AI conversazionale per il servizio clienti

I team del servizio clienti utilizzano la tecnologia per migliorare le comunicazioni e offrire supporto in tempo reale ai clienti, 24 ore su 24. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning (ML) per analizzare il linguaggio umano e creare risposte simili a quelle umane. Grazie a questa tecnologia basata su AI, i contact center possono ridurre le richieste semplici e risolvere i problemi, migliorando l'esperienza del cliente.

L'AI conversazionale fa parte di una tendenza crescente verso il servizio clienti basato su AI¹. Secondo un recente report dell'IBM Institute for Business Value, i dirigenti prevedono entro il 2027 un importante passaggio verso l'automazione completa. I dirigenti intervistati prevedono un aumento del 53% nell'uso dell'AI per potenziare il self-service personalizzato per i clienti e un miglioramento del 47% nella risoluzione delle chiamate self-service entro il 2027.

Questa tecnologia di AI conversazionale può includere chatbot, assistenti virtuali, assistenti AI, agenti AI, automazione e AI generativa. Con queste funzionalità, gli agenti umani possono concentrarsi su richieste più complicate e lasciare che l'AI conversazionale gestisca le domande di routine dei clienti². Questa immediatezza può aumentare le interazioni con i clienti e aiutare i team del servizio clienti a lavorare in modo più efficiente che mai.

L'AI conversazionale funziona utilizzando la tecnologia PNL, il machine learning (ML) e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per tradurre le conversazioni umane in un linguaggio comprensibile dalle macchine. Una volta tradotto, lo strumento formula una risposta basata sulle informazioni fornite da una specifica knowledge base.

È importante notare che la tecnologia di AI conversazionale non è sempre la stessa. Gli strumenti di AI più efficaci e competenti sono addestrati su miliardi di interazioni con i clienti³. La tecnologia, se addestrata correttamente, può discernere le esigenze dei clienti e migliorare la loro soddisfazione. Inoltre, può ottimizzare i workflow all'interno dei contact center e aumentare la qualità del servizio in generale. Il software di AI conversazionale continua a evolversi, poiché apprende costantemente da ogni interazione.

PNL: consente ai computer e ai dispositivi digitali di riconoscere, interpretare e comprendere il linguaggio umano. Ci sono due sottocomponenti: il natural language understanding (NLU) e la natural language generation (NLG). Questi strumenti danno un senso al testo e poi lo convertono in un formato comprensibile dagli esseri umani.

ML: questa tecnologia utilizza algoritmi addestrati su set di dati per consentire ai computer di imitare il modo in cui gli umani apprendono.

Ad esempio, un cliente inserisce una query di testo nell'interfaccia (app) del software di AI conversazionale. Successivamente, l'NLP analizza l'intento dell'utente e genera una risposta basata sui miliardi di interazioni su cui si basa. Col passare del tempo, il componente di machine learning (ML) dell'AI conversazionale migliorerà le risposte alle richieste dei clienti e le renderà più accurate, dall'inizio alla fine.

Le piattaforme di AI conversazionale garantiscono un tono coerente per tutti i clienti, indipendentemente dalla richiesta. Questa funzionalità garantisce un'esperienza di servizio uniforme per i clienti e la stessa attenzione per tutti.

La capacità degli assistenti e degli agenti AI di gestire grandi volumi di richieste può contribuire a migliorare l'efficienza degli agenti, il che a sua volta può contribuire a migliorare il punteggio di soddisfazione dei clienti (CSAT). Questa caratteristica è una metrica chiave dei feedback dei clienti utilizzati per indicare il livello di soddisfazione di un cliente rispetto a un servizio o prodotto. Gli strumenti di conversazione basati su AI possono anche aumentare il tasso di risoluzione e ridurre i tempi di attesa per i clienti.

Con l'AI conversazionale, i clienti possono ottenere il supporto in più lingue. Questa tecnologia garantisce quindi una semplificazione delle interazioni con i clienti e un equo coinvolgimento del cliente. Questa funzionalità dell'AI è simile a un team di supporto in tutto il mondo, disponibile a rispondere ai clienti in qualsiasi momento tramite SMS, app, social media e online.

Un vantaggio fondamentale dell'AI conversazionale è che non necessita di addestramento o configurazione. Una volta installato, il software deve solo essere collegato ai contenuti o alla knowledge base dell'organizzazione per assorbire tutti i dati dei clienti. Questo processo potrebbe sembrare come l'integrazione con un sistema di customer relationship management (CRM) esistente, con le piattaforme di e-commerce e con altri strumenti aziendali.

Uno degli scopi principali dell'AI conversazionale è quello di fornire un supporto clienti il più possibile umano e somigliare a un vero addetto all'assistenza. I clienti dovrebbero essere in grado di interagire con le soluzioni di AI conversazionale senza sapere o avere la sensazione che i consigli provengano da un robot.

Attraverso l'AI conversazionale, i clienti possono interagire con un'azienda su più canali, sia attraverso un'interfaccia self-service come gli smartphone, sia presso uno schermo digitale presso i punti vendita. Con l'integrazione omnicanale, la tecnologia AI può essere applicata ad altri canali, come le vendite e il marketing.

