Ecco che, mentre le aziende si dedicano alla misurazione del logorio dei dipendenti o del tasso di acquisizione dei clienti, raramente fanno lo stesso per il valore che essi rappresentano, tenendo inoltre conto che la loro fidelizzazione dipende dall\u2019esperienza vissuta.<\/p>\n
Una ricerca mostra che, mentre l’80% della maggior parte delle aziende ritiene di fornire ottime esperienze a clienti e dipendenti, solo il 20% di questi concorda<\/a>\u00a0con tale affermazione. Quali sono i motivi di tale distanza di vedute? Spesso le aziende non misurano adeguatamente le esperienze offerte e solo quando si mettono nei panni di clienti e dipendenti si rendono conto che c’\u00e8 del lavoro da fare.<\/p>\n Quando i responsabili della Customer Experience (CX) progettano le esperienze con empatia \u2013 ascoltando, comprendendo l’intento e prevedendo i risultati, e offrendo l’azione migliore dal punto di vista del cliente\/dipendente – e imparano costantemente da esse, a fare un salto di qualit\u00e0 non sono solo le esperienze, ma anche i risultati commerciali. E sono questi i casi che registrano un successo capace di durare nel tempo.<\/p>\n Il report di Genesys, \u201c<\/span>Il business case per l\u2019empatia<\/a>\u201d<\/span>, rivela che, mentre le organizzazioni orientano cultura e operazioni verso l’empatia \u2013 dando vita a quelle esperienze che clienti e dipendenti desiderano \u2013 esistono ancora importanti gap da colmare.<\/p>\n Lo studio, basato sui risultati di interviste a pi\u00f9 di 450 leader aziendali a livello globale, ha rilevato che la maggior parte delle organizzazioni si trova ancora agli inizi di un percorso che porta al centro l\u2019empatia. La maggior parte di loro sono infatti nelle fasi di \u201c<\/span>interazione\u201d<\/span> e \u201c<\/span>coinvolgimento\u201d<\/span>, in cui l’ascolto dei clienti \u00e8 selettivo, la loro comprensione \u00e8 limitata da processi manuali e le azioni sono nella maggior parte dei casi isolate e reattive.<\/p>\n Nessuna ha raggiunto l’apice dell’\u201c<\/span>empatia\u201d<\/span>, in cui ascolta sistematicamente e in modo olistico i clienti; utilizza l’automazione per chiarire la comprensione del cliente; intraprende azioni proattive, predittive e prescrittive; si serve dell’intelligenza artificiale (AI) per imparare e migliorare continuamente<\/a>.<\/p>\n Queste realt\u00e0 considerano ogni fase dell’interazione come un passaggio a s\u00e9 senza orchestrare un’esperienza completa, dall’inizio alla fine.<\/p>\n La ricerca ha evidenziato cinque gap in termini di empatia che frenano quel passaggio da \u201c<\/span>interazione\u201d<\/span> a \u201c<\/span>coinvolgimento\u201d<\/span> a \u201c<\/span>empatia\u201d<\/span> per arrivare a offrire una Customer Experience end-to-end ben orchestrata. Il che richiede un utilizzo avanzato dell\u2019intelligenza artificiale (AI) che vada oltre l\u2019automazione delle attivit\u00e0 ripetitive.<\/p>\n <\/p>\n 1. Il gap di identit\u00e0 del cliente:<\/strong>\u00a0I tuoi clienti non dovrebbero essere un mistero. Eppure quasi la met\u00e0 degli intervistati ha spiegato che, durante le interazioni vocali e digitali in tempo reale, bot e agenti di contact center chiedono informazioni sull’identit\u00e0 di ciascun interlocutore. Spesso i clienti sono quindi costretti a fornire informazioni di autenticazione che potrebbero essere ottenute automaticamente. Devono invece ripetere i passi gi\u00e0 compiuti, aumentando la durata dell\u2019interazione e, quindi, la propria frustrazione.<\/p>\n Azione:<\/strong> Le organizzazioni stanno affrontando con successo questo problema ascoltando<\/a>\u00a0le interazioni dei clienti e acquisendo i dati sugli eventi svolti su tutti i punti di contatto. Una volta raccolti, i dati vengono combinati con l’intelligenza artificiale per raggruppare e collegare identificatori quali cookie e handle dei social, nonch\u00e9 dati all’interno dei sistemi propri o di partner terzi.<\/p>\n I responsabili della CX si affidano a queste informazioni per costruire profili dei clienti pi\u00f9 olistici in tempo reale. Quindi si assicurano che i dati, cos\u00ec estesi, siano prontamente disponibili per il personale e i bot che si trovano a contatto diretto con i clienti per portare avanti le fasi successive dell’interazione.<\/p>\n 2. Il gap di personalizzazione:\u00a0<\/strong>Molte aziende non possiedono quella profondit\u00e0 di comprensione necessaria a una vera personalizzazione della CX. Ad esempio, solo un terzo dei dirigenti bancari intervistati per il report Genesys ha dichiarato che i rispettivi agenti hanno accesso alle attivit\u00e0 di interazione svolte di recente dai clienti, nonch\u00e9 all\u2019intento appreso dai bot web, dai bot IVR vocali e\/o dalle applicazioni self-service digitali, che insieme permetterebbero l\u2019offerta di esperienze altamente contestualizzate e personalizzate.<\/p>\n Azione:\u00a0<\/strong>Le aziende possono disporre delle attivit\u00e0 correnti per prevedere l’intento dei clienti e personalizzare le interazioni. Ad esempio, sapere che un cliente ha un ordine in sospeso, ha cercato i prezzi sul sito web o ha risposto a determinati messaggi vocali nell\u2019interazione con l’IVR. Un altro approccio prevede l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per ottenere informazioni e prevedere la propensione all’acquisto. In questo modo gli agenti e i bot possono orientare i clienti verso la migliore azione successiva.<\/p>\n 3. Il gap di intelligenza:<\/strong>\u00a0La maggior parte delle aziende non ha ancora sfruttato tutto il potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale per ascoltare, comprendere, prevedere e apprendere in ogni fase del customer journey. Appena un terzo delle aziende intervistate utilizza l’AI per ottenere informazioni pi\u00f9 avanzate, come il sentiment dei clienti. La maggior parte sta quindi perdendo l’opportunit\u00e0 non solo di agire e reagire appena serve, ma anche di accedere a informazioni pi\u00f9 approfondite che permettono una pianificazione strategica della CX a lungo termine.<\/p>\n Azione:<\/strong> Applica l’intelligenza artificiale sui canali<\/a>, i punti di contatto e le interazioni per sfruttare al massimo i dati sugli eventi dei clienti e aumentare la comprensione di intento, preferenze e sentiment. Quindi utilizza in tempo reale queste informazioni per agire e migliorare le interazioni self-service e assistite dagli agenti, facendo crescere l’esperienza complessiva.<\/p>\n Grazie all’analisi matematica, le organizzazioni possono valutare l’esperienza end-to-end dal punto di vista dei clienti, orientando i cambiamenti adeguati a creare una pianificazione strategica a lungo termine incentrata sul cliente. Nel contempo possono far evolvere le Customer ed Employee Experience.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.genesys.com\/media\/Level-of-Personalization-of-Empathy-Graphic.png\")
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