Nel 2024 il customer service B2B si evolverà grazie alla presenza dell’intelligenza artificiale. Quali sono i trend da tenere in conto?
Già durante il 2020, in piena pandemia, gli utenti si sono abituati a interfacciarsi con i chatbot nello stesso modo in cui per anni si sono rapportati con gli addetti al customer service. Poiché da quel momento sono passati, ormai, diversi anni, le aziende si devono preparare a rispondere alle aspettative di utenti sempre più esigenti, che pongono domande anche piuttosto complesse. Per far fronte a questo cambiamento, sarà necessario aggiornarsi sulle più moderne strategie e tecnologie di customer service e formare un team altamente specializzato su questo ambito (Gartner, The Future of Customer Service, 2022).
Il customer service oggi: una panoramica
Ad oggi il customer service deve essere personalizzato e proattivo, in un certo senso deve anticipare i bisogni degli utenti. Ma non si tratta dell’unica sfida a cui le Organizzazioni vanno incontro: l’integrazione di queste tecnologie con i sistemi legacy, la ricerca delle principali modalità attraverso cui l’intelligenza artificiale (IA) può migliorare il customer service e la ricerca di figure professionali verticali in questo ambito sono solo alcune delle molte difficoltà a cui i reparti service dovranno rispondere (McKinsey, The next frontier of customer engagement: AI-enabled customer service, 2023).
Le aziende che per prime hanno investito su un customer service evoluto oggi stanno portando avanti questa missione attraverso app e nuove interfacce come sistemi di pagamento facili. Le altre aziende, ritardatarie su questo fronte, stanno cercando di recuperare.
McKinsey classifica questo processo in un continuum di cinque livelli di maturità nell’implementazione dell’intelligenza artificiale per l’engagement dei clienti. Le aziende al primo livello hanno un customer service quasi interamente gestito dai dipendenti, mentre quelle collocate al quinto livello svolgono il 95% delle funzioni di assistenza clienti grazie a IA e canali digitali. In particolare utilizzano strumenti self-service, app rivisitate, nuove interfacce, sistemi di risposta vocale interattiva dinamici (interactive voice response, IVR) e chat.
Non bisogna, però, fraintendere: l’uso intenso dell’intelligenza artificiale non sostituisce i dipendenti, ma li potenzia. L’IA supporta gli utenti in tutti i canali dell’azienda, ad esempio in quelli self-service, come i chatbot, ma assiste anche i team di customer service in tempo reale, ad esempio li supporta nell’assistere gli utenti nelle richieste che arrivano sulle piattaforme social.
Addirittura, l’intelligenza artificiale può aiutare l’azienda a prevedere lamentele e problematiche, garantendo una sorta di assistenza “preventiva” o comunque “just in time” nel rispetto al momento della segnalazione da parte del cliente.
I vantaggi dell’uso dell’intelligenza artificiale nel customer service
In questo processo di innovazione del customer service, come abbiamo visto, l’intelligenza artificiale la fa da padrone. Sempre secondo McKinsey, oltre alle sue rinomate potenzialità di aumento del coinvolgimento degli utenti, l’IA genera più opportunità di cross-selling e upselling e riduce il costo delle operazioni di customer service.
Miglioramento dei flussi di assistenza clienti
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per rispondere velocemente ai dubbi dei clienti, ad esempio tramite strumenti come i chatbot, che snelliscono le operazioni del team di customer service. Standardizzando le risposte a comunicazioni ripetitive, i team possono tornare a concentrarsi su problematiche più complesse, che richiedono personalizzazione ed empatia. In questo modo, i chatbot migliorano l’efficienza aziendale.
Riduzione dei tempi di risposta e gestione
Naturalmente, grazie all’aiuto di strumenti come i chatbot, l’utente che contatta la tua azienda riceverà una risposta entro pochi secondi dal contatto, il che migliorerà significativamente le metriche di risposta al cliente.
Migliori previsioni del comportamento del cliente
L’IA utilizza i dati per elaborare previsioni. Quello che fa l’IA predittiva è comprendere come è probabile che i tuoi clienti si comportino in base alla loro storia d’acquisto, alle abitudini di acquisto e alle loro preferenze personali. Inoltre, questi strumenti possono utilizzare le informazioni di cui sono già a conoscenza per prevedere quali sono a rischio di abbandonare i servizi o prodotti, permettendo al servizio clienti di intervenire tempestivamente con azioni mirate di fidelizzazione.
