Per un OEM (Original Equipment Manufacturer), avere un efficiente ed efficace customer service è essenziale. Secondo i dati raccolti da Forbes, non solo il 64% dei responsabili dei servizi ai clienti afferma che la loro attività ha un impatto positivo sulla crescita della propria azienda, ma addirittura il 98% sostiene che le interazioni con i clienti hanno un’influenza diretta sulla fedeltà al marchio.
Tuttavia, affinché il customer service sappia soddisfare adeguatamente le richieste (e le aspettative), non solo l’OEM deve conoscere bene i propri prodotti, ma deve anche saper sfruttare al meglio i canali di comunicazione e le tecnologie disponibili. E oggi, grazie all’intelligenza artificiale (AI), i team del customer service hanno l’opportunità di connettersi con i clienti tramite nuove modalità.
Per saperne di più, su come cambia il customer service con l’AI, abbiamo parlato con un esperto, Maurizio Caporali, Chief Product officer di SECO, azienda che sviluppa soluzioni tecnologiche per OEM destinate all’impiego in dispositivi digitali, dall’edge computing all’IoT, fino all’AI e per le quali è basilare un efficiente customer service.
Le sfide del customer service
«Nell’ambito del customer service, l’AI generativa sta portando una vera rivoluzione – ha affermato Caporali –. Questo lo si deve in particolare a Open AI, che ha notevolmente ampliato l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore, migliorando l’efficacia del supporto. In precedenza, c’erano diversi prodotti, essenzialmente chatbot, che fornivano un supporto di primo livello proponendo direttamente una soluzione a problemi semplici e standardizzati o, quantomeno, offrendo dei feedback ai clienti. Però la parte dialogica era molto carente: funzionavano in modo corretto solo se si usavano precise parole chiave, in caso contrario le risposte ottenute non erano soddisfacenti».
Who's Who
Maurizio Caporali
Chief Product officer di SECO
A questo si va ad aggiungere un ulteriore aspetto di fondamentale importanza per chi opera nel mondo della tecnologia e con gli OEM: la diminuzione delle competenze specifiche e più verticali. È un dato di fatto che solitamente il miglior supporto tecnico viene offerto dalle persone più esperte, che conoscono bene i prodotti, anche quelli più complessi, e i problemi che li possono riguardare, a fronte di un background aziendale di diversi anni. «Ma queste figure sono sempre meno frequenti – ha sottolineato Caporali – e nelle aziende si registra spesso un avvicendamento che, nonostante i corsi di formazione, non permette di acquisire un livello di approfondimento come quello che si aveva in passato».
Le innovative soluzioni abilitate dall’AI
L’AI generativa, però, permette di sopperire a tali aspetti. Anzitutto rende possibile un dialogo molto più diretto e molto più strutturato con il cliente, che non si limita all’uso solo di specifiche frasi e consente di approfondire in tempo reale la natura del problema, per provare a risolverlo automaticamente. Inoltre, permette un training dedicato rispetto al prodotto. In pratica, i modelli di AI possono essere addestrati su volumi consistenti di dati provenienti da fonti differenti (come manuali e specifiche tecniche del macchinario o guide alla risoluzione dei problemi) in modo da migliorare la capacità di fornire risposte precise e dettagliate. Il supporto fornito può essere ulteriormente affinato grazie a tecniche di apprendimento dinamico che consentono di imparare anche dalle richieste di informazioni e dai feedback. In questo modo, l’assistente virtuale è sempre più capace di gestire e soddisfare in autonomia le richiesta di assistenza, riducendo notevolmente i tempi di intervento e limitando la necessità di ricorrere a un tecnico per prestare assistenza di secondo livello.
«Grazie all’intelligenza artificiale, più precisamente utilizzando i local LLM (Large Language Models, modelli linguistici di grandi dimensioni), si può creare così un modello esperto su una certa tecnologia o un determinato macchinario che consente di offrire un supporto automatizzato davvero efficace», ha puntualizzato Caporali.
La risposta alle richieste dei clienti dell’OEM può essere ulteriormente affinata fornendo all’intelligenza artificiale anche informazioni del database del sistema di ticketing o del sistema di supporto all’interno dell’azienda. Questo permette di avere una completa panoramica su tutte le risposte a problemi relativi a prodotti o macchinari specifici già segnalati. Si consente, quindi, al sistema automatico di rispondere in maniera ancor più precisa ed efficace.
Multicanalità per le richieste
A ciò va aggiunto anche che i nuovi sistemi basati sull’intelligenza artificiale abilitano la multicanalità per le richieste di supporto. Ciò significa che si può richiedere aiuto tramite una chat online, via SMS o mail, ma si può anche interrogare direttamente il dispositivo, vocalmente o attraverso il display HMI integrato, per avere informazioni che vanno oltre lo status del macchinario o i dati di produzione.
Questo perché la tecnologia attuale consente di gestire algoritmi intelligenti direttamente sul device in maniera ottimizzata. In tal modo, è la macchina stessa a offrire un primo livello di supporto, fornendo risposte utili a risolvere una serie di problematiche in tempo reale. Questa è un’interessante opportunità per un OEM che produce un macchinario destinato a essere posizionato in un ben preciso spazio fisico.
Per favorire gli OEM, SECO ha lanciato da alcuni mesi il servizio StudioX, un assistente virtuale altamente configurabile, progettato per permettere agli OEM di incrementare la produttività, innovare prodotti e processi e migliorare l’assistenza ai clienti con l’intelligenza artificiale. «Questo sistema può essere implementato molto velocemente – ha precisato Caporali – e può farsi totalmente carico del customer service o essere di supporto a quello attuale. Ma può consentire anche agli OEM di agevolare i distributori nella fornitura di un proprio servizio di assistenza a più livelli, permettendo di ridurre il numero di persone dedicate al customer service ma garantendo al tempo stesso un supporto con maggiori competenze. Nelle prossime release previste per quest’anno, StudioX sarà integrato sia sui macchinari SECO, sia sui server locali di plant industriali o di cloud privato».
