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Dynamics 365

IA nel servizio clienti

Informazioni sull'importanza crescente dell’IA nel servizio clienti e sui modi in cui la tua organizzazione può usare tecnologie intelligenti per personalizzare le esperienze dei clienti e ridurre i costi.
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Che cos'è il servizio clienti basato su IA?

Il servizio clienti ottimizzato dall'intelligenza artificiale si avvale di tecnologie e strumenti di IA come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico e gli assistenti digitali per migliorare le esperienze dei clienti e semplificare le operazioni.

Anziché sostituire le persone, l'IA collabora con i team del servizio clienti per automatizzare le attività di routine e fornire un supporto intelligente. L'IA nel servizio clienti offre ai team più tempo per concentrarsi su compiti complessi e di alto valore, generando intuizioni necessarie per personalizzare le interazioni, risolvere i problemi e aumentare la soddisfazione.

Spunti di riflessione chiave

  • Il servizio clienti ottimizzato dall’intelligenza artificiale usa tecnologie di IA per automatizzare le attività di routine e fornire un supporto intelligente, in modo che le organizzazioni possano offrire servizi più efficienti e personalizzati.
  • Le tecnologie di IA che stanno trasformando il servizio clienti includono NLP, machine learning, analisi predittiva e analisi del sentiment.
  • Gli strumenti di servizio clienti basati su intelligenza artificiale comuni includono chatbot, assistenti virtuali, assistenti vocali IA, sistemi di ticketing automatizzati, agenti IA e analisi del servizio clienti.
  • Le fasi di implementazione dell'IA nel servizio clienti includono la valutazione delle esigenze aziendali, la preparazione dell'infrastruttura e dei dati, la scelta delle giuste tecnologie di IA, la formazione dei team e il monitoraggio delle prestazioni.
  • Le sfide associate all'implementazione dell'IA includono rischi per la sicurezza, problemi di integrazione, mancanza di personalizzazione, affidabilità limitata, resistenza agli strumenti di IA e preoccupazioni relative all’intelligenza artificiale responsabile.
  • Esempi concreti di servizi clienti basati sull’IA mettono in evidenza i vantaggi delle soluzioni ibride di assistenza clienti, dei flussi di lavoro automatizzati e degli agenti di IA.
  • Le tendenze future nel campo del servizio clienti basato su IA includono progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nell'IA emotiva, nell'iper-personalizzazione e nelle esperienze immersive.

Vantaggi dell'IA nel servizio clienti

L'IA nel servizio clienti offre numerosi vantaggi che consentono alla tua organizzazione di fornire esperienze proattive e personalizzate in modo efficiente:

  • Incrementa l'efficienza e la produttività. Una volta dotati dell'IA, i team di assistenza possono lavorare con maggiore efficienza e rapidità. Ad esempio, i chatbot basati sull'IA nel servizio clienti rispondono rapidamente alle domande di base dei clienti e i flussi di lavoro automatizzati eliminano le attività ripetitive, riducendo al minimo gli errori causati dall'uomo.

  • Riduce i tempi di risposta. Tramite gli strumenti self-service, i clienti ricevono risposte immediate, eliminando lunghi tempi di attesa. Se le domande o le preoccupazioni specifiche di un cliente non possono essere risolte tramite strumenti self-service, i sistemi di routing intelligenti consentono di mettere rapidamente in contatto il cliente con l'operatore live più adatto. Una volta connesso, l’operatore può accedere a informazioni e raccomandazioni generate dall'IA necessarie per accelerare la risoluzione.

  • Supporta esperienze proattive e personalizzate. L'IA analizza i dati dei clienti e le interazioni passate per fornire agli operatori del call center, ai tecnici di assistenza sul campo e ad altri dipendenti a contatto con i clienti informazioni dettagliate sui bisogni unici di ciascun cliente e raccomandazioni personalizzate sulle azioni migliori da intraprendere. L'uso dell'IA per migliorare l'assistenza clienti lungo il percorso del cliente rafforza le relazioni e la fedeltà.

