Omnicanalità e intelligenza artificiale stanno ridefinendo le logiche di contatto tra aziende e clienti. Ma al di là delle promesse, cosa significa davvero implementare questi strumenti in progetti concreti? Ne abbiamo parlato durante un incontro on line della serie Esplorando con Nicola Ottomano, che in Enghouse Interactive segue da vicino l’evoluzione delle piattaforme di customer interaction. L’azienda, nota per la sua piattaforma di interazione omnicanale, è presente in 34 Paesi, con oltre 10.000 clienti, 1 milione di utenti e un miliardo di interazioni al giorno: una prospettiva privilegiata su come si sta trasformando il mondo dei contact center.
Ci racconti alcune esperienze di vostri clienti che hanno sfruttato appieno le potenzialità dell’omnicanalità?
Con diverse aziende italiane che stanno innovando per rendere più organica l’interazione con l’utente finale stiamo realizzando percorsi di innovazione molto interessanti. Un’esperienza organica si realizza quando il canale telefonico classico convive naturalmente con canali come la web chat o WhatsApp. Si tratta di interazioni con canali interconnessi tra loro, in modo da accompagnare il cliente lungo tutto il suo percorso. In questi progetti, l’integrazione non si limita ai canali: include anche strumenti e servizi di terze parti che supportano sia l’operatore sia il cliente finale. Penso ad esempio all’integrazione con calendari per prenotazioni, alle mappe dei negozi fisici, fino a funzionalità self-service. È un ecosistema che deve funzionare in modo armonico, e questo richiede un lavoro organizzativo profondo.
A proposito di organizzazione, avete introdotto anche il concetto di “call center distribuito”. Ci spieghi meglio cosa significa?
Tradizionalmente, un call center distribuito prevedeva operatori fisicamente dislocati in più sedi. Noi abbiamo fatto un passo in più: in alcuni casi, la distribuzione riguarda anche le filiali dell’azienda, non solo i call center. Questo significa che le filiali stesse utilizzano la nostra piattaforma per gestire il contatto con l’utente. Il vantaggio? Il cliente parla direttamente con la persona che poi incontrerà in negozio o in filiale, instaurando una relazione più personale. Non deve più passare da un operatore anonimo a un addetto sconosciuto: molto probabilmente troverà la stessa persona, che ha già gestito la prima parte del suo bisogno. Non parliamo di una semplice telefonata alla filiale: parliamo di un’interazione che sfrutta le funzionalità di un contact center avanzato – CRM integrato, algoritmi di ottimizzazione delle chiamate, gestione delle liste. Tutto questo è disponibile anche a livello locale
È un aspetto molto interessante perché il concetto di customer experience sta evolvendo sempre più verso la creazione di una vera relazione con il cliente. E si tratta anche di realizzare un’integrazione tra fisico e digitale e di sapere utilizzare i nuovi canali di contatto.
Esatto. Da tempo si parla della possibilità di contattare l’azienda attraverso canali alternativi alla telefonata, come la chat web e WhatsApp. Tuttavia, tra il parlarne e implementare soluzioni che realmente connettono con l’utenza finale c’è una grande differenza. Non si tratta solo di integrare le API di WhatsApp for Business — l’intera esperienza deve essere organica.
Il primo passo è comprendere il cliente finale: chi è la nostra utenza, qual è il nostro bacino d’utenza. Poi, dobbiamo identificare i canali di contatto più appropriati. Per esempio un nostro cliente ha un’utenza di età medio-alta. Qui emerge la questione del digital divide: l’utenza più anziana potrebbe non essere familiare con certe tecnologie. Fortunatamente, WhatsApp rappresenta una soluzione accessibile che ormai tutti utilizzano.
Si aprono però diverse questioni: come gestire il contatto? Come seguire il customer journey? Non è semplicemente questione di inviare e rispondere a messaggi, ma di come e quando rispondere, come integrare questo nel processo complessivo. Se un utente parla prima con un operatore del call center centralizzato e poi passa alla filiale, come gestiamo questo passaggio? Cosa può vedere l’operatore in filiale? Come avviene il passaggio delle informazioni?
Questi sono temi principali quando si parla di integrare WhatsApp. Molti clienti esprimono interesse per l’integrazione, pensando sia sufficiente collegare le API. Ma ciò che segue richiede esperienza, e qui sta la nostra forza: quanto abbiamo appreso dai nostri clienti, anche attraverso tentativi non sempre perfetti. Con presenza in 34 Paesi, abbiamo accumulato un’esperienza significativa, sia nella sede italiana che presso i nostri colleghi internazionali. Offriamo quindi non solo competenza tecnica sui nuovi canali di contatto, ma soprattutto l’esperienza pratica maturata nel tempo con i nostri clienti.
Anche nell’ambito delle integrazioni, l’esperienza che avete è utile nei progetti di cui stiamo parlando?
