Sapevi che quattro clienti su cinque negli Stati Uniti hanno cambiato marca a causa di una cattiva esperienza con il servizio clienti?
Il servizio clienti non si limita più alla gestione delle query dei clienti e alla risoluzione dei problemi. È passato dall'essere un servizio transazionale a un motore di fidelizzazione al marchio e soddisfazione del cliente.
Le aspettative dei clienti sono spesso troppo elevate per poter essere soddisfatte e c'è un divario tra il servizio offerto e quello che ci si aspetta. Come colmare questo divario?
L'IA è onnipresente e il servizio clienti non fa eccezione. Si tratta di una funzione aziendale che si presta perfettamente all'applicazione dell'IA.
Dai chatbot disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7, alle dashboard intuitive che generano approfondimenti in tempo reale, esaminiamo come l'IA può essere utilizzata nel servizio clienti e per aumentare la fedeltà al marchio.
Comprendere il ruolo dell'IA nel servizio clienti
ClickUp Fact: Si prevede che entro il 2025 l'IA nel servizio clienti gestirà oltre il 95% delle interazioni con i clienti.
Data la versatilità dell'IA, si può essere ottimisti riguardo a questa previsione. Ecco come gli strumenti di IA per il servizio clienti aiutano le aziende:
1. Ridurre il tasso di abbandono dei clienti
Dato ClickUp: L'abbandono dei clienti ha causato alle aziende una perdita di entrate pari a 1,6 trilioni di dollari.
L'intelligenza artificiale aiuta a fidelizzare i clienti attraverso processi come il riconoscimento delle intenzioni e i suggerimenti.
In primo luogo, analizzano la comunicazione dei clienti attraverso vari canali, registri di chat, email, social media, ecc. , per comprendere la percezione del marchio.
Quindi, attivano strategie di retargeting e re-engagement per affrontare la loro frustrazione, generare interesse o spingere verso una vendita. Questo duplice approccio migliora il coinvolgimento dei clienti e riduce il tasso di abbandono.
2. Assistenza agli agenti umani
È possibile implementare strumenti di IA come assistenti virtuali intelligenti per supportare i team di assistenza clienti e migliorare l'efficienza degli agenti. Una tale combinazione di tecnologia IA ed empatia umana compensa la resistenza dei clienti all'uso della tecnologia nel servizio clienti, rafforzando al contempo il ruolo degli agenti umani.
L'IA nel servizio clienti gestisce tutte le attività meccaniche, come la ricerca di informazioni o la generazione di modelli di script per facilitare le conversazioni e rispondere alle domande dei clienti. Ciò consente agli addetti al servizio clienti di concentrarsi sull'offerta di un tocco umano e sulla creazione di relazioni significative.
Chatbots basati sull'IA sono dotati di funzionalità multilingue. Il loro rapido accesso a informazioni affidabili, credibili e coerenti rende più facile per gli agenti dell'assistenza fornire un servizio rapido ed efficace nella lingua del cliente.
ClickUp Fact: Gli assistenti conversazionali basati sull'IA aumentano la produttività degli agenti del 14%. Inoltre, otto manager su dieci ritengono che contribuiscano anche a prevenire il burnout riducendo il carico di lavoro.
Inoltre, gli algoritmi di IA funzionano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza compromettere l'efficienza e la precisione.
3. Automazione delle attività ripetitive
Una parte significativa delle attività di assistenza clienti è spesso costituita da lavoro improduttivo o operazioni ripetitive. Elaborazione delle richieste di reimpostazione della password, risposta alle domande frequenti, monitoraggio delle consegne degli ordini: l'elenco potrebbe continuare.
ClickUp Fact: L'automazione del servizio clienti può far risparmiare agli agenti oltre 2 ore al giorno!
Gli strumenti di IA per l'automazione possono aumentare l'efficienza e la precisione in queste attività di routine. Migliorano l'esperienza dei clienti rispondendo alle loro query in modo immediato e accurato. Allo stesso tempo, liberano risorse umane che possono così concentrarsi su attività complesse o di alto valore che richiedono capacità di pensiero critico, competenze specialistiche o un tocco umano.
