Contact Center AI | Casi d’uso e come iniziare

Tradizionalmente, le aziende hanno sempre avuto difficoltà con i volumi di chiamate variabili e i lunghi tempi di attesa erano una sfida inevitabile.

Entra in gioco la contact center AI: sono una tipologia di chatbot per aziende che eliminano i vincoli storicamente rigidi dell’assistenza clienti.

Applicata ai contact center, l’IA automatizza le interazioni con i clienti e offre supporto in tempo reale integrandosi con sistemi CRM e strumenti di gestione del personale, eliminando la frustrazione dovuta a una domanda imprevedibile.

Vediamo come le aziende stanno usando l'AI nei contact center per offrire un supporto clienti più affidabile e reattivo.

Cos’è l’AI per i contact center?

Gli agenti AI per i contact center utilizzano tecnologie come conversational AI e machine learning per automatizzare le funzioni di assistenza clienti. Gestiscono attività di routine come rispondere alle domande frequenti, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su questioni più complesse.

Si prevede che l’IA conversazionale ridurrà i costi del lavoro degli operatori dei contact center di 80 miliardi di dollari nel 2026, rendendo l’automazione un investimento chiave per le aziende che vogliono scalare il supporto clienti in modo efficiente.

Come funziona l’IA per i contact center?

1. Ricevi richieste dai clienti

Gli agenti AI per contact center iniziano elaborando le richieste dei clienti provenienti da più canali, come telefonate, live chat, email o app di messaggistica. Assistenti vocali e chatbot AI interpretano l’intento del cliente tramite natural language understanding (NLU) per riconoscere dettagli chiave come urgenza e richieste specifiche.

Ad esempio, se un cliente chiede: ‘Dov’è il mio ordine?’, l’agente AI lo riconosce come richiesta di tracciamento, recupera i dettagli dell’ordine dal sistema e fornisce una risposta immediata.

2. Comprendere il contesto

L’AI per contact center considera il contesto per fornire risposte più accurate. Analizza le interazioni precedenti e la cronologia degli acquisti per offrire assistenza personalizzata invece di risposte generiche.

Un cliente che chiede un rimborso riceverà aggiornamenti pertinenti in base ai suoi ordini precedenti, evitando inutili scambi di messaggi.

3. Recupera ed elabora le informazioni

Una volta riconosciuti intento e contesto, l’AI si collega a sistemi backend come CRM e knowledge base per trovare dettagli accurati.

Se un cliente richiede una modifica all’ordine, l’AI trova i dati dell’account e, se idoneo, avvia il processo. In caso di problemi, identifica le guide pertinenti o suggerisce i prossimi passi più adatti in base al problema descritto.

Nei casi più complessi, l’IA può raccogliere ulteriori dettagli prima di inoltrare la richiesta a un agente.

4. Generare una risposta

L’IA genera una risposta basata sui dati raccolti. Garantisce che le risposte siano:

• Consapevole del contesto: l’AI tiene conto della cronologia del cliente in base alle interazioni precedenti e alla richiesta specifica per personalizzare le risposte.
• Azionabile: se il processo richiede l'intervento del cliente, come la conferma di una modifica all'ordine, l'AI fornisce istruzioni chiare e dettagliate.
• Adattivo: le risposte si adattano dinamicamente in base a condizioni in tempo reale come disponibilità di stock o aggiornamenti di policy.

Ad esempio, se un cliente chiede lo stato di un ordine, l’AI non fornirà solo il numero di tracking. Spiegherà anche i tempi di consegna previsti e suggerirà opzioni come la deviazione o la spedizione rapida.

5. Escalation a un operatore umano

Quando l’AI per i contact center non riesce a risolvere completamente un problema, trasferisce il cliente a un dipendente, mentre:

• Trasferire la cronologia delle conversazioni, così i clienti non devono ripetersi.
• Fornire contesto, riassumere dettagli chiave come l’intento e le soluzioni già tentate.

Quando serve assistenza specializzata, l’AI indirizza la richiesta in base all’esperienza o all’urgenza. Un problema di fatturazione può essere inviato a uno specialista finanziario, mentre un problema tecnico va al supporto IT.

