Le organizzazioni sono sotto una crescente pressione per migliorare l’esperienza di clienti e dipendenti, mentre ottimizzano i risultati aziendali. Le aspettative dei consumatori continuano a salire e la loro pazienza verso esperienze insoddisfacenti si riduce sempre più. Per soddisfare le richieste di oggi, è fondamentale agire in tempo reale.

Molte realtà, tuttavia, sono strutturate in dipartimenti funzionali tradizionali — come vendite, marketing, prodotto e servizio clienti — e questo rende difficile ottenere una visione unificata della Customer Experience, che coinvolge più funzioni. I silos di dati e la frammentazione dei canali sono il risultato naturale di questo tipo di organizzazione tradizionale.

Per offrire un servizio eccellente, durante ogni interazione i team di assistenza clienti devono poter accedere alle informazioni più recenti, così da risolvere i problemi rapidamente e con empatia. In questo contesto, l’utilizzo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale diventa indispensabile.

Questo blog esplora le sfide che le aziende, spesso strutturate in silos, devono affrontare per offrire esperienze eccezionali sia ai clienti che ai dipendenti. Inoltre, mette in luce i recenti progressi degli strumenti di intelligenza artificiale (AI), come le nuove soluzioni di analisi per i call center, e spiega come queste tecnologie possano aiutare le aziende a fornire servizi più rapidi, personalizzati e, in ultima analisi, a emergere con successo nell’economia dell’esperienza.

Gli Ostacoli di Un’Esperienza Isolata

I silos funzionali creano esperienze frustranti sia per i clienti che per i team che si occupano della Customer Experience.

  • Allineare i reparti che interagiscono con i clienti può risultare complesso, anche quando sono sotto la responsabilità di un solo incaricato della Customer Experience. Ogni reparto tende infatti a concentrarsi sui propri obiettivi e a stabilire le proprie priorità, senza una visione condivisa.
  • Di conseguenza, i dipendenti faticano a offrire un’esperienza fluida, connessa e rilevante, che risponda alle aspettative dei clienti su tutti i canali, in qualsiasi momento. Non riescono a anticipare le esigenze dei clienti, a riconoscere le loro preferenze o a conoscere le esperienze precedenti.
  • Per superare questi ostacoli, non è sufficiente analizzare le singole interazioni. È necessario comprendere l’intero customer journey, ossia come un cliente o un gruppo di clienti raggiungono i propri obiettivi. Solo così le organizzazioni possono svelare comportamenti che prima erano invisibili.

Con l’intelligenza artificiale, gli agenti della Customer Experience (CX) possono comprendere rapidamente le esigenze dei clienti e rispondere di conseguenza. Inoltre, i supervisori e i responsabili dei call center non sono più costretti ad ascoltare le chiamate in diretta per identificare i problemi e supportare gli agenti.

Gli agenti virtuali, basati su intelligenza artificiale e comprensione del linguaggio naturale, sono in grado di interpretare le richieste dei clienti in tempo reale. Questi strumenti ascoltano attivamente, rilevano emozioni, estraggono conoscenze utili e forniscono formazione in tempo reale agli agenti. Inoltre, sono capaci di comprendere le sfumature emotive dei clienti e, se necessario, trasferire la conversazione agli operatori umani.

I i dati sul customer journey, visibili sul desktop dell’agente, diventano una fonte di analisi preziosa. Offrono un contesto utile per comprendere cosa il cliente sta cercando di ottenere, come ad esempio la ricerca di un prodotto specifico.

Questo approccio non solo migliora la Customer Experience, ma favorisce anche l’engagement del personale, aumenta la produttività degli agenti e migliora la loro soddisfazione lavorativa.

L’intelligenza artificiale lavora in tempo reale per tradurre una chiamata o rilevare l’intento del cliente. Tecnologie come l’analisi del parlato e del testo aiutano a estrarre queste informazioni. Combinando queste capacità, le aziende possono personalizzare le interazioni con i clienti e differenziarsi dalla concorrenza.

Usare le Analisi in Tempo Reale per Creare Fluide Interazioni con i Clienti

I dati in tempo reale offrono una panoramica immediata di un momento specifico. Possono provenire da fonti sociali o essere acquisiti all’interno di un ecosistema aziendale. Il loro valore, specialmente nelle interazioni con i clienti, risiede nel fatto che sono automaticamente e immediatamente disponibili a tutti gli utenti autorizzati, inclusi i sistemi aziendali, e possono essere monitorati e visualizzati, ad esempio, su dashboard.

