La voce umana è lo strumento più potente che abbiamo a disposizione, tuttavia ancora oggi appare inascoltata quando usata per parlare. Come spiega Julian Treasure, un noto consulente sonoro, “ascoltiamo per circa il 60% del tempo che dedichiamo alla comunicazione, ma alla fine ne tratteniamo solo il 25%.” Quando applichiamo questa teoria alla Customer Experience nel mondo delle banche, emergono dubbi sulla ritenzione dei dati della comunicazione e sulle reazioni vicendevoli alla comunicazione con il cliente da parte dei sistemi di supporto bancari.

Il tone of voice e il riconoscimento dell’intento sono qualità innate alle quali gli esseri umani si affidano per rendere le conversazioni significative e arrivare ad attività reciprocamente vantaggiose. Accogliere i clienti salutandoli per nome e offrire una consulenza finanziaria personalizzata sono due esempi di attività che ottengono l’attenzione del cliente. I nostri cervelli sono programmati per ascoltare e filtrare le informazioni vantaggiose, scartando quelle irrilevanti come il rumore.

Ecco alcune statistiche sulla tipica Customer Experience attesa nelle banche, compresi i canali di comunicazione preferiti:

  1. Il 52% dei millennialscambierebbe banca per ottenere migliori funzionalità mobili o digitali. Tuttavia, i consumatori digitalizzati affermano di avere nostalgia del servizio personalizzato fornito dagli agenti dal vivo.
  2. Il 90% dei consumatori valuta una risposta immediata come “importante” o “molto importante” quando pone una domanda al customer service.
  3. Di questi consumatori, il 33% affermache l’aspetto più frustrante quando si chiede aiuto al customer service è quello di restare in attesa o di doversi ripetere.
  4. Nel 2023, i clienti preferiranno usare interfacce vocali per avviare il 70% delle interazioni self-service, un dato in crescita rispetto all’odierno 40%, secondo la Gartner Customer Service Technology Vendor Guide, 2019, 27 giugno 2019.

Le banche riconoscono che l’adozione delle tecnologie di customer service e dei canali di comunicazione è obbligatoria per raggiungere gli obiettivi della soddisfazione dei clienti e dell’efficacia dei costi aziendali. Una maggiore soddisfazione dei clienti può essere raggiunta più rapidamente quando le domande e le interrogazioni più frequenti vengono gestite da agenti digitali su voce e chat, usando le tecnologie di natural language processing e machine learning. Gli agenti dal vivo possono dal canto loro occuparsi delle richieste complesse.

In passato, le soluzioni di digital banking presupponevano che il cliente avesse la conoscenza e la pazienza per fare le scelte giuste durante il proprio digital banking journey. Oggi, con la maggior parte dei clienti che ricercano una gratificazione istantanea per via delle concrete limitazioni di tempo o delle preferenze culturali, il customer journey non ha né un inizio né una fine. Questa situazione è evidentemente dovuta a un customer engagement che invece di essere continuo è intermittente o totalmente assente.

Con i millennials, la Generazione Z e la iGeneration che stanno intensamente mutando i linguaggi comunicativi servendosi di slang, emoji e altre abbreviazioni, la Customer Experience nelle banche deve essere differenziata perché continui ad aumentare la durata del ciclo di vita di un cliente e quindi il valore e i risultati che ne conseguono.

Una piattaforma conversazionale ben progettata basata sull’intelligenza artificiale (AI) libera fino al 20% del  personale che lavora nel supporto clienti. E questo permette loro di rispondere a quei problemi più complessi che sono risolvibili attraverso le interazioni umane. Accrescendo così la creazione di valore dell’80%.

