C’è molto fermento sul mercato per quanto riguarda robot, intelligenza artificiale (IA) e il loro ruolo futuro nel contact center. Una buona parte dell’ “hype” è dovuta alla domanda: “Come si integreranno questi strumenti all’interno delle aziende e in particolare nell’assistenza ai clienti?”
Non esiste un’ unica soluzione che possa andare bene per tutti, la maggior parte delle aziende continua ad utilizzare risorse umane come parte fondamentale della loro proposta di valore e differenziazione, ma molte si stanno muovendo verso un crescente approccio basato sul self-service.
Già nel 2011 Gartner aveva previsto che entro il 2020 i clienti gestiranno l’85% delle loro relazioni con l’azienda senza interagire con un essere umano. Ma mentre i chatbot e altri tipi di intelligenza artificiale, vengono implementati ci sono una serie di insidie a cui le aziende devono fare attenzione.
Non fornire ai bot una corretta “job description”
Le aziende sono sempre più soddisfatte di portare diversi tipi di intelligenza artificiale, tra cui i chatbot, nel contact center. Una recente ricerca di Accenture ha scoperto che CIO e CTO in tutto il mondo credono che i robot conversazionali giocheranno un ruolo fondamentale nell’architettura aziendale del futuro. In effetti, circa il 60% dei dirigenti intervistati per la ricerca afferma che i robot possono “migliorare la capacità della propria organizzazione di gestire le richieste dei clienti collegandosi in rete con altri robot”.
Tuttavia, la maggior parte dei robot non riesce a fornire risultati immediati poiché la maggior parte delle organizzazioni non collega la loro acquisizione a un obiettivo aziendale definito. Dopotutto, se non sai esattamente cosa vuoi che faccia il bot, come è possibile allenarlo, svilupparlo e migliorarlo?
Proprio come un essere umano, un robot deve avere accesso alle ultime conoscenze e informazioni pertinenti per fare il proprio lavoro. Altrimenti, il valore che offre scomparirà rapidamente.
Pensa anche a come il tuo nuovo robot si adatta a ciò che chiamiamo approccio SPRO (strategia, processi, risorse, organizzazione). Dal punto di vista della strategia, considera cosa stai cercando di raggiungere, in quale impresa sei, chi sono i tuoi clienti, come interagire al meglio con loro.
Dal punto di vista dei processi, quali processi specifici ti aiutano a raggiungere questi obiettivi e interagire con quelli più importanti per la tua azienda? È inoltre necessario considerare quali risorse sono necessarie per raggiungere al meglio i propri obiettivi finali. Infine, devi organizzarti per trovare il modo giusto di attuare la strategia, capire cosa stai cercando di fare e ottenere i tuoi processi corretti.
Non integrare correttamente un bot con l’organizzazione del lavoro
Molte aziende implementano robot e poi trascurano di integrarli correttamente con le operazioni del servizio clienti.
È un errore pensare che i bot possano gestire ogni interazione. Non possono mostrare empatia e sono schematici nel gestire la complessità. Quando si mappa la customer journey e si costruisce un’infrastruttura a supporto del cliente è necessario assicurarsi che esista un percorso per scalare qualsiasi interazione da un chatbot a un essere umano, senza perdere parti importanti della conversazione o del contesto analizzato in precedenza.
Dimenticare la necessità di fare pratica
Proprio come con qualsiasi operatore, è necessario misurare le prestazioni del robot nel raggiungere gli obiettivi aziendali e quindi concentrarsi sul miglioramento.
Ti aspetteresti che un nuovo membro dello staff si metta al passo con tutti i processi aziendali senza formazione interna? Quindi, perchè aspettarti che un robot faccia lo stesso?
E’ necessario trattare i sistemi di automazione e i chatbot come degli umani, assicurandosi di formarli e supportarli e di monitorare regolarmente i loro progressi per favorire l’apprendimento.
Non utilizzare l’intelligenza artificiale come uno strumento di ottimizzazione dei processi interni
L’intelligenza artificiale può aiutare le aziende monitorando ed analizzando l’interazione con il cliente e utilizzando questi elementi per fornire servizi self-service di qualità migliore. Tuttavia, può anche aiutare l’azienda a decidere quale operatore sia più adatto a gestire una particolare problematica.
Non si tratta solo di abbinare il set di competenze di un operatore alla natura della richiesta del cliente, ma anche di abbinare il profilo di un agente al profilo di un cliente per garantire che i due abbiano caratteristiche comuni. Questo è importante perché qualunque sia il problema, se tra le persone viene costruita una buona connessione, la risoluzione dei problemi risulta più semplice ed immediata.
Trascurare la necessità di aggiornamento
Non c’è bisogno di un bot per realizzare che se i dati in entrata saranno di bassa qualità, gli output prodotti dall’IA saranno di bassa qualità.
La qualità di un bot è sempre proporzionale alla conoscenza a sua disposizione. È necessario pertanto assicurarsi che quando si risponde a una domanda nel contact center, tale conoscenza venga acquisita e consegnata nel sistema di gestione della conoscenza (KMS), in modo che clienti, robot e agenti umani possano nutrirla.
Immagina lo sforzo di automazione all’interno di un contact center come un iceberg. La piccola sezione in alto è effettivamente l’intelligenza artificiale mentre la sezione più grande sotto è la gestione della conoscenza. L’intelligenza artificiale può avere molti vantaggi, ma come può essere utilizzata per prendere decisioni quando in realtà non sa nulla? Può imparare ma ha bisogno di dati rilevanti per farlo.
Questo è il motivo per cui è così importante disporre di processi e procedure che consentano di inserire dati e intelligenze accurati nel KMS. Alcune aziende fanno affidamento sui propri dipendenti come unica fonte di conoscenza accettando una situazione per cui il know how è totalmente insito nelle persone e pertanto potenzialmente transitorio.
Non proteggersi da potenziali minacce
Per quanti intelligenza artificiale e tecnologia della robotica avanzino continuamente, le aziende devono rendersi conto che i loro sistemi di intelligenza artificiale non sono immuni dall’essere hackerati.
Ad esempio, stiamo già assistendo a casi di hacker che assumono il controllo dei robot e li alimentano con informazioni false, spingendo potenzialmente i clienti nella direzione sbagliata e potenzialmente verso un sito Web fraudolento.
È necessario assicurarsi di mettere i giusti sistemi di sicurezza e protezione dalle minacce per evitare spiacevoli inconvenienti e rassicurare i clienti sull’elevata affidabilità del sistema.
Articolo a cura di Enghouse
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