Intelligenza artificiale per contact center moderni: la potenza e le possibilità

Stando alle recenti notizie sull'AI, l'intelligenza artificiale generativa è l'unica forma di intelligenza artificiale che conta, ed è l'unica rilevante per i risultati fronte Customer Experience ed Employee Experience. L'intelligenza artificiale generativa è certamente una forma di trasformazione dell'intelligenza artificiale (AI) e averla a disposizione tra gli strumenti per il contact center è fondamentale, ancor più nel contesto di business attuale così affamato di contenuti. Peraltro, la capacità di trasformare i contenuti e crearne di altri non è l'unico caso d'uso rilevante. Nella comunità dedicata alla scienza dei dati, alcune tecniche hanno superato la prova del tempo. I tre principali algoritmi utilizzati non sono cambiati nell'ultimo decennio: regressione lineare, regressione logistica e alberi decisionali. Si tratta degli algoritmi più utilizzati perché rispondono a domande fondamentali: "Cosa succederà dopo? E perché?" All'interno del contact center, l'intelligenza artificiale è stata utilizzata per prevedere e automatizzare i processi chiave, con un ROI comprovato, ben prima che quella generativa diventasse una possibilità.

Intelligenza artificiale predittiva per l'intelligent automation del flusso di lavoro

Le tecniche di intelligenza artificiale predittiva vengono utilizzate per calcolare un risultato in base ai modelli di dati appresi. Ad esempio, l'intelligenza artificiale predittiva viene impiegata per calcolare la propensione all'acquisto di un cliente specifico in base ai comportamenti dei molti clienti che hanno già effettuato un acquisto in precedenza. Può anche essere utilizzata per raggruppare i clienti in segmenti e, anche se se per farlo vengono usati algoritmi di clustering e raggruppamento (rispetto agli algoritmi predittivi classici), può basarsi sui risultati previsti. Quando l'intelligenza artificiale predittiva viene utilizzata per l'intelligent automation, può chiamare in causa la sua cugina più stretta: l'intelligenza artificiale prescrittiva. È a questa che a volte si ricorre quando c'è una decisione da prendere ed esistono più opzioni possibili. Ad esempio, il routing predittivo di Genesys utilizza tecniche predittive e prescrittive per automatizzare le connessioni cliente-agente in base a un modello predittivo creato automaticamente tramite Genesys AI.

Quando un cliente sceglie di attivare il routing predittivo, seleziona un KPI che desidera ottimizzare. Può scegliere un KPI operativo, ad esempio il tempo di gestione medio, oppure può selezionare un KPI relativo al fatturato, come "Vendite". Una volta selezionato il KPI, Genesys AI valuta le centinaia di possibili fattori che potrebbero determinare tale KPI in base al profilo dell'agente, a quello del cliente, a quello dell'interazione e altro ancora. Prima che un cliente scelga di implementare questo nuovo protocollo di routing, Genesys AI utilizza una forma di intelligenza artificiale prescrittiva per una valutazione dei benefici. L'intelligenza artificiale prescrittiva è definita come una forma di AI che si serve dei dati per determinare la migliore azione possibile in base a più fattori.  La valutazione dei benefici è un'applicazione esclusiva dell'intelligenza artificiale che mostra il potenziale impatto dei KPI dei clienti. Quando viene applicata, il routing predittivo ha un impatto quasi immediato sui KPI. È questo per cui è stato realizzato fin dall'inizio.

Intelligenza artificiale predittiva per ottenere informazioni

Utilizzare una previsione per l'automazione è solo una delle modalità di applicazione di questa forma di intelligenza artificiale all'interno del contact center. La capacità di prevedere un risultato crea, per persone e sistemi, nuove opportunità di conoscere quale sia il probabile prossimo passo di un cliente o di un dipendente. Un vantaggio del contact center è la grande quantità di dati che viene creata. La capacità di trasformare questi dati in informazioni strategiche richiede alcune funzionalità fondamentali:

