{"id":118184,"date":"2018-11-08T00:00:00","date_gmt":"2018-11-08T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=118184"},"modified":"2019-01-03T11:53:22","modified_gmt":"2019-01-03T19:53:22","slug":"come-ottenere-un-valore-concreto-dalla-ai-nel-tuo-contact-center-retail","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/it-it\/blog\/post\/come-ottenere-un-valore-concreto-dalla-ai-nel-tuo-contact-center-retail","title":{"rendered":"Come ottenere un valore concreto dalla AI nel tuo contact center retail"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]Intelligenza artificiale. Machine learning. Analisi predittiva. Qualcosa di astruso e troppo tecnico? Forse, ma in realt\u00e0 non hai bisogno di scoprire i segreti degli algoritmi per apprezzare quanto riescono a produrre.<\/p>\n

Le molteplici varianti dell\u2019intelligenza artificiale (AI) stanno facendo la differenza in molte aree di business, ma ancor pi\u00f9 nettamente nell\u2019ambito del customer contact center. Questo perch\u00e9 anche un minimo di AI pu\u00f2 essere determinante se applicata ai problemi comuni dei clienti. Un chatbot pu\u00f2 ad esempio rispondere immediatamente a centinaia di loro; un motore di analisi pu\u00f2 invece mostrarti dove si trovano i colli di bottiglia che rallentano i tuoi processi; gli algoritmi predittivi possono infine prevedere in anticipo cosa i clienti faranno.<\/p>\n

Gartner prevede che da sole le tecnologie di AI genereranno 1,2 trilioni di dollari di valore di business nel 2018<\/a><\/em>.<\/p>\n

Presto si potr\u00e0 rifocalizzare l\u2019agente umano su compiti pi\u00f9 sfidanti, facendovi affidamento per gestire passaggi complicati e avere umanit\u00e0 e calore nel momento in cui conta veramente. Tuttavia il valore dell\u2019AI va oltre il risparmio dei costi e l\u2019efficienza delle risorse. Le opportunit\u00e0 che spalanca possono cambiare in meglio la tua strategia di business complessiva. E questo perch\u00e9 i benefici che offre non sono incrementali, e cambiano concretamente i paradigmi di riferimento.<\/p>\n

L\u2019AI va a vantaggio di quei manager che sanno riconoscere dove queste tecnologie possono essere posizionate al meglio per funzionare. \u00c8 qualcosa che pu\u00f2 aiutarti a raggiungere anche gli obiettivi di crescita pi\u00f9 ambiziosi, cambiando in meglio, e nel profondo, la tua attivit\u00e0.<\/p>\n

Diamo ora un\u2019occhiata a dove questo valore pu\u00f2 essere effettivamente aggiunto, e perch\u00e9 non deve spaventare bens\u00ec essere considerato un punto di forza. Evidenziando determinate verit\u00e0 sulla crescita dell\u2019AI, e sfatando alcuni miti che la riguardano.<\/p>\n

Assicurati che l\u2019AI possa intervenire, e non solo interagire<\/strong><\/p>\n

La versione fantascientifica dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 quella della macchina che parla, dell\u2019umanoide, e di altre cose di questo tipo. Ma la grande maggioranza dell\u2019AI oggi in uso non \u00e8 dedicata alla conversazione parlata o digitata, ma viene implementata prima che la conversazione inizi, instradando la chiamata intelligentemente in base alle informazioni ricavate dai dati.<\/p>\n

E questo che cosa significa? Che \u00e8 tutta una questione di dati. Basandosi sulle migliaia o milioni di punti da cui essi scaturiscono, gli algoritmi ti aiutano a valutare come i clienti si comportano in situazioni differenti, confrontando il contesto A con quello B su molti esempi, e osservando le conseguenze o le correlazioni che ne derivano. Quando arriva una nuova chiamata, l\u2019AI \u00e8 quindi gi\u00e0 pronta a servirsi di quanto appreso per garantire al cliente un\u2019esperienza senza ostacoli.<\/p>\n

\u201c<\/em>I customer contact center sono pi\u00f9 efficienti quando riescono ad automatizzare le attivit\u00e0 di routine e a instradare rapidamente i chiamanti agli agenti umani che possono risolvere i problemi in modo tempestivo e cortese.\u201d \u2014\u00a0Comunicazioni di ACM<\/a><\/em><\/p>\n

