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Dalla funzione di supporto al motore di crescita: il futuro dell'IA e del servizio clienti
In associazione con forza vendita
Quando si tratta di immaginare il futuro, il servizio clienti viene spesso dipinto in una luce distopica. Prendi il film di fantascienza del 2002 Rapporto di minoranza . John Anderton di Tom Cruise entra nel Gap, un sistema di riconoscimento dell'identità lo scansiona e un ologramma chiede di un acquisto recente.
C'è qualcosa di inquietante in questa vignetta: un non umano non richiesto sembra sapere tutto di te (o, come nel film, ti scambia per qualcun altro). Ma la verità è che oggi i clienti si aspettano questo tipo di servizio elegante e personalizzato. I loro rapporti con rivenditori, banche, strutture sanitarie e praticamente con ogni organizzazione con cui hanno rapporti commerciali stanno cambiando. In un'economia digitale sempre attiva, vogliono connettersi quando vogliono, come vogliono. I clienti vogliono che le loro domande sui prodotti vengano risolte, i problemi dell'account risolti e gli appuntamenti sanitari riprogrammati rapidamente e senza problemi.
Stanno iniziando a capirlo. Oggi, quando i clienti chiamano un'azienda per i dettagli sui suoi prodotti, la conversazione è guidata da un chatbot. Rispondono ad alcune semplici domande e il chatbot li guida nella giusta direzione. Se non riesce a rispondere a una domanda, un agente umano interviene per aiutare. L'esperienza del cliente è veloce e personalizzata e i clienti sono più felici. D'altro canto, gli agenti sono più efficaci e produttivi. Ecco il vero futuro del servizio clienti.
I software di intelligenza artificiale (AI) e di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) stanno aprendo la strada a quel futuro. Insieme, le tecnologie possono automatizzare le attività di routine, liberando gli agenti umani e fornendo loro informazioni basate sui dati per aiutare a risolvere rapidamente i problemi dei clienti. Stanno aiutando rivenditori, banche, agenzie governative e altro ancora a ripensare gli obiettivi dei loro centri di assistenza clienti, consentendo ai loro team di evolversi da una funzione di supporto a un motore di crescita.
Oggi, i progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico stanno consentendo livelli più profondi di coinvolgimento e servizio dei clienti che mai.
Ma restano difficili sfide. L'obiettivo per le organizzazioni è offrire lo stesso servizio clienti su tutti i canali (telefono, chat, e-mail, social media), ma nella maggior parte delle organizzazioni oggi la tecnologia non è ancora del tutto disponibile. Le tecnologie di intelligenza artificiale devono essere in grado di comprendere il linguaggio umano e le sfumature emotive a un livello più profondo per risolvere problemi complessi dei clienti. E in assenza di standard universali che regolino l'uso etico dell'IA, le organizzazioni devono costruire una serie di principi guida che mettano al primo posto le esigenze dei clienti e stabiliscano il tipo di fiducia tra uomo e macchina che rende tutto funzionante.
Automatizzare o ristagnare
In un Posta di febbraio , Gartner prevede che entro il 2022 il 70% delle interazioni con i clienti riguarderà tecnologie emergenti come applicazioni di machine learning (ML), chatbot e messaggistica mobile, rispetto al 15% nel 2018.
Oggi, i progressi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico stanno consentendo livelli più profondi di coinvolgimento e servizio dei clienti che mai. Algoritmi potenti e addestrabili possono analizzare enormi quantità di dati e apprendere modelli per automatizzare e assistere i processi del servizio clienti. Questa tecnologia sta cambiando il volto del servizio clienti e aiuta le organizzazioni a comprendere le esigenze dei clienti, spesso prima ancora che lo facciano, fornendo il servizio di cui hanno bisogno al momento giusto, afferma Jayesh Govindarajan, vicepresidente di AI e machine learning di Salesforce.
L'intelligenza artificiale viene utilizzata in quasi tutti gli aspetti del servizio clienti, a partire dal triage automatico dei casi dei clienti per gli agenti con le giuste competenze, e seguita dall'intelligenza artificiale assistiva che interviene per far emergere informazioni e risposte che aiutano gli agenti a risolvere i casi più velocemente e con precisione, afferma Govindarajan. C'è persino l'intelligenza artificiale che può utilizzare il contesto in una conversazione per prevedere una risposta. Se dico 'Ho fame, è ora di prenderne un po'...', dice Govindarajan, sa che probabilmente dirò 'pranzo' perché è metà pomeriggio.
La pandemia di coronavirus del 2020 sta accelerando la transizione al servizio digital-first. Le interazioni umane stanno diventando sempre più virtuali: le persone svolgono più delle loro attività quotidiane su Internet, fanno acquisti online e si incontrano e collaborano attraverso piattaforme virtuali. Le organizzazioni stanno riconoscendo il rapido cambiamento e stanno rispondendo alla sfida adottando chatbot e altri strumenti di intelligenza artificiale per raccogliere informazioni, classificare e indirizzare i casi dei clienti e risolvere problemi di routine.
La tendenza si sta diffondendo in tutti i settori, con la maggiore adozione nella vendita al dettaglio, nei servizi finanziari, nell'assistenza sanitaria e nel governo, secondo Govindarajan. Quando le persone hanno bisogno di aiuto per restituire un prodotto o rinnovare una patente di guida, il processo è sempre più automatizzato. Il solo mercato dell'automazione al dettaglio è stato valutato a 12,45 miliardi di dollari nel 2019 e si prevede che raggiungerà i 24,6 miliardi di dollari entro il 2025, secondo ricerca di Mordor Intelligence .
