Che cos'è la Contact Center AI?

Le organizzazioni utilizzano sempre più l'AI come soluzione di gestione della forza lavoro per migliorare l'esperienza del cliente. I contact center basati su AI automatizzano la capacità di un'azienda di risolvere i problemi di base dei clienti, liberando i professionisti dell'assistenza clienti per gestire interazioni più avanzate con i clienti.

Un'esperienza di servizio clienti moderna significa fornire ai clienti la possibilità di utilizzare opzioni self-service per ottenere risposte rapide. Ad esempio, i clienti potrebbero non voler aspettare per parlare con un agente umano se riescono a ottenere una buona risposta più rapidamente tramite un chatbot. La tecnologia AI può aiutare a ottimizzare ogni punto di contatto del supporto clienti lungo il percorso di questi ultimi.

Inoltre, le chiamate al servizio clienti sono costose da gestire. Le stime variano, ma ogni chiamata di un cliente può costare diversi dollari¹ in manodopera e risorse.

Le soluzioni di contact center basate su AI comportano due funzioni separate. Una riguarda l'eliminazione delle attività che richiedono molto tempo agli agenti umani, in modo che possano concentrarsi sulle questioni più importanti che necessitano della loro attenzione. L'altra riguarda gli agenti umani che utilizzano l'AI generativa nel call center per cercare e ottenere delle risposte. Ciò migliora le prestazioni degli agenti e porta probabilmente a una maggiore soddisfazione dei dipendenti.

Il servizio clienti ha superato tutte le altre funzioni aziendali ed è la priorità n. 1 dell'AI generativa per i CEO. Mentre un numero sempre maggiore di organizzazioni dà priorità alle operazioni basate sull'AI del contact center, si presentano vantaggi competitivi per quelle organizzazioni che abbinano al meglio gli agenti umani alle tecnologie AI.

Tra i motivi per cui i contact center dovrebbero adottare una piattaforma e una tecnologia di AI figurano:

Sostituisce i compiti manuali e ripetitivi: le organizzazioni utilizzano da tempo customer service chatbot e agenti virtuali, tuttavia le organizzazioni più nuove possono ora implementare tecnologie basate su AI generativa che utilizzano l'AI conversazionale. L'AI conversazionale utilizza i dati dei clienti, l' apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per riconoscere il parlato umano e gli input testuali, che a sua volta può utilizzare per rispondere in un linguaggio simile.

Abilita le correzioni in tempo reale: gli agenti del contact center non devono più attenersi a script statici che non considerano le esigenze specifiche di un individuo. Consentire ai dipendenti dei contact center di accedere a dashboard basate su AI generativa può aumentare la loro efficienza e ridurre le risposte errate o imperfette. Questo offre l'opportunità di chattare con i clienti con maggiore sicurezza, sapendo di avere a disposizione il maggior numero possibile di informazioni in tempo reale.

Attinge ad altri aspetti del business: gli strumenti di business intelligence possono utilizzare le API per raccogliere i dati del servizio clienti e prendere decisioni più informate sulle decisioni relative ai prodotti e al marketing. L'AI, e in particolare la tecnologia NLP, può registrare le trascrizioni delle chiamate e identificare insight fruibili che possono aiutare i team di prodotto e marketing. I dati possono essere aggiunti ai database di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) o di business intelligence. Ad esempio, se molte persone hanno problemi con la configurazione del dispositivo, è possibile che le istruzioni del prodotto non siano chiare. Il fatto che le persone continuino a premere il pulsante sbagliato su un prodotto, potrebbe suggerire al team responsabile del prodotto di rivederne il design.

Crea transizioni omnicanale ottimali: molti clienti che iniziano con uno strumento self-service alla fine devono parlare con un rappresentante umano. Dotare questo dipendente delle informazioni giuste, in modo che i clienti non debbano ripetersi, può fare la differenza tra un cliente felice e uno deluso. Uno studio di Gartner² ha rilevato che quasi due clienti su tre che hanno sperimentato una transizione fluida e senza interruzioni dal self-service a un agente umano torneranno la prossima volta al self-service.

Crea percorsi personalizzati per i clienti: l'AI dei contact center può creare workflow che portano facilmente alla luce le conversazioni precedenti e le esigenze di un cliente specifico. Questi dati consentono all'intelligenza artificiale e agli agenti umani di fornire risposte più specifiche e utili al cliente.

Potenzia l'analytics predittiva: le organizzazioni possono utilizzare l'AI per analizzare i dati storici e prevedere le probabilità future di un aumento del volume delle chiamate. Può anche anticipare quali problemi possono richiedere maggiore attenzione in base alle domande emergenti dei clienti.

Esistono diversi modi in cui i contact center utilizzano l'AI per migliorare l'efficacia e l'efficienza delle operazioni.

Chatbot rivolti ai clienti: le organizzazioni possono alleviare la pressione sul call center consentendo ai clienti di inviare le proprie domande a bot e agenti virtuali basati su AI che forniscono risposte intelligenti. Questo tipo di coinvolgimento del cliente basato su AI allevia la pressione sui rappresentanti del call center gestendo online le domande più semplici.

