Casi d'uso dell'intelligenza artificiale dei contact center e come iniziare

1. Ricevere le richieste dei clienti

Gli agenti AI dei contact center iniziano ad elaborare le richieste dei clienti in arrivo da più canali, come telefonate, live chat, e-mail o app di messaggistica. Gli assistenti vocali AI e i chatbot interpretano l'intento del cliente utilizzando la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per riconoscere dettagli chiave come l'urgenza e le richieste specifiche.

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

2. Comprendere il contesto

L'intelligenza artificiale dei contact center tiene conto del contesto per fornire risposte più accurate. Analizza le interazioni precedenti e la cronologia degli acquisti per fornire assistenza personalizzata invece di risposte generiche.

Un cliente che chiede un rimborso riceverà aggiornamenti pertinenti in base ai suoi ordini passati, evitando inutili tira e molla. 

3. Recuperare ed elaborare le informazioni

Una volta riconosciuti l'intento e il contesto, l'intelligenza artificiale si connette con i sistemi di backend come i CRM e le basi di conoscenza per trovare dettagli accurati.

Se un cliente richiede la modifica di un ordine, l'IA individua i record dell'account e, se idoneo, avvia il processo. In caso di risoluzione dei problemi, l'IA identifica le guide pertinenti o raccomanda i passi successivi più appropriati in base al problema descritto. 

Nei casi più complessi, l'intelligenza artificiale può raccogliere ulteriori dettagli prima di inoltrare la richiesta a un agente.

4. Generare una risposta

L'intelligenza artificiale genera una risposta in base ai dati raccolti. Assicura che le risposte siano:

• Consapevole del contesto: L'intelligenza artificiale considera la storia del cliente in base alle interazioni passate e alla richiesta specifica per personalizzare le risposte.
• Agibile: Se il processo richiede l'input del cliente, come ad esempio la conferma di una modifica dell'ordine, l'IA fornisce istruzioni chiare, passo dopo passo.
• Adattiva: Le risposte si adattano dinamicamente in base alle condizioni in tempo reale, come la disponibilità delle scorte o gli aggiornamenti delle politiche.

Ad esempio, se un cliente chiede informazioni sullo stato dell'ordine, l'intelligenza artificiale non si limiterà a fornire il numero di tracking. Spiegherà i tempi di consegna previsti e suggerirà opzioni come il reinstradamento o la spedizione accelerata.

5. Passare a un agente umano

Quando l'intelligenza artificiale per i contact center non è in grado di risolvere completamente un problema, trasferisce il cliente a un dipendente:

• Trasferimento della cronologia delle conversazioni, in modo che i clienti non debbano ripetersi.
• Fornire un contesto, riassumendo dettagli chiave come l'intento e le soluzioni tentate.

Nei casi in cui è necessaria un'assistenza specializzata, l'AI indirizza la richiesta in base alla competenza o all'urgenza. Un problema di fatturazione potrebbe essere indirizzato a uno specialista finanziario, mentre un problema tecnico al supporto informatico. 

6. Monitoraggio delle prestazioni 

Dopo aver gestito le interazioni, l'intelligenza artificiale del contact center analizza le prestazioni per ottimizzare le risposte future e aumentare l'efficienza.

• Monitoraggio del tasso di contenimento.
• Analizzare il sentiment dei clienti.
• Individuare i punti dolenti comuni.

7. Imparare e migliorare continuamente

L'intelligenza artificiale dei contact center affina la propria precisione ed efficacia nel tempo, analizzando le interazioni e apportando modifiche in base all'utilizzo reale.

• Aggiornamento delle risposte: L'intelligenza artificiale affina le risposte in base alle interazioni con i clienti, rendendole più precise e pertinenti.
• Ampliare le conoscenze: Incorpora nuove informazioni, come le modifiche alle politiche o gli aggiornamenti dei prodotti, per rimanere aggiornati.
• Miglioramento dell'efficienza: L'intelligenza artificiale si adatta ai problemi ricorrenti ottimizzando i flussi di lavoro e riducendo le escalation inutili.

Instradamento avanzato delle chiamate per un'assistenza efficiente

Grazie agli algoritmi, l'intelligenza artificiale può indirizzare i clienti agli agenti giusti o ai servizi automatizzati in base ai dettagli del chiamante e alle esigenze del servizio. Invece di affidarsi a selezioni di menu di base, l'intelligenza artificiale analizza molteplici fattori per determinare la migliore linea d'azione.

