Come migliorare il rapporto con i clienti grazie all'IA

Come si migliora il rapporto con il cliente, in un mondo in cui il business deve andare sempre più veloce? La risposta si trova nelle tecnologie di intelligenza artificiale.

Oggi arrivare al cliente prima e meglio della concorrenza è un obiettivo che richiede una solida ottimizzazione dei processi e la capacità di sfruttare i big data per avere una vista completa e granulare sull’audience. 

Interpretare le esigenze del cliente acquisito o prospect, offrire un’immagine coerente del brand nella multicanalità, intercettare eventuali malcontenti e prevenire l’abbandono, costruire una customer experience su misura e soddisfacente, accelerare i tempi di risposta migliorando la qualità del servizio: sono queste le principali sfide in tema di customer care che le aziende devono affrontare. 

Rapporto con il cliente e AI

Ma cosa c'entrano tecnologia e rapporto con il cliente? L’intelligenza artificiale, con particolare riferimento alle tecnologie di machine learning e Natural Language Processing (NLP), può aiutare le aziende a migliorare il riconoscimento dell'utente e l’assistenza fornita a partire dall’esame delle conversazioni e dalla capacità di affinare continuamente i processi analitici. 

Gli algoritmi, passando in rassegna tutte le interazioni tra brand e cliente lungo i diversi touch point, permettono di interpretare il linguaggio umano (una conversazione telefonica, ma anche il contenuto di una mail o un messaggio in chat) e di automatizzare molte fasi del processo di assistenza e comunicazione. Insomma, l’intelligenza artificiale, mettendosi in ascolto, consente di creare un rapporto con il cliente puntuale e personalizzato. 

Esempi concreti di AI per il rapporto con il cliente

Approfondendo il tema con qualche esempio concreto, le funzionalità di Speech Analytics permettono di trascrivere le conversazioni telefoniche del contact center, effettuare l’analisi semantica del contenuto e indirizzare l’azione dell’operatore per servire il cliente con maggiore efficacia e prontezza di risposta, snellendo i processi. 

Riconoscimento testuale

Gli algoritmi per il riconoscimento testuale permettono di analizzare in profondità i messaggi scritti e classificare i contenuti in modo preciso nel contesto di business, avviando le procedure di risposta. Attraverso le parole chiave e la sentiment analysys è possibile identificare automaticamente l’oggetto della comunicazione (ad esempio, una lettera di reclamo) recapitando il messaggio all’operatore corretto ed eventualmente inviando una prima risposta automatica. 

Chatbot e assistenti virtuali

Ma gli aiuti dell'IA al rapporto con il cliente non finiscono qui. La possibilità di elaborare il linguaggio naturale attraverso l’artificial intelligence può spingersi anche oltre, ad esempio attraverso i chatbot (risponditori automatici che riescono a fornire una prima assistenza al cliente su argomenti focalizzati) fino agli assistenti virtuali (in grado di elaborare conversazioni complesse, su un dominio più ampio). 

Usi strategici della tecnologia per il rapporto con il cliente

L'IA non si limita ad aiutare le aziende nelle attività di tutti i giorni. Grazie alle informazioni raccolte attraverso le interazioni multichannel, è infatti possibile valutare e tenere sotto controllo il livello di performance del servizio offerto e intervenire tempestivamente in caso di scollamento dai desiderata degli utenti. 

Qualsiasi interazione con il cliente (sviluppata a partire dalle mail, dal contact center, dai social media, dalle mobile app), attraverso l’intelligenza artificiale, può fornire indicazioni utili sul comportamento dei clienti, ma anche su tematiche di interesse e trend emergenti. Le aziende hanno quindi l’opportunità non solo di conoscere le necessità contingenti della propria audience, ma anche intercettare nuove direttrici su cui impostare le nuove strategie di business. 

Sintetizzando, mettersi in ascolto della voce del cliente attraverso l’intelligenza artificiale e gli strumenti NLP permette di traguardare ulteriori livelli di efficienza operativa e trovare una risposta efficace alle nuove sfide del business. Questo genera con una serie di benefici per migliorare la soddisfazione del cliente. Qualità, velocità e personalizzazione del servizio; capacità di individuare i customer needs e gli indirizzi strategici; aumento della customer satisfaction e della fidelizzazione; possibilità di tagliare sui costi e valorizzare le risorse umane attraverso l’automazione.