10 modi per migliorare la Customer Experience grazie all'Intelligenza Artificiale

Come accade con i gusti delle tue marche preferite di gelato, anche l’intelligenza artificiale (AI) è disponibile in molte varianti. In ambito contact center, ne esistono di 10 tipi che permettono a te e ai tuoi agenti di offrire Customer Experience iper personalizzate.

1. Smart data

Da decenni i cosiddetti ‘dati sporchi’ rappresentano una piaga per le aziende, poiché ostacolano la capacità dell’intelligenza artificiale di fornire risultati accurati. La buona notizia è che la stessa intelligenza artificiale può aiutare a rendere i dati più chiari o, come in questo caso, a intervenire su eventuali duplicati.

Prova a pensare al tuo numero di telefono. Quando lo condividi, puoi scriverlo utilizzando trattini, punti, spazi o le solo cifre che lo compongono. E nessuno di questi è un metodo sbagliato. Tuttavia, al momento di riconoscere ognuno dei formati come un unico punto dati presente all’interno del sistema, le cose possono complicarsi. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale utilizza la corrispondenza delle relazioni per riconoscere i vari formati degli stessi dati. E interviene, in questo caso, perché non si abbiano cinque account duplicati per uno stesso cliente.

2. Simulazioni di business

L’intelligenza artificiale può aiutarti a prendere decisioni migliori. Analizzando le corrispondenze storiche dei dati, essa identifica le tendenze ed effettua ricalcoli dinamici al cambiare delle condizioni. Questi algoritmi di intelligenza artificiale forniscono ulteriori livelli informativi, per garantire un processo decisionale migliore e più accurato. Sono perfetti per rispondere alle domande “cosa accadrebbe se” e per risolvere i dubbi che possono avere le persone, ad esempio se aprire o meno una sede fisica in una nuova zona geografica.

3. Correlazione e covarianza

Comprendere il significato di montagne di dati non è semplice, soprattutto nel nostro mondo caratterizzato dai cosiddetti big data. Inoltre, questi dati cambiano e variano continuamente di posizione tenendo conto di quanto inserito in altri punti dati. Senza l’aiuto dell’intelligenza artificiale, interpretarli e agire di conseguenza può essere incredibilmente difficile.

Anche senza disporre di un quadro completo, l’intelligenza artificiale può utilizzare la matematica della correlazione per prevedere i valori dei dati mancanti e indicare quando i processi importanti deviano verso una direzione in modo impercettibile per gli esseri umani. Individuare tempestivamente tali divergenze può ridurre i rischi e contribuire a evitare costi.

4. Corrispondenza dei modelli

Avrai sperimentato questo tipo di intelligenza artificiale, soprattutto se sei un cliente Amazon Prime. Per molti operatori commerciali e contact center, l’intelligenza artificiale abbina i nuovi utenti ai modelli di clienti esistenti per prevedere le loro azioni future e suggerire i passaggi successivi. Ad esempio, potresti notare che dopo aver terminato l’ultimo romanzo di Stephen King, ti vengono inviati annunci e suggerimenti di libri simili di fantascienza o horror scritti da altri autori. L’intelligenza artificiale identifica i tuoi interessi consigliando nuovi prodotti e nuove risorse in base alle tue informazioni e alle azioni di consumatori analoghi.

5. Machine vision

Non tutte le informazioni utili vengono dette a voce o digitate, alcune sono già scritte, raffigurate o fotografate. La tecnologia di machine vision basata sull’intelligenza artificiale ha compiuto passi da gigante nel corso dell’ultimo decennio. Tra non molto potrebbe consentire alle persone di individuare l’esistenza di problemi sulla base di semplici foto scattate con lo smartphone. Ad esempio, la foto del collegamento di un’apparecchiatura potrebbe far rilevare un raccordo allentato. Un’immagine dell’etichetta applicata su un dispositivo potrebbe invece fornire numeri di serie, date di fabbricazione e altri elementi di identificazione utili a restringere rapidamente il campo dei possibili problemi e delle relative soluzioni.

6. Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP)

La tecnologia NLP è in grado di comprendere il linguaggio parlato. Pensa a Siri: ogni secondo, in tutto il mondo ci sono persone che fanno a questo sistema un’enorme quantità di domande. Molte di esse vengono formulate utilizzando modalità differenti. “Qual è la temperatura esterna?”, “Che temperatura fa?”, “Com’è il tempo?”. Ciascuna di queste domande è espressa diversamente, ma tutte servono a cercare le stesse informazioni.

Per identificare e rispondere ad esse, l’intelligenza artificiale trascrive e traduce in testo ogni richiesta espressa a voce. Ciò consente al computer di fornire un responso, indipendentemente dalla formulazione ricevuta. Quindi identifica la risposta giusta e la fornisce in forma parlata.

7. Analisi del parlato

L’intelligenza artificiale non solo coglie il senso delle differenti frasi pronunciate dagli esseri umani per formulare le stesse domande o i medesimi comandi, ma aiuta le organizzazioni a comprendere meglio l’intenzione che anima tali richieste. Ad esempio, quando un cliente chiama un contact center e si affida al sistema di automazione vocale, l’analisi del parlato analizza la scelta delle parole, l’energia espressa e il tono del cliente per rilevare le sue emozioni. In più, scompone le parole chiave delle richieste e stabilisce il contesto di riferimento dove poi intervenire, ad esempio: “voglio trasferire 500 dollari dal mio conto corrente al mio conto risparmio”.

8. Disambiguazione di domande e risposte

Basandosi sulle capacità dell’intelligenza artificiale finora illustrate, le organizzazioni possono mettere direttamente e facilmente in collegamento le persone con quei database contenenti le risposte alle domande più comuni. Dopo aver utilizzato l’analisi del parlato per identificare la richiesta in ingresso, la tecnologia di disambiguazione di domande e risposte può utilizzare una risposta pre-formulata per fornirla automaticamente. Inoltre, può confrontare e valutare risposte simili provenienti da più sistemi per offrire quella più adatta. Ciò consente al cliente di accedere velocemente alle informazioni che gli servono e ai dipendenti di concentrarsi su richieste più complesse.

9. Automazione robotica dei processi (Robotic Process Automation, RPA)

L’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere e suggerire l’applicazione dell’automazione per ottenere efficienza e risparmi. Individuando processi ripetuti e ad alto costo attraverso l’analisi dei dati cronologici, è possibile automatizzare il lavoro di back-end. L’intelligenza artificiale usata in ambito RPA (Robotic Process Automation) organizza i processi automatizzati categorizzando e nidificando le azioni dipendenti, consentendo agli esseri umani di comprendere meglio e in modo più semplice i processi complessi.

10. Riassumere le informazioni

Gli esseri umani non sono fatti per ricevere e comprendere enormi quantità di dati. Senza l’aiuto dell’intelligenza artificiale, questi non assumerebbero altro aspetto che quello di un semplice insieme di righe e colonne. L’intelligenza artificiale offre un quadro completo dei dati relativi al customer journey presentandoli in forma visiva. Strumenti aggiuntivi li possono approfondire ulteriormente per analizzarli e assegnare le relative priorità di azione.

Questo tipo di riepilogo dei dati basato sull’intelligenza artificiale può anche evidenziare eventi chiave o problemi correlati. Ad esempio, un dipendente di contact center può gestire centinaia di richieste in entrata ogni settimana. Invece di tentare l’intera lettura di lunghe conversazioni, e magari perdersi dei punti importanti, l’intelligenza artificiale identifica parole chiave, affermazioni e domande comuni da sottoporre rapidamente a revisione e ad azione conseguente. Quando una domanda comune viene continuamente associata a una risposta simile, la relativa azione viene automatizzata e aggiunta alla coda per essere affidata a un bot.

In definitiva, l’intelligenza artificiale progredisce e migliora le Customer Experience così come le Employee Experience. Pur non fornendo prestazioni dello stesso livello di quelle dei dipendenti del tuo contact center, questa tecnologia diventa sempre più esperta e offre sempre più vantaggi ad ogni interazione con i clienti, a dimostrazione che siamo solo all’inizio di un percorso dove il futuro dell’intelligenza artificiale e dei contact center non ha (quasi) limiti.

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