L'AI conversazionale può essere di diversi tipi. I prezzi e le caratteristiche varieranno a seconda della tecnologia di AI scelta dall'azienda e dei casi d'uso che tale tecnologia dovrà servire.

La scelta del software di AI conversazionale dovrebbe dipendere dalla natura degli obiettivi aziendali. Un'AI basata su regole è per le esigenze semplici e più dirette. Un'AI di tipo generativo è più complessa e può soddisfare le esigenze di maggiore personalizzazione e creatività. Entrambe possono essere utilizzate in un approccio ibrido che combina i punti di forza di ciascuno per gestire le interazioni degli utenti.

I moderni AI chatbot utilizzano la tecnologia NLU per discernere il significato dell'input dell'utente, superando qualsiasi cosa, dagli errori tipografici ai problemi di traduzione. Gli strumenti di AI avanzati associano quindi quel significato allo specifico "intento" su cui l'utente desidera che il chatbot agisca e utilizzano l'AI conversazionale per formulare una risposta adeguata.

Un chatbot è un programma per computer che simula la conversazione umana con un utente finale tramite una tecnologia virtual agent (VAT). Un chatbot tradizionale aiuta i clienti a trovare risposte rapide e a indirizzarli al reparto più adatto a gestire la loro richiesta. I chatbot tradizionali hanno funzioni limitate e sono basati su regole.

Attraverso l'elaborazione del linguaggio, i sistemi possono rispondere ai comandi vocali incorporati in vari dispositivi. Alcuni esempi sono Amazon Alexa, Google Assistant e Apple Siri, utilizzabili con smartphone, altoparlanti, automobili e cuffie.

Un agente AI o assistente virtuale esegue autonomamente le attività progettando workflow con gli strumenti disponibili, andando ben oltre il PNL. L'agente può risolvere problemi, interagire con gli ambienti esterni ed eseguire azioni. Gli agenti AI possono gestire la natura imprevedibile delle conversazioni con i clienti e rispondere a molto più delle semplici domande frequenti (FAQ).

Si tratta di un sistema telefonico automatizzato che consente a chi chiama di ricevere e fornire informazioni o fare richieste utilizzando input vocali o menu. L'AI conversazionale può migliorare questo sistema, identificando il motivo per cui una persona chiama un contact center e aiutando a risolvere la richiesta specifica.

Le recenti innovazioni nell'AI per il riconoscimento delle immagini hanno portato a una nuova tecnologia per le app per fotocamere. Un'app per fotocamere può utilizzare l'AI per acquisire il linguaggio dei segni o altri segnali non verbali da abbinare ai dati dei modelli linguistici. Di conseguenza, un'azienda può assistere i clienti affetti da perdita dell'udito e da altri disturbi.

I casi d'uso e gli esempi di AI conversazionale nel servizio clienti sono di ampia portata, tuttavia tre esempi importanti riguardano il settore bancario, sanitario e delle telecomunicazioni.

Una banca gestisce quotidianamente un numero enorme di richieste, dai saldi dei conti e la cronologia delle transazioni, fino alle richieste di prestiti e al rilevamento delle frodi. L'AI conversazionale può aiutare a gestire questi volumi elevati e rispondere ai clienti a qualsiasi ora. I clienti bancari si aspettano esperienze personalizzate. L'AI conversazionale può offrire servizi pertinenti in base alla cronologia delle transazioni di un cliente o consigliare prodotti finanziari su misura per le sue esigenze.

Il team finanziario di IBM ha utilizzato IBM® watsonx Orchestrate e IBM Apptio Enterprise Business Management (EBM) per mitigare le sfide legate alle registrazioni manuali nei libri contabili. Il team finanziario di IBM e il team Jobotx di IBM hanno collaborato per delineare i passaggi ripetitivi e manuali delle registrazioni nei libri contabili all'assistente di watsonx Orchestrate. Il team ha scelto watsonx Orchestrate per semplificare le operazioni, prendere decisioni informate con insight basati su AI e promuovere la crescita in un ambiente sicuro e scalabile.

I pazienti spesso cercano risposte rapide a problemi di salute comuni, promemoria sui farmaci, pianificazione degli appuntamenti e consigli medici di base. Gli AI chatbot possono fornire questi servizi 24 ore su 24. Assicurano quindi che i pazienti ricevano un'assistenza tempestiva, indipendentemente dall'orario d'ufficio.

Le funzionalità di AI conversazionale possono anche aiutare a gestire le cartelle cliniche dei pazienti, pianificare i follow-up e ricordare ai pazienti le cure preventive, migliorando l'esperienza complessiva dei pazienti e il loro stato di salute. Automatizzando queste attività, il personale sanitario può concentrarsi sulle esigenze più complesse dei pazienti, migliorando la qualità dell'assistenza.