Inoltre, l'intelligenza artificiale aiuta le aziende a ridurre i costi del servizio clienti grazie all'automazione scalabile, alla riduzione dei tempi di attesa, alla semplificazione dei flussi di lavoro e al servizio disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
4. Formazione dei team di assistenza clienti
La formazione e lo sviluppo delle competenze non seguono più un approccio unico per tutti. Le aziende ora investono in coaching personalizzato e tutoraggio individuale per affrontare i punti di forza e di debolezza specifici dei membri del team di assistenza clienti.
/IA è in grado di analizzare grandi quantità di dati provenienti da chiamate, chat ed email per un'analisi SWOT completa. Successivamente, raccomanda moduli di formazione mirati che si adattano alle preferenze di apprendimento dell'agente.
Possono anche misurare metriche quali il tasso di iscrizione, il tasso di completamento, i compiti assegnati, ecc. , per valutare l'efficacia di tale formazione e ottimizzare le strategie di conseguenza.
5. Personalizzazione dell'esperienza del cliente
Le moderne strategie di gestione dei clienti ruotano tutte attorno alla personalizzazione. Le aziende possono usufruire di un aumento dei ricavi del 40% solo grazie alla personalizzazione!
ClickUp Fact: Ogni dollaro speso per la personalizzazione potrebbe potenzialmente attrarre un ritorno di 20 dollari o più!
L'IA nel servizio clienti può sfruttare i dati rilevanti provenienti dalla cronologia degli acquisti, dalle interazioni passate, dall'attività online, ecc. per creare un profilo cliente a 360 gradi. Successivamente, cura un'esperienza di servizio personalizzata che corrisponde ai problemi, alle esigenze o alle preferenze del cliente.
Tali informazioni contestuali consentono ai professionisti del servizio clienti di personalizzare l'esperienza dei clienti oltre il semplice rivolgersi a loro per nome. Tale personalizzazione migliora l'esperienza dei clienti e coltiva la fedeltà al marchio.
6. Ottimizzazione delle interazioni con i clienti
Le interazioni del servizio clienti si svolgono su vari canali: email, telefono, chat, social media e altri ancora. L'IA è una forza centralizzatrice che combina questi canali per offrire un'esperienza cliente fluida e coerente su tutti i canali. Pensala come un centralinista che mette in contatto i clienti con l'agente o la risorsa giusta per rispondere alle loro query. Una risoluzione così rapida aumenta la soddisfazione dei clienti.
Inoltre, l'IA aiuta le aziende a prevedere in modo proattivo le esigenze dei clienti. Sulla base di previsioni basate sui dati, le aziende possono consigliare prodotti o servizi, invogliare gli acquisti impulsivi ed eliminare le obiezioni commerciali.
Puoi farlo in modo proattivo. Ad esempio, suggerendo un accessorio basato su un acquisto recente. Oppure in modo reattivo, ad esempio tramite la condivisione di una guida alla risoluzione dei problemi durante un'interazione di supporto.
7. Generazione di approfondimenti basati sui dati
Il servizio clienti basato sull'IA usufruisce di un tesoro di dati e approfondimenti.
I modelli di IA acquisiscono grandi volumi di dati, come conversazioni con i clienti, risposte a sondaggi, chat sui social media, ecc. , per identificare tendenze e modelli. Queste informazioni consentono alle aziende di prendere decisioni informate sul miglioramento del servizio clienti.
I punti deboli ricorrenti dei clienti possono persino mettere in luce le lacune del prodotto o del servizio fornito! Allo stesso modo, possono evidenziare problemi persistenti che affliggono le tue strategie di marketing, commerciale o di fidelizzazione dei clienti.
Queste informazioni alimentano il processo decisionale strategico in tutta l'organizzazione per un servizio clienti più personalizzato.
L'adozione di ClickUp non solo ha migliorato i nostri processi, ma ha anche contribuito a plasmare il reparto Customer Success, consentendoci di passare da 2.000 a 8.000 clienti all'anno.
L'adozione di ClickUp non solo ha migliorato i nostri processi, ma ha anche contribuito a plasmare il reparto Customer Success, consentendoci di passare da 2.000 a 8.000 clienti all'anno.
Come utilizzare l'IA nel servizio clienti: casi d'uso ed esempi
Considera i seguenti casi d'uso dell'IA, insieme ad alcuni esempi, da aggiungere al tuo flusso di lavoro del servizio clienti:
Servizio clienti omnicanale personalizzato
Esempi: Zendesk, Salesforce, ecc.
