6 Strategie di IA nel servizio clienti per ottenere risultati nel 2025

Il servizio clienti è difficile. (Ho perso il conto di quante volte un cliente mi ha urlato contro per la quantità di ghiaccio nel suo drink). 

Ma è maturo per l'IA.

Lo so perché la mia azienda ha contribuito a distribuire oltre 750.000 agenti AI negli ultimi anni. 

E l'applicazione più popolare della nostra piattaforma AI? È il servizio clienti.

Ho visto come l'IA cambi drasticamente il servizio clienti, dalle aziende Fortune 500 alle piccole start-up. 

Non sorprende che molte organizzazioni siano già a bordo. Infatti, l'83% dei decision maker dichiara di voler aumentare gli investimenti nell'IA per il servizio clienti nel prossimo anno.

Se state esplorando l'IA per l'assistenza, non siete soli. Iniziare con un chatbot per il servizio clienti o un chatbot aziendale può sembrare un salto nel buio.

In questo articolo vi illustrerò come si presenta l'IA nel servizio clienti, quali tipi di tecnologie esistono e come potete metterle in pratica, indipendentemente dalle dimensioni del vostro team. 

Che cos'è l'AI per il servizio clienti?

L'AI per il servizio clienti è l'uso dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'assistenza ai clienti attraverso chatbot, agenti virtuali e flussi di lavoro intelligenti.

Come spiega Ermek Barmashev, uno sviluppatore senior che ha implementato decine di agenti AI per i clienti: "Gli agenti AI sono qui per automatizzare le attività ripetitive. Ma non sostituiscono le persone. Liberano gli agenti umani per risolvere problemi reali che richiedono empatia, creatività e capacità di giudizio".

Quali sono i diversi tipi di IA per il servizio clienti?

Certo, la direttiva di tutti è "fare AI", ma questo può significare molte cose diverse: stiamo parlando di un chatbot? Un sistema di ticket triage automatizzato? Una barra di ricerca intelligente? 

Ma per il servizio clienti, l'IA si presenta di solito in alcune forme familiari.

AI chatbots

I chatbot AI sono la forma più diffusa di AI utilizzata oggi nel servizio clienti.

Poiché si inseriscono negli strumenti esistenti dei team, sono ottimi per gestire le domande ripetitive e per evitare che la coda si accumuli. 

Possono anche ottenere risposte dai centri di assistenza o controllare lo stato degli ordini. 

E poiché non dormono, i clienti possono ricevere aiuto quando ne hanno bisogno.

Generative AI

L'IA generativa - come suggerisce il nome - genera nuovi contenuti come testo, immagini, musica o codice, apprendendo modelli dai dati esistenti. 

Utilizza modelli di deep learning (come i modelli linguistici di grandi dimensioni) per comprendere la struttura e lo stile, quindi genera output originali in risposta alle richieste.

Probabilmente conoscete strumenti come ChatGPT, DALL-E o MusicLM: sono tutti esempi di IA generativa in azione. 

Nel servizio clienti, l'intelligenza artificiale generativa viene utilizzata soprattutto per la scrittura. Ciò potrebbe significare aiutare un chatbot a formulare risposte più naturali o a riassumere un lungo botta e risposta in un rapido riassunto. 

Alcuni team lo usano anche per trasformare le domande più comuni in articoli di aiuto.

Agenti AI

Se avete letto una notizia di tecnologia nell'ultimo anno, probabilmente avete sentito parlare di agenti AI. 

Questo tipo di software è progettato non solo per generare contenuti o rispondere a richieste, ma per intraprendere azioni mirate verso un obiettivo specifico. 

Se si utilizza una piattaforma AI flessibile, non c'è limite a come applicare gli agenti AI ai flussi di lavoro del servizio clienti. 

Sono un fattore chiave per l'automazione intelligente dei processi e per l'automazione dei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale, in grado di gestire attività in più fasi e con più strumenti.

È possibile creare un agente AI che legge il messaggio di un cliente, controlla lo stato dell'ordine in Shopify e invia un aggiornamento, il tutto senza l'intervento umano. 

Oppure un agente AI che accompagna il cliente attraverso la vostra politica di restituzione, genera un'etichetta di restituzione e aggiorna il ticket in Zendesk.

Quando si parla di agenti AI, il cielo è il limite. Leggete qui altri esempi di agenti AI.