Come accennavo nell’introduzione, non si tratta solo di integrare i canali di contatto come WhatsApp o chat, ma di soluzioni più ampie che ottimizzano e migliorano l’esperienza dell’utente. Vorrei portare due esempi concreti.
Il primo riguarda l‘integrazione delle mappe Google Maps delle filiali di un nostro cliente. Quando un cliente contatta il call center centralizzato chiedendo la sede più vicina, l’operatore può consultare l’integrazione che mostra il pin della posizione del cliente, grazie alle informazioni già presenti nel CRM. L’operatore può così individuare e proporre le sedi più vicine, complete di orari di apertura e altri dettagli utili. Questo permette di valutare non solo la vicinanza, ma anche la compatibilità con le esigenze del cliente, come gli orari lavorativi, la disponibilità di parcheggio e altri servizi. Si va quindi ben oltre la semplice gestione della chiamata, integrando profondamente il processo nel business aziendale.
Il secondo esempio riguarda la gestione degli appuntamenti. Un altro nostro cliente utilizza un calendario integrato, suddiviso per filiali e agenti commerciali, per gestire sia gli appuntamenti in sede che le visite degli agenti presso i clienti. Questo sistema richiede un’integrazione complessa tra mappe, disponibilità del calendario e altre funzionalità. Il risultato è duplice: da un lato, gli operatori hanno strumenti che li rendono più efficienti e riducono gli errori; dall’altro, il cliente finale riceve un servizio migliore e più accurato.
Questi potrebbero sembrare dettagli minori, ma essere guidati in questo modo – sapere dove si trova la filiale, come raggiungerla e conoscere gli orari – fa davvero la differenza. Quali sono gli strumenti che avete utilizzato?.
Il primo che vorrei citare è lo script engine, o script operatore, che si integra con sistemi e soluzioni di terze parti. Già in Contact Highway 7, è uno strumento che si è costantemente evoluto. Oggi, con Contact Highway 8, offre numerose funzionalità aggiuntive e beneficia della nostra vasta esperienza. Questo ci permette di ottimizzare i processi sia per i clienti esistenti che per quelli nuovi, guidandoli nelle loro scelte operative. Lo script engine ci consente di progettare graficamente lo script operatore – il canovaccio che guida l’operatore attraverso una navigazione condizionale step-by-step. Possiamo collegarci a sistemi esterni, recuperare dati tramite API e web service, e gestire una raccolta dati avanzata. Questo avviene sia attraverso l’input dell’operatore che attraverso il recupero automatico da soluzioni terze come CRM e sistemi di ticketing.
Riprendendo il tema della gestione delle mappe Google che abbiamo implementato per un nostro cliente. Il sistema recupera automaticamente le informazioni dal CRM identificando chi contatta l’azienda, che sia via WhatsApp, telefono o chat. Queste informazioni vengono contestualizzate in tempo reale, facendo risparmiare tempo prezioso. Non è più necessario cercare faticosamente i dati del cliente finale, gestire nomi complessi o situazioni particolari – il sistema contestualizza tutto automaticamente, semplificando notevolmente il lavoro dell’operatore. Inoltre, integriamo la gestione di calendari, tragitti e disponibilità per gli appuntamenti, tutto all’interno di un’unica console operatore, creando un’esperienza davvero organica.
Questo è un aspetto particolarmente interessante, perché in passato gli operatori dovevano continuamente saltare da uno strumento all’altro, perdendo tempo prezioso nel ricordare dove trovare le informazioni. Ora invece è tutto integrato in un unico strumento.
Esatto, pensiamo solo a dover gestire tre o quattro schede del browser contemporaneamente: il sistema di ticketing, il CRM, la piattaforma di contact center. Muoversi tra una scheda e l’altra diventa complicato, soprattutto quando si gestiscono numerosi contatti — come deve fare un call center efficiente. Si rischia di perdere il controllo con tutte queste finestre aperte. Nel nostro sistema, invece, tutto è integrato e contestualizzato nella scheda dell’operatore. Quando arriva un nuovo contatto, si apre una nuova scheda con tutte le informazioni pertinenti già organizzate. Il passaggio tra un contatto e l’altro è naturale: basta spostarsi nella scheda corrispondente per trovare tutte le informazioni relative a quella specifica interazione. Questo vantaggio si traduce in un risparmio di circa 30 secondi per ogni interazione, che sia una telefonata o una chat. Moltiplicato per migliaia di interazioni, questo si traduce in un notevole aumento dell’efficienza: possiamo gestire molti più contatti con lo stesso numero di operatori, sia nel contact center che nel customer care.