Oggi i migliori bot offrono una iper-personalizzazione con accurate interfacce utente basate su voce e testo per abilitare un’esperienza digitale e una conversazione a due vie. I fattori chiave per il successo sono:

  1. Costruire l’intento del cliente: è essenziale sviluppare e costruire l’intento del cliente; avere a disposizione un ampio e diversificato vocabolario del consumatore risulta fondamentale a tale scopo. Poiché la maggioranza dei data set richiesti per costruire agenti digitali basati sulla conversazione risiedono presso i colossi tecnologici che controllano il world wide web a livello di ricerca ed eCommerce, lo sviluppo di un proprio data set necessita di un certo sforzo. Per le interazioni restanti, una volta identificato l’intento del cliente, ci si può affidare a un journey predefinito e con domande principalmente a scelta multipla, ottenendo una risposta definitiva.
  2. Riconoscimento vocale automatico superiore: addestrata per una valutazione superiore del vocabolario, questa tecnologia fornisce intelligenza contestuale e abilita il natural language processing.
  3. Velocità di uscita sul mercato: utilizza bot già pronti per avviare il banking journey conversazionale. Questo approccio include un framework per costruire e personalizzare i bot e realizzarne di ulteriori dedicati alla soddisfazione di nuove strategie di business.
  4. Costruiti per le banche: questi sono i bot di livello enterprise realizzati allo scopo di potenziare la Customer Experience nel settore bancario.
  5. Omnicanalità: costruisci una volta e diffondi su molti canali con una gestione centralizzata. Questo produce una Customer Experience costante poiché i dati condivisi sono coerenti tra i diversi canali.
  6. Opzioni di inserimento flessibili: il framework utilizzato per costruire i bot dovrebbe consentire alle banche di inserirli in ambienti cloud, on-premises o servendosi di un approccio ibrido.
  7. Motore empatico: sebbene i bot empatici non possano sostituire gli esseri umani, si comportano meglio per determinate attività rispetto ai bot ordinari, comprese quelle di servizio clienti/transattive, i servizi di assistenza guidata che la banca offre, la risposta a domande basiche (FAQ, esecuzione di una singola funzione come l’estratto conto e la reimpostazione della password).

Ottenere il primo rapido risultato e mostrare il ROI

Le banche hanno fatto fatica a trovare un punto di equilibrio tra i servizi personalizzati vecchio stampo e il costo legato all’uso esclusivo di agenti umani. Ecco che i servizi conversazionali possono fornire un percorso di riduzione dei costi.

Le banche dovrebbero far leva sui dati dei clienti esistenti provenienti dalle interazioni precedenti finché non costruiscono le proprie capacità analitiche e cognitive per affrontare richieste complesse. Questo include la segregazione dei data set sui clienti esistenti in base alla complessità e alla frequenza delle domande a cui si è risposto.

FAQ: partire con le domande poste con maggiore frequenza fornirà alle banche risultati immediati. L’automazione delle risposte è di fatto un’operazione semplice e libererà preziose risorse del contact center indirizzando domande relative alla reimpostazione della password, l’indirizzo della filiale più vicina, ecc.

Servizi contabili e di pagamento: dopo aver convertito le FAQ in chatbot, le banche possono fornire servizi semplici dedicati a conti e pagamenti, come “Qual è il mio saldo?” e “Paga la mia bolletta mobile.”

Semplice consulenza finanziaria: i clienti apprezzano se la loro banca si comporta da consulente finanziario fornendo informazioni sulle attività di spesa. Una funzione che richiede l’accesso a informazioni storiche in grado di aiutare a rispondere a domande semplici come “Quanto ho speso lo scorso mese in acquisti online?”.

Analisi predittiva: i casi d’uso più avanzati richiedono algoritmi di analisi predittiva e pianificazione finanziaria. In questi esempi, i clienti desiderano che sia una persona a fornire il consiglio ricercato. Quindi un umano potrebbe prendere in carico la conversazione in corso con il bot. Un esempio potrebbe essere, “Qual è il migliore piano di investimento per me?”.

Richieste complesse: Queste sono le domande per le quali i chatbot non sono stati addestrati. Ad esse si risponde con le funzioni di ricerca cognitiva attraverso i dati non strutturati e gli esseri umani si confermano ancora la risorse migliore.

Preparati ad avviare il tuo percorso verso l’offerta di self-service basato sull’AI.