A differenza dei chatbot, che si basano su istruzioni reciproche, l'IA agenziale è definita dalla sua autonomia. È in grado di capire cosa deve accadere e come farlo, adattando il proprio comportamento in base ai risultati. 

Assistenti vocali

Il servizio clienti si basa sulle conversazioni, per cui è logico che la maggior parte degli assistenti vocali AI venga impiegata per l'assistenza. 

Utilizzano il riconoscimento vocale per capire cosa sta dicendo qualcuno e il text-to-speech per rispondere, il tutto in tempo reale. 

Potreste pensare: perché preoccuparsi della voce quando la chat funziona bene? Domanda lecita. 

Alcune aziende scelgono la voce perché è il modo in cui i clienti si aspettano di interagire, come quando chiamano una banca o una linea di assistenza. 

In questi casi, spesso è più veloce dire quello che serve piuttosto che digitarlo. E per le persone che non si sentono a proprio agio con le interfacce digitali, la voce può risultare più naturale.

Inoltre, il 90% delle persone ritiene che la ricerca vocale sia più semplice di quella online, quindi è chiaro che c'è una domanda di utilizzo della voce.

In un contesto di assistenza clienti, gli assistenti vocali rispondono a domande di routine e guidano gli utenti in attività di self-service come la reimpostazione di una password o il controllo del saldo di un conto.

Apprendimento automatico

Il termine "machine learning" viene spesso citato e, sì, è un po' una parola d'ordine. Ma dietro il clamore, ci sono modi reali e tangibili in cui si manifesta nell'assistenza clienti.

In sostanza, l'apprendimento automatico consiste nel migliorare i sistemi per individuare gli schemi, non perché qualcuno abbia programmato ogni regola, ma perché ha visto un numero sufficiente di esempi per capirlo. 

È così che il vostro filtro antispam sa cosa prendere o che Netflix indovina cosa guarderete dopo.

Nel servizio clienti, ad esempio, un modello di apprendimento automatico può aiutare il team del servizio clienti a prevedere quali ticket hanno maggiori probabilità di escalation o a identificare gli schemi dei reclami dei clienti prima che diventino problemi più gravi.

Per iniziare, non è necessario costruire il proprio modello; molte piattaforme come Botpress offrono strumenti plug-and-play che possono essere personalizzati con i dati di assistenza passati del team.

Quali sono alcuni esempi reali di utilizzo dell'IA per il servizio clienti?

Automatizzare un'assistenza complessa con un chatbot AI

Aiutare i clienti con mutui o piani pensionistici non è facile: si tratta di processi altamente regolamentati e storicamente manuali. Per la VR Bank, questo stava consumando risorse e larghezza di banda del team.

VR Bank ha costruito un chatbot AI per gestire queste attività. Combinando la comprensione del linguaggio naturale con il design del chatbot, abbiamo creato un chatbot che guida gli utenti attraverso decisioni finanziarie delicate e alimenta i dati direttamente nel loro CRM.

Il solo chatbot fa risparmiare alla VR Bank oltre 530.000 euro all'anno. 

Supporto scalare con un agente AI

Quando si tratta di supportare centinaia di migliaia di utenti, anche le piccole domande possono accumularsi rapidamente. 

Questa era la sfida che Extendly doveva affrontare: come tenere il passo con la crescente domanda senza esaurire il team di assistenza o sacrificare i tempi di risposta.

Abbiamo quindi contribuito a costruire un agente AI che funziona come un rappresentante virtuale dell'assistenza: capisce le domande degli utenti e può persino intraprendere azioni come la creazione di ticket o l'escalation di problemi in modo autonomo. 

L'agente è collegato al loro CRM e agli strumenti interni, e continua a diventare sempre più intelligente grazie all'apprendimento delle conversazioni precedenti. 

È così che sono riusciti a supportare 400.000 utenti senza dover raddoppiare il team.

Che tipo di IA devo implementare per il servizio clienti?

Non esiste una risposta unica per tutti. E questo è un bene. 

Il tipo di IA giusto dipende dalle dimensioni del team , dal volume di supporto, dagli strumenti e dagli obiettivi. 

Invece di cercare di "fare l'AI" tutto in una volta, è più intelligente iniziare in piccolo con un caso d'uso mirato in cui si possa dimostrare rapidamente il valore. 

Da qui, è più facile iterare e scalare verso automazioni più complesse nel tempo.

Ecco come pensarci:

Quanto costa una soluzione AI per il servizio clienti?