  • Ottimizza le operazioni. L'IA contribuisce a un'allocazione delle risorse efficiente semplificando i flussi di lavoro e collegando rapidamente clienti e dipendenti alle informazioni necessarie per rispondere alle domande e risolvere i problemi. L'AI determina anche quali richieste di servizio devono essere indirizzate agli strumenti self-service e quali richiedono l'intervento umano, riducendo al minimo le costose escalation.

  • Fornisce supporto sempre disponibile. I chatbot basati su IA del servizio clienti aiutano a garantire che i clienti ricevano un servizio rapido ovunque si trovino e ogni volta che ne hanno bisogno. Questo livello di praticità consente alle organizzazioni di gestire efficacemente elevati volumi di assistenza riducendo i costi.

  • Contribuisce a ridurre il burnout e il turnover dei dipendenti. L’IA consente ai team di servizio e supporto ai clienti di avere più tempo a disposizione da dedicare ad attività significative e appaganti, come quelle che richiedono empatia, problem solving creativo e pensiero critico. II burnout e il turnover vengono ridotti, consentendo alle organizzazioni di risparmiare sui costi legati al reclutamento e alla formazione continui di nuovi dipendenti.

Come funziona l'IA nel servizio clienti

Ecco come l’IA e altre tecnologie avanzate stanno cambiando il concetto stesso di servizio clientie  ciò che è in grado di offrire:

  • L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai sistemi di IA di comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo naturale, rendendo le interazioni tra le persone e le interfacce basate sull'IA più intuitive e coinvolgenti.

  • Gli algoritmi di Machine Learning analizzano e identificano modelli in grandi quantità di dati e interazioni dei clienti, apprendendo nel tempo come aiutare gli strumenti di IA a fornire risposte più accurate e pertinenti.

  • L'analisi predittiva utilizza dati storici per prevedere le esigenze e le preferenze dei clienti, consentendo ai team del servizio clienti di personalizzare le raccomandazioni e affrontare proattivamente potenziali problemi prima che si verifichino.

  • L'analisi del sentiment estrae informazioni da email, chat, sondaggi e social media per aiutare le organizzazioni a comprendere meglio le preoccupazioni, i reclami e le impressioni del marchio dei clienti e rispondere in modo appropriato.

  • L’IA generativa è un tipo di IA che crea nuovi contenuti, come testi, immagini o video, basati sui dati su cui è stata addestrata. Questa tecnologia può essere applicata a diversi ambiti del servizio clienti, tra cui l'ottimizzazione della produttività dei call center tramite l'automazione della presa di appunti durante le chiamate dei clienti e la fornitura di riepiloghi dettagliati delle chiamate, incluse le azioni chiave da intraprendere.

Strumenti di servizio clienti basati su IA comunemente usati

Le organizzazioni usano molti strumenti di IA per migliorare le loro operazioni di servizio clienti, tra cui:

  • Chatbot e assistenti virtuali sono strumenti self-service che usano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico per fornire assistenza in tempo reale ai clienti. I chatbot IA nel servizio clienti comprendono domande semplici e dirette e rispondono usando script predefiniti. Al contrario, gli assistenti virtuali possono aiutare i clienti con compiti complessi come la pianificazione di appuntamenti e l'elaborazione di transazioni. Possono anche impegnarsi in conversazioni personalizzate adattate alle esigenze di ciascun cliente.

  • Gli assistenti di Voce IA usano le tecnologie di riconoscimento vocale per gestire in modo efficiente le richieste telefoniche 24 ore su 24 senza richiedere l'intervento umano. Interagiscono nelle conversazioni, rispondono alle domande ed eseguono compiti, fornendo assistenza personalizzata e riducendo i tempi di attesa.

