Contact center AI: come sfruttare l'intelligenza artificiale per ottimizzare il customer care
L’era del contact center AI è già iniziata. Oggi, infatti, i brand devono gestire non soltanto volumi di interazioni in continua crescita, ma soprattutto customer journey sempre più complessi e articolati, che si sviluppano tra diversi touchpoint e canali di contatto. In queste condizioni, garantire un’eccellente customer experience diventa una sfida sempre più ardua.
Come gestirla al meglio? Ottimizzare i processi, pianificare la disponibilità delle risorse e garantire agli agenti una formazione adeguata sono passi fondamentali, ma talvolta non sufficienti. È necessario avere strumenti adeguati all’orchestrazione dei processi del contact center, meglio se in grado di realizzare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale. Da qui nascono i concetti di contact center AI e quello, speculare, di customer experience AI enabled.
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel contesto del contact center ha (almeno) due manifestazioni dirette: potenzia l’efficacia degli agenti e permette di introdurre l’automazione sulle attività ripetitive o a minor valore aggiunto mantenendo, però, sempre elevata la qualità dell’esperienza offerta al cliente. Entrambi questi fattori aiutano le aziende a garantire una employee experience di maggiore qualità e confluiscono verso l’obiettivo finale del perfezionamento dell’esperienza del cliente, da cui un aumento dei tassi di acquisizione e, soprattutto, di retention.
Contact Center AI per potenziare gli agenti
In che modo l’intelligenza artificiale potenzia gli agenti e, di conseguenza, garantisce un’esperienza migliore ai clienti? A titolo d’esempio, si può riportare la conversational intelligence, abilitata e supportata dalle migliori piattaforme CCaaS - Contact Center as-a-service disponibili sul mercato. Attraverso tecnologie di analisi delle conversazioni vocali (speech analytics) e strumenti di sentiment analysis, il sistema rileva le keyword e le espressioni più significative all’interno delle conversazioni con il cliente (anche testuali) e fornisce agli agenti informazioni utili per accelerare la soluzione di eventuali problemi e gestire al meglio il rapporto. La sentiment analysis, dal canto suo, rileva l’approccio emotivo del cliente deducendolo dalle sue espressioni e da caratteristiche tipiche della conversazione orale come i silenzi e il tono di voce. L’analisi del sentiment è un pilastro del contact center AI nonché uno dei principali indicatori della sua efficacia. Inoltre, essa viene usata per trasferire automaticamente le chiamate o le interazioni testuali da un bot (voice/chat) a un operatore nel caso in cui venga rilevata una frustrazione da parte del cliente, così da fornire risposte adeguate ai casi più complessi trasformando l’emozione negativa in una positiva e di soddisfazione del cliente che vede la propria esigenza accolta e risolta.
Tra le manifestazioni più efficaci di contact center AI c’è l’intelligence sul customer journey, che fornisce agli agenti una visione unica e centralizzata del percorso del cliente con cui stanno interagendo. L’operatore, avendo sott’occhio tutte le informazioni sul rapporto tra l’azienda e il cliente, può personalizzare il trattamento ottenendo soddisfazione e loyalty.
Intelligenza artificiale nell’automazione self-service
Contact Center AI migliora l’employee e la customer experience introducendo il concetto di automazione self-service, che nella fattispecie consiste nell’integrare gli assistenti digitali (chatbot e voicebot) all’interno del customer journey. L’assistenza self scarica gli agenti da attività di routine, ma l’obiettivo non deve essere quello della sostituzione bensì del loro potenziamento. Grazie all’AI, i bot comprendono il linguaggio naturale permettendo al cliente una interazione più immediata e migliorano costantemente le proprie performance grazie a meccanismi di apprendimento, ma devono lavorare in sinergia con gli agenti per esprimere tutto il loro potenziale. Le prestazioni vanno quindi monitorate con costanza per affinare l’esperienza, l’integrazione nel customer journey deve essere graduale e deve essere sempre possibile, per il cliente, richiedere il passaggio all’assistenza umana.
Infine, ma non per importanza, in questa categoria rientra l’instradamento intelligente delle interazioni (chiamate, chat, messaging…). Mettere in relazione il cliente con l’agentepiù adatto a rispondere alle sue esigenze ha un impatto straordinario sulla customer experience ed è un’operazione che va automatizzata. L’Intelligent Routing serve esattamente a questo: effettuare un matching perfetto tra agente e cliente, per la massima soddisfazione di entrambi. Gli algoritmi di matching creano l’abbinamento perfetto aggregando informazioni di contesto, come il luogo della chiamata e l’ora, con i dati del cliente (demografici, storico degli acquisti, precedenti interazioni, esigenze…) e con specifiche caratteristiche dell’operatore, tra cui l’esperienza specifica, la lingua, le interazioni precedenti con lo stesso cliente e le soft skill. Risultato: conversazioni più piacevoli, efficaci, rapide e soddisfacenti.