• Storia e intento del cliente: L'intelligenza artificiale esamina le interazioni passate per determinare se un cliente ha un ticket di assistenza aperto o un problema in corso, garantendo la continuità del servizio.
• Tipo e complessità del problema: Le richieste semplici, come la reimpostazione di una password o il monitoraggio di un ordine, possono essere gestite da sistemi automatici, mentre le richieste più complesse vengono indirizzate ad agenti specializzati.
• Urgenza e sentiment analysis: L'intelligenza artificiale rileva la frustrazione o l'urgenza nella voce o nel messaggio di un cliente, dando priorità ai casi che richiedono un'attenzione immediata.

Risposta vocale interattiva (IVR) AI

I sistemi IVR AI 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 in menu rigidi basati su pulsanti, l'AI IVR permette loro di parlare in modo naturale, migliorando sia l'efficienza che l'esperienza dell'utente.

Le aziende possono implementare sistemi IVR che consentono ai chiamanti di richiedere informazioni tramite input vocali o da tastiera. Tradizionalmente, questi sistemi si affidavano a segnali multifrequenza a doppio tono (DTMF) per attivare messaggi preregistrati o risposte text-to-speech. Con l'AI e l'NLP, l'IVR si è evoluto per supportare interazioni più naturali.

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Chatbot per il coinvolgimento dei clienti

La riduzione delle tensioni nei call center inizia con i chatbot AI dei contact center che gestiscono in modo efficiente le richieste di routine dei clienti. Questi agenti virtuali consentono ai clienti di ottenere risposte rapide alle domande più comuni senza attendere in attesa.

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

Contatto proattivo con i clienti

I sistemi di intelligenza artificiale notificano ai clienti gli appuntamenti imminenti o le scadenze di pagamento. Le aziende possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per inviare promozioni personalizzate in base alle preferenze dei clienti, migliorando il coinvolgimento e riducendo le opportunità perse.

Analisi del sentiment dei clienti

Per capire il sentiment dei clienti, gli strumenti di intelligenza artificiale analizzano le interazioni nel momento in cui avvengono. 

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 del servizio clienti. 

Monitorando continuamente i feedback su più canali, l'intelligenza artificiale aiuta a identificare i problemi ricorrenti prima che si ripercuotano sulla soddisfazione dei clienti.

Assistenza agli agenti in tempo reale

L'intelligenza artificiale dei contact center ascolta le interazioni in diretta con i clienti, estraendo le informazioni pertinenti dalle basi di conoscenza e dalle interazioni passate, quando sono necessarie. Migliora l'efficienza degli agenti grazie a:

• Recuperare le risorse utili, come le FAQ o le guide alla risoluzione dei problemi, in base al problema del cliente.
• Riconoscere le interazioni precedenti per suggerire soluzioni in linea con la storia del cliente.
• Identificare la frustrazione o l'urgenza, consentendo agli agenti di dare priorità alle conversazioni critiche.
• Automatizzare la trascrizione e la sintesi delle chiamate, riducendo la necessità di prendere appunti manualmente.

Supporto multilingue

Gli strumenti di traduzione AI eliminano le barriere linguistiche, consentendo alle aziende di assistere i clienti in più lingue. Che si tratti di chat o di voce, l'intelligenza artificiale garantisce una comunicazione fluida senza richiedere un team di assistenza multilingue di grandi dimensioni.

Rilevamento delle frodi e screening di sicurezza

L'intelligenza artificiale analizza i modelli vocali e i tentativi di autenticazione per identificare attività sospette. Se qualcosa sembra inusuale, il sistema può richiedere ulteriori verifiche o affidare il caso a uno specialista della sicurezza.

1. Definire l'ambito di applicazione

Il primo passo per creare un agente AI per contact center è semplice: cosa farà? Iniziare a delineare chiaramente lo scopo dell'agente.

Decidere se si concentrerà su:

• Richieste dei clienti
• Assistenza agli agenti
• Instradamento delle chiamate
• Impegno proattivo
• Un mix di questi servizi

Una chiara definizione dell'ambito assicura che l'agente AI sia progettato per soddisfare le specifiche esigenze aziendali e migliorare l'assistenza complessiva ai clienti.