6. Monitora le prestazioni

Dopo aver gestito le interazioni, l’AI del contact center analizza le sue prestazioni per ottimizzare le risposte future e aumentare l’efficienza.

• Monitoraggio del tasso di contenimento.
• Analisi del sentiment dei clienti.
• Individuare i problemi più comuni.

7. Imparare e migliorare continuamente

L’AI per i contact center migliora precisione ed efficacia nel tempo analizzando le interazioni e apportando modifiche basate sull’utilizzo reale.

• Aggiornamento delle risposte: l’AI affina le proprie risposte in base alle interazioni con i clienti, rendendole più accurate e pertinenti.
• Espansione della conoscenza: integra nuove informazioni, come cambiamenti di policy o aggiornamenti di prodotto, per rimanere sempre aggiornato.
• Migliorare l’efficienza: l’AI si adatta ai problemi ricorrenti ottimizzando i flussi di lavoro e riducendo le escalation inutili.

Casi d’uso per Contact Center AI

Instradamento avanzato delle chiamate per un supporto efficiente

Utilizzando algoritmi, l’AI può indirizzare i clienti verso gli operatori giusti o servizi automatizzati in base ai dettagli del chiamante e alle esigenze. Invece di affidarsi a semplici menu, l’AI analizza più fattori per determinare la soluzione migliore.

• Storico e intenzione del cliente: l’IA analizza le interazioni precedenti per capire se il cliente ha una richiesta di assistenza aperta o un problema in corso, garantendo continuità nel servizio.
• Tipo e complessità della richiesta: Le richieste semplici, come il reset della password o il tracciamento di un ordine, possono essere gestite da sistemi automatici, mentre le richieste più complesse vengono indirizzate ad agenti specializzati.
• Analisi dell’urgenza e del sentiment: l’AI rileva frustrazione o urgenza nella voce o nel messaggio del cliente, dando priorità ai casi che richiedono attenzione immediata.

Risposta vocale interattiva (IVR) con IA

I sistemi IVR basati su IA migliorano la gestione tradizionale delle chiamate utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare e rispondere alle richieste vocali.

Invece di costringere i clienti a navigare menu rigidi a pulsanti, l’IVR AI permette loro di parlare in modo naturale, migliorando efficienza ed esperienza utente.

Le aziende possono implementare sistemi IVR che permettono ai chiamanti di richiedere informazioni tramite voce o tasti. Tradizionalmente, questi sistemi si basavano su segnali DTMF per attivare messaggi preregistrati o risposte text-to-speech. Con l’IA e l’NLP, l’IVR si è evoluto per supportare interazioni più naturali

Chatbot per il coinvolgimento dei clienti

Ridurre la pressione sul call center inizia con chatbot AI per contact center che gestiscono in modo efficiente le richieste di routine dei clienti. Questi agenti virtuali permettono ai clienti di ricevere risposte rapide alle domande frequenti senza dover attendere in linea.

Integrando con i sistemi backend, i chatbot AI per i contact center possono fornire aggiornamenti in tempo reale sugli ordini e persino aiutare nella gestione degli account.

Contatto proattivo con i clienti

I sistemi AI avvisano i clienti di appuntamenti imminenti o scadenze di pagamento. Le aziende possono anche utilizzare l’AI per inviare promozioni personalizzate in base alle preferenze dei clienti, migliorando il coinvolgimento e riducendo le occasioni perse.

Analisi del sentiment dei clienti

Per comprendere il sentiment dei clienti, gli strumenti AI analizzano le interazioni in tempo reale.

Se viene rilevata frustrazione, il sistema può dare priorità al caso per l’escalation. Le aziende possono anche utilizzare le tendenze del sentiment per migliorare la formazione degli agenti e perfezionare le strategie di customer service.

Monitorando costantemente il feedback su più canali, l’AI aiuta a individuare problemi ricorrenti prima che influenzino la soddisfazione dei clienti.

