Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella customer experience

Fino a qualche tempo fa, l’analisi della Customer e dell’Employee Experience era un processo laborioso, costoso e dispendioso in termini di tempo.

Oggi tramite software dotati d’intelligenza artificiale, in particolare quelli integrati con le tecnologie di apprendimento automatico e di deep learning, le aziende possono prendere decisioni in modo più mirato e veloce, con grandi benefici nella gestione dell’esperienza del cliente e dei dipendenti e di ritorni sul business.

Ne parliamo con Federico Selle, senior solutions consultant di Medallia, che fornisce la soluzione Medallia Experience Cloud, che ci indica le quattro aree in cui l’intelligenza artificiale ha un ruolo chiave nella customer experience.

Gestione dei feedback, soprattutto non strutturati

Tutti i professionisti del marketing sanno che le relazioni fra l’azienda e il cliente toccano sempre più punti di contatto, generando una vasta quantità di dati da gestire: l’intelligenza artificiale è determinante per analizzarli in modo efficace e in tempo reale.

Inoltre oggi un numero crescente di clienti esprime le proprie opinioni attraverso sondaggi, i social network e altre forme di recensioni.

Questi feedback, dice Selle, oltre a essere sempre più numerosi, sono in forma scritta, ovvero non strutturata e quindi impossibili da analizzare in modo semplice e scalabile, soprattutto se i volumi sono elevati.

Al contrario, grazie all’intelligenza artificiale, si applicano tecniche di analisi del testo e di apprendimento automatico che categorizzano in modo efficiente tutti questi commenti, raggruppandoli per argomenti e per il sentiment correlato.

L’analisi qualitativa diventa quindi anche quantitativa, con la possibilità di assegnare metriche a dati qualitativi per capire l’impatto sulla soddisfazione di un set di commenti relativi a un determinato argomento. Ma anche di combinare questi dati con informazioni operative o finanziarie, per identificare modelli e tendenze, rischi e opportunità.

Analisi predittiva

L’intelligenza artificiale combinata con il machine learning è in grado di prevedere anche gli esiti futuri, partendo dall’elaborazione dei dati storici e algoritmi fino a calcolare le probabilità che determinati risultati accadano.

L’obiettivo, secondo Selle, è quello di non fermarsi all’analisi della realtà presente, ma fornire un quadro di quello che potrebbe succedere in futuro.

L’utilizzo di software di analisi predittiva basati sull’intelligenza artificiale permette di sapere, per esempio, quali clienti saranno maggiormente fedeli al brand e chi diffonderà invece pareri negativi.

Sarà possibile così mettere in campo azioni correttive preventive riducendo le criticità e l’insoddisfazione (e quindi il tasso di abbandono) o al contrario potenziare le fasi del journey che concorrono a fidelizzare il cliente.

Analisi del sentiment del cliente

Federico Selle, senior solutions consultant di Medallia per l’Italia

Per le aziende è sempre più strategico sapere come i clienti prendono le decisioni di acquisto, cosa e come finalizzano il loro journey di acquisto, ma anche quali servizi, situazioni o proposte creano maggiore appagamento e quali generano frizioni o addirittura insoddisfazione.

Analizzare il sentiment dei clienti è molto importante perché i brand possono capire quali emozioni guidano determinate reazioni. In questa direzione l’intelligenza artificiale si sta imponendo come una tecnologia chiave perché in grado di distinguere – in modo sempre più preciso – tra delusione e frustrazione, approvazione ed entusiasmo e di consentire ai brand di capire quando e come i clienti esprimono l’una o l’altra emozione.

Infatti, è possibile analizzare il tono di voce, le espressioni facciali, da cui derivano informazioni dettagliate su come si sentono e, anche in questo caso, reagire in modo più mirato nel costruire una relazione più duratura con loro.

Dare priorità alle azioni

I clienti indicano cosa c’è di positivo e di negativo nelle loro esperienze con le aziende attraverso centinaia di feedback, sia diretti sia indiretti, ma lasciano segnali preziosi in tutte le journey o interazioni con il brand.

Grazie all’intelligenza artificiale tutti questi input possono essere rilevati automaticamente per generare insight, che vengono distribuiti a tutti i livelli aziendali secondo una gerarchia di priorità per la persona che le riceve.

Per Federico Selle è grazie all’utilizzo di piattaforme di customer experience management evolute che le aziende possono ottenere indicazioni utili per conoscere le azioni a maggiore impatto e  di conseguenza decidere quali sono le aree su cui intervenire da subito, e concentrare la maggioranza delle proprie risorse, migliorando in modo efficiente sia l’esperienza del cliente che i risultati aziendali.

Fonte: 01net.it

Commenti