Il rapporto tra Contact Center e Intelligenza Artificiale, finalizzato a ottimizzare la Customer Experience e migliorare l’operatività degli agenti, non potrebbe essere più stretto di oggi. Secondo Research and Markets, il mercato dell’Intelligenza Artificiale nelle applicazioni per Call Center registrerà un CAGR del 25,8% dal 2023 al 2028.
Ci si può domandare il motivo di così tanta enfasi nell’impiego di soluzioni intelligenti in questo contesto, considerando che Contact Center e Intelligenza Artificiale vengono accostati da anni. Il motivo è un completo cambio di paradigma, che è stato accelerato proprio dalla pandemia: se l’adozione di soluzioni tecnicamente avanzate per i Contact Center è sempre stata finalizzata alla riduzione dei costi e al contestuale aumento di efficienza della struttura, da qualche anno le imprese ragionano (giustamente) in modo diverso, centralizzando il cliente e rendendo la Customer Experience il driver n.1 per l’adozione di tecnologie intelligenti.
Il trend, quindi, era forte anche prima della pandemia: un cliente finale sempre più esigente e connesso, perennemente attaccato allo smartphone e con un’infinità di opzioni a portata di schermo ha iniziato a considerare la qualità dell’esperienza come fattore di fidelizzazione ben più importante rispetto al brand e al prodotto stesso. Negli ultimi anni, per forza di cose, il Contact Center – ormai omnichannel per definizione – è diventato l’elemento cardine dell’esperienza e ha assunto naturalmente una forte responsabilità nell’ambito della retention dei clienti stessi. Lo spiega molto bene uno studio di Interactions LCC1, secondo cui il miglioramento della CX è ormai il driver n.1 per l’adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale, avendo abbondantemente scalzato il precedente dominatore della scena, ovvero la cost reduction.
Quali sono, dunque, gli ambiti di applicazione in cui Contact Center e Intelligenza Artificiale sono così vicini e sinergici? In che modo possono contribuire non tanto ai saving ma proprio alla crescita dell’azienda? Si possono identificare 4 filoni interessanti
Il Contact Center è data-driven da sempre e per definizione, ma la valorizzazione dei dati che derivano dalle interazioni con i clienti è recente poiché ha dovuto attendere i progressi della Data Science e un aumento di capacità di calcolo che ha trovato nel cloud un alleato insostituibile.
Oggi, un Contact Center moderno è in grado di ottimizzare la Customer Experience estraendo informazioni di valore da ogni genere di interazione con il cliente: parliamo dunque di canali digitali, laddove il formato testuale (e-mail, canali social, chat, chatbot…) va per la maggiore, ma anche di tutte le interazioni vocali che sono un vero e proprio tesoro di informazioni dedotte da elementi tipici della comunicazione orale come i silenzi, il tono della voce, la concitazione e molto altro.
Customer Interaction Analytics è dunque un macrocosmo di soluzioni tramite le quali l’azienda supera i KPI tradizionali e può comprendere le reali esigenze del cliente, così da servirlo meglio ed anticiparne i bisogni, in un tipico approccio predittivo. Tali soluzioni sono peraltro ideali per indirizzare le strategie di marketing, rilevare trend di consumo, personalizzare il rapporto e anche comprendere meglio il funzionamento del Contact Center, dei suoi punti di forza ed eventuali aree da potenziare.
Deloitte definisce il Conversational AI come “Una modalità intelligente per offrire un’esperienza conversazionale analoga a quella con persone reali, attraverso tecnologie digitali e di telecomunicazione”. Il concetto non è diverso da quello dei Chatbot, per cui occorre definire meglio il fenomeno. Chatbot, Virtual Assistant, Virtual Agent e Voicebot sono le interfacce con cui l’azienda implementa un sistema di Conversational AI e lo mette a disposizione dell’efficienza della sua struttura, nonché della qualità dell’experience del cliente.
Conversational AI è, di fatto, il layer tecnologico che abilita un dialogo simile a quello tra individui, facendo perno su un arsenale di tecniche avanzate come il Natural Language Processing (NLP), l’analisi semantica, la Sentiment Analysis, l’Entity Recognition e via dicendo. Un sistema di Conversational AI, integrato con gli altri sistemi dell’azienda, abilita ciò che i chatbot delle prime generazioni non erano in grado di fare: un rapporto diretto e personalizzato tra cliente ed azienda, a beneficio di entrambe le parti e anche degli operatori in carne ed ossa, che possono focalizzare la propria attenzione sui casi più impegnativi, con ripercussioni positive anche sull’engagement.
Nell’ambito delle interazioni vocali, l'AI è poi in grado di indirizzare chi chiama verso l’operatore giusto in funzione non solo del tipo di attività da svolgere e della richiesta specifica, ma anche del sentiment e del modello di personalità del cliente, desunto dall’AI in funzione dei termini usati, della concitazione, del livello di voce, delle espressioni, dei silenzi e di molto altro. In questo modo, diventa molto più semplice creare una certa sintonia tra le parti, che è una premessa essenziale per l’acquisizione e la retention del cliente.
Uno dei trend che più prenderanno piede nei Contact Center con Intelligenza Artificiale è quello legato all’implementazione di soluzioni avanzate di Robotic Process Automation con l’obiettivo di offrire un supporto concreto agli operatori. In pratica, automatizzando le attività più ripetitive, gli agenti potranno lavorare in maniera più agevole ed efficiente, concentrandosi su interventi più strategici e di maggior valore: in questo modo, migliora l’efficienza complessiva del Contact Center, si riducono i tempi di gestione delle richieste e, in ultima analisi, aumenta la customer satisfaction. Ma non è tutto. Il passo in più, infatti, può essere compiuto grazie all’AI che potenzia i processi automatizzati: protagonista di questa evoluzione sarà infatti l’Intelligent Process Automation, che sbloccherà nuovi approcci operativi, migliorando sensibilmente e costantemente le performance del servizio clienti.
1 Fonte: Interactions LCC