Un'adozione così ampia è possibile perché i modelli linguistici, i motori dietro l'elaborazione del linguaggio naturale, possono essere addestrati per imparare un vernacolo specifico. Nella vendita al dettaglio, ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale conversazionale potrebbe apprendere la struttura e i contenuti di un catalogo di prodotti, afferma Govindarajan. Il vocabolario della conversazione è specifico del dominio, in questo caso al dettaglio. E con un maggiore utilizzo, i modelli linguistici impareranno il vocabolario impiegato in ciascun settore.
L'alleanza uomo-macchina
Con l'evoluzione di questo nuovo livello di servizio clienti, si sta dirigendo in due direzioni generali. Da un lato, c'è un'esperienza completamente automatizzata: un cliente interagisce con un'organizzazione, guidato da chatbot o altri messaggi vocali automatizzati, senza l'aiuto di un agente umano. Ad esempio, Einstein, il sistema CRM basato sull'intelligenza artificiale di Salesforce, può automatizzare funzioni e attività ripetitive come porre domande a un cliente per determinare la natura di una chiamata e instradarla al reparto giusto.
Sappiamo esattamente come appare la struttura di una conversazione, dice Govindarajan. Vedrai un saluto, raccoglierai alcune informazioni e risolverai un problema. È pratico automatizzare questi tipi di conversazioni. Più viene utilizzato il modello, più gli algoritmi possono imparare e migliorare. UN studio condotto da Salesforce ha rilevato che l'82% delle organizzazioni del servizio clienti che utilizzano l'intelligenza artificiale ha riscontrato un aumento della risoluzione del primo contatto, il che significa che il problema viene risolto prima che il cliente termini l'interazione.
Ma le risposte assistite dall'IA hanno dei limiti. Quando una domanda è più complessa o meno prevedibile, è necessario il coinvolgimento umano: pensa a un turista che spiega un problema in una seconda lingua o a qualcuno che si sforza di seguire le istruzioni di montaggio di un ventilatore da soffitto. In questi scenari, l'empatia è fondamentale. Un essere umano deve essere nel circuito per lavorare direttamente con il cliente. Quindi un agente interviene, fa riferimento al sistema CRM per aggiornare i dati dei clienti per ottenere il contesto necessario e aiuta il cliente a risolvere il problema.
Puoi pensare al ruolo dell'agente come addestrare il sistema: gli agenti correggono le risposte generate dalla macchina e intraprendono azioni di follow-up, afferma Govindarajan. Mentre il sistema assiste l'agente verso la risposta giusta utilizzando modelli di apprendimento automatico addestrati su precedenti casi simili, risolti con successo e sulle precedenti interazioni del cliente con l'azienda.
L'agente è anche in grado di coltivare una migliore relazione con il cliente potenziando la conversazione con approfondimenti basati sui dati, rendendola più personale.
Superare la tecnologia, le sfide dell'etica
Tutto ciò dipinge un quadro entusiasmante del futuro del servizio clienti, ma ci sono ostacoli da superare. I clienti interagiscono sempre più con le aziende tramite canali online e offline. Ricerca sulla forza vendita ha rilevato che il 64% dei clienti utilizza dispositivi diversi per avviare e terminare le transazioni. Ciò significa che le organizzazioni devono adottare e implementare tecnologie in grado di fornire la tanto decantata visione unica del cliente, una raccolta aggregata di dati del cliente. Avere questa vista aiuterà a abilitare la comunicazione multimodale, il che significa che i clienti avranno la stessa esperienza sia che stiano utilizzando un telefono cellulare, inviando SMS o e-mail. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico devono diventare più efficienti; l'IA conversazionale deve evolversi per rilevare in modo più accurato schemi vocali, sentimenti e intenzioni; e le organizzazioni devono garantire che i dati nei loro algoritmi siano accurati e pertinenti.
Le sfide vanno oltre la semplice tecnologia. Poiché i contact center adottano l'IA, devono concentrarsi sullo sviluppo della fiducia tra la tecnologia e i loro dipendenti e clienti. Ad esempio, un chatbot deve far sapere ai clienti che è una macchina e non un essere umano; i clienti devono sapere quali sono i limiti del bot, soprattutto nei casi in cui vengono scambiate informazioni sensibili, come nel settore sanitario o finanziario. Le organizzazioni che utilizzano l'IA devono anche essere in anticipo su chi possiede i dati dei clienti e su come gestiscono la privacy dei dati.
Le organizzazioni devono prendere sul serio questa responsabilità e impegnarsi a fornire gli strumenti di cui i clienti e il personale hanno bisogno per sviluppare e utilizzare l'IA in modo sicuro, accurato ed etico . In una nota di ricerca del 2019 , Gartner consiglia ai leader di dati e analisi: raggiungere un accordo con le parti interessate sulle linee guida etiche dell'IA pertinenti. Inizia osservando le cinque linee guida più comuni che altri hanno utilizzato: essere incentrati sull'uomo, essere corretti, offrire spiegazioni, essere sicuri e responsabili.
In un mondo in cui è sempre più importante costruire solide relazioni tra le organizzazioni e il pubblico, il servizio rappresenta la più grande opportunità per migliorare le esperienze dei clienti e andare verso la crescita. Il valore in tal modo sta diventando sempre più chiaro, afferma Govindarajan. Quando si implementano i sistemi di intelligenza artificiale e lo si fa bene, il costo della gestione dei casi diminuisce e la velocità di risoluzione degli stessi aumenta. E questo genera valore per tutti.
Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il ramo dei contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato scritto dalla redazione del MIT Technology Review.