Oggi il Machine Learning deve essere considerato come una componente fondamentale del Customer Service moderno e quindi basato su meccanismi di Intelligenza Artificiale.
Il Customer Service è, infatti, entrato nella nuova era della digitalizzazione: si è evoluto, assumendo forma e approcci innovativi, adottando nuovi modelli per portare reale valore aggiunto alle aziende e ai loro clienti. Il Customer Service, seguendo i nuovi trend di comportamento e le necessità emergenti degli utenti “digitali”, adotta oggi le tecnologie di Intelligenza Artificiale, gli automatismi e i processi di linguaggio naturale (Machine Learning), attraverso la diffusione degli agenti virtuali e dei chatbot, con l’obiettivo di migliorare le proprie prestazioni di assistenza.
Il recente e difficoltoso periodo, legato alla pandemia, ha messo ancora più in evidenza quanto i Contact Center e il Customer Service siano fondamentali per la relazione con il cliente e per la loro esperienza. Lo pensa l’80% dei manager e lo confermano i clienti per i quali il Customer Service è il secondo più importante criterio di acquisto (dopo l’affidabilità dei prodotti).
Cos’è il Machine Learning?
Il machine learning (o “Apprendimento automatico”) è un’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) che fornisce ad un sistema la capacità di imparare e migliorare dall’esperienza.
Il processo di apprendimento inizia con l’osservazione dei dati e con il tentativo di individuare all’interno di essi delle sequenze su cui basare delle scelte future.
I dati testuali, spesso al centro della relazione cliente-brand e sempre più frequentemente gestiti mediante chatbot, vengono processati da algoritmi di intelligenza artificiale che producono un approccio basato sull’analisi semantica.
Il Machine Learning nuovo motore del Servizio Clienti
Il Customer Service viene sempre più frequentemente ingaggiato dai clienti online, per richieste ripetitive e che danno luogo a flussi simili di gestione del problema (per esempio: generazione nuova password, riordino di un pezzo di ricambio, oppure passaggio della pratica a un livello più specializzato).
Questa assistenza di primo livello può essere demandata, nelle sue accezioni più basilari, a degli assistenti virtuali basati su algoritmi di Intelligenza Artificiale che, per mezzo di chat automatizzate e intelligenti, possono gestire le richieste ed eventualmente scalare sul successivo livello per un'assistenza più appropriata.
Questi sono solo alcuni esempi di come il machine learning possa essere applicato alla quotidianità dei processi di assistenza di un’azienda. All’interno di un processo di digitalizzazione di impresa, è perciò raccomandabile valutare l’integrazione anche di logiche di machine learning, in modo da poter rendere il proprio ambiente lavorativo sempre più smart e resiliente.
Tra i conseguenti vantaggi che questi sistemi portano all’azienda, vi è anche la possibilità di alleggerire i team di assistenza da attività di routine poco produttive e specializzarli in altre mansioni, commerciali o tecniche, con un valore maggiore.
Il Machine Learning applicato alle soluzioni di Pat
L’Intelligenza Artificiale è da sempre il core applicativo delle piattaforme di Assistenza Virtuale di Pat.
Una visione che la nostra azienda ha perseguito fin dalla nascita di queste nuove tecnologie, identificando nei processi automatizzati e guidati dall’AI i nuovi modelli di interazione fra i brand e i clienti.
Il framework multicanale CX Studio e il chatbot Engagent, si basano proprio sul Machine Learning, ovvero sul processo di riconoscimento semantico, che consente di comprendere il linguaggio naturale e di riconoscere la miglior risposta disponibile. Inoltre, grazie all’applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale, i sistemi di Pat sono in grado di classificare automaticamente un contenuto, consentendo di migliorare il processo di gestione delle segnalazioni degli utenti o clienti.
Per questo le soluzioni di Pat possono portare un valore aggiunto al business aziendale, arrivando a guidare efficacemente la relazione con il cliente, dalla fase di contatto multicanale e engagement, fino all’assistenza post vendita.