Parlare di intelligenza artificiale non è più una possibilità ma una necessità per i Customer Care.
Non si tratta più di introdurre funzionalità all’avanguardia per essere al passo con i tempi, ma di utilizzare feature ormai consolidate per raggiungere obiettivi di business, per gestire e valorizzare al meglio le proprie risorse, per efficientare il lavoro degli agenti, per ridurre i costi e ottimizzare KPI quali AHT e NPS.
Dunque non è più in dubbio il “SE” ma il “COME”.
Fino a pochi mesi fa ci si interrogava sul fatto se per il proprio servizio clienti avesse senso pensare a un chatbot o un voicebot.
Oggi c’è la maturità per affermare che l’intelligenza artificiale non è più solo BOT e che in un modo o nell’altro deve essere introdotta nei processi di customer caring non solo per rendere più facile la vita al cliente parlando in linguaggio naturale, ma per crescere e sfruttare al meglio le risorse che si hanno.
Ora, quindi, dobbiamo pensare al “COME”.
Tra il 1989 e il 1990 due canzoni di due gruppi completamente diversi tra loro anticipavano i due possibili approcci all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei Contact Center.
Avranno avuto ragione I Queen con “I want it all and I want it now” o i New Kids on the Block con “Step by step”?
L’impulso è avere tutto e subito, partire a 100km/h per raggiungere prima l’obiettivo e vincere ma, senza creare terrorismo teniamo a mente il proverbio “Chi va piano va sano e va lontano. Chi va forte va alla morte”. Letto nel nostro contesto, “andare forte” significa avere alte probabilità di fallimento.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale, in qualsiasi sua forma, all’interno dell’ecosistema Contact Center va, prima di tutto, ben valutata in base agli obiettivi da raggiungere e ai gap che si vogliono colmare al fine di identificare le funzionalità che permettano di raggiungere lo scopo.
Successivamente, va valutato il proprio contesto e il proprio business per definire gli use case di applicazione; in questa fase il supporto tecnologico può essere un alleato prezioso per poter identificare in modo chiaro, oggettivo e valorizzabile quelli che sono gli ambiti di applicazione che hanno un più basso rapporto costi / benefici, o un più alto rapporto benefici / costi in base a come si vuole leggere e condividere i risultati.
Infine, l’applicazione. Quella che potrebbe sembrare la fase conclusiva altro non è che un nuovo inizio: anche se le capability che si vogliono adottare sono chiare, anche se lo use case è ben definito, anche se il processo è ben strutturato e quindi facilmente replicabile, l’approccio migliore è sempre quello per passi.
Agendo per passi si ha la possibilità di imparare cammin facendo, di monitorare il risultato ottenuto rispetto all’atteso e di aver quindi maggiore consapevolezza di aver disegnato tutto nel migliore dei modi oppure avere l’opportunità di raddrizzare il tiro per ottenere un esito migliore.
Facciamo un esempio pratico: si decide di introdurre un bot per rispondere alle FAQ sapendo quali sono le domande più ricorrenti grazie al processo di analisi fatto con Interaction analytics.
Sembra semplice e veloce: un quick win per aumentare le interazioni in self e diminuire l’occupancy degli agenti che si possono dedicare ad attività di marketing o a gestire le interazioni a maggior valore o a nuovi servizi.
Attenzione però, che creare una knowledge base di FAQ e darla immediatamente in pasto agli utenti finali può essere un’arma a doppio taglio: sicuri di aver costruito bene la knowledge? Sicuri di non aver commesso errori, anche banalmente di scrittura?
Il segreto è fare un passo alla volta: “Step by step”.
Il primo passo, in questo caso, è di sfruttare il lavoro fatto per dare assistenza agli agenti che possono quindi essere agevolati avendo a disposizione il materiale necessario e che, nel frattempo, controllano il lavoro eseguito e ne permettono il monitoraggio attraverso il feedback.
Solo dopo questo passo si potrà essere certi della bontà del lavoro fatto e rilasciarlo all’utente finale sicuri di un servizio utile e soddisfacente, per entrambi.
Si tratta solo di un esempio fra tanti e i passi saranno differenti in base alla capability che si vogliono adottare e alle proprie necessità, ma bisogna tenere sempre a mente che l’intelligenza artificiale aiuta a superare i limiti fisici ma il COME va sempre gestito dall’intelligenza umana e che il successo si ottiene un passo alla volta.
#daivalorealtempo
GG
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