Assistenza clienti
Persona che utilizza l'AI e lo storage di dati
Assistenza clienti

Le aziende oggi stanno modernizzando l'assistenza clienti, utilizzando l'AI avanzata per garantire un'esperienza utente positiva a partire dalla prima interazione e durante tutto il percorso dell'acquirente.

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AI per il servizio clienti


Cos'è l'Assistenza Clienti?

L'assistenza clienti è più che fornire un ottimo servizio clienti. È un approccio proattivo per fornire informazioni, strumenti e servizi ai clienti in qualsiasi momento in cui interagiscono con un marchio.


Il valore dell'assistenza clienti

Se eseguita correttamente, l'assistenza clienti migliora l'esperienza del cliente complessiva fornendo risposte a domande comuni tramite il sito Web, social media, chatbot o con operatori del supporto clienti.

Le aziende vantaggio dagli investimenti nell'assistenza clienti per più ragioni:

  • I Clienti ottengono gli insight di cui hanno bisogno per effettuare un acquisto informato.
  • La soddisfazione dei clienti può aumentare e la fedeltà dei clienti può migliorare.
  • Gli operatori del  servizio clienti  impiegano meno tempo nelle attività di routine e a rispondere a domande frequenti, consentendo agli operatori di eseguire attività più significative.
  • L'utilizzo dell'AI per ottimizzare l'assistenza clienti può aumentare i profitti  e fornire un ROI positivo.

Assistenza clienti e servizio clienti

Insieme, l'assistenza clienti e il servizio clienti aiutano a creare un'esperienza cliente positiva o l'impressione complessiva di una persona che interagisce con la tua società. Entrambi sono vitali, ma esistono sottili differenze nel modo in cui sono implementate.

L'assistenza clienti di alta qualità è proattiva. Le esigenze dei clienti lungo tutto il percorso dell'acquirente vengono anticipate, facendo sentire i clienti supportati. Questo, a sua volta, aiuta a creare una connessione emotiva tra il cliente e l'azienda.

Il servizio clienti è reattivo. Qui, l'attenzione è rivolta ad aiutare i clienti a risolvere problemi o a rispondere a domante prima dell'acquisto, sia in modo autonomo o tramite il team di supporto.

Se un'azienda trascura l'assistenza clienti, questo può influire negativamente sull'esperienza del servizio clienti. Ad esempio, quando il chatbot di un sito Web non è in grado di fornire informazioni chiave su un prodotto, è più probabile che i clienti si sentano frustrati e si rivolgano ad un operatore del servizio clienti per aiuto. Questo comporta un maggiore onere per il team di supporto per affrontare rapidamente il problema e ridurre eventuali effetti dell'esperienza negativa.

Per ottenere la migliore assistenza clienti, il tuo team del servizio clienti deve rispondere alle esigenze dei clienti in modo rapido e con il minor numero possibile di interazioni con i clienti. Secondo McKinsey (link esterno a ibm.com), i dirigenti si sono concentrati per troppo tempo sul miglioramento di punti di contatto specifici, trascurando le esigenze dei clienti. McKinsey osserva che man mano che le aspettative del cliente si evolvono, le aziende devono considerare l'esperienza del cliente alla prima visita al sito Web fino alla risoluzione dei problemi relativi ad un acquisto.

Secondo Forrester (link esterno a ibm.com), l'assistenza clienti è il fattore trainante con maggior impatto per l'esperienza del cliente complessiva nelle aziende B2B, superando fattori come prodotti e prezzi. Tuttavia, le aziende devono bilanciare l'assistenza clienti con i costi, come personale, formazione del servizio clienti e strutture. Ad esempio, Humana ha rilevato che delle oltre 1 milione di chiamate ricevute ogni mese, la maggior parte di provider ha scelto immediatamente di ignorare il sistema di risposta vocale interattiva (interactive voice response, IVR) anche se più del 60% di queste chiamate erano correlato a domande di routine pre-servizio, con risposte ben definite. Passando ad un operatore virtuale AI, Humana gestito le richieste con un costo pari a circa un terzo rispetto ai costi sostenuti con il sistema precedente.


Competenza del servizio clienti oltre il call center

Una volta, i call center erano l'opzione ideale per i clienti che ricercavano aiuto per un prodotto o un servizio, ma oggi i clienti desiderano un ottimo servizio clienti sui canali a loro più convenienti.

I call center e i service desk forniscono l'interazione diretta con un operatore del supporto clienti addestrato a rispondere e a gestire le domande e i reclami degli utenti. La qualità dell'assistenza clienti che porta a questa interazione può influenzare notevolmente il tempo necessario per risolvere ogni caso e, a sua volta, influenzare il punteggio di soddisfazione del cliente. Ad esempio, se il call center continua a ricevere la stessa domanda su un prodotto, le aziende possono scegliere di rispondere alla domanda sul sito Web oppure tramite un'opzione self-service, come un chatbot.

Queste opzioni self-service sono sempre più popolari, con l'86% dei dirigenti B2B che dichiara di preferire l'utilizzo di strumenti self-service per il riordino, piuttosto che parlare con un rappresentante di vendita, secondo McKinsey (link esterno a ibm.com). Parte di questa popolarità è radicata nella comodità. Gli strumenti self-service sono disponibili tutti i giorni, 24 ore al giorno, e sono facilmente accessibili da dispositivi mobili, per cui i clienti hanno a portata di mano la possibilità di porre domande in qualsiasi momento. 