Assistenza in tempo reale per gli agenti

L’AI per i contact center ascolta le interazioni live con i clienti, estraendo informazioni rilevanti da knowledge base e interazioni precedenti quando necessario. Migliora l’efficienza degli operatori tramite:

• Recupero di risorse utili, come FAQ o guide di risoluzione problemi, in base al problema del cliente.
• Riconoscere le interazioni precedenti per suggerire soluzioni in linea con la cronologia del cliente.
• Identificare frustrazione o urgenza, permettendo agli operatori di dare priorità alle conversazioni critiche.
• Automatizzare la trascrizione e il riassunto delle chiamate, riducendo la necessità di prendere appunti manualmente.

Supporto multilingue

Gli strumenti di traduzione IA abbattono le barriere linguistiche, permettendo alle aziende di assistere i clienti in più lingue. Che sia tramite chat o voce, l’IA garantisce una comunicazione fluida senza bisogno di un grande team multilingue.

Rilevamento frodi e controllo di sicurezza

L’AI analizza i modelli vocali e i tentativi di autenticazione per individuare attività sospette. Se qualcosa appare insolito, il sistema può richiedere una verifica aggiuntiva o inoltrare il caso a uno specialista della sicurezza.

Come distribuire un agente AI per contact center in 6 passaggi

1. Definisci il tuo ambito

Il primo passo per creare un agente AI per il contact center è semplice: cosa dovrà fare? Inizia definendo chiaramente lo scopo del tuo agente.

Decidi se dovrà concentrarsi su:

• Richieste dei clienti
• Assistenza per agenti
• Instradamento delle chiamate
• Coinvolgimento proattivo
• Un mix di questi servizi

Definire chiaramente l’ambito assicura che l’agente AI sia progettato per soddisfare esigenze aziendali specifiche e migliorare il supporto clienti complessivo.

2. Scegli una piattaforma

Scegli una piattaforma AI che supporti NLP e automazione, garantendo al contempo il recupero dati in tempo reale e l'integrazione.

Non mancano le piattaforme di agenti IA tra cui scegliere. Se cerchi ispirazione, la nostra lista curata delle migliori piattaforme IA è un ottimo punto di partenza.

Quando valuti le piattaforme per l’IA nei contact center, considera fattori come:

• Compatibilità con il tuo CRM e i sistemi di ticketing
• Supporto sia per interazioni testuali che vocali
• Opzioni di personalizzazione per adattarsi alle esigenze della tua azienda
• Scalabilità per gestire una crescente domanda dei clienti

Per l’AI nei contact center, piattaforme come Botpress offrono strumenti avanzati, tra cui Autonomous Nodes, che permettono agli agenti LLM di decidere quando seguire un flusso strutturato o generare risposte dinamicamente. Gli sviluppatori possono guidare l’AI con prompt in linguaggio naturale, facilitando la creazione di agenti virtuali adattivi e consapevoli del contesto che gestiscono le interazioni con i clienti in tempo reale.

3. Integra strumenti e knowledge base

Dopo aver scelto la piattaforma, il passo successivo è integrare tutti gli strumenti, piattaforme o sistemi rilevanti per i tuoi flussi di lavoro AI.

Una piattaforma low-code offrirà integrazioni predefinite. Una piattaforma chatbot flessibile offrirà integrazioni personalizzate: uno sviluppatore può integrare qualsiasi sistema interno o piattaforma che vuoi che il chatbot sia in grado di utilizzare.

Ti servirà anche creare delle Knowledge Base da cui il chatbot possa attingere – fonti come policy ufficiali, procedure, liste d’attesa aggiornate o requisiti legali.

4. Testa e perfeziona

Anche dopo aver distribuito il tuo agente AI per il contact center, ci saranno sempre opportunità di miglioramento. Le interazioni reali mostreranno come l’AI può evolvere, dalla precisione delle risposte alla gestione più efficace di problematiche complesse.

Assicurati che il tuo piano preveda la possibilità di iterare sul tuo agente AI: è il modo migliore per massimizzare il ROI.

5. Pubblica

Una volta che il tuo agente AI per il contact center è pronto, è il momento di distribuirlo e integrarlo nelle operazioni di assistenza clienti. Ci sono diversi modi per renderlo accessibile:

• Implementalo nel tuo sistema IVR per assistere le chiamate in entrata.
• Distribuiscilo come widget di chat live sul tuo sito web.
• Integralo con piattaforme di assistenza clienti come Zendesk o Salesforce.
• Collegalo a canali di messaggistica come WhatsApp, Facebook Messenger o Slack per interazioni clienti senza interruzioni.

