Questo articolo parla dell’Intelligenza Artificiale Generativa (IA) nel servizio clienti.

Cosa significa AI generativa nel servizio clienti?

L’IA generativa nel servizio clienti è una forma di assistenza ai clienti fornita in parte o interamente da strumenti di IA, in genere in combinazione con il personale di assistenza umano. Gli strumenti di intelligenza artificiale che si concentrano sul servizio clienti utilizzano tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’apprendimento automatico (ML) e l’intelligenza artificiale generativa per gestire compiti che non richiedono l’esperienza e la finezza di un team di assistenza umano.

Con il crescente utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale, molti addetti all’assistenza hanno mostrato reazioni contrastanti all’introduzione di questa tecnologia. Se da un lato l’automazione di alcune parti del servizio clienti presenta evidenti vantaggi, dall’altro comporta anche dei rischi.

Quali sono i vantaggi dell’IA generativa nel servizio clienti?

Tempi di risposta più brevi

Quando i clienti hanno un problema, non vogliono aspettare a lungo per ricevere aiuto. Quasi un terzo dei clienti si aspetta una risposta entro un’ora o meno. Quando acquisti un prodotto o ti abboni a un servizio, vuoi che funzioni e quando non funziona può essere molto frustrante.

Gli strumenti di intelligenza artificiale riducono i tempi di risposta automatizzando le attività di routine, come la risposta alle domande più frequenti o l’elaborazione di compiti semplici utilizzando chatbot e assistenti AI. Questo aiuta a ridurre i tempi di elaborazione delle richieste dei clienti in due modi: i clienti con richieste semplici ricevono un aiuto immediato e il tuo team di assistenza ha più tempo per occuparsi di problemi più complessi.

Esperienze personalizzate

Oltre a risposte più rapide, l’intelligenza artificiale può anche offrire ai clienti un’assistenza più personalizzata. Gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare e comprendere il comportamento, le preferenze e la storia dei clienti con la tua azienda. Con questi dati a disposizione, è più facile fornire un’assistenza su misura per ogni cliente, sia che si tratti di un’interazione con un chatbot o con un membro del tuo team di assistenza clienti.

Offrendo esperienze personalizzate, la tecnologia AI permette di costruire relazioni più forti con i clienti, di aumentare la fedeltà e di creare una percezione positiva del marchio. A lungo termine, questo porterà a un miglioramento della competitività.

Familiarizzazione più rapida dei dipendenti

Una delle sfide più grandi quando si tratta di far conoscere l’azienda ai nuovi membri del team è quella di fornire loro una conoscenza dei prodotti e delle linee guida in un breve lasso di tempo. Non è insolito che i nuovi dipendenti si sentano insicuri per un po’ di tempo dopo la formazione.

Gli assistenti AI e gli strumenti di database delle conoscenze possono indirizzare i nuovi dipendenti nella giusta direzione e aiutarli a prendere confidenza più rapidamente.

Maggiore precisione e qualità

Gli stessi strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare il tuo team a fornire un’assistenza più accurata. L’intelligenza artificiale può utilizzare le informazioni contestuali sul cliente specifico, nonché i dati delle interazioni precedenti, per fornire un aiuto più pertinente e personalizzato, anziché affidarsi a risposte standardizzate.

Risparmio sui costi

Un probabile vantaggio chiave dell’IA generativa nel servizio clienti a cui molti dirigenti aziendali stanno pensando è il risparmio sui costi. Sebbene l’intelligenza artificiale non possa (e non debba) sostituire gli agenti umani del servizio clienti, in futuro porterà probabilmente a una riduzione dei ruoli di assistenza di base. Invece di utilizzare semplicemente questi risparmi, sarebbe meglio reinvestirli in altre parti del tuo reparto di assistenza. Ad esempio, questo potrebbe significare raddoppiare gli sforzi di gestione delle conoscenze, offrire ai clienti più risorse di apprendimento come corsi o video dal vivo, o addirittura formare i membri del tuo team sulla tecnologia AI in modo che possano assumere la gestione delle tue operazioni AI.

Quali sono i rischi dell’IA generativa nel servizio clienti?

Allucinazioni

L’IA generativa ha molti vantaggi, ma è importante essere realistici sullo stato attuale della tecnologia. L’IA generativa può essere soggetta ad allucinazioni – situazioni in cui l’IA generativa non conosce la risposta a una domanda e quindi se la inventa. Può andare bene che un chatbot esegua compiti semplici come reimpostare le password o controllare lo stato di un ordine. Tuttavia, le persone dovrebbero sempre assumersi la responsabilità di effettuare indagini importanti.