  • I sistemi di ticketing intelligenti semplificano l'assistenza clienti classificando, assegnando priorità e indirizzando i ticket di assistenza in base alle esigenze correnti, alla cronologia delle interazioni e ai dati demografici di ciascun cliente. Invece di inoltrare i clienti all'agente disponibile più vicino, i sistemi di ticketing intelligenti indirizzano automaticamente i clienti agli agenti in base alle loro competenze e al loro carico di lavoro, ottimizzando la distribuzione delle richieste e garantendo una risoluzione più rapida dei problemi.

  • Gli agenti IA aumentano la produttività e la soddisfazione dei clienti fornendo assistenza in tempo reale ai clienti e agli operatori dal vivo. Ad esempio, le conoscenze basate su IA forniscono ai clienti risposte immediate a domande comuni, riducendo la necessità di supporto umano. Gli strumenti di IA generano anche raccomandazioni che consentono agli operatori dal vivo di rispondere ai clienti in base al contesto e alla cronologia.

  • Gli agenti IA autonomi di intelligenza artificiale lavorano per conto di singoli utenti, team o reparti per eseguire e coordinare i processi aziendali. Tra gli esempi rientrano gli agenti di gestione dei casi che automatizzano le attività chiave durante l'intero ciclo di vita del caso e gli agenti di pianificazione delle operazioni che ottimizzano i programmi dei tecnici sul campo in base alle mutevoli condizioni della giornata lavorativa.

    Introduzione all'Agente di gestione dei casi per Dynamics 365 Customer Service.

  • Gli strumenti di analisi del servizio clienti usano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva per generare informazioni dettagliate sui clienti, come il valore del ciclo di vita o il rischio di abbandono. Queste informazioni possono essere usate per prendere decisioni strategiche basate sui dati.

Fasi per implementare l'IA nel servizio clienti

Segui questi passaggi per implementare con successo l'IA nelle tue operazioni di assistenza clienti:

  1. Valuta le esigenze e gli obiettivi aziendali. Identifica i punti deboli del tuo servizio clienti e determina dove l'IA può apportare il massimo valore. Potresti decidere di modernizzare solo il software dell’help desko la tua suite completa di software per il servizio clienti.

  2. Prepara l'infrastruttura e i dati. Assicurati che la tua organizzazione disponga dell'infrastruttura necessaria, ad esempio capacità di archiviazione e elaborazione dei dati, per supportare l'implementazione dell'IA. Assicurati anche che i tuoi dati siano puliti, organizzati e pronti per essere analizzati dall'IA.

  3. Scegli le tecnologie di IA appropriate. Scegli soluzioni di IA che si adattino alle tue esigenze e ai tuoi obiettivi e che si integrino con i tuoi sistemi CRM, ERP e altri sistemi esistenti per garantire un'esperienza unificata.

  4. Forma i team: Fornisci una formazione completa al team del servizio clienti su come usare gli strumenti di IA per massimizzare i vantaggi.

  5. Esegui il training dei modelli di IA. Affina e aggiorna continuamente i modelli IA affinché migliorino nel tempo apprendendo dalle interazioni passate.

  6. Monitora le prestazioni e ottimizza. Monitora continuamente le prestazioni della tua soluzione IA, inclusa la raccolta di feedback da clienti e agenti. Effettua le modifiche necessarie per migliorare l'efficienza e l'efficacia.

  7. Rispetta le procedure consigliate. Durante il processo di pianificazione e implementazione dell'IA, rispetta le procedure consigliate, come le norme sulla privacy e la sicurezza dei dati.

Sei sfide comuni nell'implementazione dell'IA nel servizio clienti

Ecco sei sfide comuni e modi per superarle.

  1. Rischi per la sicurezza e la privacy dei dati
    Sfida: I sistemi di IA gestiscono dati sensibili dei clienti, il che li rende obiettivi per le minacce informatiche e solleva preoccupazioni in materia di privacy.
    Soluzione: Implementa una crittografia affidabile, controlli di accesso rigorosi e la conformità alle normative sulla protezione dei dati. Informa i clienti sulle politiche di utilizzo dei dati e fornisci opzioni di esclusione.

