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Come il conversational AI guida l’innovazione e il miglioramento del servizio

conversational AI
22
Ott 2021

L’85% delle aziende si pone come obiettivo prioritario quello di migliorare la customer experience del proprio brand: un punto di arrivo possibile grazie all’intelligenza artificiale e, in particolare, ai sistemi di coversational AI. Il dato è contenuto nel report “The Three Customer Service Megatrends in 2021: Post-Pandemic Customer Service Excellence” di Forrester Research. Dal punto di vista del mercato, si stima che in Italia entro il 2022 gli investimenti in sistemi di AI conversazionale raggiungeranno i 300 milioni di euro, circa tre volte il valore del 2018. Questi dati testimoniano l’alto grado di maturità raggiunto dalle soluzioni conversazionali automatizzate e il ruolo sempre più rilevante che esse stanno assumendo nella trasformazione digitale delle aziende.

Conversational AI: una nuova risposta alle nuove esigenze 

L’evoluzione tecnologica, in particolare nelle tecniche di intelligenza artificiale basate su machine learning e Natural Language Processing (elaborazione del linguaggio naturale), sta avvenendo parallelamente al mutare delle esigenze della clientela, e quindi del rapporto cliente-azienda. Adottare le soluzioni conversazionali automatizzate nel back office e nel customer service offre alle aziende numerosi vantaggi:

  1. ottimizzazione del servizio (assistenza 24/7, riduzione del tasso di abbandono e del tempo medio di attesa in coda);
  2. qualità delle risposte fornite ai clienti (maggiore coerenza e uniformità sui diversi touchpoint, supporto al personale di vendita esterno o interno nella ricerca di informazioni);
  3. “voce del cliente” (raccolta e individuazione dei topic più discussi su tutti i touchpoint, per intercettare eventuali carenze informative su prodotti e servizi ed effettuare il fine tuning delle soluzioni di AI);
  4. efficienza del customer service (semplificazione delle attività manuali propedeutiche alla gestione e all’analisi dei contatti da parte degli operatori, spostamento dell’effort verso le attività a maggior valore commerciale e relazionale).
  5. opportunità commerciali (creazione di nuovi customer journey per offrire ai clienti offerte commerciali personalizzate e identificare nuove opportunità per gli operatori commerciali).

Gruppo Enercom, conversational AI per customer experience phygital e multicanale

“Ci è sembrato che la stessa definizione di back office allontanasse l’attività degli uffici dal servizio ai clienti”, spiega Angelo Asciano, direzione Customer Operation di Gruppo Enercom. “A livello organizzativo si è scelto perciò di inserire le funzioni di back office sotto la diversa denominazione di customer operation. Lavoriamo per implementare le soluzioni di RPA (Robotic Process Automation) e l’utilizzo dell’AI. Lo abbiamo fatto prima nel front end, con le classiche chatbot. Ora lo stiamo facendo anche nel back office, per agevolare il controllo e ottimizzare i tempi di lavorazione della mole di dati in continuo aumento.

In Enercom lavoriamo sui canali digitali in ottica phygital, ossia sul territorio e in digitale”, continua Asciano. “In questa fase stiamo cercando di offrire un’esperienza del cliente più fluida e multicanale: ad esempio, nello scorso mese di maggio è entrata in servizio la nostra chatbot Lucy, che sta dando i primi risultati e che continuiamo ad addestrare e monitorare. Anche se in Enercom siamo indirizzati all’integrazione tra soluzioni tecnologiche di Ai e canali tradizionali, mantenendo il contatto umano.

Anche in Gei Reti Gas l’AI migliora il servizio

Un altro esempio nell’uso dell’intelligenza artificiale a favore di clienti e operatori lo fornisce Gei Reti Gas, la società del Gruppo che si occupa di distribuzione del gas. Alberto Pagliari, responsabile Ufficio Commerciale, sottolinea le dimensioni delle attività: “Abbiamo a che fare con 130 venditori, che gestiscono il parco utenze e i contatori, con 150mila clienti e con le amministrazioni comunali. La nostra necessità è quella di integrare i nostri sistemi con quelli degli altri attori. Ciò ha portato in questi ultimi anni a una informatizzazione molto più spinta rispetto al passato. Come Gei abbiamo circa 135mila contatori intelligenti, smart meter, che inviano dati ogni giorno, mentre prima, con la lettura manuale, avevamo un solo dato al mese”, spiega Pagliari. “Il ricorso all’intelligenza artificiale per la loro analisi è quindi obbligato per fornire un dato di misura che sia il più possibile corretto. Questo ci consente di individuare, in tempo reale, situazioni anomale che potrebbero dare luogo, se non affrontate per tempo, a penali o a disservizi di fatturazione con i clienti”.