Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella rivoluzione del servizio clienti

Introduzione

L'IA generativa e il servizio clienti hanno formato un binomio che oggi guida la trasformazione digitale. I goffi bot che non comprendevano le nostre richieste e i lunghi tempi di risposta hanno lasciato il posto a un approccio completamente nuovo. Con algoritmi di deep learning e modelli linguistici di grandi dimensioni, stiamo trasformando il servizio clienti, aumentando le operazioni, ma soprattutto rispondendo alle esigenze dei clienti.

È il cliente a dettare le regole, plasmando il panorama dei servizi con le sue esigenze, le sue richieste e la sua soddisfazione. Ecco perché anche la maggior parte delle aziende si adegua. Cambiano le loro strategie e si chiedono come avviare un'azienda di IA. Milioni di dollari confluiscono negli investimenti nell'IA nella speranza di aumentare la soddisfazione dei clienti e di fidelizzarli.

L'IA generativa nel servizio clienti ha già mostrato risultati meravigliosi e le aziende non intendono fermarsi. Un rapido sguardo alle tendenze attuali ci mostrerà la direzione presa dalla tecnologia per trasformare il servizio clienti.

Dietro le quinte dell'IA generativa

Prima di integrare effettivamente l'IA generativa nel servizio clienti, come vengono costruiti i modelli? La creazione e l'addestramento del modello passano attraverso una serie di fasi:

• Raccolta dei dati Per addestrare il modello di intelligenza artificiale, raccogliamo grandi quantità di dati. In base al compito che vogliamo far svolgere al modello, raccogliamo dati in diversi formati, come testi, immagini, video, ecc. Inoltre, i dati vengono puliti e annotati prima di passare all'addestramento.
• Selezione del modello Gli sviluppatori scelgono quindi il modello che comprenderà ed elaborerà i dati. Che si tratti di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, o di un modello di intelligenza artificiale conversazionale, come Amazon Lex, la scelta determinerà le ulteriori prestazioni del modello.
• Implementazione della tecnologia L'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale consente di impostare correttamente il modello. Le tecniche di deep learning ne favoriscono l'apprendimento continuo, migliorando le prestazioni e generando risposte precise e simili a quelle umane.
• Formazione del modello Durante il processo di formazione, un modello impara a riconoscere l'intento e a generare la risposta. La messa a punto aiuta a regolare e migliorare il modello.
• Integrazione Non appena un modello è pronto e addestrato, inizia l'integrazione con gli strumenti del servizio clienti. Di solito, l'integrazione avviene tramite API, ma può anche comportare l'integrazione diretta del backend con gli strumenti CRM.
• Test Come nello sviluppo di tutti i prodotti, il test consente di verificare se il modello creato soddisfa i requisiti delle attività di assistenza ai clienti. Dopo la messa in funzione, i controlli regolari consentono di regolare e aggiornare il modello.

Con nuovi strumenti e tecnologie che funzionano separatamente o insieme, l'assistenza clienti può affrontare in modo diverso i compiti abituali. Il miglioramento del customer journey inizia qui.

IA generativa per il servizio clienti: Funzionalità attuali

Mentre alcune aziende utilizzano l 'IA per scrivere testi, automatizzare attività o creare analisi, il servizio clienti le combina tutte. Tutti i miglioramenti dell'automazione e dei processi mirano a snellire le operazioni e a perfezionare l'esperienza del cliente. Secondo Forbes, il servizio clienti è uno dei principali fattori che contribuiscono alla fedeltà dei clienti. L'interazione con il cliente non si limita più alla risoluzione dei suoi problemi. Si tratta di costruire partnership a lungo termine che condividano valori comuni.

Passando all'IA generativa per l'assistenza clienti, le aziende creano un nuovo livello di relazione con i clienti, dimostrando che ci tengono. Si pensa erroneamente che l'IA generativa per l'assistenza clienti sia limitata ai chatbot che rispondono alle richieste dei clienti. In realtà, gli strumenti di IA ci aiutano a capire meglio le intenzioni dei clienti, offrendo soluzioni più rapide.