I chatbot non sanno quello che non sanno

Quando un chatbot AI risponde ai tuoi clienti, la sua risposta si basa sui dati con cui è stato addestrato. Di solito si tratta di fonti come gli articoli della Knowledge Base, le discussioni di supporto precedenti e le istruzioni del prodotto. Gli articoli della Knowledge Base diventano costantemente obsoleti ed è difficile tenere il passo con le nuove funzionalità, i miglioramenti dei prodotti e i cambiamenti nei processi di risoluzione dei problemi. Anche questo richiede risorse.

L’addestramento dell’IA generativa non è un’attività da svolgere una tantum. Se ti affidi a un chatbot o a un assistente di digitazione AI, avrai bisogno di una persona dedicata – o addirittura di un team dedicato, a seconda delle dimensioni della tua organizzazione – per mantenere aggiornata la base di conoscenze, assicurarti che l’AI generativa faccia riferimento solo a conversazioni di alta qualità con i clienti e monitorare i feedback dei clienti per identificare i problemi del sistema.

La tua IA generativa sarà buona solo quanto i tuoi dati.

Quali sono le possibilità di utilizzo dell’IA generativa nel servizio clienti?

Oggi è già disponibile un gran numero di strumenti di intelligenza artificiale, tutti utilizzabili in modo efficace nel servizio clienti. Ecco alcuni esempi di applicazioni per le quali l’IA generativa può essere utilizzata nel servizio clienti.

Automazione dell’helpdesk

Quando si pensa a un software per il servizio clienti, il software di helpdesk è probabilmente la prima cosa che viene in mente. Gli helpdesk consentono ai team di assistenza di centralizzare le comunicazioni con i clienti su più canali, di facilitare la collaborazione e di monitorare efficacemente i problemi dei clienti. Se da tempo gli helpdesk hanno come funzione standard l’automazione basata su regole, spesso chiamata workflow, l’IA generativa fa un ulteriore passo avanti.

Ad esempio, un flusso di lavoro standard dell’helpdesk può indirizzare i ticket a un agente specifico in base a criteri statici come una parola chiave nell’oggetto o un messaggio proveniente da un dominio specifico. Un helpdesk con intelligenza artificiale generativa può portare avanti il processo analizzando il contenuto, il sentimento e l’urgenza del testo di un’e-mail e indirizzandola al membro del team più adatto a rispondere.

Allo stesso modo, l’IA generativa può utilizzare queste capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di apprendimento automatico (ML) per etichettare automaticamente i problemi, suggerire nuove e più coerenti categorizzazioni, filtrare lo spam e le risposte automatiche per alleggerire la coda, suggerire risposte in scatola o contenuti pertinenti in base al problema del cliente, o riassumere lunghe conversazioni per aggiornare i membri del team quando prendono in carico un caso.

L’utilizzo di queste funzionalità di IA generativa aiuta a ridurre il rischio di errore umano, rende il processo di assistenza clienti più veloce, migliora l’esperienza del cliente e lascia al tuo team il tempo di concentrarsi su attività più complesse e preziose.

Assistenti di scrittura

Non molto tempo fa, il testo generato dal computer era facile da riconoscere. Tuttavia, con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) migliori, come il GPT-4 di OpenAI, l’IA generativa può simulare abbastanza bene il parlato umano. Molte soluzioni di assistenza sfruttano questo miglioramento tecnologico e integrano gli assistenti di scrittura nelle loro funzioni.

Nel servizio clienti, gli assistenti di scrittura possono essere utili in due modi principali:

• Possono aiutare gli agenti a migliorare o modificare i testi scritti dagli esseri umani. Questo include controlli ortografici e grammaticali, la regolazione della lunghezza o del tono o la traduzione del testo per supportare un servizio multilingue.
• Puoi scrivere testi in risposta alle richieste dei clienti senza (o con un minimo) intervento umano. In questo scenario, l’IA può attingere alle informazioni esistenti, come gli articoli della knowledge base e le conversazioni precedenti, per creare una risposta indipendente.

Il vantaggio principale di un assistente di scrittura è l’efficienza.

Chatbot e voicebot

I chatbot di intelligenza artificiale generativa possono offrire un’esperienza molto migliore rispetto ai chatbot basati su regole (legacy). I chatbot o i voicebot alimentati dall’IA generativa non sono limitati da un flusso specifico, hanno pieno accesso alla tua documentazione, possono imparare dalle esperienze precedenti e possono creare interazioni conversazionali che sembrano naturali per il cliente. Inoltre, consentono un’assistenza più personalizzata, in quanto sono in grado di comunicare nella lingua madre del cliente e hanno accesso ai dati del cliente che possono aiutare l’IA generativa a personalizzare meglio le sue risposte.

