Il servizio clienti si sta rivelando una delle applicazioni più popolari dell’IA generativa. Ma in che modo esattamente l’IA generativa può aiutare i team di assistenza clienti (senza alienare i clienti)? E quali aziende stanno già sfruttando al meglio l’IA generativa? Continuate a leggere per scoprirlo.

Come l’IA Generativa Sta Rivoluzionando il Servizio ClientiLe Capacità dell’IA Generativa

Uno degli usi più evidenti dell’IA generativa sono i chatbot rivolti ai clienti. Se avete mai avuto un’interazione frustrante con un chatbot poco utile, rassicuratevi perché, con strumenti come ChatGPT, le organizzazioni possono creare chatbot che comprendono meglio le domande dei clienti e rispondono con maggiore precisione e sfumature. Possono anche gestire un grande volume di richieste in modo efficiente e fornire risposte più personalizzate nel tempo.

Le tradizionali offerte di IA (come alcuni chatbot non molto intelligenti con cui potreste aver interagito) si basano su sistemi basati su regole per fornire risposte predefinite alle domande. E quando si imbattono in una domanda che non riconoscono o non seguono regole definite, sono bloccati. E anche quando danno una risposta utile, il linguaggio è tipicamente piuttosto rigido. Ma uno strumento come ChatGPT, d’altra parte, può capire anche domande complesse e rispondere in un modo più naturale e conversazionale.

Infatti, ChatGPT è così efficace che il fornitore di energia del Regno Unito Octopus Energy ha integrato l’IA conversazionale nei suoi canali di servizio clienti e dice che ora è responsabile della gestione delle richieste. Si dice che il bot faccia il lavoro di 250 persone e riceva valutazioni di soddisfazione del cliente più elevate rispetto agli agenti di servizio clienti umani. Questo è un esempio primo piano di come i centri di contatto incorporeranno sempre più chat e strumenti vocali di IA generativa per affrontare compiti semplici e facilmente ripetibili. E, naturalmente, questi strumenti danno ai clienti accesso al supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 giorni all’anno, tramite più canali (come telefono, chat online e messaggistica sui social media).

Ma rispondere alle domande dei clienti non è l’unico modo in cui l’IA generativa può aggiungere valore nel servizio clienti. Alcuni degli altri compiti che l’IA generativa può fare o assistere includono:

· Dare ai clienti raccomandazioni personalizzate basate sui dati del cliente e sulle interazioni precedenti aiuta ulteriormente a migliorare l’esperienza del cliente.

· Ottimizzare i dati per supportare le operazioni di servizio clienti. L’IA generativa può gestire enormi quantità di dati e trasformare queste informazioni in intuizioni azionabili – intuizioni come “Quali sono le nostre lamentele più comuni?” Può anche tracciare e categorizzare le tendenze dei clienti.

· Supportare gli agenti di servizio clienti umani. L’IA generativa può aiutare gli agenti umani a essere più produttivi. Ad esempio, può generare automaticamente risposte a domande comuni, fornire riassunti di lamentele e risoluzioni precedenti che gli agenti possono utilizzare nelle conversazioni e generare raccomandazioni di prodotto.

In questo modo, l’IA generativa può supportare il lavoro che fanno gli agenti umani e liberarli per concentrarsi su interazioni con i clienti più complesse dove possono aggiungere il maggior valore.

Come Manulife Ha Potenziato il Suo Servizio Clienti Con Strumenti di IA Conversazionale

Abbiamo già visto come un’azienda ha migliorato la sua funzione di servizio clienti con l’IA generativa. Ora, passiamo a un altro esempio. John Hancock, il braccio statunitense del fornitore di servizi finanziari globali Manulife, assiste i clienti da oltre 160 anni. Ma questo non impedisce alla compagnia di assicurazione sulla vita di abbracciare le ultime tecnologie.

L’azienda si è associata a Microsoft per implementare strumenti di IA conversazionale, inclusi Azure Bot Service, per fornire supporto per le domande e i problemi comuni dei clienti. Come molte aziende, all’inizio della pandemia di COVID-19, i centri di contatto di John Hancock hanno visto un picco di chiamate, il che significa che l’azienda aveva bisogno di nuovi modi per aiutare i clienti ad accedere alle risposte di cui avevano bisogno. Così si sono rivolti a Microsoft per aiutare a configurare assistenti chatbot che potessero gestire domande generali, riducendo così il numero totale di richieste al centro messaggi e telefoniche e liberando i dipendenti del centro di contatto.

In altre parole, ciò consente ai lavoratori dei centri di contatto umani di concentrare i loro sforzi su casi più complessi, quelle chiamate che richiedono davvero la loro competenza, a differenza di domande generiche come “Come faccio a reimpostare la mia password?” Di conseguenza, i membri del team godono di un’esperienza lavorativa migliore e di carichi di lavoro più gestibili, mentre i clienti beneficiano di tempi di attesa ridotti e di un’esperienza di servizio migliore. Come dice Tracy Kelly, AVP delle operazioni del centro di contatto e LTC, “La riduzione delle chiamate grazie all’innovazione dei chatbot equivale a notevoli risparmi sui costi che siamo stati in grado di reinvestire nei nostri centri di contatto con i clienti…”

Inoltre, come bonus aggiuntivo, il team di servizio clienti sta acquisendo competenze preziose in AI, contribuendo così a proteggere il futuro dei loro lavori.

Non sorprende che il servizio clienti sia diventato la priorità numero uno degli amministratori delegati per l’IA generativa, secondo l’Istituto IBM per il Valore Aziendale, con l’85 percento degli esecutivi che afferma che l’IA generativa interagirà direttamente con i loro clienti nei prossimi due anni. Le aziende che ignorano la tendenza dell’IA generativa rischiano chiaramente di essere lasciate indietro.