2. Scegliere una piattaforma

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

Non c'è carenza di piattaforme di agenti AI tra cui scegliere. Se siete in cerca di ispirazione, il nostro elenco curato delle migliori piattaforme di IA è un ottimo punto di partenza.

Quando si valutano le piattaforme per l'IA dei contact center, occorre considerare fattori quali:

• Compatibilità con i vostri sistemi CRM e di ticketing
• Supporto per interazioni sia testuali che vocali
• Opzioni di personalizzazione per soddisfare le esigenze della vostra azienda
• Scalabilità per gestire le crescenti richieste dei clienti

Per l'intelligenza artificiale dei contact center, piattaforme come Botpress offrono strumenti avanzati, tra cui i nodi autonomi, che consentono agli agentiLLM di determinare quando seguire un flusso di lavoro strutturato o generare risposte in modo dinamico. Gli sviluppatori possono guidare l'IA utilizzando messaggi in linguaggio semplice, rendendo più facile la creazione di agenti virtuali adattivi e consapevoli del contesto che gestiscono le interazioni con i clienti in tempo reale.

3. Integrare strumenti e basi di conoscenza

Dopo aver scelto la piattaforma, il passo successivo è l'integrazione di tutti gli strumenti, le piattaforme o i sistemi che saranno rilevanti per i flussi di lavoro dell'IA.

Una piattaforma low-code offrirà integrazioni precostituite. Una piattaforma di chatbot flessibile offre integrazioni personalizzate: uno sviluppatore può integrare qualsiasi sistema interno o piattaforma che si utilizza e con cui si desidera che il chatbot sia in grado di lavorare.

È inoltre necessario creare delle basi di conoscenza da cui il chatbot possa attingere, come ad esempio le politiche e le procedure ufficiali, le liste d'attesa aggiornate o i requisiti legali.

4. Test e perfezionamento

Anche dopo aver implementato l'agente AI del vostro contact center, ci saranno sempre opportunità di perfezionamento. Le interazioni del mondo reale riveleranno come l'IA possa migliorare, dall'accuratezza delle risposte alla gestione più efficace di problemi complessi dei clienti.

Assicuratevi che il vostro piano preveda la possibilità di reiterare l'agente AI: questo è di gran lunga il modo migliore per massimizzare il ROI.

5. Distribuire 

Una volta che l'agente AI del vostro contact center è pronto, è il momento di distribuirlo e integrarlo nelle operazioni di assistenza clienti. Esistono diversi modi per renderlo accessibile:

• Implementatelo nel vostro sistema IVR per assistere le chiamate in entrata.
• Distribuitelo come widget di chat dal vivo sul vostro sito web.
• Integratelo con piattaforme di assistenza clienti come Zendesk o Salesforce.
• Collegatelo ai canali di messaggistica come WhatsApp, Facebook Messenger o Slack per interagire con i clienti senza soluzione di continuità.

Per garantire il massimo impatto, è necessario comunicare la sua disponibilità ai clienti e ai team di assistenza. Un'adeguata attività di onboarding e di sensibilizzazione aiuterà gli utenti a interagire con l'agente AI in modo efficace, massimizzando il suo valore nello snellimento delle operazioni del contact center.

6. Monitoraggio

Una piattaforma di agenti AI di qualità offrirà analisi continue per monitorare le prestazioni e identificare le aree di miglioramento. Il monitoraggio delle metriche chiave assicura che l'IA continui a migliorare l'assistenza ai clienti piuttosto che creare nuove inefficienze.

• Le analisi in tempo reale aiutano a misurare l'accuratezza delle risposte e i tassi di contenimento. Se l'agente di intelligenza artificiale del contact center esegue spesso escalation di casi che dovrebbe gestire, è possibile apportare modifiche per migliorare le sue risposte.
• I registri delle conversazioni forniscono informazioni sui problemi ricorrenti, consentendo alle aziende di perfezionare i flussi di lavoro e migliorare le interazioni con i clienti. Se alcuni argomenti causano frustrazione, l'aggiornamento dei dati di formazione o il perfezionamento dell'automazione possono essere d'aiuto.

Se sono disponibili gli analytics dei chatbot, le aziende possono tracciare i modelli di coinvolgimento e identificare le aree in cui l'intelligenza artificiale deve essere ulteriormente ottimizzata.