Generazione di testo

Grazie al flusso conversazionale e al riconoscimento delle intenzioni, l'IA generativa nel servizio clienti aiuta a creare contenuti più rapidamente. Nella maggior parte dei casi, gli algoritmi analizzano l'intenzione, i dati storici delle interazioni, la base di conoscenze dell'azienda e generano la risposta. Gli algoritmi di apprendimento profondo sono in costante formazione, il che richiede che un agente convalidi la risposta finale.

L'automazione è vantaggiosa per le interazioni attraverso le chat, le e-mail e i social media. Fa risparmiare agli agenti il tempo necessario per elaborare le richieste dei clienti. Di conseguenza, la riduzione dei tempi di attesa aumenta la soddisfazione dei clienti.

Comunicazione personalizzata

Con l'IA generativa per l'assistenza clienti, le aziende possono utilizzare i dati storici e suggerire prodotti in base alle scelte precedenti del cliente. La funzionalità ben nota dello shopping online si è trasferita all'assistenza clienti, consentendo risposte su misura e un'esperienza più personalizzata. Come afferma Medallia, la personalizzazione è ormai una necessità, che influenza la scelta del marchio e la fedeltà dei clienti.

Analisi del sentimento

Dalla semplice comprensione di ciò che il cliente scrive e dice, gli strumenti ora riconoscono le sue emozioni e il suo comportamento. L'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale hanno cambiato il modo di interagire. L'analisi dei sentimenti è uno degli esempi più validi di AI generativa nel servizio clienti. Dopo aver raccolto ed elaborato i dati e aver assegnato un punteggio ai sentimenti, utilizziamo analisi preziose per fornire assistenza.

Di conseguenza, le risposte su misura alle richieste dei clienti non solo stupiscono per la personalizzazione, ma permettono anche di eliminare proattivamente i problemi. O, almeno, di ridurre rapidamente il livello di disagio.

Analisi predittiva e reportistica

Le capacità dell'IA di fornire analisi predittive sono ciò che fa passare le aziende da un servizio clienti reattivo a uno proattivo. L'IA generativa per il servizio clienti raccoglie dati dal profilo del cliente, dalle interazioni storiche e dall'attività del sito web. Può anche analizzare le interazioni del cliente sui social media. L'analisi di questi dati da parte del modello costruisce previsioni e genera modelli sul comportamento del cliente.

Le analisi e i report aiutano a consigliare i prodotti, a prevedere eventuali problemi o la probabilità di contatto con i clienti. Le esigenze dei clienti previste consentono agli agenti di contattare i clienti in modo proattivo, eliminando ogni potenziale problema.

Supporto multilingue

Le aziende che operano in diversi Paesi non sempre hanno la possibilità di fornire assistenza in diverse lingue. Gli agenti che parlano più lingue possono essere difficili da trovare. Con l'intelligenza artificiale generativa per il servizio clienti, le traduzioni in tempo reale sono utili. Gli strumenti possono anche aiutare gli agenti dell'assistenza clienti a generare la risposta nella lingua specificata in base alla richiesta del cliente.

Base di conoscenza

I bot della Knowledge Base sono assistenti intelligenti addestrati su enormi insiemi di dati. Abbastanza intelligenti da risolvere le domande dei clienti in tempo reale, suggeriscono fonti pertinenti o azioni da intraprendere. Come se un cliente stesse usando un motore di ricerca, riceve le soluzioni proposte per le azioni da compiere in autonomia.

Con gli strumenti di knowledge base, il servizio clienti risparmia tempo agli agenti e allo stesso tempo fornisce soluzioni rapide ai clienti. Con la base di conoscenza, l'IA generativa e il servizio clienti si sposano perfettamente, creando un risultato vantaggioso sia per l'azienda che per il cliente.