Immagina un cliente che sta navigando casualmente su una pagina di prodotti del tuo sito web.
Il chatbot si apre e chiede loro se hanno domande sul prodotto. L'assistente IA recupera la risposta e risolve la query. Tuttavia, la pista si raffredda.
Qualche giorno dopo, il cliente vede la tua pubblicità sui social media. Ti contatta tramite Messenger e tu lo sorprendi ricordando il prodotto che gli è piaciuto, i dettagli di spedizione che ha condiviso e altre informazioni rilevanti. Aggiunge il prodotto al carrello, ma non riesce a completare l'acquisto. Tu invii al cliente un buono sconto via email e il cliente finalmente procede con l'acquisto!
È interessante notare che nessuna delle attività sopra descritte è stata gestita manualmente. Con l'IA, puoi definire una cadenza e identificare la giusta combinazione di canali. Il modello di IA effettuerà il monitoraggio del comportamento e delle interazioni dei clienti per facilitare un supporto coerente in tutti questi punti di contatto.
Generazione di contenuti
Esempi: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, ecc.
La generazione di contenuti è una delle applicazioni più note dell'IA nel servizio clienti. Poiché la creazione di contenuti di alta qualità richiede tempo e risorse, le aziende spesso ricorrono all'IA generativa per produrre contenuti in tempi brevi. Che si tratti di risoluzione dei problemi, guide pratiche, domande frequenti o riepiloghi/riassunti delle pagine dei prodotti, gli strumenti di generazione di contenuti possono creare un'ampia gamma di contenuti.
Immagina di stare per lanciare un nuovo prodotto. Gli strumenti di marketing con funzionalità di IA generativa possono aiutarti a creare buzz intorno a questo importante lancio utilizzando e-mail e post sui social media sapientemente redatti.
Dopo il lancio, il tuo team di assistenza clienti viene sommerso dalle richieste dei clienti. Può creare una risorsa di conoscenze utilizzando l'IA per rispondere alle domande più comuni e ridurre il carico di lavoro. Gli agenti umani possono esaminare i contenuti generati e assicurarsi che siano accurati, completi e coerenti con le linee guida del tuo marchio.
Chatbot basati sull'IA
Esempi: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, ecc.
I chatbot basati sull'IA stanno trasformando il servizio clienti rendendolo più autonomo e incentrato sul cliente. Sono in grado di gestire attività quali domande frequenti, pianificazione di appuntamenti, elaborazione dei pagamenti, condivisione degli aggiornamenti sugli ordini, raccomandazione di prodotti e servizi e altro ancora.
Ad esempio, un cliente può contattare il chatbot di una banca per chiedere informazioni sul proprio saldo bancario. Il chatbot verificherà l'identità dell'utente per effettuare l'autenticazione del suo accesso a queste informazioni. Una volta soddisfatto, recupererà le informazioni sul saldo dell'account e le visualizzerà. Inoltre, può assistere gli utenti con i trasferimenti di fondi, la visualizzazione della cronologia delle transazioni o persino l'inoltro di problemi a un agente umano.
I chatbot sfruttano tecnologie come l'apprendimento automatico per migliorare in modo iterativo. L'apprendimento automatico consente loro di analizzare le interazioni passate e il feedback dei clienti per perfezionare le risposte. Di conseguenza, diventano più abili nel gestire interazioni complesse e nel condurre conversazioni naturali.
Messaggistica aumentata
Esempi: NICE inContact, Velaro, Kore, ecc.
La messaggistica aumentata consiste nel dotare un agente umano di un assistente IA. Con questa combinazione, l'agente del servizio clienti deve applicare un carico cognitivo minimo, soprattutto nei casi di routine e ripetitivi.
Ad esempio, supponiamo che qualcuno contatti la tua azienda per un problema di risoluzione dei problemi. Il modello di IA raccoglie informazioni dalla schermata della chat in tempo reale e le elabora per generare approfondimenti e suggerire soluzioni durante la conversazione.
Mentre il cliente spiega il problema, il motore di IA analizza i dettagli del suo account, individua gli articoli appropriati nella knowledge base o genera una guida passo passo per la risoluzione dei problemi. L'agente può quindi utilizzare queste informazioni per assistere il cliente. Ciò consente di mantenere un tocco umano e allo stesso tempo di sfruttare la rapidità del servizio.
