Esempi AI Customer Experience: migliorare i tempi di risposta

esempi AI customer experience

Condividi questo post

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email

Ci sono molti buoni esempi di come l’AI per la Customer Experience aiuti ad aumentare la soddisfazione di operatori e clienti.

Vediamo il caso di studio di un cliente specializzato in service desk a supporto telefonico.

Il cliente, deve affrontare un grande volume di chiamate e non può assumere altro personale avendo già centinaia di operatori che lavorano su turni per garantire il servizio H24 7/7 in varie lingue.

L’IT service è ripetitivo e stressante. Inoltre, ha un alto turnover dei servizi supportati.

Questa combinazione ha reso incredibilmente sfidante avere un buon response rate e una equilibrata esperienza dello staff.

Non tutti gli operatori hanno infatti lo stesso livello di esperienze. Questo rende difficile organizzare i turni e soddisfare tutti i clienti in egual misura.

Obiettivi

Miglioramento dell’help desk in termini di tempi di risposta (response rate), customer experience e soddisfazione clienti.

Ulteriori vantaggi: riduzione dei costi, riduzione dei tempi di formazione del personale, miglior turnazione dello staff su diversi clienti.

Esempi e vantaggi dell’Intelligenza Artificiale (AI) nella customer experience

Fornendo servizio di help desk su più clienti di servizi e prodotti completamente diversi fra loro, uno dei fattori sfidanti è stata senza dubbio la grande varietà di documenti (diversi e specifici per ogni cliente).

Inoltre, i documenti avevano anche una vita molto breve. Trattandosi di offerte, schede, uso e cicolari, potevano cambiare anche settimanalmente.

Sfidante per un operatore e anche per una macchina che deve studiare tutto lo scibile e cambiarlo e aggiornarlo continuamente.

Esempi di Vantaggi che offre l’uso dell’AI nella Customer Experience

  1. Trovare velocemente le informazioni di cui hai bisogno, quando ne hai bisogno
  2. Il cliente ha un sistema personalizzato, addestrato per le sue esigenze.
  3. Auto-apprendimento della soluzione che migliora autonomamente accuratezza e precisione.

DATI NECESSARI

  • Training dataset di 1000 domande
  • Set di risposte
  • Fonti knowledge-base

COSA ABBIAMO FATTO

Modelli AI per aumentare l’abilità a trovare le informazioni utili agli agenti, usando frasi o parole per ottenere un set di risposte che rispondesse alla richiesta.

  • Text intent recognition
  • Knowledge base understanding (NLU)
  • Classificazione
  • Close-text search
  • Free-text search
  • Self-learning system

OUTPUT

Sistema di Assistente Virtuale agli operatori con semplice interfaccia di ricerca domanda in linguaggio naturale (NLP) e risposta ritrovata nella knowledge-base aziendale con accuratezza della risposta fino all’85%.

Usando i servizi inclusi nella AI Customer Experience Analysis ottieni clienti più felici. Coccolando il cliente ti assicuri un buon passaparola, più soddisfazione e quindi più fidelizzazione.

Altro da leggere

AI Marketin Personalizzazione

AI Marketing e Personalizzazione

Scopri come l’AI ti aiuta a personalizzare meglio i tuoi contenuti

Time for Innovation

Where are you from?