Vantaggi dell'IA generativa nel servizio clienti

Sebbene alcuni possano credere che l'implementazione dell'intelligenza artificiale sia finalizzata a ridurre l'estensione dei team, in realtà trasforma il servizio clienti in uno spazio più significativo. Come una volta abbiamo lasciato che le macchine contassero per noi, perché non affidare loro compiti manuali e ripetitivi, liberando tempo per attività strategiche?

Gli strumenti di IA generativa apportano al servizio clienti i seguenti vantaggi:

• Operazioni continue L'intelligenza artificiale dispone ora di un arsenale completo di strumenti e possibilità per rendere le operazioni continue. Nel caso in cui la vostra azienda gestisca un numero elevato di richieste anche al di fuori dell'orario di lavoro, gli assistenti virtuali possono aiutarvi. Assumendo una parte dei compiti dell'assistenza clienti, essi forniscono un supporto costante ai clienti.
• Riduzione dei tempi di risposta Le risposte precompilate e l'analisi del sentiment lavorano in sinergia per reagire immediatamente alle richieste dei clienti. Mentre gli agenti si concentrano sui casi più complicati, gli assistenti virtuali aiutano a rispondere a domande di carattere generale, come i tempi di consegna o la procedura di reso. I clienti ottengono soluzioni rapide in pochissimo tempo.
• Approccio personalizzato La comunicazione con i clienti diventa personalizzata e su misura. Gli agenti comprendono meglio le esigenze dei clienti e reagiscono di conseguenza. Gli strumenti basati su algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale decifrano le sfumature della conversazione nello stesso modo in cui lo fanno gli agenti umani. Modelli ben addestrati sono persino in grado di riconoscere le emozioni e la soddisfazione dei clienti.
• Gli strumenti di intelligenza artificialeper il supporto proattivo entrano in gioco non solo durante le interazioni dirette con i clienti. I report identificano potenziali problemi, consentendo agli agenti del servizio clienti di intraprendere azioni proattive. Gli algoritmi aiutano a offrire raccomandazioni individuali per ulteriori acquisti. Inoltre, sono in grado di identificare i potenziali abbandoni, preparando la base per ulteriori campagne di marketing.
• Riduzione degli errori umani Gli strumenti di intelligenza artificiale nell'assistenza clienti non riguardano solo le interazioni esterne con i clienti. Contribuiscono a ottimizzare i processi interni, riducendo le attività ripetitive. Le macchine elaborano gli input, generano report e creano approfondimenti, riducendo gli interventi manuali e gli errori umani.

Assistenza clienti moderna: Più intelligente, più veloce

Come abbiamo visto, l'implementazione dell'IA generativa nell'assistenza clienti porta a reali trasformazioni. Si tratta di una nuova realtà che molte aziende cercano di adottare e sviluppare. Con strumenti più intelligenti e assistenti virtuali, gli agenti dell'assistenza clienti possono costruire relazioni reali e a lungo termine con i clienti. Dalla riduzione dei tempi di attesa all'offerta di raccomandazioni personalizzate, le aziende concentrano le loro operazioni intorno al cliente.

Gli agenti risparmiano tempo e risolvono i ticket più rapidamente, mentre i clienti ricevono un servizio migliore moltiplicato per approcci personalizzati. La probabilità che i clienti tornino aumenta e la loro fedeltà si rafforza. Nei prossimi anni, il ruolo dell'IA nell'assistenza clienti sembra destinato ad aumentare. Per un servizio clienti più intelligente, gli strumenti di IA possono essere installati in tutte le fasi del customer journey, dai primi contatti, ai reclami, ai feedback. Le aziende che abbracciano queste tecnologie e si adattano continuamente all'evoluzione del panorama saranno ben posizionate per offrire esperienze superiori ai clienti, distinguendosi in un mercato sempre più competitivo.