Questo potrebbe voler dire riuscire a notare che un cliente ha ordinato il prodotto X, e che gli acquirenti del prodotto X tendono a fare una prima chiamata di servizio all\u2019helpdesk tra i 14 e i 21 giorni successivi all\u2019acquisto. Quindi l\u2019AI indirizza la chiamata a un agente tecnico che ha grande successo nella gestione di queste situazioni. Oppure potrebbe notare un comportamento lontano dagli schemi da parte di un account principale, e pre-trasferire la chiamata per essere istantaneamente affidata a una figura senior.<\/p>\n

In questa situazione ci\u00f2 che conta \u00e8 che \u00e8 l\u2019algoritmo \u2013 ossia l\u2019AI \u2013 a prendere la decisione. Nessun programmatore ne ha determinato il comportamento. L\u2019AI sta intervenendo in base a quanto sembra aver funzionato in passato, e in molti casi entra in gioco prima ancora che una parola venga detta.<\/p>\n

La capacit\u00e0 dell\u2019AI di gestire pi\u00f9 conversazioni = Incassi elevati per l\u2019E Commerce<\/strong><\/p>\n

La tecnologia AI pu\u00f2 naturalmente prendere parte alla conversazione con il cliente. E in effetti lo fa. Molte delle finestre di chat che spuntano nelle applicazioni di servizio sono \u201cpresidiate\u201d dai robot software (i bot), e non da persone. Questi funzionano meglio quando le domande di un cliente coprono un insieme noto di argomenti, poich\u00e9 l\u2019AI pu\u00f2 avere gi\u00e0 in tasca un buon gruppo di risposte.<\/p>\n

(Tieni a mente che una grande parte di ticket coprono lo stesso insieme ridotto di problemi, pi\u00f9 e pi\u00f9 volte. Non hai bisogno di un agente umano per gestire la semplice reimpostazione di una password.)<\/p>\n

L\u2019AI, naturalmente, non richiede uno stipendio e non perder\u00e0 la pazienza quando dovr\u00e0 trattare la stessa richiesta per la milionesima volta. Ancora pi\u00f9 importante, un chatbot AI pu\u00f2 affrontare centinaia di conversazioni simultaneamente.<\/p>\n

Noi umani possiamo pensare che centinaia di persone che digitano domande sulle rispettive tastiere creino grande confusione. Al contrario il computer ci percepisce come esseri estremamente lenti e in gran parte assenti, che si presentano in rare occasioni per inserire alcuni caratteri. Proprio come miliardi di persone usano Google quotidianamente, un chatbot AI pu\u00f2 \u201cconversare\u201d con molti clienti in una sola volta.<\/p>\n

Con aziende che spendono 1,3 trilioni di dollari su oltre 250 miliardi di chiamate di servizio all\u2019anno<\/a>, qualsiasi realt\u00e0 che riesca a integrare l\u2019AI con successo perch\u00e9 lavori accanto agli agenti umani \u00e8 indirizzata verso un ROI concreto.<\/p>\n

Consenti ai clienti retail di servire se stessi, e risparmia molto sulle risorse<\/strong><\/p>\n

Sar\u00f2 schietto: l\u2019interazione di maggiore successo si verifica l\u00e0 dove il tuo agente non deve mai<\/em> essere coinvolto<\/em>. Mentre decenni fa i clienti bancari hanno scoperto di preferire una rapida visita a un ATM rispetto al restare ore in coda allo sportello, oggi quelli retail in genere preferiscono le applicazioni self-service rispetto alla chiamata al contact center.<\/p>\n

Il 70% dei clienti preferiscono la messaggistica rispetto alla voce <\/em>\u2014\u00a0IBM Watson<\/a><\/em><\/p>\n

Questo rende le app self-service una grande priorit\u00e0 per il contact center retail. Tuttavia l\u2019AI pu\u00f2 fare di pi\u00f9 rispetto alla semplice apertura di una finestra di chatbot. \u201cApprendendo\u201d i pattern comportamentali e identificando le priorit\u00e0 dei clienti, pu\u00f2 offrire ai clienti le opzioni e i link che probabilmente useranno di pi\u00f9, disegnando e ridisegnando velocemente la user experience self-service, in un modo invisibile per il cliente ma di grande utilit\u00e0 per il servizio erogato. Con ricadute positive su aspetti come l\u2019abbandono del carrello e i tassi di esodo.<\/p>\n