Vediamo come mettere in pratica alcuni di questi vantaggi.
Esempi di utilizzo dell’intelligenza artificiale nel customer service
Aziende dei settori più disparati stanno utilizzando l’intelligenza artificiale nel customer service, dal mondo del food alle concessionarie, passando per gli istituti bancari, come mostrano le testimonianze di HubSpot¹ e Invoca². La trasversalità dell’uso dell’IA in questo ambito comprende anche settori come design, materiali, contract e canale di vendita Ho.Re.Ca.
Chipotle
La nota catena di ristoranti statunitensi Chipotle ha scelto di sfruttare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per prevedere le quantità di ingredienti necessari in cucina in base alla domanda dei clienti. Poiché il sistema riduce il carico sulla cucina e le tempistiche sugli ordini, i clienti possono mangiare il loro gustoso burrito quanto prima!
Allstate
La compagnia di assicurazioni Allstate ha deciso di assumere “Amelia”. Non si tratta di una nuova collaboratrice, bensì di un agente virtuale esperto che padroneggia oltre 50 argomenti assicurativi! Dal 2017 ha gestito milioni di conversazioni con i clienti riducendo significativamente i tempi di conversazione e risolvendo molti dei problemi dei clienti alla prima chiamata. L’assistenza che fornisce sta anche riducendo il tempo di formazione degli impiegati del centro assistenza.
The Faulkner Organization
Anche The Faulkner Organization, concessionaria americana, ha aggiunto al suo team un assistente non umano. Si tratta di “Megan”, assistente virtuale basato su intelligenza artificiale, che facilita la comunicazione via email con i clienti, determina l’intento dei lead in tempo reale e avvisa i venditori quando devono contattare i potenziali acquirenti. Grazie al suo aiuto l’azienda ha raddoppiato il traffico qualificato al proprio showroom.
Intelligenza artificiale e customer service trend 2024
Gartner ha intervistato oltre 200 leader del servizio clienti nel periodo tra dicembre 2022 e febbraio 2023 per determinare quali tecnologie influenzeranno il servizio clienti nell’immediato futuro. Gli strumenti più decisivi per i team di customer service, secondo gli intervistati, saranno i case management system, gli strumenti di collaborazione interna e i sistemi di contact center basati su cloud (Gartner Survey Identifies Top Technologies Impacting Customer Service and Support in 2023 and Beyond, 2023).
A cosa servono questi strumenti? Entriamo nel dettaglio.
I Case Management System sono applicazioni progettate per supportare processi complessi che necessitano di una combinazione di compiti umani e flussi di lavoro elettronici, come una domanda, una richiesta o un reclamo di un utente, così da velocizzare la gestione delle richieste degli utenti.
Anche gli strumenti di collaborazione interna hanno l’obiettivo di rendere i processi più fluidi, con il risultato finale di restituire al cliente un servizio più efficiente e coerente. Infatti, una comunicazione efficace tra i team interni permette di risolvere i problemi più velocemente e di fornire risposte più accurate. Inoltre, il miglioramento della collaborazione interna spesso si traduce in una maggiore innovazione nei prodotti e nei servizi offerti, il che può portare a un’esperienza cliente migliore e più soddisfacente nel lungo termine.
Infine, i contact center basati su cloud rappresentano un punto nodale per la gestione omnicanale delle comunicazioni clienti, capaci di operare sia in entrata che in uscita e di andare oltre il tradizionale uso della sola voce. Questi sistemi eliminano la necessità di hardware costosi grazie alla loro operatività da remoto e alla compatibilità con dispositivi mobili. Inoltre, si integrano facilmente con altre applicazioni e sistemi telefonici nel cloud.
Questi strumenti consentono non solo agli addetti al customer service di lavorare in maniera più agevole, ma anche di offrire un’esperienza cliente aumentata grazie all’integrazione con i CRM, che rende possibile un maggior livello di personalizzazione.
