaggio naturale. Questi sistemi si integrano più profondamente con i dati aziendali e orchestrano informazioni da più fonti per fornire un supporto completo. Tuttavia, come i chatbot, gli assistenti AI si affidano principalmente a input degli utenti, compiti predefiniti e risposte preprogrammate per informare e guidare gli utenti. Gli assistenti non eseguono autonomamente operazioni per conto del cliente. Ad esempio, in risposta a una domanda di un cliente, un assistente AI può visualizzare i dettagli dell'ordine e spiegare una politica di reso specifica per un prodotto. Non agirebbe nemmeno per il processo detto ritorno.

Gli agenti AI sono autonomi, completano i compiti e prendono decisioni entro parametri definiti. A seconda di quali strumenti esterni e API gli agenti hanno accesso, possono risolvere problemi più complessi (ad esempio, modificare le prenotazioni, elaborare gli scambi e coordinare azioni tra più sistemi). Gli agenti AI suddividono le richieste complesse in sotto-compiti e determinano una sequenza appropriata di azioni. Ad esempio, basandosi su un singolo prompt del cliente, un agente AI può gestire vari compiti. L'agente AI potrebbe effettuare un acquisto, avviare una sostituzione, generare e inviare un'etichetta di spedizione, e fare un follow-up per confermare che un nuovo articolo sia arrivato in buone condizioni. 

Gli addetti al servizio clienti ricevono quotidianamente un elevato volume di chiamate e vengono rapidamente superati in numero dalle richieste dei clienti, che solitamente hanno risposte comuni. Pertanto, i bisogni dei clienti restano insoddisfatti nel tempo, riducendo la soddisfazione del cliente, la reputazione aziendale, la customer retention e i risultati economici dell'azienda.

I chatbot sono programmi informatici che comprendono le domande dei clienti e automatizzano le risposte a esse, simulando la conversazione umana. Attraverso le funzioni dei chatbot basati sull'AI, i titolari migliorano notevolmente la soddisfazione dei clienti, alleviando al contempo le costanti pressioni sugli agenti umani e permettendo loro di essere più intuitivi nel loro lavoro. Recentemente, ricercatori della Harvard Business School hanno analizzato oltre 250.000 conversazioni in chat, scoprendo che i chatbot AI hanno ridotto i tempi di risposta del 22% e migliorato il sentiment dei clienti fino a 1,63 punti.

I customer service chatbot forniscono inoltre alle aziende insight preziose su come e con quale efficacia funzionano i loro workflow. Con l'uso dei dati dei clienti forniti dai chatbot, le aziende:

• Ampliare la loro base di conoscenze sui problemi che affliggono i clienti durante la loro esperienza del servizio

• Ridurre i tempi di attesa durante tutto il percorso del cliente, consentendo ai team di assistenza di concentrarsi su interazioni più significative con i clienti che richiedono un intervento umano legittimo.

• Ottenere metriche rilevanti per la soddisfazione del cliente

• Consentire ai clienti di ottenere un'esperienza più personalizzata

• Mantenere sane le relazioni con i clienti

Negli ultimi dieci anni, l'adozione dei chatbot per l'esperienza del cliente è aumentata drasticamente, soprattutto perché affrontano contemporaneamente diverse sfide critiche aziendali. Alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo dei chatbot per interagire con i consumatori durante il percorso di acquisto includono:

A differenza dei team di supporto umano, i chatbot sono disponibili in qualsiasi momento, su qualsiasi piattaforma e ovunque nel mondo. Forniscono risposte alle istanze in qualsiasi orario, soddisfacendo le aspettative dei clienti che richiedono sempre più assistenza immediata indipendentemente dal fuso orario o degli orari lavorativi.

I chatbot offrono risposte uniformi su tutte le piattaforme in base alla loro programmazione e base di conoscenza. Questo processo riduce la variabilità che potrebbe derivare da agenti umani con diversi livelli di esperienza o addestramento. Questa coerenza aiuta a mantenere gli standard del marchio e garantisce la trasmissione accurata delle informazioni, anche tra culture diverse, poiché molti offrono un supporto multilingue immediato.