Le soluzioni di intelligenza artificiale per il servizio clienti possono variare da 0 a 15.000 dollari all'anno, ma tutto dipende dalle vostre esigenze.

Se state solo testando le acque, i piani di partenza sono spesso gratuiti o si aggirano intorno ai 30-90 dollari al mese. Di solito includono un chatbot di base per un canale, una manciata di modelli e un utilizzo limitato: sono ottimi per rispondere alle domande frequenti o per provare l'intelligenza artificiale senza un grande impegno.

I piani di fascia media, in genere da 200 a 1.000 dollari al mese, offrono maggiore potenza: integrazioni con strumenti come Zendesk o Intercom, supporto su più canali e dashboard di analisi. Sono ideali per i team in crescita che desiderano l'automazione senza perdere la personalizzazione.

Le soluzioni enterprise partono da circa 15.000 dollari all'anno per poi scalare. Queste soluzioni sono dotate di NLU più approfondita, funzioni di conformità, supporto per l'onboarding, SLA personalizzati e assistenza tecnica dedicata.

Vantaggi dell'utilizzo dell'IA per il servizio clienti

Servizio 24/7

Che siano le 3 del mattino di un giorno festivo o l'alta stagione dello shopping, l'intelligenza artificiale è in grado di gestire istantaneamente le domande dei clienti. 

Questo tipo di supporto sempre attivo aiuta le aziende a servire un pubblico globale e a soddisfare i clienti 24 ore su 24. Inoltre, riduce la pressione sui dipendenti, che non devono più coprire tutti i fusi orari. Inoltre, riduce la pressione sui dipendenti, che non devono più sforzarsi di coprire ogni fuso orario.

Aumento della soddisfazione dei clienti

Gartner prevede che l '80% dei team di assistenza clienti utilizzerà l'intelligenza artificiale generativa per migliorare l'esperienza del cliente. 

Questo perché i clienti ottengono un aiuto più rapido e preciso senza dover attendere in attesa o ripetersi.

Aumento della produttività dei dipendenti

L'intelligenza artificiale aumenta l'efficienza sostituendosi a compiti ripetitivi e che richiedono tempo. Può generare report, programmare messaggi, gestire flussi di lavoro o attivare follow-up, il tutto senza alcuno sforzo manuale. 

Di conseguenza, i team possono spostare la loro attenzione dalla microgestione delle attività alla guida della strategia. Non sorprende che il 63% delle aziende che utilizzano l'IA abbia dichiarato di aver migliorato l'efficienza delle proprie attività.

Efficienza dei costi

Le aziende che utilizzano l'IA registrano una riduzione del 52% dei costi di manodopera. 

Questo perché l'intelligenza artificiale automatizza le attività che richiedono molto tempo, come l'inserimento dei dati e la gestione delle richieste più comuni dei clienti. Invece di assumere altre persone per gestire questo lavoro, i team possono affidarsi all'IA per svolgerlo istantaneamente, 24 ore su 24 e senza pause.

Esperienze iper-personalizzate per i clienti

Grazie all'accesso alla storia, alle preferenze e al comportamento dei clienti, l'intelligenza artificiale può personalizzare le interazioni in tempo reale. 

Un'assistenza personalizzata come questa crea fiducia, ed è per questo che sta diventando uno dei principali fattori di differenziazione per i team di assistenza moderni.

6 modi per utilizzare l'intelligenza artificiale nel servizio clienti

1. Automatizzare l'assistenza clienti end-to-end

A mio modesto parere, il modo più efficace dal punto di vista dei costi con cui ho visto l'IA migliorare il servizio clienti è attraverso i chatbot che gestiscono le richieste più comuni dall'inizio alla fine.

HostifAI - un partner di Botpress che costruisce maggiordomi virtuali e assistenti del personale per gli hotel - lo fa in modo perfetto. 

Gli ospiti possono inviare messaggi ai suoi numerosi hotel tramite WhatsApp, Messenger o Telegram e connettersi immediatamente con un assistente multilingue, attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, che li aiuta a effettuare il check-in, a prenotare la cena e a prenotare tour locali, il tutto all'interno del chatbot. L'assistente guida l'ospite in ogni fase, conferma la prenotazione e aggiorna i sistemi interni.

Ed ecco il bello: il 75% di queste conversazioni non ha mai bisogno di un agente umano.

Ecco cosa dovrebbe fare un ottimo chatbot per il servizio clienti.

