Più ingaggio e soddisfazione, meno costi: Joseph Novak, Chief Innovation Officer di Spitch, spiega come il customer care diventa AI-driven.
Oggi, in un’ambiente sempre più frenetico, le aziende sono alla costante ricerca di soluzioni innovative per migliorare il servizio clienti mantenendo, al contempo, l’efficienza dei costi operativi. Grazie all’avvento di strumenti AI-based come ChatGPT, il raggiungimento di questo equilibrio è ora a portata di mano.
Adattando le soluzioni di IA, rendendole sempre più simili all’intervento umano e rispettando allo stesso tempo gli accordi di riservatezza, i tech provider stanno rivoluzionando il modello di customer care.
Ma in quali concreti miglioramenti si traducono i vantaggi apportati dall’IA?
Più supporto agli agenti; prestazioni ancor più elevate
Gli agenti del customer care sono spesso sottoposti a un’immensa pressione per fornire un servizio eccellente, rispondere a un’ampia gamma di quesiti e gestire scenari non sempre ampiamente conosciuti. È qui che l’intelligenza artificiale può intervenire, fornendo un supporto contestuale e offrendo argomenti di conversazione o scenari che gli agenti/consulenti possono prontamente utilizzare.
Tecnologia all’avanguardia che introduce il Large Language Model (LLM), uno strumento di intelligenza artificiale specializzato che sta rapidamente diventando una parte essenziale dell’ecosistema dei contact center. Il LLM, in supporto agli agenti attraverso la comprensione delle domande dei clienti, genera e prevede nuovi contenuti e risposte puntuali alle esigenze specifiche sia dell’azienda che dei suoi stakeholder.
Immaginiamo un agente di viaggio che risponde alle domande di un cliente su una vacanza nell’isola di Madeira. Non è realistico aspettarsi che l’agente abbia una conoscenza completa di tutte le destinazioni offerte dalla compagnia. È qui che l’intelligenza artificiale entra in gioco rivelandosi preziosa nell’andare a suggerire potenziali viaggi, località ed esperienze (come le immersioni subacquee), ma anche ricordando al cliente – next best action – la necessità di un’assicurazione aggiuntiva per questa attività ed altre ancora. Fornendo agli agenti informazioni puntuali, l’intelligenza artificiale garantisce loro di poter fornire un servizio eccellente e completo.
I dataset generati dall’IA migliorano la precisione della valutazione degli intenti
I dataset generati dall’intelligenza artificiale hanno rivoluzionato l’accuratezza del riconoscimento degli intenti, semplificando il processo di creazione di contenuti da parte dei sistemi di customer care. In precedenza, la creazione di tali set di dati era lunga e complessa, ma con le soluzioni AI-based le fasi del processo che prima richiedevano ore possono ora essere realizzate in pochi minuti, riducendo significativamente il time-to-market, senza rinunciare all’accuratezza.
Utilizzando i potenti dataset sintetici generati dai modelli GPT, le aziende ottimizzano l’efficienza con soli 10-15 esempi di intenti. Questo approccio così adattabile soddisfa le diverse esigenze uniche aziendali e permette di ottenere prestazioni eccellenti dai modelli few-shot, offrendo risultati eccezionali sia per le aziende che per i clienti.
Generare suggerimenti human-like: i codici non servono
Creare dei prompt human-like senza bisogno di codificare è ora più facile che mai. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per rendere le conversazioni con i clienti più naturali e piacevoli, replicando l’esperienza di interazione con una persona reale. La tecnologia comprende e risponde a situazioni diverse, come i vari momenti della giornata o le emozioni dei clienti, fornendo agli agenti l’aiuto necessario affinché forniscano al cliente le informazioni corrette.
È importante sottolineare però che i messaggi generati dai modelli IA devono essere sottoposti a una rigorosa revisione umana per garantirne l’accuratezza, l’adeguatezza e l’efficacia. Questa attenta valutazione fa sì che i clienti ricevano solo risposte e interazioni di massima qualità, con capacità multilingue necessarie ad interagire con clienti di diversi Paesi o regioni e con un crescente numero di lingue differenti.
Sviluppo e implementazione in loco rendono la tecnologia AI più sicura
Infine, è importante promuovere un approccio equilibrato alla sicurezza dell’IA, che sfrutti lo sviluppo interno e l’implementazione locale per avere un maggiore controllo, sostenendo l’integrazione di soluzioni di terze parti solo quando opportuno e solo se necessario. Questo approccio garantisce soluzioni IA personalizzate, conformi alle regolamentazioni, sicure, resilienti e adattabili al panorama dinamico sul tema sicurezza nonché all’ecosistema dell’IA che è in continua evoluzione ed espansione.
Questo approccio olistico garantisce la sicurezza dei dati, previene le vulnerabilità e permette di muoversi agilmente nel dinamico panorama della sicurezza, il tutto sfruttando i punti di forza del più ampio ecosistema dell’IA.