A volte, il chatbot gestisce autonomamente le query dei clienti con agenti umani a cui rivolgersi se il problema è troppo complesso.
Analisi del sentiment
Esempi: Dialpad, Repustate, ecc.
Prima dell'avvento degli strumenti di analisi del sentiment, per valutare le emozioni di un cliente un addetto all'assistenza doveva interpretare il tono e il linguaggio per definire soggettivamente l'emozione.
Tuttavia, la tecnologia IA sta eliminando ogni margine di incertezza dall'analisi del sentiment dei clienti. Immagina che un cliente contatti il team del supporto tramite chat. L'IA analizza la dizione, la struttura delle frasi, la scelta delle parole e persino le emoji utilizzate dal cliente durante l'interazione per valutare il suo stato emotivo.
Ti rendi conto che il cliente è arrabbiato e usi un tono più empatico per riconoscere la sua frustrazione. Allo stesso modo, gli strumenti di analisi del sentiment basati sull'IA possono anche analizzare la voce, la tonalità, il tempo, il silenzio, ecc. per classificare l'emozione.
Tale analisi proattiva del sentiment può essere utilizzata nell'ambito del servizio clienti per individuare i clienti a rischio. Le soluzioni software per il successo dei clienti possono rilevare il sentiment negativo e orchestrare interventi strategici per mitigare l'abbandono.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Esempi: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, ecc.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizza la comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG) per interagire in modo simile agli esseri umani. Questi framework possiedono una comprensione sfumata del linguaggio umano e lavorano con esso in modo organico. Di conseguenza, puoi abbandonare i chatbot basati su menu e avere conversazioni autentiche!
Ad esempio, se un cliente in difficoltà invia un messaggio del tipo "Non riesco a trovare il mio telefono! AIUTO!!!", l'NLP analizza il testo, prende nota degli errori ortografici e delle maiuscole e comprende l'intento dietro le parole.
Stabilirà che il cliente non riesce a trovare il proprio telefono e noterà l'urgenza nel suo messaggio. Quindi, cercherà di calmare il cliente e lo guiderà nella ricerca della posizione del dispositivo.
Tale capacità consente all'IA di gestire un intervallo più ampio di richieste dei clienti, anche se grammaticalmente scorrette o formulate in modo inadeguato. La risoluzione rapida migliorerà l'esperienza del cliente e ne aumenterà la soddisfazione.
Analisi predittiva
Esempi: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, ecc.
L'analisi predittiva è forse la seconda applicazione più comune dell'IA nel servizio clienti dopo l'IA generativa. Rende il servizio clienti proattivo anziché reattivo, poiché le aziende anticipano e soddisfano le esigenze dei clienti.
Supponiamo che tu gestisca un negozio di e-commerce. Puoi anticipare un aumento della domanda dei clienti durante i saldi del Black Friday, in determinati periodi dell'anno e durante le festività grazie all'analisi dei dati storici abbinata all'analisi predittiva basata sull'IA. Queste informazioni ti consentono di rifornire le scorte, ottimizzare il negozio e scalare i server in modo che le operazioni aziendali procedano senza interruzioni.
Le aziende possono sfruttare l'analisi predittiva per offrire un'esperienza cliente senza intoppi, soddisfacendo al contempo le aspettative. Ciò riduce gli escalation al team del supporto durante gli eventi di picco, consentendo loro di concentrarsi su attività più orientate al valore.
Motori di raccomandazione
Esempi: Amazon, Netflix, LinkedIn, ecc.
ClickUp Fact: Si prevede che il mercato globale dei motori di raccomandazione raggiungerà un valore di 12 miliardi di dollari entro il 2025.
Una tendenza del genere era prevedibile, visto come piattaforme come Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, ecc. hanno reso popolare questo strumento di IA.
I motori di raccomandazione basati sull'IA analizzano grandi quantità di informazioni sui clienti, come gli acquisti passati, il comportamento di navigazione, la posizione del cliente e le interazioni precedenti. Utilizzando questa matrice di dati, raccomandano prodotti, servizi e soluzioni pertinenti che rispondono alle esigenze del cliente.