2. Raccomandazioni personalizzate sui prodotti

Uno dei motivi per cui finisco spesso su Netflix è che sembra che sappia già cosa voglio guardare.

Si scopre che è l'intelligenza artificiale, che impara da ciò che ho fatto in precedenza per aiutarmi a trovare qualcosa che mi faccia venire voglia di premere "play".

Lo stesso approccio si applica al servizio clienti. L'intelligenza artificiale può guidare gli utenti verso il prodotto o il servizio giusto imparando dal loro comportamento o dalle loro preferenze durante una conversazione. 

Invece di costringere le persone a scorrere un catalogo infinito di opzioni, l'IA agisce più come una guida utile, ponendo alcune domande mirate e consigliando poi un piano.

3. Analisi del sentiment dei clienti

Capire cosa pensano i clienti di un marchio è fondamentale per incrementare le vendite e costruire la fedeltà. 

E buone notizie! Esistono numerosi strumenti di intelligenza artificiale che analizzano le recensioni dei clienti e i post sui social media per determinarne il sentiment.

Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale sono costruiti per questo tipo di lavoro. Setacciano il testo non strutturato come le recensioni dei clienti, le trascrizioni delle chat e i post sui social media per trarne spunti di riflessione. Si pensi ad esempio al sentiment, ai reclami ricorrenti o al feedback sui prodotti. 

(Perché, siamo sinceri, nessun dipendente vuole passare ore a spulciarli).

Alcuni dei miei strumenti preferiti sono Qualtrics Social Connect, che raccoglie le conversazioni da canali come Instagram, WhatsApp e Facebook in un unico luogo. 

E se siete pronti ad andare più a fondo, un agente AI costruito con l'NLP può elaborare automaticamente le conversazioni di assistenza in tempo reale e trasformarle in informazioni utili.

4. Analisi predittiva 

Avete mai visto un servizio che ricorda a un utente il rinnovo prima che se ne dimentichi? O una piattaforma che segnala attività insolite prima che qualcuno segnali un problema? Questa è l'analisi predittiva.

Analizzando i comportamenti passati, come i modelli di utilizzo e le fasi successive più comuni, l'intelligenza artificiale può anticipare ciò di cui un utente potrebbe avere bisogno e agire prima ancora che lo chieda. Potrebbe attivare un flusso di assistenza o risolvere proattivamente un problema prima che si aggravi.

Per le organizzazioni con prodotti fisici, l'IA predittiva aiuta a prevedere la domanda e a ridurre i temuti momenti di "esaurimento scorte". 

I team possono pianificare in modo più intelligente tenendo conto delle vendite storiche, delle tendenze stagionali e di altre variabili esterne.

5. Trascrizione e analisi delle chiamate

L'intelligenza artificiale vocale sta ridisegnando l'assistenza telefonica trasformando le conversazioni in dati che i team possono effettivamente utilizzare. 

Ad esempio, un cliente chiama per controllare un acquisto recente. 

Un agente AI risponde, conferma la loro identità, condivide i dettagli della spedizione e, se il problema richiede maggiore assistenza, inoltra la chiamata a un agente in carne e ossa con un rapido riepilogo di quanto già discusso.

6. Automatizzare le attività di supporto interno ad alto volume

Di fronte alla sfida di supportare milioni di utenti, Ruby Labs ha creato agenti AI per automatizzare i flussi di lavoro del servizio clienti interno. 

Questi agenti gestiscono autonomamente le cancellazioni degli abbonamenti, elaborano i rimborsi, risolvono i problemi tecnici e valutano persino la cronologia dei pagamenti per individuare potenziali frodi. 

Integrandosi con strumenti esterni come Stripe e offrendo flussi personalizzati in base al comportamento degli utenti, gli agenti agiscono come dipendenti digitali intelligenti.

In definitiva, Ruby Labs ha automatizzato oltre 4 milioni di sessioni di assistenza al mese con un tasso di risoluzione del 98%. 

Come implementare l'intelligenza artificiale nel servizio clienti

1. Stabilire obiettivi chiari

Prima di scegliere una tecnologia, è bene chiarire cosa si sta cercando di risolvere. Chiedete:

• Quali compiti stanno consumando il tempo del team?
• Quali risultati devono essere migliorati? 
• Dov'è l'attrito nel processo attuale?

