Chatbot assistenza clienti: rivoluziona il servizio con AI e machine learning
Nell’era della customer experience, le imprese si interrogano su come massimizzare il valore dei chatbot nell’assistenza clienti. L’efficacia dell’assistenza self migliora di continuo sotto la spinta delle evoluzioni di tecnologie quali il Natural Language Processing (NLP) e il Machine Learning: a differenza di qualche anno fa, i chatbot di oggi sono certamente in grado di gestire conversazioni piacevoli e proficue per i loro interlocutori.
Come integrare i chatbot nell’assistenza clienti
Nonostante le indubbie evoluzioni, il vero successo dei chatbot nell’assistenza clienti dipende dalla capacità dell’azienda di integrarli correttamente nel customer journey, sfruttandone sì le capacità tecniche, ma soprattutto realizzando una corretta sinergia con l’assistenza umana, che resta (e resterà) il perno del contact center. A testimonianza di ciò, le imprese che hanno puntato sui chatbot come mera sostituzione degli agenti non hanno ottenuto i risultati che si erano prefissi.
Per garantire un’ottima customer experience, operatori (umani) e chatbot devono essere complementari: mentre gli agenti non possono competere con l’AI a livello di elaborazione dei dati ed estrazione di pattern di rilievo, le macchine non hanno la sensibilità, l’approccio empatico né la capacità decisionale degli esseri umani, doti fondamentali per realizzare una relazione appagante. Inoltre, aspetto tutt’altro che secondario, qualsiasi forma di assistenza virtuale (chatbot, voicebot) non ha capacità di improvvisazione né può reagire in assenza di un percorso conversazionale ben definito.
Per tutti i motivi elencati, si può affermare che i chatbot non siano in grado di risolvere problemi. La componente umana e quella tecnologica vanno integrate a beneficio dell’efficacia della relazione e anche dell’efficienza della struttura.
Uno strumento per l’empowerment degli agenti
Rivoluzionare l’assistenza clienti con i chatbot significa adottarli per potenziare i processi tradizionali, sollevando gli operatori da tutte le attività più ripetitive e a basso valore aggiunto. A titolo d’esempio, un chatbot può essere impiegato per accogliere il cliente e acquisire i dati fondamentali per la gestione della pratica (anagrafica, tipologia di richiesta, problema riscontrato…): non sarà questa una raffinata manifestazione di Intelligenza Artificiale, ma è un impiego corretto ai fini dell’efficientamento dei processi. Non solo: è anche un fattore positivo a livello di customer experience, poiché il chatbot risponde immediatamente, richiede le informazioni di cui ha bisogno (che comunque verrebbero richieste da un agente) e, contestualmente, passa la conversazione a un operatore, così da ridurre i tempi di attesa che pesano sull’esperienza del cliente.
Rivoluzionare il contact center con i chatbot è possibile a patto che questi vengano introdotti in modo graduale all’interno della struttura e dei suoi processi. Inizialmente, l’assistente virtuale potrebbe essere integrato solo per smistare le richieste di contatto in ingresso, salvo poi gestire autonomamente quelle di determinati ambiti ed effettuare escalation automatizzate verso gli agenti nei casi più complessi.
Qualora il contact center adotti tecnologie di sentiment analysis, il passaggio della conversazione da chatbot a un operatore potrebbe essere la conseguenza automatica di un aumento dei livelli di tensione (del cliente), come rilevato da un apposito indicatore. In questo modo, quando il chatbot realizza di non avere strumenti in grado di migliorare la customer experience, può passare la conversazione a chi ha più possibilità di riuscirci.
Monitorare le performance per migliorare l’esperienza
Per integrare correttamente il chatbot nell’assistenza clienti, e quindi per rivoluzionarla rispetto alle dinamiche tradizionali, l’azienda deve monitorare costantemente le performance del chatbot stesso. Per sua stessa natura, il Machine Learning abilita il miglioramento continuo delle prestazioni, ma sta all’azienda definire il ruolo del bot nel customer journey, i suoi obiettivi e la relazione con le altre risorse del contact center.
Il monitoraggio continuo permette quindi di rilevare le lacune del chatbot e le opportunità di ottimizzazione dei processi, che si traducono in un servizio migliore e più ingaggiante, sia per i clienti che per gli operatori.