Immagina, ad esempio, di gestire un'agenzia di viaggi: un cliente alla ricerca di un pacchetto vacanze al mare visita il tuo sito web. Un chatbot avvia una conversazione con lui e raccoglie dettagli sul suo piano di viaggio, il budget, la modalità di viaggio preferita, le date e altro ancora.
Utilizzando queste informazioni, il sistema di raccomandazione basato sull'IA ora crea pacchetti personalizzati per diverse destinazioni, voli e opzioni di alloggio che rientrano nel budget e nell'intervallo di preferenze del cliente. Un approccio di questo tipo aumenta le probabilità di concludere l'affare!
Risorse self-service
Esempi: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom, ecc.
Dato ClickUp: Quasi sette clienti su dieci preferiscono il self-service piuttosto che parlare con i professionisti del servizio clienti.
Le aziende dovrebbero soddisfare questa domanda guidata dai clienti.
Sfruttare l'IA per questa attività aiuta in diversi modi:
- Ad esempio, come già discusso, è possibile utilizzare uno strumento di IA generativa per scrivere repository di conoscenze.
- In secondo luogo, i chatbot basati sull'IA possono gestire le query di base dei clienti e reindirizzarli verso articoli basati sulla conoscenza che offrono la soluzione migliore.
- Inoltre, può ottimizzare e organizzare la knowledge base taggando articoli, guide pratiche, documentazione sui prodotti, ecc. , utilizzando parole chiave e argomenti appropriati. Ciò renderà più facile per gli addetti al servizio clienti accedere rapidamente alle informazioni rilevanti e navigare nelle librerie.
Ciò riduce il carico di lavoro degli operatori e consente ai clienti di trovare soluzioni in modo indipendente e conveniente.
Instradamento intelligente
Esempi: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, ecc.
Le richieste dei clienti variano in termini di complessità, canale e reparto a cui sono indirizzate. Con così tante variabili in gioco, indirizzare le richieste dei clienti all'agente giusto può essere piuttosto complicato, a seconda della loro disponibilità e delle loro risorse.
Il routing intelligente basato sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico può funzionare come uno strumento di automazione che consente alle aziende di gestire le richieste dei clienti in arrivo. I contact center utilizzano il routing intelligente per analizzare la natura della richiesta utilizzando criteri predefiniti o parole chiave specifiche.
Ad esempio, gestisci un call center basato sull'IA per una banca. Un cliente seleziona l'opzione per le informazioni sul saldo del conto nel sistema di risposta vocale interattiva (IVR). Riceve automaticamente un testo con queste informazioni. Un altro cliente desidera esplorare le opzioni di prestito e mutuo. A seconda del suo profilo e delle sue esigenze, verrà automaticamente messo in contatto con un agente disponibile e ben preparato per gestire questa richiesta.
Priorità delle richieste
Esempi: ClickUp Brain, Todoist, ecc.
Abbiamo visto come l'IA agisca come una macchina di smistamento durante il trasferimento delle richieste dei clienti all'agente di assistenza giusto. Inoltre, l'IA svolge un ruolo cruciale nella priorizzazione delle richieste in base all'urgenza, al potenziale impatto e al valore per il cliente.
Ad esempio, supponiamo che abbiate impostato e configurato una matrice di priorità basata sull'IA per analizzare tutte le richieste di assistenza. Essa tiene conto della gravità del problema segnalato, della coorte di clienti direttamente interessata e del potenziale impatto sulle operazioni aziendali e sui ricavi. Sulla base di questa priorità ponderata, i team del supporto clienti possono dare la priorità alle questioni critiche che interessano una base di clienti più ampia, assicurandosi che queste vengano affrontate per prime.
Allo stesso modo, un modello di prioritizzazione basato sull'IA può sfruttare i modelli di customer journey per identificare i lead più propensi a convertirsi in clienti paganti o potenziali clienti che corrispondono al profilo del cliente ideale. Tali decisioni informate consentono ai team di assistenza e supporto clienti di risolvere i problemi in modo strategico e migliorare l'esperienza del cliente senza esaurirsi.
Gestione dei dati
Esempi: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, ecc.
Il servizio clienti comporta una grande quantità di dati sui clienti, come registri delle chat, registrazioni delle chiamate, tracce di email, menzioni sui social media e altro ancora. Archiviare, gestire e lavorare con volumi di dati così elevati è praticamente impossibile utilizzando i metodi tradizionali. Fortunatamente, le soluzioni di IA seguono un principio di organizzazione basato su regole ma flessibile per semplificare questo processo aziendale.