Analisi e metriche del servizio clienti

Per gestire in modo appropriato l'assistenza clienti, le aziende devono comprendere come stanno avendo successo e quali sono i punti da migliorare. Questo richiede di stabilire dei KPI (key performance indicator) per il servizio clienti  e la creazione di un sistema di raccolta di metriche tra i canali.

Secondo il Q2 2020 State Of VoC And CX Measurement Programs Survey di Forrester, (link estero a ibm.com), l'89% dei programmi di misurazione del cliente o voice-of-the-customer acquisisce il feedback dai sondaggi email, mentre solo il 30% sfrutta le registrazioni del centro di contatto. Questo lascia un vuoto nella comprensione dei problemi del cliente; inoltre, rende l'azienda  suscettibile a un punteggio CSAT, che misura la soddisfazione del cliente, più basso.

Utilizzando strumenti come il machine learning e la sintesi vocale, le aziende possono identificare più rapidamente i problemi comuni ed i punti deboli per i clienti attraverso i call center. I KPI interni, come i tassi di conversione, l'escalation dei canali e il tasso di abbandono possono fornire insight sugli elementi che causano l'interruzione della fidelizzazione dei clienti.


Le sfide dell'assistenza clienti

Le aspettative dei consumatori sono estremamente elevate e questo esercita una maggiore pressione sulle aziende affinché migliorino le proprie  relazioni con i clienti. Secondo Forrester (link esterno a ibm.com), solo il 18% dei clienti ha affermato che avrebbe continuato a fare affari con un marchio che li ha delusi.

Inoltre, una scarsa  assistenza clienti è costosa. Lo stesso rapporto Forrester ha mostrato che i venditori di e-commerce sostengono, in media, 22 milioni di dollari costi di servizio non necessari dovuti all'escalation del canale. A questa pressione si aggiunge il numero di canali del servizio clienti odierni. Social media, email, call center, chatbot e testo aggiungono numerosi  punti di contatto e complessità alle operazioni del servizio clienti.

Questo può causare la perdita di informazioni quando la stessa persona si rivolge a più canali. Quando un operatore del servizio clienti non conosce tutta la storia ed il cliente deve condividere ripetutamente il problema, entrambe le persone restano frustrate.

I call center e le interazioni dirette con gli operatori del servizio clienti sono ancora vitali per qualsiasi reparto di assistenza clienti, ma sono costosi da gestire e possono avere un elevato tasso di rotazione dei dipendenti. Anche chatbot, messaggistica di  social media  ed altre opzioni self-service presentano svantaggi, nonostante la comodità, inclusi tempi di risposta lenti e risposte imprecise e irrilevanti che richiedono al cliente di eseguire l'escalation della conversazione su un altro canale.


Migliorare l'assistenza clienti con IBM Watson

Watson Assistant rappresenta una svolta nell'ottimizzazione dell'assistenza clienti. Questo operatore virtuale basato sull'AI fornisce ai clienti risposte rapide, congruenti e precise su qualsiasi piattaforma di messaggistica, applicazione, dispositivo o canale. Il processo di apprendimento naturale di Watson Assistant analizza le conversazioni del cliente, migliorando la propria capacità di risolvere i problemi al primo tentativo.

I risultati sono convincenti. Presso Bradesco, una delle più grandi banche del Brasile, Watson Assistant è stato formato su 62 prodotti e risponde a 283.000 domande al mese con un tasso di precisione del 95%. Solo il 5% richiede chiamate per ulteriore assistenza. In alcuni casi, i tempi di risposta sono stati ridotti da 10 minuti a pochi secondi.

Un approccio all'assistenza clienti basato sull'AI migliora il contenimento e la soddisfazione del cliente. Watson Assistant prende in carico le attività di base e ripetitive eseguite dagli operatori del supporto clienti, consentendo loro di dedicarsi ad attività più significative come la chiusura del loop di feedback dei clienti. Le aziende possono ottenere un duplice vantaggio:

  • Uso più efficiente della forza lavoro.
  • Miglioramento delle metriche dell'esperienza del cliente come NPS (Net Promoter Score) e CAST (customer satisfaction).

Le aziende hanno visto un significativo potenziamento del servizio clienti, con un ROI del 337%, secondo un report Forrester TEI.

La creazione di una knowledge base completa è un altro mezzo per fornire un livello elevato di assistenza clienti. Rende più veloci i tempi di risposta dei call center e consente ai clienti di trovare le risposte in autonomia. IBM Watson Discovery è una piattaforma pluripremiata di analisi del testo e ricerca intelligente basata sull'AI che utilizza i dati già a disposizione dell'azienda per migliorare in modo efficiente l'esperienza del cliente. Con un'elaborazione del linguaggio naturale innovativa e leader di mercato, può rilevare rapidamente insight aziendali significativi da documenti, pagine web e big data, riducendo il tempo di ricerca di oltre il 75%.

Queste soluzioni basate su AI e ML sono progettate non solo per rispondere alle domande dei clienti, ma per rispondere in modo più umano, creando connessioni emotive così importanti per l'assistenza clienti e la fidelizzazione dei clienti.

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