Benché differiscano nel loro obiettivo principale, possiamo rintracciare in questi strumenti dei risultati comuni. Tutti e tre permettono di assicurare una migliore circolazione delle informazioni, ottimizzare i processi lavorativi e migliorare la gestione delle relazioni con i clienti, grazie a risposte più rapide e mirate alle esigenze dei clienti.
Una gestione rapida ed efficace delle richieste degli utenti sarà l’obiettivo principale dei reparti di customer service nel 2024. Approfondiamo.
Percorsi cliente senza interruzioni
Nel 2024, creare un’esperienza cliente soddisfacente corrisponderà alla creazione di un service customer journey multicanale in cui i contenuti sono coerenti ma non ripetitivi.
Per riuscire in tale impresa, i leader del customer service e support utilizzeranno gli strumenti più avanzati: dall’analisi della Voce del Cliente (Voice of Customer, VoC), che raccoglie insight sul comportamento dei consumatori, le preferenze, le avversioni, all’analisi predittiva, dall’analisi dell’esperienza digitale all’analisi del percorso del cliente.
Virtual Customer Assistant (VCA) e chatbot
I partecipanti all’indagine di Gartner riconoscono anche la crescente necessità di investire in assistenti virtuali per i clienti (Virtual Customer Assistant, VCA) e chatbot. Abbiamo già parlato dei chatbot a più riprese in questo articolo, ma cos’è un Virtual Customer Assistant?
Si tratta di un assistente automatizzato per il servizio clienti che le aziende utilizzano per interagire con i clienti, rispondere alle loro domande, indirizzarli a pagine web e gestire ogni loro richiesta.
Ad un primo sguardo sembrerebbe corrispondere ad un chatbot, ma in realtà una differenza c’è: mentre i chatbot sono spesso limitati a compiti più semplici e diretti, i VCA offrono un livello di servizio più vicino a quello umano e possono gestire compiti più complessi, fornendo un’esperienza più profonda e coinvolgente per il cliente.
Voicebot
Il customer service può essere potenziato da strumenti di IA vocale, i voicebot, che comprendono il linguaggio umano e che, quindi, possono risolvere compiti di routine del servizio clienti (come richieste sugli orari di apertura e risoluzione dei problemi di accesso all’account) in modo che i dipendenti si possano concentrare su questioni più complesse.
Supporto predittivo e personalizzato
Gli acquirenti si aspettano che l’IA sia in grado di prevedere ciò di cui hanno bisogno e fornire soluzioni pertinenti in modo proattivo. Le aziende, dal canto loro, sono ben pronte a rispondere a tali aspettative grazie ad analisi sui dati di interazioni passate col customer service e sul comportamento dell’utente.
È anche possibile utilizzare l’IA per analizzare le precedenti interazioni e le preferenze di un cliente al fine di fornire un supporto su misura.
Categorizzazione automatica dei ticket
L’IA può essere utilizzata per ordinare e categorizzare automaticamente i ticket di supporto in arrivo in modo da indirizzarli al dipendente o al dipartimento più adatto, riducendo il tempo di risoluzione delle richieste. Grazie al machine learning, più ticket vengono elaborati, più il sistema si perfeziona.
Analisi del sentiment
Grazie all’analisi del sentiment, i chatbot riescono a capire quali sono le emozioni dell’utente con cui si sta interfacciando e si comporta in modo tale da non incrementare sensazioni negative.
Sono molti gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) che possono analizzare le interazioni dei clienti e assegnare punteggi di sentiment e gli strumenti di scrittura AI, come Grammarly, che studiano il tuo testo e ti comunicano come il tuo messaggio potrebbe essere percepito dal tuo pubblico prima di inviarlo.
Supporto multilingue
Molti chatbot e strumenti di conversazione basati sull’IA hanno la capacità di generare contenuti in diverse lingue. L’IA può rilevare la lingua del cliente e rispondergli in quella lingua oppure può tradurre il messaggio prima che raggiunga il tuo team di customer service.
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Bibliografia:
¹ HubSpot, AI in Customer Service: 11 Ways to Use it [+ Examples], 2023.
² Invoca, AI for the Customer Experience: Benefits, Challenges, and Examples, 2023.