• Una piattaforma sicura e protocolli di utilizzo dei dati conformi a rigorose linee guida etiche e normative
• Pipeline di intelligenze artificiali integrate che sfruttano le ultime novità per massimizzare velocità e precisione
• Conoscenza del dominio per applicare nuove informazioni ai processi esistenti o crearne di nuovi, pertinenti, utili e convenienti

L'intelligenza artificiale predittiva può essere utilizzata nei seguenti modi:

• Gli agenti possono vedere le previsioni dei risultati per i clienti nel contesto delle interazioni: ciò fornisce loro informazioni sui clienti che normalmente non avrebbero e consente di guidare le conversazioni per renderle più personali.
• I supervisori possono utilizzare i volumi di chiamate e digitali previsti per creare piani di risorse e pianificazioni migliori per soddisfare le richieste dei clienti.
• Gli architetti dei journey la utilizzano per dare vita a flussi di interazione ed engagement per coinvolgere in modo proattivo i clienti con offerte e informazioni, come la personalizzazione di un bot.

Intelligenza artificiale conversazionale: una funzionalità fondamentale per i contact center moderni

L'intelligenza artificiale conversazionale è un nuovo caposaldo del moderno contact center. Conversazioni automatiche, assistenti virtuali, bot: sono tutti modi per offrire un self-service intelligente attraverso tutte le varianti di canali di engagement. Quello che è iniziato come IVR (Premi 1 per Sì, 2 per No) si è evoluto nella capacità dei consumatori di interagire con un brand utilizzando la propria lingua e parole proprie, e di ricevere supporto alle proprie condizioni. Sebbene l'intelligenza artificiale predittiva rimanga un punto fermo, quella conversazionale è una forma di tecnologia nata per aiutare ad automatizzare le conversazioni. L'intelligenza artificiale conversazionale ha le stesse radici dell'intelligenza artificiale generativa, ma ha un obiettivo diverso. È utilizzata per i bot e all'interno degli IVR per abilitare conversazioni naturali e controllate tra clienti e brand. La fusione dell'intelligenza artificiale conversazionale con l'intelligenza artificiale predittiva consente all'architetto di personalizzare le conversazioni in base a informazioni non prontamente disponibili. Ad esempio, se un cliente ha condiviso i propri dati personali, è agevole aggiungere un messaggio di saluto con un nome e potenzialmente estendere tale livello di personalizzazione in base ad altre caratteristiche di facile identificazione. Le conversazioni possono essere del tipo: "Ciao Paolo!" oppure "Ciao Paolo! Spero tu stia passando una piacevole mattinata".   "Ciao Catia! Spero tu stia passando un bel pomeriggio." Con le informazioni previste integrate nella conversazione, ora abbiamo: "Ciao Paolo! Buongiorno! Posso aiutarti a trovare un nuovo prodotto?" "Ciao Catia! Buon pomeriggio! Sapevi di questa offerta con sconto del 10%?" Questo ora è possibile perché l'intelligenza artificiale predittiva ci ha aiutato a capire che Paolo ha il 90% di probabilità in più di acquistare nuovi prodotti rispetto ad altri. Sa anche che Catia era ancora indecisa su un acquisto e le offerte probabilmente la invoglieranno a procedere. In questi esempi vengono usati nomi reali, implicando una relazione e dati a cui non sempre abbiamo accesso, ma è anche possibile personalizzare e prevedere senza identificare in concreto le caratteristiche.

