L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando radicalmente il modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti, ridefinendo la customer experience (CX) in modi che erano impensabili solo pochi anni fa. Dalle piattaforme di CRM avanzate ai sistemi conversazionali, il ruolo della AI si giova in tanti strumenti avanzati per migliorare ogni aspetto del customer journey, rendendo le interazioni più efficienti, personalizzate e soddisfacenti. Con la rapida avanzata dei modelli generativi si stanno diffondendo sempre di più le applicazioni di AI conversazionale, soprattutto nel supporto clienti. Ma non è da trascurare l’ampio apporto che i modelli predittivi possono dare nelle applicazioni di marketing automation.
I sistemi conversazionali
L’integrazione dell’AI conversazionale nella customer experience offre alle aziende un potente strumento per migliorare l’efficienza, la personalizzazione e la soddisfazione del cliente. Implementando chatbot e assistenti virtuali, le aziende possono fornire un servizio clienti di alta qualità, disponibile in ogni momento e su qualsiasi canale di comunicazione preferito dai clienti. Questo non solo aumenta la soddisfazione del cliente, ma crea anche un vantaggio competitivo sostenibile nel tempo.
Oltre ai vantaggi già noti della disponibilità continua e della raccolta dati sulle interazioni dei clienti, grazie ai progressi nel NLP, gli assistenti virtuali oggi possono sostenere conversazioni che si avvicinano sempre di più a quelle umane. Questo aumenta la qualità dell’interazione e rende l’esperienza del cliente più piacevole. Inoltre, automatizzando le richieste di base e ripetitive, gli assistenti virtuali liberano tempo per gli operatori umani, che possono concentrarsi su problemi più complessi e situazioni che richiedono un tocco umano.
“In SatisFactory, attraverso i modelli conversazionali, abbiamo sviluppato piattaforme che utilizzano i sistemi NLP dei principali LLM per offrire interazioni, attraverso diverse tecnologie come WhatsApp e telefono, che si avvicinano molto a quelle umane,” afferma Lorenzo Lorato, responsabile marketing del Gruppo Satisfactory. “Sono sistemi che possono essere controllati dall’azienda attraverso l’impostazione delle fonti informative che, in questi casi, non sono più i dati pubblici in rete, ma database interni appositamente creati e costantemente controllati e aggiornati. Prevedo che tra non molto chiamando un contact center inizieremo a sentire la frase “Le risponderà un operatore artificiale, se vuole parlare con operatore umano…”. Noi abbiamo adottato un approccio che bilancia l’efficienza dell’AI con la necessità di un tocco umano quando la situazione lo richiede.”
I modelli predittivi
L’adozione dei modelli predittivi nella customer experience offre alle aziende un potente strumento per migliorare la personalizzazione, l’efficienza del servizio e la soddisfazione del cliente. Integrando questi modelli con una solida strategia di gestione dei dati, le aziende possono anticipare le esigenze dei clienti, ottimizzare le operazioni di marketing e rafforzare la fedeltà dei clienti.
Sono molti gli utilizzi degli algoritmi di intelligenza artificiale: segmentare il data base clienti sulla base di caratteristiche demografiche, comportamentali e psicografiche; creare raccomandazioni personalizzate basate sui comportamenti precedenti; identificare i clienti più propensi a rispondere positivamente a una campagna di marketing specifica, ottimizzando il budget e aumentando il ritorno sull’investimento; attivare automaticamente campagne di marketing basate su determinati trigger comportamentali; prevenire l’abbandono dei clienti, identificando i clienti a rischio di abbandono e intervenendo con offerte mirate o miglioramenti del servizio.
“Le piattaforme di CRM raccolgono e raggruppano i dati secondo criteri specifici, attivando messaggi e contenuti in base a determinati comportamenti,” spiega Lorato. “Il limite di questi sistemi è che le regole sono spesso impostate basandosi su conoscenze limitate e dati non sempre aggiornati. Utilizzando l’AI predittiva si possono monitorare costantemente i modelli comportamentali dei clienti, creando cluster ‘liquidi’ che si adattano in tempo reale. Immaginate una piattaforma di CRM che adatta le regole di contatto di marketing automation in tempo reale. Collegando modelli di AI generativa, possiamo gestire autonomamente l’intero processo di CRM aziendale.”
Formazione e futuro
Una delle principali sfide nell’implementazione dell’AI è la mancanza di professionisti qualificati. “Il Gruppo SatisFactory vanta un’importante base tecnologica e forti competenze di programmazione” spiega Lorato. “Abbiamo già personale formato nello sviluppo di applicativi basati su AI, ma non bastano, la richiesta sta crescendo in modo esponenziale, mentre la specializzazione è troppo recente perché si riescano a trovare sul mercato professionisti con esperienza. Abbiamo deciso di affrontare questo problema sviluppando la nostra AI Academy, che formerà i programmatori del prossimo decennio e aiuterà i manager a comprendere il ruolo della AI nei loro processi decisionali. Prevediamo di renderla operativa a partire da gennaio 2025.”
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