Naturalmente, i chatbot di intelligenza artificiale generativa non sono perfetti e non possono sostituire le competenze del tuo team di assistenza. I chatbot e i voicebot possono fornire informazioni false a causa di allucinazioni o dati errati e dovrebbero essere utilizzati solo per conversazioni a basso rischio. Tuttavia, se sono ben addestrati e implementati con cura, possono essere molto utili per rispondere alle domande più frequenti in pochi secondi. Vedi anche l’esempio di Helvetia Insurance.

Database di conoscenza

Le ricerche dimostrano che i clienti vogliono risposte rapide e amano cercare da soli le soluzioni ai loro problemi. Le opzioni di self-service come le basi di conoscenza sono un buon modo per soddisfare entrambe le aspettative, con il vantaggio di tenere le domande più frequenti fuori dalla coda.

Il centro assistenza standard che fa parte del tuo software di supporto ha già molte caratteristiche che avvantaggiano sia gli utenti che gli agenti: widget che permettono di accedere agli articoli della knowledge base da qualsiasi punto del tuo sito web, integrazioni con gli editor di ticket o di conversazioni che rendono facile includere i link agli articoli pertinenti nelle tue risposte ai clienti e metodi per visualizzare la documentazione pertinente per consentire un supporto proattivo.

I database di conoscenza potenziati con l’IA generativa offrono ai tuoi clienti e al tuo team ancora più vantaggi. Ad esempio, le basi di conoscenza tradizionali hanno motori di ricerca che visualizzano i risultati in base a parole chiave. Sebbene a volte restituisca il risultato corretto, spesso può visualizzare contenuti completamente irrilevanti per la query di ricerca dell’utente, soprattutto se la query è stata scritta come una frase completa. L’NLP consente a un motore di ricerca di comprendere le query di ricerca come domande e di fornire una risposta in un linguaggio colloquiale, anziché limitarsi a visualizzare un elenco di possibili articoli.

Un altro grande vantaggio delle basi di conoscenza dell’IA generativa è la loro capacità di diventare più precise nel tempo. L’apprendimento automatico permette al software di imparare dalle interazioni con i clienti e di migliorare continuamente i risultati. L’intelligenza artificiale può anche utilizzare informazioni contestuali, come il tipo di dispositivo che il cliente sta utilizzando per accedere al tuo centro assistenza, per garantire che il contenuto visualizzato sul suo schermo sia facile da vedere.

Infine, le basi di conoscenza dell’intelligenza artificiale possono aiutare il tuo team a mantenere aggiornate le informazioni segnalando i contenuti obsoleti, suggerendo (o addirittura scrivendo) nuovi articoli per colmare le lacune e segnalando le imprecisioni tra le fonti di dati. Poiché i chatbot e gli assistenti di scrittura si basano su dati di alta qualità, il supporto per la manutenzione delle conoscenze può essere estremamente prezioso.

Analisi del sentimento

Nell’ambito dell’assistenza clienti, siamo tutti molto abituati a misurare il sentiment utilizzando strumenti come i sondaggi NPS o CSAT. Questi possono essere utili indicatori di come i clienti percepiscono il nostro prodotto, il nostro servizio o la nostra assistenza. Tuttavia, non tutti rispondono ai sondaggi. Spesso è necessario immergersi nel linguaggio che un cliente usa in una chiamata, in un’e-mail o in una chat per capire davvero come si sente.

Con gli strumenti tradizionali, questo significa cercare manualmente nelle conversazioni, di solito come parte del processo di garanzia della qualità. Gli strumenti di analisi generativa dell’umore dell’intelligenza artificiale possono offrire un grande valore aggiunto in questo caso. Utilizzando l’NLP, il sistema può cercare tra grandi volumi di conversazioni e individuare i termini tipicamente associati ai clienti soddisfatti e insoddisfatti. Per quanto riguarda le chiamate completate, il sistema è in grado di classificare ed etichettare le chiamate, rendendo più facile la loro revisione da parte dei manager.

Per le interazioni dal vivo, il sistema può utilizzare l’analisi dell’umore per stabilire le priorità. Ad esempio, se un’email di un cliente viene segnalata come arrabbiata, può essere spostata in coda, oppure se un cliente è frustrato dall’esperienza di un chatbot, può essere indirizzato in modo proattivo a un umano per evitare ulteriori fastidi.

Analisi

Poiché l’elaborazione di grandi quantità di dati è la specialità dell’IA generativa, non sorprende che gli strumenti di reporting e analisi traggano vantaggio da questa tecnologia. L’intelligenza artificiale generativa può effettuare questa analisi per te. Invece di vedere solo dashboard con grafici a torta e a barre, l’IA generativa può riassumere tutte le informazioni, evidenziare dettagli importanti o avvisare di potenziali rischi. Può anche fornire raccomandazioni per modifiche che potrebbero migliorare il servizio, aumentare l’efficienza o aumentare la soddisfazione dei clienti.