Per garantire il massimo impatto, comunica la sua disponibilità a clienti e team di supporto. Un onboarding adeguato e la consapevolezza aiuteranno gli utenti a interagire efficacemente con l’agente AI, massimizzandone il valore nell’ottimizzazione delle operazioni del contact center.

6. Monitora

Una piattaforma di agenti IA di qualità offre analisi continue per monitorare le prestazioni e individuare aree di miglioramento. Il monitoraggio dei principali indicatori garantisce che l’IA continui a migliorare il supporto clienti invece di creare nuove inefficienze.

• Le analisi in tempo reale aiutano a misurare l’accuratezza delle risposte e i tassi di contenimento. Se l’agente AI del contact center inoltra spesso casi che dovrebbe gestire, si possono apportare modifiche per migliorarne le risposte.
• I log delle conversazioni forniscono informazioni sui problemi ricorrenti, permettendo alle aziende di perfezionare i flussi di lavoro e migliorare le interazioni con i clienti. Se certi argomenti causano frustrazione, aggiornare i dati di training o affinare l’automazione può essere d’aiuto.

Se sono disponibili le analisi del chatbot, le aziende possono monitorare i modelli di coinvolgimento e individuare le aree in cui l’AI necessita di ulteriori ottimizzazioni.

Distribuisci un agente per il contact center

Entro il 2026, le soluzioni IA ridurranno significativamente i costi del lavoro degli operatori nei contact center, trasformando le operazioni di supporto clienti.

Botpress offre alle aziende strumenti per agenti AI sicuri e affidabili per migliorare le interazioni con i clienti e l’efficienza operativa.

Grazie a integrazioni predefinite, sicurezza di livello enterprise e flessibilità di personalizzazione, le aziende possono creare agenti AI per contact center che migliorano l’efficienza e la soddisfazione dei clienti.

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Domande frequenti

1. L’AI per i contact center è utile solo per le grandi aziende o anche le piccole imprese possono beneficiarne?

L’AI per i contact center non è riservata solo alle grandi aziende. Anche le piccole imprese possono trarne vantaggio automatizzando attività di supporto ripetitive e migliorando l’esperienza cliente senza dover assumere un grande team di assistenza. Permette a team ridotti di offrire servizio 24/7 e scalare in modo efficiente.

2. Qual è la differenza tra l’AI per contact center e un assistente virtuale?

La differenza tra Contact Center AI e un Assistente Virtuale sta nell’ambito e nella funzione: Contact Center AI è pensato specificamente per gestire l’assistenza clienti su larga scala – occupandosi di smistamento ticket, deviazione chiamate e integrazione CRM – mentre un Assistente Virtuale si concentra sull’aiutare le persone con attività personali come la pianificazione o domande generiche.

3. Come si bilancia l’automazione con il tocco umano nel servizio clienti?

Per bilanciare automazione e contatto umano nel servizio clienti, usa l’IA per gestire le richieste di routine e ad alto volume e stabilisci regole chiare per l’escalation a un operatore umano in caso di richieste complesse o delicate. Così i clienti ricevono risposte rapide senza rinunciare a empatia o supporto personalizzato quando serve.

4. L’AI può essere addestrata utilizzando i nostri ticket di supporto e le trascrizioni delle chiamate passate?

Sì, Contact Center AI può essere addestrato utilizzando ticket di supporto storici e trascrizioni delle chiamate per comprendere meglio il tuo tono e i modelli di risoluzione. Questo consente all’AI di rispecchiare lo stile del tuo team e migliorare l’accuratezza nel tempo.

5. Come gestisce l’AI le richieste dei clienti ambigue o poco chiare?

Quando riceve richieste ambigue o poco chiare dai clienti, Contact Center AI di solito utilizza domande di chiarimento per restringere l’intento, oppure ricorre alla logica di escalation per trasferire la conversazione a un operatore umano.