  2. Integrazione con gli strumenti esistenti
    Sfida: Gli strumenti di IA spesso devono interagire con le piattaforme CRM, ERP e contact center esistenti, il che comporta complessità tecniche.
    Soluzione: Usa soluzioni IA con API aperte e assicurati della compatibilità con le tecnologie esistenti. Collabora con i team IT per sviluppare strategie di adozione graduale dell’IA che riducano al minimo le interruzioni.

  3. Mancanza di personalizzazione
    Sfida: Le interazioni basate sull'IA possono risultare impersonali, generando frustrazione tra i clienti che si aspettano un'esperienza più personalizzata.
    Soluzione: Usa modelli di IA addestrati sulla storia dei clienti, preferenze e interazioni passate per fornire risposte personalizzate e contestualizzate.

  4. Affidabilità limitata
    Sfida: Gli assistenti digitali IA a volte possono avere difficoltà a gestire richieste di clienti complesse e articolate, con conseguenti risposte errate o incomplete che deludono i clienti.
    Soluzione: Implementa modelli di supporto ibridi in cui l'IA gestisce le richieste di routine e trasferisce i casi complessi a operatori dal vivo. Aggiorna regolarmente le basi di conoscenza e addestra continuamente l'IA sulle interazioni reali con i clienti per migliorare la comprensione contestuale.

  5. Resistenza all'uso degli strumenti IA
    Sfida: Alcuni dipendenti potrebbero essere lenti nell'adottare le tecnologie di IA e alcuni clienti potrebbero preferire l'assistenza umana.
    Soluzione: Fornisci una formazione adeguata e dimostra chiaramente i vantaggi dell'IA ai dipendenti. Contribuisci a rendere le interazioni con i clienti naturali e utili e offri transizioni fluide agli operatori dal vivo quando necessario.

  6. Preoccupazioni relative all'intelligenza artificiale responsabile
    Sfida: I modelli di intelligenza artificiale possono ereditare distorsioni dai dati di training, causando un trattamento iniquo o incoerente dei clienti.
    Soluzione: Assicurati che i set di dati usati per l'addestramento siano diversificati e implementa controlli di equità per individuare e ridurre le distorsioni. Usa tecniche di IA spiegabile (XAI) che offrano spiegazioni chiare e comprensibili per le decisioni e le azioni guidate dall'IA.

Esempi reali di servizio clienti basato sull’IA

Numerose organizzazioni hanno trasformato le loro esperienze con i clienti grazie all'IA. Ecco alcuni esempi di storie di successo reali:

  • Un produttore globale che gestisce più di 600 milioni di richieste di assistenza tecnica ogni anno ha voluto migliorare il suo servizio clienti con l'IA. Ha quindi implementato un assistente virtuale che interagisce con i clienti tramite un'interfaccia conversazionale self-service che li aiuta a risolvere rapidamente i problemi. Se necessario, l'assistente può trasferire facilmente il cliente a un operatore del contact center, fornendo informazioni contestuali utili sul problema specifico.
    Punti chiave: Con una soluzione di supporto ibrido, i clienti riscontrano tempi di risposta e risoluzione più rapidi.

  • Una grande istituzione finanziaria del Regno Unito cercava di semplificare la gestione di oltre 50 milioni di interazioni annuali con i clienti. La banca ha combinato diversi sistemi esistenti in un'unica piattaforma intuitiva per l'interazione con i clienti che aggrega i dati dei clienti in una visione a 360 gradi, automatizza la prenotazione degli appuntamenti tra i reparti e fa risparmiare milioni ogni anno sui costi del software.
    Punti chiave: La possibilità di fornire ai team di servizio strumenti digitali favorisce la fidelizzazione dei clienti aiutando le organizzazioni a soddisfare le aspettative dei clienti per un servizio rapido e personalizzato.

