Che cos'è l'analytics conversazionale?

Gartner prevede che entro il 2026, le implementazioni dell'AI conversazionale all'interno dei contact center porteranno a una riduzione del costo del lavoro degli agenti di 80 miliardi di dollari.¹ Man mano che un maggiore coinvolgimento del cliente con le organizzazioni viene mediato da tali applicazioni, questo campo è diventato una componente critico della gestione della relazione con il cliente (CRM).

Questo tipo di analytics si concentra sulla comprensione del contenuto, del contesto, dell'intento, del sentiment e di altri aspetti rilevanti delle conversazioni. L'obiettivo è ottenere insight fruibili per migliorare l'esperienza dei clienti, migliorare la qualità del servizio e aiutare i manager a prendere decisioni aziendali più informate.

I componenti chiave dell'analytics conversazionale includono:

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): l'NLP è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che aiuta i computer a comprendere e interpretare il linguaggio umano. Gli analytics conversazionali si basano molto sulle tecniche di NLP per estrarre significato e contesto da input testuali o vocali.
   

• Analisi del sentiment: si tratta di determinare il sentiment o il tono del cliente presente nel linguaggio umano. Questo aiuta le aziende a valutare la soddisfazione dei clienti e a individuare potenziali problemi o preoccupazioni.
   

• Riconoscimento delle intenzioni: il riconoscimento delle intenzioni consiste nel comprendere lo scopo o l'obiettivo alla base della domanda o della richiesta di un cliente. Consente alle aziende di fornire risposte pertinenti e di migliorare l'efficacia delle interazioni conversazionali.
   

• Analisi del percorso del cliente: gli analytics conversazionali possono essere utilizzati per analizzare le interazioni con i clienti su più punti di contatto e ottenere insight sul loro percorso con l'azienda.
   

• Monitoraggio delle prestazioni: le aziende possono utilizzare software di analytics conversazionali per monitorare le prestazioni delle proprie interfacce conversazionali, come le dashboard self-service dotate di chatbot. Questo include la misurazione di KPI come i tempi di risposta, i tassi di risoluzione e l'individuazione delle aree di miglioramento.
   

• Estrazione di argomenti: gli analytics conversazionali possono individuare gli argomenti principali o i soggetti delle conversazioni. Questo aiuta le aziende a concentrarsi sulle questioni più pertinenti e a individuare tendenze o modelli nelle richieste dei clienti.
   

• Personalizzazione e consigli: analizzando le conversazioni, le aziende possono personalizzare le risposte e i consigli in base al comportamento e alle preferenze dei clienti.

L'analytics conversazionale consente alle aziende di comprendere meglio le esigenze dei clienti, ottimizzare le interazioni e prendere decisioni basate sui dati per migliorare l'esperienza dei clienti e l'efficienza operativa. Ecco come funziona.

Il processo inizia con la raccolta dei dati conversazionali. Questo può coinvolgere più fonti di dati, tra cui log di chat, registrazioni delle chiamate, interazioni e-mail, messaggi sui social e interazioni con l'assistente vocale. Una volta raccolti i dati dei clienti (la trascrizione è necessaria per i dati vocali), vengono pre-elaborati per pulire e normalizzare il testo, rimuovendo il rumore e le informazioni non pertinenti. Questo passaggio prevede attività come la tokenizzazione (suddivisione del testo in parole o frasi), la conversione di tutti i caratteri in minuscolo e la rimozione delle stop word (parole comuni come "e", "il", ecc...).

Successivamente vengono applicate le tecniche di NLP per comprendere il contenuto e il significato delle conversazioni. Gli algoritmi di NLP analizzano il testo pre-elaborato per identificare entità, sentimenti, intenti, contesti e altre caratteristiche linguistiche.

Una volta che la NPL e gli algoritmi di apprendimento automatico hanno elaborato i dati, le piattaforme di analytics generano insight e metriche. Le aziende possono acquisire insight su preferenze, sentiment, problemi comuni e tendenze dei clienti. Queste informazioni vengono riportate con strumenti di visualizzazione per presentare gli insight sui clienti in modo chiaro e intuitivo, aiutando gli utenti a interpretare e agire in base alle informazioni. Man mano che vengono raccolti nuovi dati, il sistema può aggiornare i propri modelli per fornire risposte più accurate e personalizzate nel tempo.

L'analytics conversazionale trova applicazioni in molti settori. Alcuni dei principali casi d'uso includono:

L'analytics conversazionale può essere utilizzata per analizzare le interazioni dei clienti con chatbot, assistenti virtuali o agenti di call center. Aiuta le aziende a identificare i problemi comuni dei clienti, monitorare le prestazioni degli agenti e migliorare i tempi di risposta per fornire un servizio clienti migliore.