Gli insight tratti da questa vasta mole di dati possono rivelarsi estremamente utili per:

  • Supportare le persone durante le interazioni
  • Migliorare l’efficienza operativa, riducendo le interazioni ripetitive
  • Ridurre il tempo medio di gestione e il numero di trasferimenti necessari
  • Aumentare le conversioni in vendita
  • Ridurre l’abbandono, grazie agli assistenti virtuali e al copilot in tempo reale per gli agenti

Le analisi e gli approfondimenti generati dagli algoritmi di intelligenza artificiale permettono di prendere decisioni più informate, come una gestione dei clienti più intelligente e personalizzata.

Gli agenti virtuali, impegnandosi in conversazioni fluide con i clienti e catturando le loro intenzioni, giocano un ruolo fondamentale nel comprendere le esigenze e le richieste. I dati raccolti durante la conversazione possono essere condivisi all’interno dell’azienda per molteplici scopi: self-service, routing, analisi predittiva, reportistica e ulteriori interazioni con gli agenti. Inoltre, queste informazioni possono essere utilizzate per offrire servizi proattivi, basati sulle preferenze dei clienti.

Secondo l’86% dei consumatori intervistati a livello globale in un report Genesys sulla Customer Experience, un’azienda è valida solo quanto lo è il suo servizio.
E un terzo degli intervistati ha cambiato brand dopo aver vissuto una brutta esperienza nell’ultimo anno.
 – Lo Stato della Customer Experience, Genesys, 2024

 

Cosa Significa Orchestrare Customer Journey Migliori

L’orchestrazione dei customer journey va ben oltre i tradizionali metodi di personalizzazione. Si concentra sull’ottimizzazione dell’esperienza complessiva, rendendo i percorsi più fluidi e senza interruzioni. Grazie alla gestione del customer journey, è possibile ottenere una visione completa del comportamento dei clienti, compresi gli insight relativi alle interazioni precedenti su tutti i canali. In questo modo, si acquisisce una visibilità diretta su eventuali problematiche riscontrate dai clienti, come difficoltà nel trasferire denaro, pagare una bolletta o fissare un appuntamento, e si possono identificare tendenze nel loro comportamento. Con queste informazioni, i team possono prendere decisioni basate sui dati e implementare miglioramenti continui, garantendo così una qualità elevata del servizio e aiutando i clienti a raggiungere i loro obiettivi.

La moderna orchestrazione del customer journey permette a diverse aree aziendali — come il servizio clienti, il marketing e le operazioni — di individuare e risolvere i potenziali problemi prima che evolvano in situazioni più gravi. Di conseguenza, ogni interazione diventa altamente personalizzata, in quanto si basa sugli obiettivi, le preferenze e la storia di ciascun cliente. Questo approccio strategico alla Customer Experience ottimizza i journey e contribuisce a migliorare i risultati aziendali complessivi.

Grazie all’accesso a una vasta gamma di dati, le aziende possono analizzare segmenti di clienti e buyer personas, fornendo un valore autentico che risponde in modo preciso alle esigenze dei clienti, proprio nel momento in cui ne hanno bisogno.

Concentrarsi sui risultati tramite dati e analisi in tempo reale

Quando inizi a esplorare i casi d’uso dei dati e delle analisi in tempo reale, è fondamentale partire dai risultati che desideri ottenere. Assicurati di chiarire in che modo questi risultati possano beneficiare i clienti, i dipendenti e la tua azienda. Di seguito, alcuni esempi di come l’intelligenza artificiale può influire positivamente sul tuo contact center.

Identificare schemi chiari con l’AI routing del Contact Center

I dati in tempo reale permettono di superare le regole di routing statiche, adottando strategie di routing dinamiche. Il routing predittivo, conosciuto anche come AI routing o automated routing, rappresenta un cambio di paradigma rispetto ai tradizionali metodi di instradamento, che sono spesso limitati e configurati manualmente.

I sistemi di routing basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di identificare schemi chiari all’interno di dati complessi relativi alle interazioni. Questi sistemi apprendono costantemente, migliorando la loro capacità di individuare le migliori corrispondenze tra clienti e agenti.