Immagina che il team del servizio clienti non sia in grado di offrire un servizio personalizzato a causa della dispersione dei dati dei clienti su vari canali o silos di dati. Deve inoltre lavorare con un mix di dati strutturati e non strutturati, con l'aggiunta di alcuni dati semi-strutturati. Le piattaforme di dati dei clienti (CDP) basate sull'IA raccolgono, organizzano e classificano automaticamente questi dati. Successivamente li puliscono per creare profili cliente unici e stabilire relazioni individuali.
Disporre di dati affidabili in un unico luogo centralizzato rende più facile per le aziende identificare tendenze, modelli, temi ricorrenti, aree di miglioramento e punti critici comuni. Utilizzateli quindi con saggezza per prendere decisioni basate sui dati e migliorare l'erogazione del servizio clienti.
Trascrizione automatica delle chiamate
Esempi: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, ecc.
Tradizionalmente, le aziende si affidavano alla trascrizione manuale per estrarre le informazioni chiave dalle chiamate dei clienti. Tale processo era dispendioso in termini di tempo, risorse e soggetto a errori. Oggi, la trascrizione delle chiamate basata sull'IA converte l'audio in testo in tempo reale. Ciò consente agli agenti di valutare le telefonate, identificare le parole chiave, analizzare il sentiment dei clienti e comprenderne i punti deboli. Queste informazioni li aiutano ad adottare misure più pertinenti.
Oltre all'assistenza in tempo reale, queste trascrizioni possono fungere da registrazioni delle partite, consentendo agli agenti di riflettere sulle loro prestazioni. Le aziende possono creare una libreria di trascrizioni vincenti per formare i nuovi agenti a gestire situazioni simili.
Guida all'implementazione dell'IA nel servizio clienti
Ora che sai come utilizzare l'IA nel servizio clienti, passiamo alla parte più interessante: l'implementazione della tecnologia IA. Ecco una semplice guida in 6 passaggi per aiutarti nel processo:
Passaggio 1: definisci i tuoi obiettivi di assistenza clienti
Inizia definendo i tuoi obiettivi di assistenza clienti. Consulta i tuoi team di assistenza e chiedi feedback ai tuoi clienti soddisfatti per identificare i tuoi punti di forza e di debolezza. Ecco alcuni esempi da cui trarre ispirazione:
- Riduci i tempi di attesa e i tempi medi di gestione
- Migliora il tasso di risoluzione al primo contatto
- Consenti ai clienti di trovare soluzioni attraverso opzioni self-service
- Personalizza le interazioni con i clienti
- Aumenta la produttività degli agenti
Questi obiettivi ti aiuteranno a migliorare il servizio clienti o a colmare eventuali lacune.
Passaggio 2: Valuta la tua attuale infrastruttura di assistenza clienti
Successivamente, i leader aziendali devono fare il punto sulla loro attuale configurazione del servizio clienti. Ciò include:
- Maturità digitale: la tua architettura di assistenza clienti supporta l'integrazione della tecnologia IA?
- Tech stack: quali sono i vari sistemi, applicazioni, piattaforme e soluzioni software in uso, come CRM, contact center, ecc. ?
- Canali di comunicazione: quali canali (telefono, email, chat, social media, ecc.) utilizzi per interagire con i clienti?
- Struttura dei dati: come raccogli, archivi, gestisci e analizzi i dati dei clienti?
Comprendere questi aspetti ti aiuterà nella selezione degli strumenti di IA che possono integrarsi con la tua attività.
Passaggio 3: Esplora diversi strumenti di IA
Hai visto diversi modi per implementare gli strumenti di IA per un servizio clienti eccellente. Puoi configurare chatbot, creare strumenti di analisi del sentiment, integrare data warehouse, generare contenuto e altro ancora.
Utilizza i tuoi obiettivi per identificare gli strumenti di IA più adatti all'attività da svolgere. Nel farlo, dai la priorità alle soluzioni con il maggiore potenziale di impatto. Inizia con 1-2 applicazioni principali e successivamente espandi l'uso dell'IA nel servizio clienti.
