1. Cos’è la Conversational AI e come migliora la CX
2. I benefici del Conversational AI, per le aziende e i clienti
3. Il framework di Pat: Conversational AI per una CX coinvolgente
Come personalizzare le conversazioni per una CX Next-Gen efficace e fluida?
Connessioni, digitalizzazione e velocità di interazione: il successo delle aziende si misura, oltre che sul prodotto e sul servizio, sulla capacità di accompagnare i clienti in Customer Journey sempre più coinvolgenti e articolati. Per questo è fondamentale investire, sia a livello strategico che operativo, nel Customer Experience Management, abilitando la propria azienda a livello tecnologico e coinvolgendo ambiti differenti che spaziano dai Chatbot alla Data Science.
Combinando questi fattori, la CX passa ad un livello superiore, evolvendo le conversazioni: si comprendono meglio gli intenti delle richieste, avvicinando l’efficacia della conversazione virtuale a quella con un operatore umano.
Da qui nasce e si sviluppa il termine Conversational AI.
Cos’è la Conversational AI e come migliora la CX
In questa era di digitalizzazione pervasiva e con un’infinità di canali di contatto, il segreto del successo è la personalizzazione dell’esperienza del cliente.
I numeri relativi alla centralità della CX parlano chiaro: i consumatori sono disposti a pagare fino al 16% in più per prodotti e servizi associati a una straordinaria esperienza d’acquisto.
Qualsiasi consumatore, a prescindere dal fatto che stia acquistando un prodotto di elettronica o sottoscrivendo una polizza assicurativa, vuole vivere un’esperienza personalizzata.
Parlando di sfide, molte aziende si trovano a gestire una quantità di touch-point, canali e contatti digitali in continua crescita, cosa che rende poco sostenibile l’approccio tradizionale di gestione del cliente.
Questo, infatti, può essere causa di attese infinite che generano un’esperienza non soddisfacente e l’immediato abbandono del brand per un competitor maggiormente adeguato.
Non è un caso, infatti, che le aziende digitalmente più moderne e mature investano moltissimo nel proprio Customer Care, garantendo ai clienti un livello di servizio quanto meno accettabile in funzione delle dinamiche frenetiche e della iper-connettività quotidiana.
L’esigenza di gestire, in forma efficiente e personalizzata, un’infinità di contatti giustifica la sempre maggiore centralità della Customer Experience cx nelle strategie e nell’operatività delle aziende.
Customer Centricity significa conoscere il proprio cliente, le sue esigenze e i comportamenti d’acquisto: vuol dire essere una data-driven company che orienta operatività e strategie per sostenere e anticipare le esigenze del suo interlocutore.
La Customer Centricity influenza la produzione, la logistica, tutte le relazioni di supply chain, i contatti con i punti vendita, oltre ovviamente a marketing, comunicazione e Customer Support.
In questo contesto introduciamo la Conversational AI, ovvero una soluzione intelligente dedicata a tutte le aziende che vogliono migliorare la Customer Experience.
Una definizione completa ed efficace si ritrova nello studio Conversational AI di Deloitte, secondo cui si tratterebbe di “Una modalità intelligente per offrire un’esperienza conversazionale analoga a quella con persone reali, attraverso tecnologie digitali e di telecomunicazione”.
Il concetto è quello della virtualizzazione del rapporto diretto (ovvero la conversazione) tra il cliente e l’operatore dell’azienda, grazie al supporto delle moderne tecnologie di Intelligenza Artificiale.
La Conversational AI può assumere diverse sembianze: il Chatbot, l’Assistente Virtuale e il Virtual Agent che opera nel contesto del Customer Care e dei Contact Center.
Non vanno però trascurate forme ibride in cui il cliente interagisce in modo diretto con un operatore (umano) sfruttando l’AI per ottenere informazioni, previsioni e suggerimenti.
I benefici del Conversational AI, per le aziende e i clienti
La Conversational AI deve essere un elemento cardine di una strategia customer-centrica, che genera importanti benefici per le aziende, per i clienti e anche per i dipendenti, che possono occuparsi di attività a maggior valore aggiunto lasciando all’AI l’attività di primo contatto con i suoi interlocutori.
Di seguito quattro benefici principali della Conversational AI verso l’Experience e la customer satisfaction.