Analizzando il feedback dei clienti proveniente da diversi canali di conversazione, come le telefonate a un contact center o le interazioni con i chatbot, le aziende possono ricavare insight sulle preferenze dei clienti, sui punti critici e sul sentiment generale verso prodotti o servizi.

L'analytics conversazionale può aiutare a comprendere le richieste dei clienti durante le interazioni di vendita. Aiuta le aziende a individuare potenziali opportunità di upselling o cross-selling e a ottimizzare i messaggi di marketing in base alle risposte dei clienti.

L'analisi delle conversazioni con i clienti può aiutare a creare esperienze personalizzate in base alle preferenze e al comportamento individuali. Aiuta inoltre a mappare i percorsi dei clienti per migliorare il coinvolgimento e la fidelizzazione.

Nelle istituzioni finanziarie, l'analytics conversazionale può aiutare a rilevare attività sospette o comportamenti fraudolenti durante le interazioni con i clienti, migliorando le misure di sicurezza.

Gli strumenti di analytics conversazionale possono essere utilizzati per monitorare la conformità alle normative e alle politiche interne durante le interazioni con i clienti, per garantire il rispetto degli standard del settore.

L'analytics conversazionale, sebbene potente e promettente, comporta anche diverse sfide che devono essere affrontate per un'implementazione di successo e un uso efficace. Alcune delle sfide principali dell'analytics conversazionale includono:

• Ambiguità e variabilità del linguaggio naturale: il linguaggio naturale è intrinsecamente ambiguo e può variare notevolmente da individuo a individuo. Le conversazioni possono coinvolgere gergo, linguaggio colloquiale o grammatica non standard, il che rende più difficile per gli algoritmi di NLP interpretare accuratamente intenti e sentiment.
   

• Sensibilità al contesto: la comprensione del contesto è fondamentale per ottenere risposte significative nelle conversazioni. Tuttavia, l'acquisizione e la gestione del contesto durante una conversazione possono essere complesse, soprattutto nelle interazioni a più turni.
   

• Qualità dei dati e rumore: i dati delle conversazioni possono essere rumorosi e contenere errori, errori ortografici o informazioni incomplete. I dati di bassa qualità possono influire sull'accuratezza dei modelli NLP e portare a insight fuorvianti.
  
  
• Bias dei dati di formazione: i modelli di NPL sono addestrati su dati storici, che possono contenere bias presenti nelle interazioni passate. I dati di addestramento distorti possono portare a risposte distorte, causando potenzialmente danni o rafforzando gli stereotipi.
  
  

• Scalabilità e prestazioni: la gestione di un grande volume di conversazioni in tempo reale richiede un'infrastruttura scalabile e ad alte prestazioni. La velocità di elaborazione degli algoritmi NLP può rappresentare una sfida per mantenere interfacce conversazionali reattive.
   

• Supporto multilingue: il supporto di più lingue nell'analisi vocale introduce ulteriori complessità, poiché lingue diverse hanno caratteristiche linguistiche e strutture sintattiche uniche.
   

• Privacy e protezione dei dati: gli analytics conversazionali comportano l'analisi delle interazioni sensibili dei clienti. Garantire la privacy dei dati e la conformità alle normative sulla protezione dei dati è fondamentale, ma può essere difficile trovare un equilibrio tra fornire risposte personalizzate e salvaguardare le informazioni dei clienti.
   

• Apprendimento e adattamento continui: i sistemi di analytics conversazionali devono adattarsi e migliorare costantemente sulla base di nuovi dati e del cambiamento del comportamento degli utenti. Garantire una perfetta integrazione di nuovi dati e aggiornamenti nei modelli è una sfida continua.
   

• Fiducia e accettazione degli utenti: i clienti che interagiscono con le app chatbot possono avere dubbi sulla privacy, sulla sicurezza dei dati o sull'accuratezza delle risposte. Costruire la fiducia e l'accettazione degli utenti è fondamentale per il successo delle iniziative di AI conversazionale.

Affrontare queste sfide richiede una ricerca continua, progressi nelle tecnologie NLP e nell'AI e un approccio ponderato alla raccolta dei dati, all'addestramento dei modelli e alla progettazione dei sistemi. Il superamento di questi ostacoli porterà le organizzazioni a comprendere i numerosi vantaggi delle soluzioni di analytics conversazionale.