Passaggio 4: Segui una solida politica di gestione dei dati
Poiché l'IA si basa in larga misura sui dati, è necessario introdurre una solida politica di gestione dei dati nella tua organizzazione. È necessario implementare protocolli per:
- Raccolta dati: definisci le origini dati e gli standard per la raccolta dei dati.
- Spazio di archiviazione dei dati: standardizza il formato per l'archiviazione dei dati
- Accesso ai dati: stabilisci controlli e autorizzazioni di accesso
- Sicurezza dei dati: rispetta le pratiche di sicurezza dei dati
Le strategie sopra descritte garantiranno la qualità dei dati e consentiranno di servire i clienti con sicurezza.
Passaggio 5: Forma e inserisci i tuoi team di assistenza clienti
La formazione e l'inserimento dei tuoi dipendenti del servizio clienti dissolveranno qualsiasi timore, esitazione e resistenza che potresti incontrare durante l'implementazione dell'IA nel servizio clienti. Spiega loro come gli strumenti di IA miglioreranno i loro flussi di lavoro, in modo che siano più aperti all'idea.
Oltre alla formazione e all'onboarding, condividi risorse come i modelli di gestione del servizio clienti per mostrare l'utilità della soluzione. Tali dimostrazioni pratiche promuoveranno l'adozione e fungeranno da punto di partenza per i team del servizio clienti.
Passaggio 6: Monitoraggio e ottimizzazione
Sebbene l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico migliorino in modo iterativo, è necessario monitorarne continuamente le prestazioni. Tieni traccia delle metriche come la produttività degli agenti o i tassi di risoluzione, analizza il feedback dei clienti ed esegui analisi SWOT per perfezionare l'implementazione dell'IA.
ClickUp Brain: una risorsa completa per tutte le tue esigenze di IA
ClickUp Brain è la prima rete neurale al mondo che collega attività, documenti, progetti e persone con l'IA. Questa potente soluzione di IA migliora l'allineamento del team di assistenza clienti, aumenta la produttività del 30% e riduce i costi del 75%.
Classifichiamo l'applicabilità di ClickUp Brain in tre moduli principali: AI Knowledge Manager, AI Project Manager e AI Writer for Work.
Ecco come funzionano nel servizio clienti:
AI Knowledge Manager
Utilizza ClickUp Brain per:
- Categorizzazione, organizzazione e aggiornamento delle librerie della knowledge base, per consentire ai clienti di trovare più facilmente le soluzioni in modo autonomo. Ciò soddisfa la loro esigenza di self-service, riducendo al contempo i tempi di attesa e il carico di lavoro degli agenti.
- Consigliare articoli pertinenti della knowledge base o altre risorse agli agenti durante una chat o una chiamata. Tale assistenza in tempo reale facilita la risoluzione rapida e accurata delle richieste dei clienti.
- Analizza le interazioni con i clienti per generare bozze di guide pratiche, materiale per la risoluzione dei problemi e domande frequenti. Questo aggiungerà più valore alla tua base di conoscenze esistente.
AI Project Manager
Durante la gestione dei progetti, ClickUp Brain aiuta con:
- Ottimizzazione dei flussi di lavoro: assegnando priorità alle richieste dei clienti in base all'impatto e all'urgenza, garantendo che gli addetti al supporto clienti affrontino prima i problemi critici.
- Effettua automazioni per le attività di routine e ripetitive, come la pianificazione dei follow-up via email, il monitoraggio dei tempi di risoluzione dei ticket, la risposta alle domande frequenti, ecc.
- Collegare gli agenti con i membri del team competenti in base alla natura della richiesta del cliente, impostando la fase della risoluzione collaborativa dei problemi.
- Monitoraggio delle richieste di assistenza clienti e aggiornamento del loro stato in tempo reale
AI Writer for Work
ClickUp Brain è più di una semplice IA generativa. Puoi:
- Personalizza i messaggi di chat e le risposte via email utilizzando i dati dei clienti per stimolare il coinvolgimento.
- Rispondi alle query di supporto di base e risolvi i problemi più comuni fornendo supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
- Identifica le lacune di conoscenza o di contenuto e raccogli idee per aggiornare e informare i clienti.
- Traduci domande e/o risposte in altre lingue per fornire supporto ai clienti in diverse aree geografiche.
