Il Customer Service negli ultimi anni si è conquistato un ruolo di primo piano nell'ambito delle strategie aziendali. Il perché è presto detto: il percorso d'acquisto che il cliente intraprende non è più lineare e sequenziale come in passato ma tortuoso e complesso. I dati dell'Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano evidenziano come per quasi 7 consumatori italiani su 10 (il 67%, ovvero circa 35,5 milioni di individui) il digitale riveste già oggi un ruolo importante, o addirittura fondamentale, nell'ambito del processo d'acquisto. Si vanno affermando, quindi, anche nel nostro Paese i percorsi che vedono un utilizzo sinergico, ibrido e fluido di touchpoint online e tradizionali. E tutti devono essere presidiati dall'azienda in modo puntuale.

Il consumatore moderno è impaziente e consapevole di sé e del ruolo importante che riveste per l'azienda. Pretende di parlare con il brand e non accetta di essere il destinatario passivo delle sue comunicazioni. Ricerca in autonomia le informazioni di cui ha bisogno dove pensa di trovarle più facilmente, che si tratti di motori di ricerca, siti di recensioni online o brand page sui social. E lo fa nel momento per lui più congeniale, quindi anche al di fuori del canonico orario d'ufficio. Ecco perché l'azienda deve essere sempre raggiungibile per rispondere ai suoi dubbi e soddisfare le sue curiosità. Dare una risposta immediata al cliente e cercare di risolvere i suoi problemi in fretta diventa, quindi, un'attività sempre più complessa e costosa da gestire.

 

Il Social Customer Care come leva di engagement

Le strategie di marketing omnicanale obbligano il brand a essere sempre in contatto con il consumatore e garantire una risposta immediata alle sue richieste, specie se il suo problema è esposto a pubblico, come avviene nel caso dei servizi di Social Customer Care. Il cliente che sperimenta un Customer Service inefficace può rivelarsi un boomerang per l'immagine dell'azienda e i suoi brand, perché le sue lamentele e i commenti negativi postati online sono spesso amplificati dai social. Al contrario, un cliente coccolato, che riceve un'assistenza efficiente, si trasforma in un vero e proprio brand advocate perché i suoi feedback positivi, considerata la fonte attendibile e autorevole da cui provengono, si rivelano molto più persuasivi rispetto a qualsiasi messaggio sponsorizzato dall'azienda. Per tenere il passo con le esigenze di clienti sempre più esigenti e consapevoli, le aziende stanno progressivamente ampliando il ventaglio dei servizi di assistenza che sono in grado di offrire. Accanto al contatto e-mail e al call center telefonico compaiono sempre più spesso i canali di interazione in tempo reale: chat sui siti web istituzionali, profili dedicati sui social network, videoassistenza online, risponditori automatici e Bot abilitati dall'Artificial Intelligence.

L'Artificial Intelligence che trasforma il Customer Service

"Il Customer Service è il nuovo marketing", sosteneva già cinque anni fa l'autore americano di best seller Jay Baer. Il servizio di assistenza, infatti, si trasforma per effetto della diffusione degli approcci omnichannel, che moltiplicano la frequenza di contatto con il consumatore. E se fino a qualche anno fa l'obiettivo per i brand era garantire la massima efficienza operativa del servizio – motivo per cui si privilegiava un'ottica "responsive" di soluzione dei problemi sollevati dal consumatore –, oggi è fondamentare essere in grado di assicurare una customer experience fluida e personalizzata. Questo è possibile solo se l'azienda è in grado di anticipare per quanto possibile le esigenze dei consumatori in modo proattivo, allontanando il rischio di problemi e frizioni con il brand. Ed è proprio in questi contesti che le tecnologie di ultima generazione, il Machine Learning e l'Artificial Intelligence in particolare, si rivelano fondamentali. L'utilizzo di soluzioni self-service e automatizzate – App, chatbot, interfacce conversazionali e FAQ – permette di fornire una risposta immediata, anche se non sempre risolutiva, alle richieste dei clienti.