Humana, una delle maggiori compagnie assicurative degli Stati Uniti, ha collaborato con IBM Watson per aggiornare il suo sistema automatico di risposta vocale (IVR), ormai obsoleto. L'azienda, che offre assicurazioni supplementari per Medicare, assicurazioni sanitarie, assicurazioni dentistiche, assicurazioni oculistiche e copertura farmaceutica, ha collaborato con IBM per sviluppare un assistente conversazionale in grado di semplificare le chiamate del personale amministrativo.

Il settore delle telecomunicazioni gestisce numerose richieste dei clienti, tra cui dettagli del piano, pagamenti delle bollette, risoluzione dei problemi di servizio e supporto tecnico. Con i chatbot basati su AI, i clienti possono ottenere risposte istantanee e risolvere i quesiti in tempo reale. L'AI conversazionale aiuta le aziende anche a contattare i clienti in modo proattivo con offerte personalizzate, avvisi sugli utilizzi e aggiornamenti del servizio, migliorando il coinvolgimento del cliente.

Si prevede che il ruolo dell'AI per i fornitori di servizi di comunicazione (CSP) aumenti, secondo un rapporto dell' IBM Institute of Business Value. IBM, in collaborazione con GSMA Intelligence, ha intervistato 750 dirigenti di reti globali; i dati rivelano che i CSP si aspettano un aumento dell'AI tradizionale del 16% e dell'AI generativa di quasi il 19%.

Il primo passo nell'attuazione di una strategia di AI conversazionale arriva ben prima della scelta della piattaforma e degli strumenti. Innanzitutto, un'azienda deve sapere cosa vuole guadagnare utilizzando questa tecnologia. Ad esempio, se un'azienda vuole automatizzare le esperienze dei clienti, deve essere specifica sui propri obiettivi e sui problemi che vuole risolvere.

Ad esempio, un'azienda vuole ridurre i costi operativi e utilizzare solo gli agenti umani di cui dispone attualmente. Un agente AI che può concentrarsi sulle domande di base ed elaborare più domande a un ritmo più veloce potrebbe essere il miglior tipo di AI conversazionale da implementare.

Contemporaneamente al primo passo, è necessario analizzare i dati per garantire che l'organizzazione prenda decisioni informate sull'ambito in cui l'AI conversazionale sarà più utile. Le aziende dovrebbero cercare aree con un volume di domande elevato o con domande ripetitive, che consumano risorse non necessarie. Usa i dati per valutare i workflow attuali e capire quale strumento di AI conversazionale può migliorare l'esperienza, sia per il cliente che per l'agente umano.

Partendo dal passaggio precedente, un'azienda dovrebbe esaminare in dettaglio l'infrastruttura esistente e gli attuali canali di comunicazione utilizzati. L'azienda dovrebbe cercare strumenti di AI conversazionale che possano essere integrati facilmente con i sistemi e i software esistenti. Una volta valutati i sistemi attuali, il passo successivo consiste nell'ottenere il sostegno degli stakeholder per l'iniziativa.

Una volta ottenuto il supporto in tutta l'organizzazione, il passo successivo è quello di considerare quanto costeranno l'implementazione e la distribuzione. Le aziende più piccole potrebbero voler prendere in considerazione un software no-code, subito utilizzabile. Le aziende più grandi con un budget maggiore potrebbero prendere in considerazione la creazione di un software che soddisfi le esigenze aziendali. Questo processo potrebbe richiedere più tempo e più risorse.

Un software di AI conversazionale è una decisione importante per un'azienda. Questo è il motivo per cui è importante scegliere il giusto fornitore per la piattaforma, con scalabilità comprovata e semplicità di implementazione. Un'azienda dovrebbe comprendere le tempistiche di implementazione e valutare se questo lasso di tempo è in linea con le esigenze aziendali. La piattaforma deve anche dare priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati degli utenti. Tra i fornitori figurano IBM, Salesforce, Oracle, Zendesk e Amazon.

Dopo avere implementato il software di AI conversazionale, è fondamentale raccogliere dati e feedback dei clienti per valutare le prestazioni del software. Il feedback è importante per l'azienda e il cliente, in modo da poter apportare le modifiche necessarie per migliorare l'esperienza del cliente per tutte le parti coinvolte.

Assicurati che il sistema AI comunichi in modo chiaro e conciso. Gli utenti dovrebbero comprendere facilmente le risposte fornite dall'AI.

Personalizza il più possibile l'interazione. Usa il nome del cliente, fai riferimento alle sue interazioni precedenti e fornisci soluzioni su misura per le sue esigenze o i suoi problemi specifici.

Non aspettare che siano gli utenti a contattarti. Interagisci in modo proattivo inviando aggiornamenti, promemoria o suggerimenti utili in base ai loro comportamento o alle loro preferenze.

Quando una richiesta va oltre le funzionalità dell'AI, assicura una transizione graduale a un agente umano. Il passaggio di consegne deve essere fluido e tutto il contesto della conversazione deve essere trasferito in modo accurato.

Aggiorna e addestra regolarmente il tuo sistema di AI con nuovi dati e feedback. Questo processo consente di migliorare l'accuratezza, migliorare la comprensione dell'intento dell'utente e perfezionare le risposte nel tempo.