Sistema automatico di risposta vocale (IVR): le organizzazioni possono utilizzare la tecnologia del sistema telefonico automatico chiamato sistema automatico di risposta vocale (IVR), in cui i chiamanti richiedono informazioni attraverso input vocali o di menu. Questa tecnologia utilizzava storicamente un'interfaccia multifrequenza dual-tone (DTMF) per produrre messaggi preregistrati o tecnologia text-to-speech. L'AI, e in particolare la tecnologia PNL, può aumentare i modi in cui i chiamanti possono interagire con i computer al telefono. I sistemi IVR basati sull'AI possono comprendere e rispondere meglio alle richieste in tempo reale.

Intelligent call routing (ICR): le organizzazioni necessitano di un modo per inviare chiamate specifiche ai rappresentanti del servizio clienti giusti, oppure per continuare a fornire assistenza tramite un sistema IVR o altri sistemi automatizzati. I sistemi ICR utilizzano algoritmi addestrati sui dettagli del chiamante per inviare richieste all'agente giusto. Può essere particolarmente utile per le organizzazioni che offrono servizi o prodotti specializzati, in cui determinati agenti vengono addestrati in aree di interesse specifiche. Il primo rappresentante può già aiutare il cliente in linea anziché di doverlo trasferire a un altro rappresentante.

Analisi del sentiment: l'AI può aiutare le organizzazioni a capire meglio cosa pensano i clienti dei loro prodotti o servizi. L'AI può aiutare a comprendere il linguaggio utilizzato nelle interazioni con i clienti per capire se i clienti sono soddisfatti o meno del supporto ricevuto. Le organizzazioni possono analizzare tutto, inclusi social media, e-mail, moduli di feedback, trascrizioni delle chiamate dei clienti, chat, recensioni online e commenti lasciati nelle knowledge base. L'analisi del sentiment aiuta le organizzazioni a offrire un'ottima esperienza ai clienti e a migliorare la reputazione del brand.

Assistenza in tempo reale: questa tecnologia estrae informazioni dalle conversazioni con i clienti in tempo reale, tramite analisi vocali o PNL, fornendo ai rappresentanti del servizio clienti informazioni chiave. Ad esempio, un cliente può discutere di un problema riguardante un'impostazione che si è già presentato in passato. Gli strumenti AI possono identificare questa lamentela comune e fornire indicazioni sui feedback che sono stati utili in passato.

L'AI aiuta le organizzazioni a soddisfare le esigenze aziendali in tutta l'azienda e l'esperienza del cliente non è diversa. Sono molti i benefici chiave che i contact center possono ottenere utilizzando l'AI.

Migliora la soddisfazione del cliente: secondo Salesforce, quasi il 90% dei clienti apprezza l'esperienza offerta da un'azienda tanto quanto i prodotti o i servizi³ (link esterno a ibm.com). Le organizzazioni che investono in tecnologie AI dovrebbero aspettarsi miglioramenti in metriche chiave come i punteggi di soddisfazione del cliente (CSAT). Un buon punteggio CSAT può spesso dimostrare che l'offerta del servizio clienti soddisfa le esigenze dei clienti.

Aumenta l'efficienza operativa: le organizzazioni che utilizzano l'AI nei contact center semplificano il modo in cui soddisfano le esigenze dei clienti. Migliorare la produttività degli agenti significa che l'organizzazione può rispondere più rapidamente alle domande di base di più consumatori, consentendo ai dipendenti di concentrarsi sulle questioni più importanti o complicate.

Aumenta la soddisfazione dei dipendenti: è probabile che il miglioramento dell'esperienza degli agenti migliori la soddisfazione complessiva sul lavoro; per le aziende moderne, questo approccio include l'uso di strumenti AI per svolgere meglio il lavoro. Inoltre, le organizzazioni possono utilizzare l'AI per rimuovere attività manuali non necessarie dai workload dei dipendenti.

Riduce i tempi di attesa: i call center basati su AI hanno maggiori probabilità di risolvere i problemi più rapidamente, attraverso l'automazione o agenti più efficaci. Se si riduce il tempo medio dell'interazione, i clienti sono più soddisfatti, i dipendenti devono affrontare scenari meno stressanti e l'organizzazione può rispondere a un numero maggiore di richieste di aiuto da parte dei clienti.

Riduzione del volume delle chiamate: offrendo ai clienti la possibilità di risolvere online i loro problemi di servizio clienti senza parlare con un rappresentante, si riduce il volume delle chiamate. Ciò significa che più persone risolvono i loro piccoli problemi online. Le chiamate rimanenti riguardano clienti con problemi più gravi, i quali aspettano meno per parlare con un addetto del servizio clienti.

Eliminare l'abbandono dei clienti: una chiamata al contact center può consolidare o rovinare il rapporto con un cliente. I clienti che ricevono una risposta rapida e corretta alle proprie domande hanno maggiori probabilità di rimanere fedeli a un'azienda da cui già acquistano.