Non chiederti cosa l’agente può fare per te…

Una volta c’era l’operatore telefonico per dare supporto al Cliente, poi sono aumentati i canali di comunicazione, la voce non bastava più e siamo passati alla mail, chat…

Da qui si è capito che bisognava armonizzare tutti questi canali di comunicazione e far sentire il Cliente al centro dell’attenzione.

Si è passati dall’essere concentrati sul canale di comunicazione alla customer-centricity.

E siamo a posto?

No, abbiamo imparato che la soddisfazione del Cliente aumenta se riusciamo ad aumentare la loyalty con il Brand e fargli vivere un’esperienza personalizzata.

Abbiamo imparato ad ascoltare. Ma non dobbiamo fermarci qui, perché le esigenze cambiano e cambiano anche le generazioni; quindi, i servizi vanno sempre migliorati per dare una risposta opportuna (leggi Ma che ne sanno i millenials!).

Per cui abbiamo, da una parte, il Cliente con le sue esigenze; dall’altra, l’Azienda con la necessità e volontà di migliorare i servizi.

E qui entriamo in un circolo virtuoso, più servizi do e più domande mi devo aspettare e più domande arrivano e miglior servizio devo offrire; e tutto questo si traduce in maggior “carico” di lavoro sugli agenti.

Noi come ComApp ci siamo chiesti: come possiamo aiutare gli agenti, il contact center nella loro daily routine? Con gli strumenti di ieri? Si potrebbe provare, ma per un servizio al cliente la frase “abbiamo sempre fatto così” potrebbe essere “pericolosa”.

Per fare una metafora, se pensiamo a una bici, questa ci permette di andare avanti anche con un po’ di fatica, ma ci permette di raggiungere una meta facendoci vivere una esperienza durante questo viaggio. Mentre, fare come si è sempre fatto, potrebbe essere paragonato di più alla cyclette: pedalo, pedalo, faccio un po’ meno fatica, ma sono sempre fermo.

Quindi quello che noi come ComApp vogliamo fare è andare avanti supportando i nostri clienti ad aiutare i loro clienti a vivere già oggi un’esperienza futura.E lo facciamo introducendo temi di AI (Intelligenza Artificiale), ML (Machine Learning) che seguono a tutto tondo il cliente e il lavoro dell’agente durante l’interazione per dare risposte immediate e precise.

Abbiamo rappresentato il nostro ragionamento nell’immagine seguente.

Partiamo dall’ascolto attivo: ascoltare attivamente si intende ascoltare tutto quello che ci sta dicendo il cliente e raccogliere tutte le informazioni.

Tutti i dati raccolti vengono trattati, analizzati, raggruppati … da sistemi di AI e ML per creare la Knowledge Base, ossia un enorme raccolta di informazioni, di FAQ, frasi e/o terminologie da usare in funzione anche dei contesti.

E tutti sappiamo che il problema della Knowledge Base è la creazione della Knowledge Base stessa. L’effort impiegato per costruirla e mantenerla aggiornata; ma ora possiamo sfruttare da una parte la base dati più grande del Contact Center: le conversazioni; dall’altra la tecnologia che sa come leggerle e farle diventare di valore costruendo una Knowledge Base.

La Knowledge Base viene quindi sfruttata dall’agente in real-time per supportare il cliente: mentre parla con il Cliente, il sistema sarà in grado di fornirgli suggerimenti direttamente sulla “barra telefonica”…un po’ come avere i bigini di scuola ma senza doverli nascondere!

Ma l’agente non è solo il fruitore della conoscenza e il suo inconsapevole alimentatore: è attore fondamentale nell’accrescere la competenza e la confidenza della base di conoscenza; infatti, sarà lui a dare un feedback sulle risposte ottenute.

Il beneficio finale? Maggiore efficacia ed efficienza dei servizi e delle risorse sia perché avranno “la risposta pronta”, sia perché saranno sottoposti a continuous training: se pensiamo al turnover degli agenti, all’evoluzione dei servizi e alla remotizzazione una delle necessità più sentite dai Contact Center è la formazione, l’affiancamento e il tutoraggio degli agenti: questo sistema permette di sfruttare ciò che si è detto, ciò che è successo, la conoscenza degli operatori esperti, pur non sottoponendoli a domande, pur non sedendosi di fianco a loro.

E alla fine del giro? Si riparte, per continuare il circolo virtuoso e ogni volta si riparte con una base di conoscenza ed esperienza maggiore, gestendo meglio il tempo degli agenti e imparando ad auto-alimentarci come nella lampadina posta come sfondo nell’immagine sopra.

#daivalorealtempo