Negli ultimi anni la Customer Experience è cambiata in modo irreversibile. All’inizio del millennio, gli unici punti di contatto con il cliente di cui le aziende dovevano preoccuparsi erano le telefonate, le consegne occasionali e ciò che accadeva in negozio. Ma nel mondo odierno, frenetico e interconnesso, i punti di contatto sono fin troppo numerosi per essere contati, mettendo le aziende di qualsiasi settore di fronte a una sfida comune: offrire un’esperienza omnichannel connessa e incentrata sul cliente.
Secondo l’ultimo report ‘State Of Customer Experience’ di Genesys, oggi solo il 13% delle organizzazioni è in grado di offrire vere esperienze omnicanale, mentre oltre l’80% dei clienti preferisce poter passare da un canale all’altro durante il contatto con in brand. In questa complessa cornice, la risposta a cui molte organizzazioni sono dunque giunte è l’Intelligenza Artificiale conversazionale (Conversational AI).
Cosa si intende per Conversational AI
L’AI conversazionale implica l’utilizzo di una serie di tecnologie specifiche e sempre più avanzate come il riconoscimento vocale automatico (ASR), l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la gestione avanzata dei dialoghi, il Machine Learning (ML) e il più evoluto Large Language Model (LLM). Queste permettono, ad esempio, a un assistente virtuale di agire sia in forma scritta che orale, interpretando ciò che i clienti dicono o digitano e rispondendo in modo praticamente indistinguibile da un agente umano.
Tuttavia, anche implementare la Conversational AI nella maniera più vantaggiosa rappresenta in sé una sfida.
Il mantra della scalabilità
Il successo delle aziende oggi si basa sull’offerta di esperienze personalizzate che rispondono alle esigenze individuali, rendendo la personalizzazione guidata dall’Intelligenza Artificiale una condizione imprescindibile per migliorare la CX e la fidelizzazione del cliente.
Ciononostante, le aziende devono contemporaneamente assicurarsi che le loro soluzioni di IA siano scalabili – per gestire carichi di lavoro crescenti – e implementare soluzioni che rispondano efficacemente alle necessità di business.
In quest’ottica, una piattaforma omnicanale conversazionale, proprio come un orchestratore, permette di utilizzare quanto già implementato per un canale (es. voce) anche su un altro (es. testo), dando continuità alla gestione del cliente durante l’interazione; e perché ciò avvenga, sarà necessario adottare e sviluppare una soluzione efficace, integrata e soprattutto coordinata.
Esperienze diverse, un solo modello conversazionale
Guardando dunque all’integrazione di una soluzione omnicanale basata su AI, lo sviluppo resta dunque uno dei focus maggiori per il successo della strategia.
Ovviamente, a questo fine, esternalizzare l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale conversazionale a un partner specializzato offre vantaggi significativi in termini di riduzione dei costi, tempi di sviluppo più rapidi, scalabilità, miglioramento e aggiornamento continuo delle soluzioni e, dunque, maggiore soddisfazione dei clienti rispetto allo sviluppo interno.
Conversational AI, come sviluppare l’approccio nella pratica
Ma a quale soluzione affidarsi? Il criterio principale può essere quello di adottare un approccio “Develop Once – Deploy Omni”, che a sua volta si traduce in alcune caratteristiche specifiche offerte dal servizio.
1. Esperienza omnicanale senza soluzione di continuità
Questo approccio consente alle aziende di creare un unico modello di Intelligenza Artificiale conversazionale che può essere distribuito su più canali, come voce, chat, Social Media e videoconferenze, senza richiedere sforzi di sviluppo separati per ciascuna piattaforma. Questo garantisce un’esperienza utente coerente, in quanto i clienti ricevono la stessa qualità di servizio indipendentemente dal mezzo con cui scelgono di interagire.
2. Implementazione rapida e scalabilità
La soluzione deve essere “chiavi in mano” e permettere continui quick tuning e sviluppi ulteriori, per permettere alle aziende di rispondere rapidamente alle richieste del mercato e scalare le proprie attività in modo efficiente, adattandosi alle fluttuazioni dei volumi relativi alle richieste dei propri clienti senza la necessità di dover aumentare il numero di risorse dedicate.
3. Efficienza e riduzione della complessità
Il modello deve ridurre al minimo i costi associati allo sviluppo e alla manutenzione di più sistemi separati. Un approccio di questo tipo abbatte la necessità di un significativo coinvolgimento della funzione IT e di scovare e ingaggiare, o formare ad hoc, risorse con competenze specifiche, poiché la soluzione è progettata per essere di facile utilizzo e richiede una personalizzazione minima. Ciò comporta una riduzione dei costi operativi e un più rapido ritorno dell’investimento.
L’approccio “Develop Once – Deploy Omni” fa, quindi, sì che la Customer Experience sia sempre la migliore al di là del canale di interazione con il Contact Center. Il cliente può iniziare la conversazione su un canale e riprendere successivamente da un altro in maniera assolutamente fluida, senza dover ricominciare da capo o senza doversi confrontare un’interfaccia diversa di dialogo. Per l’azienda invece, questa strategia di comunicazione non solo aumenterà l’efficienza operativa e ridurrà i costi, ma migliorerà anche in modo significativo il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti, fornendo un servizio coerente e di alta qualità su tutti i canali di comunicazione.
Sarà questo approccio olistico a consentire alle organizzazioni di prosperare in un mercato sempre più digitale e incentrato sul cliente.
