La frontiera del Customer Engagement servizio clienti

Spesso in passato abbiamo discusso in questa rubrica dell’importanza del servizio clienti ai fini di valorizzare le relazioni con i propri utenti e fidelizzarli. Un servizio clienti basato sull’intelligenza artificiale è il modo più rapido ed efficace di cui oggi dispongono le organizzazioni per offrire ai propri clienti esperienze personalizzate e coinvolgenti.
Coinvolgere i clienti, e mantenerli attivi, è un tema al centro delle strategie delle aziende che si rivolgono con i propri prodotti e servizi ai consumatori finali, soprattutto in ambiti di offerta in cui la disintermediazione delle piattaforme digitali attacca regolarmente i modelli di business tradizionali. I clienti coinvolti sono più fedeli, acquistano i brand preferiti attraverso più touch point e rappresentano nel lungo periodo un maggior valore per le aziende.
Servizi più proattivi e personalizzati

Secondo un recente articolo di McKinsey, le istituzioni finanziarie sono una categoria di operatori che fatica a garantire il coinvolgimento dei propri clienti. Il tempo medio di visita a un’app bancaria è la metà di quello di un’app di shopping online e un quarto di quello di un’app di gioco. Il servizio clienti offre un’opportunità preziosa alle aziende finanziarie per trasformare le interazioni con i clienti in un’esperienza personalizzata e coinvolgente.
I clienti sono sempre più difficili da accontentare: due terzi dei millennial si aspettano un servizio clienti in tempo reale, mentre tre quarti dei clienti in genere chiedono un’esperienza di servizio coerente su tutti i canali. Con il costante aumento dei costi di gestione e la parallela crescita delle aspettative degli utenti, assumere nuovi dipendenti non è più un’opzione praticabile.

Ecco, dunque, che le aziende si rivolgono all’intelligenza artificiale per fornire il servizio proattivo e personalizzato che i clienti desiderano, quando e come lo desiderano, a volte anche prima che si rendano conto di volerlo. Per le organizzazioni di ogni tipologia un servizio clienti basato sull’intelligenza artificiale può aumentare il coinvolgimento dei clienti, con conseguente aumento delle opportunità di cross-sell e up-sell, e riduzione al tempo stesso del costo di servizio.

La tecnologia non basta

Le istituzioni stanno però scoprendo che trasformare il servizio clienti attraverso l’intelligenza artificiale non è una semplice questione di tecnologia. Si tratta infatti di implementare i casi d’uso, di integrare i sistemi legacy, di assumere nuovo personale e di revisionare le strutture di governance aziendale. Se ben sviluppata, la trasformazione del servizio clienti basata sull’intelligenza artificiale può generare un valore importante per l’azienda, creando un circolo virtuoso grazie a una maggiore soddisfazione dei clienti e all’aumento del coinvolgimento.
L’intelligenza artificiale pone quindi nuove sfide, innanzitutto in termini di complessità. Primo la pandemia ha accelerato la migrazione dei clienti verso i canali digitali self-service e i clienti continuano a mostrare una preferenza per i canali digitali come ‘primo punto di contatto’. Secondo, i clienti si rivolgono ai contact center e ai chatbot per esigenze sempre più complesse e questo significa aspettative più elevate. Le aziende stanno quindi adottando rapidamente l’intelligenza artificiale conversazionale, i ‘nudge’ proattivi e i motori predittivi. Terzo, questi strumenti aumentano la domanda di competenze altamente qualificate da reperire sul mercato del lavoro.

Cinque livelli di maturità

Per rispondere alle aspettative dei clienti, i responsabili aziendali sono quindi impegnati in un percorso di investimenti, apprendimento e miglioramento continuo, che secondo McKinsey passa attraverso cinque livelli di maturità. Al primo livello, la gestione della relazione è prevalentemente manuale, cartacea e high-touch. All’ultimo livello le aziende offrono un coinvolgimento proattivo che consente loro di gestire oltre il 95% delle interazioni tramite l’intelligenza artificiale e i canali digitali.

Le organizzazioni più mature sono tipicamente le aziende native digitali, come per esempio gli operatori di e-commerce, le piattaforme di disintermediazione e i servizi media over-the-top (OTT). Nei settori B2C più tradizionali, come quello bancario, delle telecomunicazioni e delle assicurazioni, alcune organizzazioni hanno raggiunto buoni livelli di maturità. Queste aziende utilizzano l’intelligenza artificiale e la tecnologia per offrire ai clienti servizi personalizzati e proattivi attraverso strumenti self-service, app rinnovate, nuove interfacce, IVR e chat.
Non solo automazione

Intelligenza artificiale non significa però solo automazione. È vero che i chatbot e tecnologie simili possono offrire ai clienti un coinvolgimento proattivo, riducendo i volumi e i costi connessi alla gestione umana, tuttavia, si stima che il 75% dei clienti utilizzi più canali e un modello di servizio clienti reinventato e supportato dall’intelligenza artificiale deve comprendere tutti i punti di contatto: non solo i canali self-service digitali ma anche le interazioni con gli agenti nelle filiali o sui social media. In questi ambiti l’intelligenza artificiale può aiutare in tempo reale i dipendenti a fornire assistenza di alta qualità.

Ancor prima che i clienti si mettano in contatto con l’azienda, un sistema supportato dall’intelligenza artificiale può anticipare le loro esigenze. Per esempio, il sistema potrebbe segnalare che l’importo della carta di credito del cliente è più alto del solito, evidenziando anche i requisiti di saldo minimo e suggerendo le opzioni del piano di pagamento da offrire. Se il cliente chiama, l’agente non solo può rispondere a una domanda immediata, ma anche offrire supporto ed evitare un’ulteriore chiamata da parte del cliente in un secondo momento.

Un caso reale

Un servizio clienti di nuova generazione utilizza intelligenza artificiale, tecnologia e dati per reinventarsi. Questo è stato l’approccio adottato da una banca in rapida crescita in Asia quando si è trovata ad affrontare un numero crescente di reclami, tempi di risoluzione lenti, costi in aumento e scarsa diffusione dei canali self-service.
Nell’arco di 12 mesi, la banca ha reinventato il modo di relazionarsi con i propri clienti. Ha rinnovato i canali esistenti, migliorando le opzioni self-service e lanciando nuovi canali video e social media. Per offrire un’esperienza personalizzata, i canali di assistenza sono stati supportati da un processo decisionale basato sull’intelligenza artificiale, inclusa l’analisi vocale e del sentiment per consentire il riconoscimento e la risoluzione automatizzata delle intenzioni. Le nuove modalità di misurazione un monitoraggio in tempo reale delle prestazioni, mentre nuovi modelli e processi di governance hanno permesso di risolvere la gestione degli arretrati di richieste di servizio.
La trasformazione ha portato a un raddoppio dell’utilizzo dei canali self-service, una riduzione del 40-50% nelle interazioni di servizio e una riduzione di oltre il 20% del cost-to-serve. I tassi di incidenza sui canali assistiti sono diminuiti del 20-30%, migliorando sia l’esperienza del cliente che quella dei dipendenti.