 

Deep Learning e Machine Learning

Gli algoritmi di autoapprendimento (Machine Learning) offrono agli operatori del Customer Service preziose indicazioni e previsioni sui possibili comportamenti dei clienti. Il Deep Learning applicato all'audio delle conversazioni permette di comprendere l'animo del cliente in base all'analisi del suo tono di voce e anticipare, così, arrabbiature e tensioni. Con l'aiuto di queste tecnologie è possibile "ingerire" e rielaborare in tempo reale le informazioni provenienti da numerose fonti informative diverse in tempo reale. A migliorare è, anzitutto, la qualità dell'intervento degli operatori del Customer Care, che potranno contare su un profilo del cliente più completo rispetto al passato, che tiene conto delle precedenti interazioni che l'azienda ha avuto con lui, delle sue preferenze o idiosincrasie e del contesto di riferimento. La capacità di fornire una risposta rapida alle esigenze del consumatore o, per quanto possibile, anticipare problemi e frustrazioni, permette inoltre di abbattere il famigerato Churn Rate, il tasso di abbandono. Infine, aiutare il cliente che si trova in difficoltà aumenta il suo valore percepito dell'offerta e, di conseguenza, la sua affezione al brand. Questo si traduce in un Customer Lifetime Value (CLV) più elevato e invoglia il consumatore a condividere con altri la sua esperienza positiva innescando quei meccanismi di passaparola che sono oggi un elemento chiave delle strategie di Referral Marketing.

 

Speech recognition, text recognition e Interactive Voice Response (IVR)

L'Interactive Voice Response (IVR) sfrutta le applicazioni di riconoscimento vocale (speech recognition) per attuare lo smistamento iniziale e l'indirizzamento delle chiamate in ingresso. Così facendo, si alleggerisce il carico di lavoro del personale nella componente più ripetitiva e a minor valore aggiunto e si migliora l'esperienza dell'utente del Customer Service. Agenti intelligenti e algoritmi di text recognition scandagliano le e-mail indirizzate al servizio clienti e, grazie alle funzionalità di tagging automatico, le smistano verso i dipartimenti e il personale tecnico in grado di evadere la richiesta. L'AI trasforma, però, anche i canali più tradizionali di interazione con il cliente. Gli algoritmi di Machine Learning supportano gli operatori del Call Center processando le richieste in ingresso (inbound), analizzandone il contenuto e suggerendo all'operatore le risposte più pertinenti, e migliorano la precisione dei risultati proposti con il tempo, man mano che aumenta la quantità di dati processati e il numero di casistiche trattate.

 

Cloud

La possibilità di accedere a potenza di calcolo e storage in Cloud, in modalità As-a-Service e Pay-per-Use permette alle aziende di attuare una gestione più efficiente del supporto al cliente. Le interazioni multicanale – via live chat, condivisione in tempo reale di file e immagini, funzionalità di click-to-call e video-to-call – arricchiscono l'esperienza d'acquisto e sostengono il consumatore in tutte le sue esigenze. L'integrazione delle soluzioni di gestione del Customer Service con i sistemi di trouble ticketing e il CRM che il Cloud rende possibile sostiene al meglio il lavoro dell'operatore fornendogli tutte le informazioni sul contatto.

Live chat e chatbot

L'analista Gartner stima che il prossimo anno il 25% dei servizi di assistenza e delle operazioni di supporto ai clienti impiegherà gli assistenti digitali (VDA) o i chatbot, contro solo il 2% registrato nel 2017. I chatbot sono applicazioni in grado di aprire e gestire in autonomia una conversazione con un utente attraverso App di messaggistica e chiamate vocali. Le live chat e i concierge virtuali, invece, sono un elemento chiave di quel Customer Service in tempo reale i consumatori moderni pretendono. La possibilità di attivare un canale di assistenza immediato per il visitatore del sito web è molto apprezzata. Le live chat possono essere gestite sia da operatori umani sia da applicazioni (Bot) e risponditori automatici basati su algoritmi di intelligenza artificiale e autoapprendimento. Questi motori AI permettono di attivare l'invio di un flusso di informazioni basato su risposte codificate, che il navigatore di un sito web si vede comparire sullo schermo nel momento in cui digita alcune keyword. In questo modo si assicura un primo feedback in tempo reale alle richieste del consumatore e si rimanda a un supporto di secondo livello l'eventuale risoluzione di problemi più complessi. La possibilità per il cliente di accedere immediatamente a un serbatoio di risposte preconfezionate, ma in qualche misura personalizzabili, migliora l'esperienza dell'utente del Customer Service e alleggerisce il carico di lavoro per i suoi operatori.

 

App immersive e realtà aumentata

Con le video live chat l'operatore del Customer Service è in grado di proiettare sullo smartphone del cliente un video che gli indica passo a passo le modalità di configurazione di un nuovo prodotto. Si tratta di un vantaggio enorme per i produttori di elettronica di consumo. Nel prossimo futuro, però, la parte del leone la faranno le App di realtà aumentata: sarà sufficiente inquadrare con il proprio smartphone un mobile e un'applicazione immersiva proietterà l'acquirente al suo interno guidandolo nelle operazioni di montaggio e riducendo al minimo le chiamate al Customer Service.

 

20 novembre 2019