Saltate le ipotesi. Parlate con i team di assistenza, i responsabili operativi e gli analisti. Scavate nei registri delle chat, nei tag dei ticket e nei feedback degli utenti per individuare i veri punti dolenti.

Da qui, abbinare il problema alla giusta soluzione di intelligenza artificiale.

Senza un obiettivo chiaro, si rischia di costruire uno strumento costoso che non risolve nulla. Partite dal punto dolente e lasciate che sia questo a guidare l'implementazione dell'IA.

2. Scegliere una piattaforma

Una volta definiti i vostri obiettivi, trovate gli strumenti che li supportano. 

Partite da ciò che già utilizzate. Molti CRM, help desk e piattaforme di assistenza includono già funzioni di intelligenza artificiale come l'etichettatura automatica, l'instradamento dei ticket o l'analisi del sentiment. 

Se questi strumenti non soddisfano le vostre esigenze, cercate strumenti di intelligenza artificiale dedicati, ma assicuratevi che si integrino facilmente con quelli già utilizzati dal vostro team.

La piattaforma giusta deve inserirsi nei vostri flussi di lavoro, non crearne di nuovi. 

Privilegiate gli strumenti di facile manutenzione e costruiti per gestire i tipi di conversazioni che i vostri utenti hanno effettivamente.

La migliore piattaforma di intelligenza artificiale è quella che funziona con i sistemi esistenti e che si adatta alla vostra crescita.

3. Preparare i dati

L'intelligenza artificiale è intelligente quanto i dati che le vengono forniti.

Prima di immergervi, fate un bilancio di ciò che avete: trascrizioni di chat, registri dei ticket, contenuti della knowledge base, record del CRM. 

Pulite i duplicati, correggete le incongruenze e assicuratevi che tutto sia etichettato in modo comprensibile per l'IA.

In questo modo l'IA è in grado di apprendere e migliorare nel tempo.

4. Costruire una soluzione

Definiti gli obiettivi e pronti i dati, il passo successivo è l'esecuzione. 

Nella maggior parte dei casi, le aziende a) collaborano con un fornitore, b) lavorano con sviluppatori interni o c) utilizzano piattaforme low-code per implementare l'IA senza un pesante lavoro di sviluppo. 

Che si tratti del lancio di un chatbot AI, di un agente AI o di un modello predittivo, la configurazione deve riflettere la complessità del caso d'uso e il livello di comfort tecnico del team.

Per i chatbot e gli agenti virtuali, questa fase comprende:

• Definizione dei flussi di benvenuto e degli intenti chiave (stato dell'ordine, resi, cancellazioni, FAQ)
• Impostazione delle regole di handoff per supportare gli agenti
• Gestione di tentativi e fallback per i casi limite
• Connessione alle API per i dati in tempo reale (ad esempio, aggiornamenti sulle spedizioni, ricerche sul CRM, disponibilità del calendario).
• Memorizzazione di contesti come numeri d'ordine, preferenze o cronologia delle conversazioni

E non dimenticate le integrazioni. 

L'intelligenza artificiale nel servizio clienti funziona meglio quando dialoga con il resto del vostro stack: Zendesk per l'assistenza, Stripe per i pagamenti, Shopify per gli ordini o i vostri sistemi interni tramite API personalizzate.

I miei talentuosi colleghi hanno realizzato un tutorial gratuito su come collegare i chatbot a Zendesk:

5. Test e reiterazione

Prima di andare in onda, sottoponete la vostra IA a test controllati. 

Eseguite simulazioni utilizzando scenari reali e testando casi limite per vedere come si comporta. 

Cercate i punti di attrito, come gli intenti incompresi e i flussi senza uscita. Apportate le dovute modifiche prima del lancio. 

Usate questa fase per raccogliere un feedback rapido e perfezionare la logica. Solo una volta che le prestazioni negli ambienti di prova sono costanti, si può passare all'implementazione completa.

6. Distribuire e monitorare

Una volta che la vostra soluzione sarà operativa, imparerete rapidamente cosa funziona e cosa no. 

I dati di utilizzo sono il ciclo di feedback più prezioso. Inizierete a vedere come il sistema gestisce le variazioni del mondo reale, dove ha successo e dove deve essere messo a punto.

Alcune metriche da monitorare dopo il lancio includono:

• Le azioni o gli intenti più attivati
• Punti di fallimento (ad esempio, logica di ripiego, previsioni a bassa affidabilità).
• Tempo di risoluzione o di completamento dell'attività
• Precisione rispetto ai benchmark umani
• Tassi di escalation o handoff

Se utilizzate un chatbot, vale la pena di analizzare i dati analitici del vostro chatbot. Vi diranno molto su cosa sta funzionando e dove le cose stanno andando fuori strada.