Sebbene i chatbot richiedano un investimento iniziale, i costi a lungo termine per interazione possono essere sostanzialmente inferiori rispetto al supporto umano. Questo metodo consente alle aziende di riassegnare gli agenti umani a interazioni più complesse e di maggior valore, come lo sviluppo delle relazioni con i clienti che richiedono creatività o competenze specialistiche. Questo approccio serve sia ad aumentare la produttività degli agenti sia a fornire risparmi sui costi per l'azienda nel suo complesso.

Ogni interazione con un chatbot genera dati preziosi sui bisogni dei clienti, sulle sfide e sui modelli di comportamento. Queste informazioni aiutano le aziende a identificare problemi comuni e a fare miglioramenti basati sui dati nella loro strategia dell'esperienza del cliente. Alcune organizzazioni integrano chatbot con altri strumenti quotidiani, ad esempio una piattaforma di customer relationship management (CRM) come Salesforce, per offrire una visione a 360° dei dati dei consumatori. Altri eseguono analisi del sentiment sulle interazioni con i consumatori, acquisendo una comprensione più profonda delle esperienze dei consumatori.

I consumatori di oggi si aspettano di ricevere esperienze snelle, accurate e coese attraverso le piattaforme e i canali. I chatbot di oggi comunicano in vari mezzi, incluse app mobili come WhatsApp, messaggistica di testo (SMS) e chat nel browser.

Un singolo chatbot gestisce migliaia di conversazioni simultaneamente, eliminando i tempi di attesa durante i periodi di punta. Questa scalabilità è preziosa durante il lancio di un prodotto o in caso di crisi, quando i volumi di assistenza aumentano inaspettatamente.

Nell'assistenza clienti, i chatbot gestiscono attività semplici segnalando il tracciamento degli ordini e l'elaborazione dei resi, oltre alla risoluzione dei problemi e rispondendo alle domande più comuni. Questi chatbot di supporto AI estraggono informazioni dai database in tempo reale, fornendo risposte personalizzate per varie richieste. In un caso, il contact center di una società di servizi pubblici cinese ha subito un aumento delle chiamate in epoca di pandemia, in particolare per quanto riguarda il mantenimento della qualità in tutte le lingue. Con l'implementazione di un chatbot, l'organizzazione ha registrato una riduzione del 100% nei tempi di attesa dei clienti e un aumento del 50% del self-service.

Inoltre, Camping World, il più grande rivenditore mondiale di veicoli ricreativi (RV), è riuscita a trasformare la propria esperienza di servizio clienti con chatbot. Dopo il COVID-19, un'ondata di clienti ha rivelato delle lacune nella gestione degli agenti e nei tempi di risposta. La mancanza di un call center sempre disponibile è diventata un problema per Camping World, poiché molte domande dei clienti sarebbero passate inosservate, con un impatto sulla fidelizzazione. L'agente virtuale di Camping World, "Arvee", ha contribuito ad aumentare il coinvolgimento dei clienti del 40% su tutte le piattaforme e a ridurre i tempi di attesa a circa 33 secondi.

Per le vendite e la generazione di lead, i chatbot qualificano i potenziali clienti ponendo domande pertinenti, raccomandando prodotti in base alle preferenze dei clienti o ai requisiti di prezzo e persino elaborando transazioni semplici direttamente all'interno di una conversazione. Recentemente, giganti dell'e-commerce come Amazon hanno implementato chatbot basati sull'AI come parte del loro processo di vendita, aiutando i consumatori a orientarsi tra le offerte e guidandoli nel percorso d'acquisto. Secondo Adobe Analytics, i visitatori statunitensi di un sito retail provenienti da un servizio di AI avevano il 38% di probabilità in più di finire in conversione, rispetto alle fonti di traffico non AI. 

