Diamo tutti, clienti e aziende, grandissima importanza alla creatività pubblicitaria e all’engagement, ma sotto sotto sappiamo tutti, perché lo sperimentiamo quotidianamente, che la vera differenza nel processo d’acquisto la fa il servizio ai clienti. Che sia prima, durante o dopo l’acquisto, un buon servizio clienti è decisivo: secondo uno studio di Zendesk, il 42% dei clienti sono più disposti a comprare se sono stati serviti bene, mentre il 52% rinuncia all’acquisto dopo una sola interazione deludente o fastidiosa.

Noi in Zoro, oltre a integrare le soluzioni di ZenDesk nei chatbot, sappiamo quando è possibile migliorare l’esperienza di acquisto affidando l’interazione a un software e quando far intervenire un assistente umano: la presa di controllo manuale entra così a far parte dell’esperienza senza interruzioni.

Il customer care digitale

Quando pensiamo al servizio clienti, infatti, non dobbiamo pensare solo al commesso che ci accoglie in negozio o al numero verde che ci risponde in caso di problemi: sempre più spesso il commesso è digitale, disponibile via chat. Il problema è che i tempi di attesa delle chat, al crescere del numero dei clienti, diventano insostenibili. È qui che entrano in gioco i chatbot, a maggior ragione quando le richieste sono prevedibili e ripetitive, esattamente quel tipo di richieste che un software svolge meglio di un essere umano. Un’analisi di Gartner a tal proposito prevede che entro il 2020 più dell’85% delle interazioni digitali con il servizio cliente verranno svolte da software in grado di imparare e migliorarsi, senza nessun intervento umano, e il trend trova riscontro sul mercato dove sempre più aziende stanno mettendo a budget progetti finalizzati all’efficientamento dei servizi di supporto al clienti, con i chatbot in prima linea.

 

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Il machine learning e i chatbot

Tendiamo a pensare che le macchine che imparano siano più reali in un film di fantascienza che nella nostra quotidianità, dimenticando che invece sperimentiamo ogni giorno la qualità del loro lavoro. Due esempi per tutti: il riconoscimento delle immagini e i filtri antispam. Mettere al lavoro un software per migliorare il servizio clienti fa parte dello stesso tipo di lavori: un chatbot potenziato dall’AI non è un maggiordomo con cui chiacchierare, è la soluzione alla noia delle lunghe attese mentre qualcuno cerca la nostra pratica, se c’è un tavolo per due, una junior suite per due notti, dove è finito il nostro regalo di Natale o il migliore itinerario per volare all’altro capo del mondo. I software e i robot non sostituiranno i lavori che richiedono intelligenza, ma quelli che richiedono ripetitività, come la stragrande maggioranza dei lavori del servizio clienti. Oltre al machine learning la differenza la farà il riconoscimento del linguaggio, perché oltre a darci informazioni partendo da elementi univoci (un numero di pratica, una data) un chatbot potrà anche sorprenderci.

Non solo customer care

I chatbot potenziati dal machine learning e dal riconoscimento del linguaggio naturale – in sintesi: con intelligenza artificiale – possono essere usati anche per sorprendere, coccolare e convincere i clienti nella fase della valutazione e confronto del customer journey. Già oggi la possibilità di inviare messaggi push a chi ha interagito con i nostri bot può contare su un effetto sorpresa: pensate a quanto questa sorpresa sarà grande quando il messaggio push sarà personalizzato e legato al contesto in cui ciascuno di noi è immerso. Mentre scriviamo l’Italia è flagellata dal Buran, il vento freddo che arriva dalla Siberia. Ciascuno di noi può inviare un messaggio ai suoi clienti per proporre un acquisto legato alla necessità di mantenersi al caldo, ma un chatbot “intelligente” l’avrebbe già fatto prima di noi inviandolo solo alle persone nelle città in cui la temperatura è scesa sotto zero. 

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