Continuando a parlare di innovazione, abbiamo uno strumento di nome Vecko – che ormai è consolidato – che ci aiuta ad ascoltare la “voice of the customer”, sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale. Vorrei fare una puntualizzazione, in Enghouse abbiamo scelto di non applicare l’intelligenza artificiale indiscriminatamente. Abbiamo invece deciso di concentrarci su specifici aspetti delle intelligenze artificiali – parliamo infatti di diverse tipologie – che possono portare benefici concreti al contact center e al customer care. Non applichiamo l’AI ovunque, ma la implementiamo precisamente dove serve. Per esempio, utilizziamo il Natural Language Processing per analizzare ed estrarre informazioni significative dalle conversazioni, recensioni e survey. Il processo è semplice: trascriviamo le registrazioni, analizziamo le chat e le recensioni esistenti, identifichiamo gli intenti delle conversazioni e effettuiamo controlli di qualità e aderenza agli script.
La parte più interessante è che possiamo estrarre e misurare dati da elementi che normalmente non sarebbero quantificabili. Come si misura una conversazione? Come si valuta una recensione oltre le semplici stelle? L’utenza tende a polarizzarsi – o una stella o cinque stelle – ed è raro trovare valutazioni intermedie. Ma se un pacco arriva in ritardo e l’utente assegna una stella, dobbiamo capire se il problema riguarda la consegna, il confezionamento o la qualità del prodotto.
Utilizziamo Vecko proprio per questo: misuriamo le nostre interazioni, facendo drill-down fino alla singola conversazione o recensione. Otteniamo cluster visualizzati come bolle, che possiamo esplorare per vedere i sottogruppi, e metriche precise sul Net Promoter Score e la Customer Satisfaction. Questo è particolarmente utile per aziende che tengono molto alla percezione del loro brand, come nel settore moda o alimentare.
Questo approccio va oltre il semplice contact center, entrando nel territorio del marketing e della customer satisfaction. È un sistema organico: partiamo dal contact center e dal customer care, ma ci estendiamo verso il marketing e la gestione della reputazione. Possiamo identificare precocemente potenziali problemi, implementare soluzioni e monitorare l’efficacia delle nostre azioni correttive nel tempo, confrontando i risultati tra diversi periodi.
I contact center sono una vera miniera di informazioni che spesso vanno disperse, non potendo essere utilizzate da altre aree aziendali. Con questo approccio, invece, tutte le informazioni possono contribuire a un miglioramento generale.
Andiamo oltre il concetto di business intelligence tradizionale, dove si analizzano solo dati numerici già quantificabili. Grazie all’intelligenza artificiale, riusciamo invece a quantificare elementi che normalmente non sarebbero misurabili. Parlando di intelligenza artificiale, questo ci porta a parlare anche del monitoraggio della qualità. La nostra Quality Management Suite QMS offre ai responsabili dei Contact Center e CRM uno strumento per valutare le prestazioni degli operatori e, di conseguenza, l’esperienza del cliente. Non ci limitiamo a registrare conversazioni, chat e interazioni: le analizziamo in profondità. Fino a poco tempo fa, per creare una scorecard delle prestazioni, era necessario riascoltare manualmente le registrazioni a campione. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, questo processo è automatizzato, permettendo ai supervisori di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto. Smart Quality 2.0 non solo permette di gestire scorecard e riascoltare registrazioni, ma può compilare automaticamente le valutazioni analizzando il 100% delle interazioni. Il supervisore può quindi concentrarsi sul controllo mirato delle registrazioni che mostrano valori anomali, oppure utilizzare i dati per la reportistica e la business intelligence. Questo consente di identificare rapidamente aree di miglioramento, sia nelle campagne che nelle performance degli operatori, e applicare i necessari correttivi – che si tratti di formazione aggiuntiva o coaching più dettagliato. Per esempio, se gli operatori non hanno compreso bene gli obiettivi di una specifica offerta, possiamo intervenire con chiarimenti mirati. Il sistema ci permette di monitorare i risultati di questi interventi nel tempo, verificando se il trend generale migliora e guidando le decisioni future.
Quindi per riassumere quali sono i migliori strumenti di intelligenza artificiale per un contact center?
Ad oggi vedo quattro punti principali. Il primo è quello delle operazioni self-service, dove aiutiamo il cliente finale a gestire tramite chatbot diverse operazioni di customer care, come ottenere assistenza, ricevere guide o risposte. Che si tratti di un’intelligenza artificiale conversazionale o di un LLM tipo GPT, cambia principalmente l’approccio che scegliamo di utilizzare. La funzione rimane la stessa: fornire risposte, suggerimenti o guidare nelle operazioni.
Il secondo punto è l’assistenza all’operatore, una funzionalità che stiamo rilasciando in questi giorni. Durante una chat o una conversazione su un determinato argomento, l’operatore può ricevere in tempo reale delle knowledge base che lo aiutano a rispondere a domande specifiche – una sorta di Agent Companion.
Gli ultimi due punti, di cui abbiamo parlato diffusamente, sono l’intelligenza artificiale per l’ascolto della voice of the customer – fondamentale per chi tiene alla percezione del proprio brand – e l’analisi dell’operato degli agenti per migliorare la qualità del servizio. Questi sono i quattro ambiti in cui vedo un reale vantaggio nell’uso dell’intelligenza artificiale.
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