Suggerimento: Tenete un registro dei miglioramenti dell'intelligenza artificiale, un semplice documento in cui tenere traccia dei problemi e degli apprendimenti relativi ai vostri sistemi di intelligenza artificiale. Esaminatelo regolarmente (consiglio ogni due settimane) per tenere traccia dei cambiamenti e registrare nuovi modelli. 

Infine, sia che ci si concentri sul miglioramento della CX con l'IA o sull'automazione di attività interne come l'AI ticketing, è importante monitorare l'impatto aziendale. 

Iniziate calcolando il ROI. Ecco come misurare il ROI per i chatbot del servizio clienti.

L'obiettivo è rimanere proattivi: L'intelligenza artificiale non si migliora senza un feedback costante.

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L'intelligenza artificiale è lo strumento che le persone stanno utilizzando in questo momento per creare esperienze dei clienti migliori e più fluide. 

Botpress è una piattaforma di agenti AI che offre a tutti gli strumenti per costruire e distribuire agenti intelligenti. 

Grazie agli strumenti di progettazione integrati, ai modelli riutilizzabili e al potente motore NLU, Botpress semplifica il lancio di qualcosa che funziona davvero, senza bisogno di codice.

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Domande frequenti

Quanto tempo ci vuole in genere per implementare una soluzione di assistenza clienti AI dall'inizio alla fine?

L'implementazione di una soluzione di assistenza clienti AI può richiedere da poche settimane a diversi mesi, a seconda della sua complessità. Un chatbot FAQ di base può essere operativo in un giorno, mentre un agente AI completamente integrato può richiedere 2-3 mesi. L'implementazione di grandi aziende con sistemi personalizzati e requisiti di conformità può richiedere 6 mesi.

Gli strumenti di assistenza clienti AI funzionano ugualmente bene in lingue e culture diverse?

L'efficacia degli strumenti di assistenza clienti dell'intelligenza artificiale cambia da una lingua all'altra, perché LLMs vengono addestrati in modo più approfondito in lingue come l'inglese, rendendoli meno precisi in lingue con meno dati di addestramento. Anche le sfumature culturali e il gergo possono causare incomprensioni, per cui le aziende che supportano mercati diversi devono investire in formazione e test multilingue in ogni regione linguistica per garantire la qualità.

L'IA è in grado di gestire efficacemente interazioni con clienti altamente emotivi o sensibili?

L'intelligenza artificiale è in grado di gestire molte interazioni emotive o sensibili grazie all'analisi del sentiment, che aiuta a rilevare il disagio o le emozioni negative. È generalmente efficace per problemi come i disservizi, dove la logica di escalation mantiene le risposte professionali. Tuttavia, l'IA ha ancora difficoltà con le conversazioni profondamente personali che coinvolgono emozioni intense, perché manca di vera empatia. In questi casi, gli agenti umani rimangono essenziali.

Come posso addestrare l'intelligenza artificiale a riflettere la voce e il tono specifici del mio marchio nelle conversazioni con i clienti?

Per allineare l'intelligenza artificiale alla voce e al tono del marchio, è necessario addestrarla con dati specifici del marchio. Le aziende spesso forniscono guide di stile o trascrizioni di conversazioni esistenti, in modo che l'IA impari a comunicare nello stile del marchio. Molte piattaforme di IA supportano impostazioni di tono configurabili per regolare il modo in cui l'IA risponde. Anche le revisioni continue di interazioni reali aiutano a perfezionare il sistema, assicurando che rimanga coerente con la personalità del marchio nel tempo.

Che tipo di manutenzione richiede un sistema di assistenza clienti AI dopo il lancio?

Un sistema di assistenza clienti AI richiede una manutenzione continua dopo il lancio, che comprende l'aggiornamento dei dati di formazione per riflettere nuovi prodotti o politiche, il monitoraggio dei registri delle conversazioni per individuare errori o lacune e la riqualificazione dei modelli se l'accuratezza diminuisce. Le aziende devono inoltre monitorare le metriche di performance, come i tassi di risoluzione e la soddisfazione dei clienti, e perfezionare continuamente i flussi di conversazione per adattarsi alle mutevoli aspettative dei clienti.