ClickUp Brain fa parte della suite ClickUp. Ciò significa che puoi uscire da queste funzionalità basate sull'IA per sfruttare ClickUp per il servizio clienti in generale.
Utilizza ClickUp per:
- Configura flussi di lavoro automatizzati per gestire le richieste dei clienti
- Inoltra automaticamente i ticket del servizio clienti all'agente giusto
- Dai la priorità alle query che hanno un impatto elevato e sono urgenti.
- Raggruppa le richieste comuni dei clienti utilizzando i tag
L'elenco sopra riportato è solo la punta dell'iceberg. ClickUp e ClickUp Brain possono rivitalizzare le tue operazioni di assistenza clienti in diversi modi.
Migliora il tuo servizio clienti con i modelli ClickUp
ClickUp offre una ricca libreria di modelli per varie attività di assistenza clienti, come:
1. Modello di dichiarazione del problema del cliente ClickUp
Il modello di ClickUp per la descrizione dei problemi dei clienti semplifica la raccolta e la comprensione delle esigenze e delle sfide dei clienti. Tali informazioni facilitano l'elaborazione di soluzioni e il miglioramento dei prodotti per offrire un servizio clienti più completo.
Questo modello Doc ti aiuta a documentare i problemi dei clienti, a classificarli e visualizzarli in base al tipo e a creare un progetto per ciascuno di essi, in modo da poter trovare delle soluzioni.
2. Modello di piano di successo per i clienti ClickUp
Questo modello di piano di successo dei clienti di ClickUp aiuta a definire il successo dei clienti utilizzando metriche quantificabili. Con questo obiettivo in mente, le aziende possono organizzare le attività dei clienti come l'onboarding, monitorare i progressi e mantenere la responsabilità, fornendo al contempo un servizio clienti eccezionale.
3. Modello di supporto clienti ClickUp
Il modello di supporto clienti di ClickUp consente ai team di supporto clienti di gestire le richieste in modo efficace. Aiuta a organizzare e dare priorità ai ticket, assegnare attività e monitorare la soddisfazione dei clienti per fornire un'assistenza di alta qualità. Include una visualizzazione delle attività in stato di scadenza per consentire la definizione delle priorità.
4. Modello di richiesta di assistenza clienti ClickUp
Con il modello di richiesta di assistenza di ClickUp, le aziende possono gestire in modo strategico le richieste di assistenza clienti e i problemi tecnici. La standardizzazione delle richieste di assistenza elimina la possibilità di confusione o comunicazioni errate, garantendo al contempo una risoluzione rapida e accurata.
Il modello ti aiuta a:
- Semplifica il flusso di lavoro per la ricezione delle richieste di assistenza clienti
- Assegna priorità alle richieste in base all'urgenza e all'impatto
- Collabora facilmente con i tuoi colleghi per risolvere rapidamente i problemi.
5. Modello di escalation del servizio clienti ClickUp
Questo modello di escalation del servizio clienti di ClickUp integra il supporto clienti. I clienti insoddisfatti del livello di servizio ricevuto possono segnalarlo in modo organizzato, mentre le aziende possono contrassegnare tali segnalazioni e affrontarle con priorità.
E non solo! Se questi non bastano, puoi anche utilizzare ClickUp Brain per generare modelli personalizzati.
Pronti a fare un salto di qualità?
L'intelligenza artificiale e il servizio clienti sono una coppia perfetta.
L'integrazione della tecnologia IA nel servizio clienti migliora la fidelizzazione dei clienti, assiste gli agenti umani, migliora il morale e la produttività dei dipendenti, fornisce un supporto personalizzato e genera approfondimenti basati sui dati.
È possibile implementare l'IA nel servizio clienti in diversi modi, dai chatbot agli strumenti di analisi del sentiment. Abbiamo condiviso una semplice guida in sei passaggi che ti aiuterà a introdurre l'IA nelle operazioni di assistenza clienti.
Ora sai come utilizzare l'IA nel servizio clienti e come effettuare la selezione del tuo strumento di IA preferito. Puoi scegliere una soluzione di IA dedicata per diverse funzioni o semplicemente utilizzare ClickUp in modo che ClickUp Brain possa introdurre l'IA in tutte le tue operazioni. La seconda opzione sarebbe la scelta più saggia, in quanto ti offre flessibilità e scalabilità.
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