Quando i modelli di engagement cambiano, l’AI si adatta autonomamente per ottimizzare i risultati, riducendo al minimo l’intervento umano. Tutti questi aggiustamenti possono essere guidati da KPI personalizzati, come la calibrazione del sistema per ottimizzare l’instradamento in base a metriche quali la customer satisfaction (CSAT), gli obiettivi di vendita stagionali e altri parametri.

Grazie agli strumenti di intelligenza artificiale, è possibile indirizzare automaticamente le interazioni in entrata verso gli agenti o le risorse più adatte, risparmiando tempo agli agenti e migliorando la risoluzione dei problemi per i clienti.

Ottenere informazioni utili con l’analisi del Customer Journey

I consumatori utilizzano numerosi canali digitali per interagire con le aziende e si aspettano esperienze semplici e rapide quando contattano il servizio clienti. Secondo il report Genesys “Generational dynamics in the experience economy,” il 60% dei consumatori a livello globale afferma che una transizione fluida tra diversi canali (come telefono, e-mail, chat) è uno dei fattori più importanti per un’interazione di servizio di qualità.

Con i moderni strumenti di journey analytics che visualizzano le interazioni su più canali in tempo quasi reale, è possibile prendere decisioni informate e mirate per migliorare l’intero customer journey. Grazie a queste soluzioni, che si occupano di aggregare automaticamente i dati complessi, non è necessario dedicare tempo alla gestione delle operazioni di base, permettendoti di concentrarti direttamente sulla risoluzione dei problemi lungo il customer journey.

Questi strumenti offrono una visione interattiva dei passaggi che i clienti compiono per raggiungere i loro obiettivi, evidenziando sia le interazioni fluide sia quelle che potrebbero causare frustrazione. Identificando tempestivamente le problematiche e prendendo misure correttive immediate, è possibile migliorare la soddisfazione complessiva dei clienti. Inoltre, questo approccio ottimizza l’efficienza degli agenti del contact center, potenziando le performance complessive del call center.

L’orchestrazione del customer journey end-to-end permette di abbattere i silos aziendali ed eliminare gli ostacoli, consentendo di offrire journey fluidi e personalizzati su tutti i canali e su larga scala.

Individuare i fattori che determinano il successo o l’insuccesso del viaggio del cliente

Comprendere cosa contribuisce al successo o al fallimento del customer journey è essenziale per migliorare le esperienze e raggiungere i risultati aziendali desiderati. Mappando e analizzando il customer journey, le aziende possono ottenere una valutazione dettagliata di ogni fase, ottenendo preziose informazioni sul comportamento dei clienti.

Evidenziando i punti di stallo o di attrito, è possibile identificare i colli di bottiglia, come alti tassi di abbandono o ripetute escalation. Con queste informazioni, le aziende possono intervenire tempestivamente per risolvere i problemi in modo mirato ed efficace.

Gli strumenti di visualizzazione, inoltre, consentono ai team di monitorare costantemente le performance del customer journey nel tempo. Analizzando metriche chiave, tendenze, modelli e relazioni, è possibile individuare le aree che necessitano di intervento, favorendo una cultura di miglioramento continuo. Questo approccio garantisce che i journey evolvano per soddisfare le esigenze e le aspettative in costante cambiamento.

In questo modo, i dati vengono trasformati in informazioni utili, offrendo alle aziende una base solida per il processo decisionale. Identificando e risolvendo i problemi prima che si aggravino, i team possono rimanere agili, ottimizzando ogni punto di contatto per creare valore significativo sia per i clienti che per l’organizzazione.

Liberare l’AI con Una Strategia di Dati in Tempo Reale

L’intelligenza artificiale apre un mondo di possibilità senza precedenti per comprendere e analizzare i dati, trasformando ogni settore aziendale.

Sfruttando la potenza dell’AI, i dati in tempo reale e gli insight analitici, le aziende orientate al cliente possono risolvere le sfide moderne e concentrarsi sui casi d’uso fondamentali che supportano i loro obiettivi. Inoltre, l’analisi delle informazioni sulla posizione dei clienti nel loro journey — e su dove sono stati — consente di definire con precisione i passi successivi.

È il momento di evolvere da un call center che si limita a rispondere alle richieste a un contact center basato sull’intelligenza artificiale. Per distinguersi nel mercato competitivo, le aziende devono personalizzare la Customer Exeprience (CX), garantendo un engagement mirato al momento giusto, nel luogo giusto, con le informazioni più rilevanti. Per iniziare, guarda il webinar on-demand, “Effortless AI: An AI adoption model for customer experience”.