L’automazione del servizio clienti è uno dei punti sui quali si sta concentrando maggiormente l’attenzione delle aziende. Le principali società di ricerche e di analisi di mercato offrono la sentiment analysis riguardo l’innovazione nelle aziende grazie alle tecnologie, in primis l’intelligenza artificiale (AI).

Accenture stima un aumento della produttività e un uso più efficiente del tempo per le persone del 40%; Gartner prevede che il 30% delle organizzazioni aumenterà gli investimenti per potenziare la propria infrastruttura aziendale e che entro il 2021 il 15% delle interazioni del customer service sarà gestita tramite AI.

Le aziende stanno diventando sempre di più data driven, espressione che sta a indicare che le decisioni aziendali sono basate sull’analisi dei dati. E i dati sono al centro del rapporto fra azienda e cliente. Siamo nell’era della enterprise search, ovvero “ricerca d’impresa”, una modalità di condivisione delle informazioni aziendali. Nata per rendere disponibili documenti a dipendenti, partner e fornitori, oggi è un modo per l’azienda di beneficiare della quantità crescente di dati immagazzinati sui propri computer, server web, database e intranet.

Le aziende sono favorevoli ad automatizzare il più possibile i contatti e le transazioni, soprattutto quelle in cui un’interazione umana avrebbe poco da aggiungere. I benefici che se ne possono trarre sono molti e riguardano non solo le aziende stesse ma anche i clienti, che in questo modo vivono un’esperienza migliorata. L’azienda efficienta e ottimizza le risorse, diminuisce i costi e può dedicare maggiori risorse alle attività che richiedono più attenzione nella relazione con i clienti. Questo è un vantaggio anche per i clienti, che si somma al beneficio di avere un servizio disponibile 24/7, più veloce e accurato nel fornire informazioni o assistenza. 

La enterprise search consente di ricercare le informazioni indicizzando dati e documenti. La query, una volta inserita, viene raccolta dall’endpoint e inoltrata a un cloud dove viene elaborata e abbinata a una risposta appropriata dall’indice ricercabile delle categorie logiche. I crawler acquisiscono dati strutturati e non strutturati dai repository e, una volta finalizzata la ricerca, i risultati vengono raccolti e resi disponibili all’utente.

Per ottenere i risultati migliori, il motore di ricerca deve andare oltre le parole chiave, per capire cosa sta realmente cercando un utente. A questo punto subentra l’intelligenza artificiale che decifra le query di ricerca e fornisce agli utenti risultati pertinenti.

Diverse sono le tecnologie di AI che stanno cambiando radicalmente il modo di estrarre informazioni utili dall’enorme e sempre crescente quantità di dati (big data) ospitata nei sistemi informativi aziendali. L’interazione con il cliente, inoltre, si sta spostando verso l’adozione di interfacce conversazionali, tramite piattaforme low-code/no-code che consentono la gestione di tutto il ciclo di vita di un assistente virtuale.

Per automatizzare il customer service si devono utilizzare strumenti in grado di riprodurre il comportamento umano, rispondendo in modo automatico a gran parte delle richieste in arrivo e lavorando a risorse infinite. Occorrono strumenti in grado di interpretare il linguaggio umano e di interagire in modo naturale con i clienti, guidando la conversazione fino al raggiungimento di uno scopo.

Le tecnologie di AI più efficaci e diffuse per l’automazione del customer service sono:

1. Conversational Robotic Process Automation (CRPA).
2. Machine earning, Natural Language Processing (NLP).
3. Natural Language Understanding (NLU).

Queste ultime due sono da preferirsi rispetto ad altre, per soddisfare alcune caratteristiche essenziali che le interfacce, o piattaforme, conversazionali devono possedere per essere efficienti:

●  non effettuare più volte la stessa richiesta all’utente;

●  essere in grado di spostarsi da un argomento a un altro, all’interno della medesima conversazione, per poi ritornare al punto precedente, senza perdere memoria di quanto già detto.