Ai clienti piace il self-service, perch\u00e9 sentono di avere il controllo della situazione. Dal canto loro anche i leader di business apprezzano la possibilit\u00e0 di servirli in modo pi\u00f9 rapido ed efficace a un costo inferiore. L\u2019AI offre quindi vantaggi a entrambi.<\/p>\n

Per i contact center retail, l\u2019AI \u00e8 un\u2019alleata, non un\u2019usurpatrice<\/strong><\/p>\n

Infine, va ben chiarito che la crescita delle macchine non danneggia le persone presenti nella tua organizzazione. Di fatto, uno dei benefici principali dell\u2019AI \u00e8 quello di dare una mano agli agenti, permettendo loro di svolgere il lavoro in modo pi\u00f9 efficace. Quindi va vista come un fidato braccio destro anzich\u00e9 una fonte di paura.<\/p>\n

\u201c<\/em>L\u2019AI potenzier\u00e0 le loro capacit\u00e0 e permetter\u00e0 di abbandonare le attivit\u00e0 di routine, come la raccolta di informazioni e la reportistica, per occuparsi di quelle interazioni con i clienti che richiedono osservazioni e analisi pi\u00f9 approfondite\u201d \u2014\u00a0Forrester<\/a><\/em><\/p>\n

Proprio come le app self-service basate sull\u2019AI offrono al cliente le scelte giuste al momento giusto, l\u2019AI nel contact center pu\u00f2 sostituire pi\u00f9 schermate informative con quell\u2019unico dato giusto per la chiamata. Questo significa una gestione pi\u00f9 rapida, una maggiore empatia degli agenti, una condivisione pi\u00f9 approfondita del problema che dimostra ai clienti di essere stati affidati a qualcuno che pu\u00f2 veramente aiutarli.<\/p>\n

Tutto questo rende un agente pi\u00f9 efficace e contento. E tutti noi sappiamo quanto i dipendenti contenti influiscano sul punteggio NPS (Net Promoter Score).<\/p>\n

L\u2019AI \u00e8 il tuo vantaggio competitivo, non il tuo concorrente<\/strong><\/p>\n

Si fa molta confusione sull\u2019AI e il significato che ha per il business, ed essere il manager che la \u201criesce a spiegare\u201d \u00e8 un grande merito. Perch\u00e9 allora non diventare la persona di riferimento su questo tema?<\/p>\n

Le quattro ragioni di cui sopra sono un inizio. Tuttavia come regola generale, cerca di individuare l\u2019opportunit\u00e0 di business per qualsiasi soluzione basata su AI cos\u00ec come l\u2019immediato risultato pratico.<\/p>\n

Sar\u00e0 gi\u00e0 un\u2019ottima cosa se far\u00e0 risparmiare soldi, richiedere meno risorse, migliorare i KPI o semplicemente rendere tutto pi\u00f9 rapido e fluido. Ma apri comunque la tua mente a possibilit\u00e0 ancora pi\u00f9 ampie e profonde. Cosa accadrebbe se l\u2019applicazione abitata all\u2019AI che prevede il numero di chiamate nei momenti di picco potesse anche farlo per quelli della richiesta di un determinato prodotto, facendoti prendere decisioni pi\u00f9 informate fronte supply chain cos\u00ec come customer service? In alternativa, immagina che l\u2019AI non solo gestisca i tuoi ticket ma impari anche dal loro contenuto, raccomandando come conseguenza di applicare miglioramenti ai tuoi processi di business di base?<\/p>\n

L\u2019AI sta imparando molto dai dati. Ma possiamo imparare molto anche da essa stessa. E il manager che si rende conto di ci\u00f2 che si pu\u00f2 fare con questa tecnologia \u2013 oggi cos\u00ec come domani \u2013 \u00e8 ben posizionato per affermarsi come l\u2019innovator-in-chief dell\u2019organizzazione in cui opera.<\/p>\n

Insegnamenti:<\/strong><\/p>\n