L’intelligenza artificiale è entrata nei contact center da un po’, ma sta già cambiando pelle. Se negli ultimi anni l’obiettivo principale era automatizzare le interazioni e ridurre i costi operativi, oggi l’idea è quella di aggiungere valore nella relazione con il cliente perché una risposta veloce è importante, ma una risposta corretta e una relazione di fiducia contano di più.
Questo cambiamento rappresenta uno dei passaggi più importanti nell’evoluzione della customer experience. Le aziende iniziano a vedere nelle piattaforme AI uno strumento per differenziarsi dalla concorrenza, sperando che siano in grado di trasformare ogni conversazione in una fonte di conoscenza utile per aumentare la soddisfazione del cliente e supportare la crescita del business.
Dall’automazione dei processi alla comprensione delle persone
Agli inizi, chatbot e voicebot sono stati sviluppati attorno a logiche relativamente rigide. Il loro funzionamento si basava prevalentemente sul riconoscimento di parole chiave, su percorsi predefiniti e su meccanismi di instradamento delle chiamate verso l’operatore più appropriato. Questo approccio è efficace nel gestire richieste semplici e ripetitive, ma mostra rapidamente i propri limiti quando il cliente esprime esigenze articolate, utilizza un linguaggio ambiguo o manifesta frustrazione, urgenza o emozioni che richiedono un’interpretazione più sofisticata.
La nuova generazione di piattaforme basate su AI conversazionale e Generative AI punta a comprendere il significato della conversazione, in modo da identificare il contesto della richiesta, riconoscere le priorità e dare risposte pertinenti in tempo reale. Si tratta di una trasformazione particolarmente importante nei settori ad alta complessità come banking, assicurazioni, utilities e pubblica amministrazione, dove una corretta comprensione della richiesta può fare la differenza tra una rapida risoluzione del problema e l’escalation di una situazione critica.
Il (solito) vero problema: la frammentazione delle informazioni
Uno dei principali ostacoli che ancora oggi limitano l’efficienza dei contact center è la frammentazione delle informazioni aziendali. Molte organizzazioni utilizzano sistemi CRM, piattaforme di ticketing, knowledge base, database legacy e applicazioni verticali che non comunicano efficacemente tra loro. Il risultato è un’esperienza spesso frustrante sia per i clienti sia per gli operatori.
I clienti sono costretti a ripetere più volte le stesse informazioni durante il percorso di assistenza, mentre gli operatori devono consultare numerose schermate e applicazioni differenti per ricostruire il contesto della richiesta. In questo scenario, anche le tecnologie più avanzate rischiano di perdere gran parte della loro efficacia. Finalmente, però, anche in questo settore si sta facendo largo l’orchestrazione, ovvero la capacità di mettere in comunicazione tutti i sistemi aziendali in tempo reale e creare una visione unificata del cliente.
Come funziona un contact center basato su AI conversazionale
Spitch, azienda specializzata in AI conversazionale per contact center e customer service, propone una piattaforma che integra tecnologie di riconoscimento vocale, sistemi di Natural Language Understanding (NLU), strumenti di analisi delle conversazioni, Virtual Agent, Agent Assist e componenti di Generative AI. Una serie di tecnologie che rendono l’esperienza globale molto più naturale e gratificante sia per gli operatori, sia per i clienti.
Il Natural Language Understanding è l’insieme di tecniche che permette ai sistemi di comprendere il significato delle frasi espresse dagli utenti e non soltanto di identificare parole o comandi specifici. È alla base del funzionamento degli LLM e dal loro successo è facile capire quanto renda comodo l’uso di una piattaforma. Gli strumenti di Agent Assist operano invece come assistenti intelligenti per gli operatori umani, suggerendo informazioni, procedure e azioni contestuali durante le conversazioni.
Grazie alla Generative AI, poi, la piattaforma è in grado di gestire dialoghi molto più naturali rispetto ai chatbot tradizionali, comprendendo il contesto della richiesta e adattando dinamicamente le risposte. Il sistema non si limita quindi a classificare una chiamata o a identificare una categoria di problema, ma accompagna il cliente lungo l’intero percorso di risoluzione, recuperando dati dai sistemi aziendali e fornendo informazioni personalizzate in tempo reale.
Quando l’AI lavora insieme agli operatori
Un aspetto interessante della soluzione riguarda il modello di Collaborative AI Agents che supera la contrapposizione tra automazione e intervento umano perché l’intelligenza artificiale e gli operatori collaborano come componenti dello stesso ecosistema operativo.
Gli agenti AI gestiscono le richieste più semplici, raccolgono informazioni preliminari, interagiscono con i sistemi aziendali e preparano il contesto operativo necessario. Quando emerge una situazione più complessa, la conversazione viene trasferita all’operatore umano senza perdere le informazioni raccolte fino a quel momento.L’operatore riceve immediatamente il contesto completo della richiesta e può concentrarsi sugli aspetti che richiedono esperienza, capacità relazionali e giudizio professionale. Anche durante la gestione del caso, l’intelligenza artificiale continua a supportare l’operatore suggerendo procedure, recuperando dati e automatizzando attività amministrative.
Al termine dell’interazione, la Generative AI può produrre automaticamente riepiloghi strutturati, classificare il motivo del contatto, aggiornare il CRM e suggerire le azioni successive. Il risultato è una significativa riduzione delle attività manuali e una maggiore coerenza nella gestione delle informazioni.
Il supporto multilingua semplifica la gestione tra centri di competenza distribuiti
Una funziona avanzata della piattaforma, permette di gestire con maggior facilità l’internazionalizzazione sia delle imprese, sia della clientela. Oggi, infatti, la piattaforma è in grado di identificare automaticamente la lingua utilizzata dal cliente e adattare la conversazione senza richiedere configurazioni separate per ciascun idioma. In più, però, c’è la possibilità di gestire cambi di lingua durante la stessa interazione, una situazione sempre più frequente nei mercati globalizzati. In questo modo, si rende molto più fluida l’eventuale escalation a un operatore umano o ad un diverso reparto, limitando i motivi di frustrazione per gli esseri umani coinvolti.
Cambiano i KPI del customer service
L’evoluzione tecnologica sta modificando anche il modo in cui le aziende valutano le performance dei contact center. Storicamente l’attenzione era concentrata su indicatori come l’Average Handling Time (AHT), che misura il tempo medio necessario per gestire una richiesta, oppure sul numero di chiamate elaborate. Oggi questi parametri continuano a essere importanti, ma vengono affiancati da altri indicatori.
Le organizzazioni stanno infatti dando sempre maggiore importanza a fattori quali il Customer Satisfaction Score (CSAT), che misura il livello di soddisfazione del cliente, e il Customer Effort Score (CES) che quantifica quanto sia stato semplice per l’utente ottenere una risposta o risolvere un problema.
Per questo, le aziende stanno realizzando che il vero vantaggio competitivo non è più nella sola rapidità di risposta, ma è strettamente collegato alla capacità di comprendere bisogni, aspettative e contesto di ogni cliente.