Le conversazioni devono aiutare, non solo allietare

Molti hanno già provato ChatGPT o portali simili. È divertente chiedergli di scrivere un blog su qualche argomento esoterico e ottenere poi qualcosa che scorra bene e includa anche una o due battute divertenti. Ma quando stai cercando di servire un cliente, l'obiettivo è quello di aiutarlo a risolvere il problema in modo rapido e accurato senza che questo implichi troppo sforzo da parte sua. Per la domanda fatta ai clienti su cosa apprezzano di più, il report "Lo Stato della Customer Experience" di Genesys ha rilevato che desiderano innanzitutto una risposta rapida (55%) e ricevere assistenza in qualsiasi momento sul canale prescelto (62%)." Interruzioni delle chiamate, canali di servizio con problemi irrisolti e ostacoli al servizio degli agenti sono tutti elementi di frustrazione. E la frustrazione nei confronti del servizio ha un impatto emotivo: il 26% dei clienti ha dichiarato di aver perso la pazienza durante un'interazione e per il 12%, un'esperienza di servizio negativa li ha addirittura fatti piangere. Avere un'interfaccia colorata, musica divertente e battute generate dall'intelligenza artificiale non è sufficiente per compensare una chiamata interrotta, una risposta sbagliata o, peggio ancora, la totale mancanza di risposta. Un terzo dei consumatori afferma di aver smesso di avere a che fare con un brand dopo un'interazione negativa con il servizio. Le soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale sono formate per fornire risposte accurate e contestuali basate su dati comprovati e specifici del dominio. Queste soluzioni spesso vanno ben oltre le semplici conversazioni. Mentre stanno usando l'intelligenza artificiale per capire la domanda e poi rispondere di conseguenza, possono anche:

• Aiutare a eseguire un'attività di follow-up, ad esempio la pianificazione di un appuntamento e poi ad attivare un processo di avviso.
• Recuperare i dati dal CRM o da altri sistemi operativi per fornire aggiornamenti sullo stato o altre informazioni.
• Acquisire e convalidare le informazioni in modo conversazionale, quindi utilizzare tali dati durante l'interazione.
• Transizione ad altri canali di supporto, virtuali o umani, con conversazione e contesto preservati.

In uno scenario di servizio, è importante che i bot si rendano conto dei propri limiti, comprendano i clienti alle loro condizioni e possano aiutarli a risolvere il problema fornendo il supporto necessario o trovando qualcuno disposto a farlo. Se un bot riesce solo a indovinare le risposte, fornisce informazioni errate o cerca di cambiare argomento, è un ostacolo al servizio. I framework per la creazione di bot devono avere una base per creare valore. Ad esempio, dovrebbe consentire a un utente business di creare un bot in grado di rispondere a domande, aiutare con le transazioni o fungere da servizio concierge. Deve metter a disposizione dei punti di transizione verso gli agenti e degli acceleratori, come l'estrazione degli intenti (intent mining) e la conoscenza abilitata all'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale generativa entra in scena

Quando i modelli di intelligenza artificiale generativa sono diventati accessibili per l'uso nell'ambito delle soluzioni software aziendali, hanno introdotto la possibilità di lavorare con i contenuti (documenti, conversazioni, ecc.) in modi nuovi. Nelle moderne piattaforme per la Customer Experience basate su cloud, l'intelligenza artificiale generativa è utilizzata per estrarre le entità (chi, cosa) dalle conversazioni e e il sentiment. Può anche essere utilizzata per riepilogare automaticamente le conversazioni. È già stato scritto molto sull'intelligenza artificiale generativa, ed è un argomento che continueremo a esplorare in relazione all'offerta di Customer Experience ed Employee Experience eccezionali. La miglior soluzione di intelligenza artificiale per l'azienda non è quella che integra un solo tipo di AI. È quella che si rivela sia utile che utilizzabile. Utile significa:

• Accelera un processo senza interromperlo.
• Si adatta all'ambito della soluzione complessiva.
• È visibile, controllabile e adattabile alle esigenze aziendali.
• Non crea nuovi rischi per l'azienda.

Utilizzabile significa:

• Ha una strategia di implementazione definita.
• È conveniente e ha un ROI comprovato.
• Ha una tempistica di implementazione con un risultato misurabile.
• Non richiede un investimento significativo in specialisti.

Intelligenza artificiale predittiva, conversazionale e generativa sono tutte discipline che devono far parte della strategia di qualsiasi organizzazione che desideri integrare innovazione, efficienza e automazione intelligente nel tessuto stesso della sua strategia di customer engagement. Scopri di più sull'Genesys AI oggi stesso in questo webinar on demand "Liberare la potenza e le possibilità dell'intelligenza artificiale". E scopri in che modo cinque aziende sono all'avanguardia nell'uso dell'intelligenza artificiale nei loro contact center.