Come si fa a soddisfare il cliente, aumentando la qualità e la velocità dei servizi? La risposta passa attraverso l’ottimizzazione e l’automazione dei processi, di cui nessuna azienda può ormai fare a meno.
La capacità di mettersi in ascolto del cliente e offrire un servizio su misura sono le principali chiavi competitive dell'era digitale. Così la customer satisfaction diventa inevitabilmente un driver di profitto che va a incidere anche sulla produttività aziendale.
Soddisfazione del cliente nell’era digitale
L’utente moderno deve essere coinvolto con i messaggi corretti, nel momento giusto e sui canali di preferenza, ma va anche servito e seguito nelle sue richieste con la massima tempestività, pertinenza e coerenza di risposta in un contesto multicanale.
Implementare un sistema efficace di comunicazione al cliente significa innanzitutto riorganizzare i processi di interazione attraverso i differenti touch points in ottica di ottimizzazione e automazione.
Intelligenza artificiale e customer satisfaction
Come? Oggi l’intelligenza artificiale offre numerose opportunità per consentire un effettivo miglioramento dei servizi di customer care con conseguente aumento della produttività. Il tutto attraverso le tecniche di Natural Language Processing che permettono di intercettare e comprendere in profondità la voce del cliente, accelerando la capacità di risposta, ridisegnando processi su misura, automatizzando i task con conseguente aumento dell’efficienza.
Insomma, la ricerca della customer satisfaction si ripercuote positivamente sull’organizzazione dell’assistenza al cliente e sulla produttività del personale aziendale.
Cosa vuole il cliente?
La regola d’oro per la soddisfazione del consumatore oggi è rappresentata dalla personalizzazione dei messaggi: l’utente vuole ricevere dal brand solo messaggi di valore, rilevanti, non invadenti e perfettamente calzanti con i suoi interessi, gusti e comportamenti. Gli analytics permettono di esaminare il mare magnum di interazioni cliente-brand che si sviluppano attraverso telefonate, social post, questionari online, e-mail, siti web, mobile app e altri punti di contatto, offrendo la possibilità di comprendere le esigenze e le abitudini del singolo, nonché di segmentare l’audience in cluster a cui inviare precise comunicazioni. La capacità di esaminare il linguaggio naturale in profondità, anche attraverso la sentiment analysis, consente di rilevare i punti di soddisfazione e di criticità nella relazione con il cliente, con l’opportunità di intervenire puntualmente, ad esempio, attraverso l’invio di campagne promozionali.
Allo stesso modo, gli strumenti di NLP possono aumentare la soddisfazione del cliente rispetto ai servizi di assistenza poiché permettono di riconoscere l’utente, comprendere immediatamente la tipologia di richiesta, accelerare i tempi di risposta, offrire un’esperienza coerente e continuativa del brand rispetto alle passate interazioni.
Come l’AI aumenta la soddisfazione del cliente
Ma come fa, nel concreto, un software a migliorare la soddisfazione del cliente? Gli analytics innanzitutto passano in rassegna tutte le occasioni di contatto tra azienda e cliente, costruendo e aggiornando lo storico delle interazioni, al fine di costruire un customer journey personalizzato. Quindi rilevano i contenuti della comunicazione in corso (ad esempio, una e-mail o una chat) e indirizzano l’utente all’operatore corretto (alla persona che gestisce i reclami, nel caso di una lettera di lamentela). L’intelligenza artificiale può andare oltre e offrire feedback automatici (ad esempio una mail di risposta o addirittura una conversazione attraverso i chatbot), che riducono i tempi di attesa e aumentano la customer satisfaction.
Oltre il customer care: i vantaggi dell'intelligenza artificiale
Chiaramente, il beneficio dell’AI sulle interazioni con il cliente si riflette sull’efficienza e la razionalizzazione dei processi, con un aumento della produttività. Inoltre, se migliora il servizio alla clientela, la tecnologia permette di automatizzare molte operazioni (ad esempio, l’analisi dei contenuti di una conversazione, l’invio di messaggi declinati su cluster, l’esecuzione di task basilari come le procedure di cambio password, la risposta alle richieste più semplici tramite chatbot) semplificando le attività degli operatori aziendali, che possono assolvere più compiti in meno tempo o dedicarsi a mansioni a maggiore valore nei processi di customer relationship.