Come trovare il giusto strumento di intelligenza artificiale per il servizio clienti?

La decisione su quale opzione scegliere dipende molto dagli obiettivi che vuoi raggiungere, dai problemi che vuoi risolvere e dalle risorse disponibili.

Insieme alla Prof.ssa Claudia Bünte, offro corsi come questo per mostrarti diversi strumenti di IA generativa nel servizio clienti e nel marketing e per insegnarti a trovare lo strumento giusto.

Il prossimo corso si terrà a Berlino a settembre e a Zurigo a novembre. Fino ad allora, i seguenti suggerimenti riassuntivi possono esserti utili.

Obiettivi

La prima cosa da fare quando si prende in considerazione un nuovo software è definire quali problemi si vogliono risolvere con il nuovo strumento:

• Il tuo team è sovraccarico di compiti o domande ripetitive?
• Alcuni agenti sono bravi a individuare e risolvere i problemi tecnici, ma hanno difficoltà a comunicare i loro risultati per iscritto?
• Hai bisogno di un modo migliore per analizzare i dati rispetto ai cruscotti standard del tuo helpdesk?

Questi sono tutti problemi che possono essere risolti utilizzando l’IA generativa, ma alcuni strumenti sono più adatti a determinati problemi rispetto ad altri. Se non hai in mente un problema specifico e invece sei solo curioso e vuoi provare qualche strumento, è bene che tu lo sappia!

Funzioni obbligatorie

Una volta definiti i tuoi obiettivi, devi considerare quali funzioni non negoziabili deve avere il tuo nuovo software. Questi potrebbero includere cose come:

• Integrazione con gli altri strumenti del tuo stack tecnologico.
• La possibilità di scalare con la tua azienda man mano che il tuo team e la tua base di clienti crescono.
• Supporto all’implementazione.
• La possibilità di controllare a quali contenuti accedono i tuoi strumenti di intelligenza artificiale generativa.
• Conformità alle politiche di sicurezza e di privacy della tua azienda e alle leggi locali o federali che la tua azienda deve rispettare.

Facilità d’uso

Se il nuovo software ha un’interfaccia utente macchinosa e confusa, il tuo team non lo userà. Cerca strumenti che siano intuitivi, che si adattino facilmente ai flussi di lavoro esistenti e che funzionino bene con i software che già utilizzi.

Competenza tecnica

Oltre alla facilità d’uso, devi considerare anche le competenze tecniche del tuo team. Se non hai uno sviluppatore nel tuo team, cerca una soluzione che sia essenzialmente pronta all’uso.

Integrazioni

Se decidi di optare per un’opzione specifica di IA generativa, devi valutare se può essere integrata nel tuo software di assistenza clienti esistente, come l’helpdesk o il sistema di database delle conoscenze.

Bilancio

Se stai pensando di acquistare un software di Intelligenza Artificiale Generativa, devi considerare molto di più dei prezzi indicati nella pagina dei prezzi dello strumento. Oltre al costo dell’abbonamento, potrebbero esserci altri costi associati all’aggiunta di Generative AI alla tua configurazione, come ad esempio i costi di sviluppo nel caso in cui si richieda un’implementazione personalizzata.

“Il budget per gli strumenti di IA generativa deve coprire più dei costi del software.

Assistenza clienti

Con i nuovi strumenti arrivano spesso nuove sfide e non c’è niente di più frustrante che essere bloccati e non riuscire a contattare qualcuno che ti aiuti. Cerca sempre piattaforme che siano supportate da un team di supporto reattivo che ti aiuti a risolvere qualsiasi problema.

Conclusione: IA generativa nel servizio clienti

Penso che questo articolo dimostri molto bene che l’IA generativa nel servizio clienti è ormai prossima e che ogni azienda dovrebbe iniziare al più tardi adesso a introdurre le prime applicazioni di IA generativa e ad acquisire esperienza.

Tuttavia, l’introduzione di strumenti di IA generativa nel servizio clienti richiede molto di più del “semplice acquisto di un nuovo software”. Dai un’occhiata al nostro libro specialistico“Kundendialog-Management- Wertstiftende Kundendialoge in Zeiten der digitalen Automation” o al libro“Generative KI in Unternehmen“. Entrambi i libri mostrano in modo molto pratico cosa significa introdurre l’IA generativa nel servizio clienti o in azienda e come si può procedere.

Altri consigli utili

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