L’integrazione dell’intelligenza artificiale conversazionale nelle strategie di relazione con il cliente è spesso un’opzione efficace per migliorarne l’esperienza e aumentarne la fidelizzazione.
Secondo una ricerca condotta da Gartner, entro il 2023 il 25% delle interazioni dei servizi clienti saranno supportate da tecnologie di intelligenza artificiale, come chatbot e assistenti virtuali.
Ciò indica l’importanza di investire in tecnologie di AI Conversazionale per migliorare l’esperienza del cliente e rimanere competitivi sul mercato.
Adottando un approccio customer centric e data driven, è possibile progettare AI conversazionali capaci di generare esperienze coinvolgenti e personalizzate perché rispondono alle reali esigenze e aspettative dei clienti.
Come emerge dalla ricerca del Centro Studi di CMI sulla Customer experience data driven, i dati che le aziende hanno a disposizione per personalizzare le interazioni dell’AI si possono suddividere in dati di base del cliente, dati comportamentali e dati di interazione.
I primi sono generalmente raccolti nel CRM o nelle CDP. Si tratta di informazioni che costituiscono il profilo base del cliente: nome, età, genere, indirizzo e-mail, indirizzo di casa, lavoro e numero di telefono. In queste piattaforme sono conservati anche i dati storici delle interazioni tra clienti e azienda che permettono di identificare le aree in cui l’AI conversazionale potrebbe essere più utile.
I dati comportamentali includono informazioni sui prodotti acquistati in passato, i siti web visitati, le pagine viste, le interazioni sui social media e le attività online. Consentono di comprendere il comportamento e le preferenze di acquisto del cliente.
Per comprendere meglio l’intenzione del cliente e le sue esigenze specifiche, vengono in aiuto i dati raccolti durante le interazioni: parole chiave utilizzate, messaggi inviati, domande poste e risposte ricevute.
Oltre a ciò, i dati vengono anche utilizzati per allenare l’algoritmo dell’AI a riconoscere i modelli di linguaggio naturale e formulare risposte adeguate. Per generare un’ottima customer experience e avere effetti positivi sul business l’AI conversazionale deve avere caratteristiche specifiche: comprendere il linguaggio naturale, fornire soluzioni rapide ai problemi degli utenti e integrarsi senza soluzione di continuità con le risorse esistenti.
Infine, è importante ricordare che l’implementazione di un’AI conversazionale richiede un approccio interattivo e continuo. Ciò significa che l’AI deve essere costantemente monitorata e migliorata sulla base dei dati raccolti. Questo processo richiede una stretta collaborazione tra i team di tecnologia, marketing e customer service.
“Il termine marketing conversazionale è ormai entrato nel lessico delle imprese e mette l’accento sulle interazioni che si svolgono tra azienda e cliente. La forza di questa strategia risiede nel far sentire l’utente davvero coinvolto e di non farlo sembrare il mero fruitore passivo di una comunicazione unilaterale”, afferma Dario Panzeri, Automation Engineer del Gruppo Ingo. “Gli strumenti più adatti sono i chatbot guidati dall’intelligenza artificiale e le piattaforme conversazionali che danno l’opportunità di raccogliere feedback, analizzare i dati, ottenere informazioni strategiche che aiutino a migliorare i risultati aziendali”.
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