  • Un'azienda tecnologica globale voleva offrire ai clienti un accesso più rapido al suo team di assistenza, semplificando e automatizzando le attività ripetitive degli operatori. Ha quindi adottato un agente IA che consente ai clienti di comunicare con i rappresentanti 24 ore su 24 in nove lingue diverse e fornisce al personale di assistenza le informazioni necessarie per trovare le soluzioni migliori ai problemi dei clienti. Il tempo medio di gestione da parte del team di assistenza di prima classe è diminuito del 20% e la sua produttività è aumentata del 15%.
    Punti chiave: L'IA libera il personale dell'assistenza dai compiti ripetitivi, consentendo loro di concentrarsi sulla risoluzione dei problemi dei clienti.

Come si sta evolvendo l'IA nel servizio clienti

I nuovi sviluppi tecnologici continueranno a favorire l'adozione dell’IA nel mondo del lavoro. Le organizzazioni che si occupano di assistenza clienti saranno tra quelle che trarranno un vantaggio competitivo dalle seguenti tecnologie e tendenze emergenti nel campo dell'IA:

  • NPL avanzata: I continui progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NPL) consentiranno comunicazioni e interazioni ancora più sofisticate e simili a quelle umane tra i sistemi di IA e i clienti.

  • IA emotiva: I sistemi di IA miglioreranno nel riconoscere, simulare e rispondere alle emozioni umane, permettendo agli strumenti di assistenza e supporto clienti basati sull'IA di mostrare più empatia.

  • Iper-personalizzazione: I sistemi di IA continueranno a usare tecniche avanzate di analisi dei dati per comprendere meglio i comportamenti e le preferenze dei singoli clienti. Grazie a informazioni molto approfondite, questi sistemi potranno offrire esperienze sempre più personalizzate.

  • Integrazione con altre tecnologie innovative: I sistemi di IA si integreranno sempre di più con i dispositivi dell'Internet delle cose (IoT) per fornire un'assistenza clienti proattiva. Si collegheranno anche con tecnologie di realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR) per creare esperienze immersive.
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Domande frequenti

  • L'IA per il servizio clienti implica l'uso di tecnologie IA come chatbot, assistenti virtuali e analisi predittive per automatizzare e personalizzare le interazioni con i clienti. L'IA potenzia i metodi tradizionali di servizio clienti per migliorare l'efficienza, ridurre i tempi di risposta e aumentare la soddisfazione.
  • L'IA non sostituisce i metodi tradizionali di servizio clienti, ma li integra. Gestisce le attività di routine e le richieste, in modo che le persone possano concentrarsi su interazioni più complesse e di alto valore che richiedono pensiero critico ed empatia. L'IA migliora l'esperienza complessiva del servizio clienti fornendo risposte in tempo reale, raccomandazioni personalizzate e disponibilità 24 ore su 24.
  • Il futuro dell'IA nel servizio clienti include progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), IA emotiva, iper-personalizzazione e integrazione con dispositivi IoT. Questi sviluppi porteranno a interazioni con i clienti più naturali ed empatiche e a servizi predittivi che identificano e affrontano proattivamente le esigenze dei clienti.
  • Le organizzazioni trasformeranno il servizio clienti utilizzando l'IA per automatizzare compiti di routine, ridurre i tempi di risposta e personalizzare le esperienze. Le organizzazioni utilizzeranno anche l'IA per gestire volumi più elevati di richieste dei clienti in modo più efficiente, offrire supporto proattivo e costruire relazioni più solide.
  • Un esempio di IA nel servizio clienti è rappresentato dai chatbot basati su IA che utilizzano NLP e apprendimento automatico per coinvolgere i clienti in conversazioni simili a quelle umane. I chatbot lavorano in tempo reale per rispondere a domande comuni, pianificare appuntamenti e fornire informazioni pertinenti, riducendo il carico sugli operatori dal vivo e migliorando l'esperienza complessiva del cliente. Se necessario, possono anche segnalare problemi complessi agli operatori dal vivo.

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