• Personalizzazione dell’esperienza
Un sistema di Conversational AI non risponde a semplici domande, ma accede a tutta la conoscenza del cliente (storico degli acquisti, conversazioni precedenti, mediante integrazioni a CRM, ERP, e-commerce, ecc) al fine di personalizzare la conversazione, proporre offerte e trattamenti ad hoc che semplificano l’acquisizione di nuovi clienti, ma soprattutto la fidelizzazione di quelli già attivi.
• Omnicanalità e Context Awareness
La Conversational AI permette alle aziende di offrire un Customer Service di livello superiore, fortemente scalabile e di alta qualità. Consente, inoltre, di integrare sistemi e canali di comunicazione in una sola interfaccia nativamente omnicanale, che garantisce il trattamento del cliente a prescindere dalla modalità di contatto. Il sistema si relaziona con il suo interlocutore in funzione di un contesto che deriva dalla conoscenza del cliente, dall’azienda e del mercato, elevando la CX e la disponibilità 24/7.
• Semplificazione del rapporto e Riduzione del tasso di abbandono
La semplificazione dell’esperienza garantisce un elevato grado di soddisfazione del cliente e rappresenta il primo beneficio diretto di questi sistemi: con la Conversational AI si riducono le lunghe attese telefoniche e le e-mail senza risposta per tornare alla conversazione diretta, disponibile in ogni momento.
Ne consegue, una riduzione del tasso di abbandono in quanto l’azienda può impostare delle strategie di marketing personalizzate in funzione di esigenze e trend.
• Miglioramento dell’engagement
Indubbiamente la conversazione è uno dei punti di contatto più “ingaggianti” tra un cliente e un suo operatore (fisico o virtuale). Con la Conversational AI, grazie al layer tecnologico particolarmente avanzato, si è invece in grado di comprendere le richieste del cliente, darvi rapida soluzione oppure fare un’escalation automatica verso operatori di servizio competenti per i casi più complessi.
Il framework di Pat: Conversational AI per una CX coinvolgente
Se la strategia è fondamentale, non può mancare una corretta abilitazione tecnologica, senza la quale si rischia di non poter garantire una CX d’eccellenza. Infatti, non è un caso che – secondo MarketsandMarkets – il mercato delle relative soluzioni abilitanti sia previsto in crescita dai 8,6 miliardi del 2021 ai 15.4 miliardi del 2026.
Pat da anni è un player di riferimento in questi ambiti, in quanto sviluppa tecnologie basate su Intelligenza Artificiale, modelli semantici e di Machine Learning utili a garantire interazioni e conversazioni fra aziende e clienti.
CX Studio è ideale per le aziende e i brand che vogliono avviare o rafforzare la propria strategia digitale. Consente, infatti, di creare dei dialoghi con gli utenti attraverso diversi canali, totalmente One-To-One in multilingua e rendere possibile l'interazione 24/7.
Il framework di interazione multicanale integra gli svariati touch-point dell’azienda (sito web, canali social, contact center, app…) per offrire ai clienti finali un'esperienza unificata attraverso le interfacce conversazionali.
CX Studio stimola il self-service e aumenta la soddisfazione dei clienti, migliorando anche l'esperienza degli operatori e i risultati dei Team di assistenza o dei Contact Center.
Alcune funzionalità di CX Studio:
• Natural Language Processing (NLP): ovvero la capacità di gestire espressioni in linguaggio naturale, manifestate sia a voce che sotto forma di testo.
• Sentiment Analysis: capacità di percepire l’emozione che si cela in una conversazione telefonica o testuale analizzando parole, espressioni, ma anche silenzi e tono di voce.
• Motore semantico e analisi: che permette al sistema di comprendere il significato (l’intent) delle richieste che vengono poste e arricchire i propri contesti. È un aspetto cardine dell’Intelligenza Artificiale.
• Machine Learning: ovvero la capacità di migliorare progressivamente le proprie performance in funzione di un continuo training dettato dalla pratica.
• Text Explorer: l’esplorazione dei dati ha come scopo quello di raccogliere informazioni testuali non strutturate all’interno dalle conversazioni e Customer Interactions mediante operatori umani o chatbot e restituire delle analisi intuitive, utili per organizzare i testi in Cluster omogenei e specifici, analizzare il sentiment dei clienti, far emergere i feedback di gradimento del servizio ed evidenziare le ricerche più frequenti per potenziare la KB o il motore semantico.
Simulando il più possibile il comportamento degli operatori, le Conversational AI platforms puntano a diventare il cardine di una buona Customer Experience.