Durante l'onboarding, i chatbot guidano i nuovi utenti attraverso i processi di configurazione e spiegano le caratteristiche. Rispondono anche alle domande iniziali, riducendo le curve di apprendimento e migliorando la soddisfazione iniziale del cliente. Questi tipi di chatbot si sono dimostrati utili anche nelle operazioni cittadine, prendendo spunto dalle tecnologie rivolte ai consumatori per creare esperienze fluide per i residenti. In un case study del 2019, la città di Helsinki ha implementato chatbot e assistenti virtuali per rispondere alle domande dei cittadini su sei aree relative alla sanità e ai servizi sociali. Un anno dopo, la città di Austin ha avviato un programma di chatbot per fornire risposte immediate a domande urgenti legate alla pandemia. 

I chatbot spesso assistono i dipendenti con richieste HR, richieste di supporto IT o altre informazioni aziendali critiche. Questi chatbot migliorano l'efficienza sul posto di lavoro e riducono il carico sui team di supporto interni. Un piccolo team di risorse umane che gestisce 600 dipendenti nei Paesi Bassi ha automatizzato una serie di FAQ per i propri colleghi. Questo processo ha ridotto notevolmente i tempi di risposta e ha consentito alle risorse umane di concentrarsi su un lavoro più generativo, prezioso e orientato alla comunità. 

Implementare un programma di chatbot efficace richiede più che la distribuzione della tecnologia: richiede un approccio centrato sul cliente che consideri sia gli obiettivi aziendali che le esigenze degli utenti. Alcune best practice per questo processo includono:

Le organizzazioni di successo definiscono cosa significa vittoria prima di avviare un chatbot. L'obiettivo è ridurre il volume dei call center, migliorare i tempi di risposta o aumentare la soddisfazione del cliente? Stabilire in anticipo indicatori chiave di prestazione (KPI) misurabili, come il tasso di risoluzione, il punteggio di soddisfazione del cliente o il tempo medio di gestione, aiuta a mantenere il progetto sulla buona strada.

All'inizio del processo, è anche fondamentale verificare infrastrutture e talenti esistenti per selezionare una soluzione tecnologica: l'organizzazione collaborerà con un fornitore per costruire un chatbot? Opteranno per una soluzione no-code appositamente progettata? Svilupperanno il chatbot internamente? 

La mancanza di trasparenza danneggia la fiducia degli utenti. È importante stabilire aspettative appropriate su ciò che un chatbot può e non può fare, e rendere facile l'accesso al supporto umano durante una conversazione. Inoltre, le iniziative di chatbot di successo si basano su fonti di dati pulite e spiegabili per favorire la trasparenza e aiutare a garantire che le informazioni fornite ai consumatori siano accurate e prive di pregiudizi. 

Non ogni interazione dovrebbe essere gestita da un chatbot: fornire chiari trigger per l'escalation agli agenti umani rimane fondamentale. In caso di escalation, trasferisce l'intero contesto conversazionale agli agenti umani. In questo modo, i clienti non devono ripetersi e non devono considerare un'escalation proattiva in cui il chatbot offre assistenza umana prima che il cliente si frustri. 

Se possibile, e con le dovute autorizzazioni, utilizza i dati dei clienti per offrire un'esperienza su misura. Ad esempio, permette al chatbot di utilizzare il nome o la cronologia degli ordini di un cliente per fornire risposte rilevanti e contestuali. (Tuttavia, è importante bilanciare la personalizzazione con la privacy ed essere trasparenti su quali dati vengono utilizzati.) Inoltre, se i clienti contattano un chatbot su più canali, ciò può contribuire a garantire che l'esperienza complessiva sia coerente. Le risposte dovrebbero essere allineate alle informazioni fornite tramite altri canali di servizio clienti per evitare contraddizioni. 

Creare linee guida chiare su cosa un chatbot dovrebbe e non dovrebbe fare e definire gli stakeholder responsabili. Questo aspetto è importante quando si gestiscono informazioni sensibili o transazioni finanziarie. Implementare misure di sicurezza e stabilire protocolli per monitorare il comportamento dei chatbot e rispondere ai problemi. 

I chatbot richiedono un'ottimizzazione continua. Rivedi regolarmente i log delle conversazioni e aggiorna le knowledge base quando le politiche o i processi cambiano. Monitora proattivamente il feedback dei clienti e addestra modelli AI con nuovi dati per migliorare la precisione nel tempo.