Il progresso tecnologico è alla base dell’assistenza personalizzata: sia in termini di raccolta e analisi dati che in termini di costruzione di relazioni “one to one” con il cliente finale, tuttavia: per fornire un’esperienza personalizzata al cliente persone e tecnologia devono lavorare insieme.

Secondo il report Mckinsey “Building the Superhuman agent”, ogni operatore di call center dovrebbe essere supportato da un virtual agent che guida attivamente la conversazione in tutte le fasi: prima durante e dopo la call.

La Conversational AI nel contact center

prima della chiamata

Il 66% dei clienti che richiede assistenza interpella strumenti self-service come gli assistenti virtuali: per questo integrare tecnologie come la conversational AI all’interno dei propri canali di interazione con il cliente finale, non è solo una caratteristica di vantaggio competitivo, ma un requisito indispensabile.

Le piattaforme di conversational AI lavorano a vantaggio di una strategia proattiva di approccio al cliente, anticipandone le richieste e interfacciandosi in maniera personalizzata grazie alla capacità di raccolta e analisi dei dati.


Due terzi dei clienti credono che il servizio attraverso i canali online e mobile debba essere estremamente veloce ed intuitivo nel risolvere le problematiche.
Per questo le aziende che hanno integrato i virtual assistant nella propria strategia di customer care stanno vedendo significativi ritorni sull’investimento, sia in termini di riduzione del costo del servizio tra il 15% e il 20%, sia in termini di riduzione del churn, aumento del tasso di acquisizione clienti  tra il 10% e il 15%, oltre a un aumento della produttività del personale addetto.

Durante la chiamata

Anche se il mercato sta dando la priorità alle modalità digitali di comunicazione, il canale vocale resta quello predefinito per risolvere problemi più complessi.
Trovare il giusto equilibrio tra elemento umano e strumenti digitali porta a clienti più soddisfatti.
Per migliorare l’efficienza e la qualità del servizio e al contempo ottimizzare i costi, le organizzazioni devono mettere i propri agenti nelle condizioni di poter dedicare la massima attenzione ad attività di valore.

Conoscere i propri clienti è fondamentale. Più di tre quarti dei clienti si aspettano che gli operatori di customer care conoscano le proprie informazioni,  la loro storia e i prodotti di interesse.

L’intelligenza artificiale consente di disporre di dati funzionali al decision making e alla pianificazione di azioni sulla base di interazioni precedenti, storico acquisto, dati di navigazione, interessi reali.

Mentre i virtual agent prendono in carico le richieste ripetitive, gli agenti possono focalizzarsi sulla gestione di problemi più complessi e sugli aspetti relazionali.

Inoltre, grazie a  tecnologie di deep learning e scienze comportamentali che misurano centinaia di metriche di conversazione quantitative e qualitative in tempo reale (tono della voce, velocità, pause, volume, parole chiave etc.) i conversational AI agents arrivano a suggerire agli agenti l’atteggiamento da tenere, come mostrare empatia, ad esempio.

Nello studio “The state of empathy in the call center,” (Cogito, 2019) è stato dimostrato come un operatore che mostri empatia e un sincero interesse per risolvere la situazione, sarà in grado di generare engagement e instaurare legami duraturi con il cliente.

Dopo la chiamata

A fine call, gli agenti di call center dedicano generalmente qualche minuto di down-time alle attività di back office.

Queste attività ripetitive possono essere automatizzate e prese in carico da agenti virtuali, liberando del tempo che gli agenti possono dedicare ad attività a maggior valore aggiunto.

Inoltre, grazie alle piattaforme di conversational AI è possibile disporre di uno strumento di monitoraggio delle performance di bot e agenti, che aiuta ad identificare più facilmente aree di miglioramento.

Grazie ai dati raccolti è possibile impostare delle sessioni di training su misura di singolo agente, oltre ad impostare target personalizzati, suggerimenti di self-learning o attività di gamification per aumentare il livello di motivazione e la collaborazione tra agenti.

Il ruolo professionale dell’operatore di call center sta evolvendo verso un profilo di “superhuman agent”: un profilo ibrido che aggrega l’elemento umano al potenziale tecnologico e lavora a vantaggio della customer experience e dell’ottimizzazione organizzativa.
In parallelo emerge un nuovo concetto di contact center dove la tecnologia ridefinisce compiti, ruoli, attività degli agenti e rende questa funzione di business sempre più strategica.

Fonte:

https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/Operations/Our%20Insights/Technology%20and%20innovation%20Building%20the%20superhuman%20agent/Technology-and-innovation-Building-superhuman-agent.pdf

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