Rispondere rapidamente a un cliente è solo il primo passo per avere clienti soddisfatti: bisogna anche risolvere il problema. Una segnalazione può richiedere una verifica del contratto, un intervento tecnico e un’autorizzazione amministrativa, tutte attività distribuite fra reparti e applicazioni che il servizio clienti deve riuscire a coordinare. In questo, l’AI agentica può davvero aiutare i dipendenti e rendere tutto più veloce, cambiando il ruolo del Customer Relationship Management. Infatti, secondo Fabrizio Marella, Senior Sales Manager Crm Industry Workflows Eema South di ServiceNow, gli agenti possono interpretare le richieste e avviare le operazioni necessarie per gestirle facendo del CRM un punto di raccordo tra l’esigenza del cliente e il lavoro dei diversi dipartimenti.
Dalla segnalazione all’intervento
Un classico caso di agente risolutivo o quasi è quello dell’interruzione del servizio in azienda. Quando un servizio si interrompe, un agente potrebbe esaminare la segnalazione del sistema ancor prima che il cliente realizzi che qualcosa non va; passerebbe poi a consultare le informazioni contrattuali, attivare un intervento tecnico e comunicare al cliente l’avanzamento delle attività. Nel momento in cui dovesse incontrare, come spesso accade, una situazione non prevista o un passaggio soggetto ad approvazione, provvederebbe a coinvolgere un operatore.
Il beneficio potenziale riguarda la continuità della gestione, oltre alla velocità della prima risposta. Se è attiva una funzione di monitoraggio del livello di servizio, il primo messaggio potrebbe arrivare dal sistema al cliente, avvisandolo che siete già al lavoro ancor prima che loro cerchino l’indirizzo mail da contattare (o che addirittura si accorgano del problam). Collegare in un processo i passaggi successivi, poi, riduce trasferimenti manuali, verifiche ridondanti e tempi di attesa tra una funzione e l’altra, con l’importante discriminante dell’autonomia d’azione che resta legate a regole rigide impartite di processo in processo. Consultare lo stato di una pratica, assegnare un’attività e autorizzare un’operazione con conseguenze economiche richiedono livelli diversi di controllo che devono esser definiti prima di arrivare in produzione: per ciascun passaggio, l’impresa deve definire ciò che l’agente può fare e quando deve fermarsi.
L’integrazione è il primo ostacolo
Questa evoluzione mette alla prova le architetture aziendali. Le informazioni necessarie a risolvere una richiesta possono trovarsi nel Crm, nei sistemi di gestione dei contratti, negli applicativi tecnici o negli archivi amministrativi e limitarsi ad aggiungere un agente a sistemi disconnessi non elimina la frammentazione. Se i dati sono incompleti, le responsabilità poco chiare o i passaggi operativi non coordinati, l’automazione può introdurre ulteriori difficoltà nella gestione. Per i responsabili IT, quindi, il progetto comincia dall’identificazione delle fonti e dei collegamenti necessari. Si tratta di eliminare quei silos che ormai sono un tema ricorrente nella gestione dell’innovazione: bisogna stabilire dove reperire le informazioni aggiornate, come avviare le attività e come riportarne l’esito nel percorso di assistenza. Il tutto mantenendo una forte governance nel workflow. Un agente che tratta informazioni sui clienti e interagisce con applicazioni aziendali deve operare con permessi coerenti con il compito assegnato, regole di processo e meccanismi di supervisione.
Questo significa decidere quali dati siano accessibili, quali azioni possano essere avviate automaticamente e quali richiedano una conferma. La visibilità sulle attività deve inoltre consentire agli operatori di comprendere lo stato della richiesta e intervenire quando necessario.
Misurare la soluzione, oltre la risposta, partendo col piede giusto
Arriva, infine, il momento di valutare l’efficacia di un progetto di AI agentica nel Crm e la rapidità della conversazione rappresenta solo una parte del risultato perché si torna all’assunto iniziale: il parametro decisivo è quanto efficacemente viene risolta la richiesta e le metriche vanno definite di volta in volta. Di solito, un incrocio tra tempi complessivi di gestione, pratiche riaperte, passaggi tra reparti e interventi manuali può aiutare a capire se l’automazione migliora il servizio e soprattutto di quanto. Bisogna pesare bene i vari elementi, però, per evitare storture in cui, per esempio, una risposta veloce va a compensare lunghe attese prima della risoluzione effettiva del problema.
L’adozione dell’AI agentica, quindi, può non risultare immediata perché ha bisogno di molto lavoro prima di diventare operativa, ma ha il grande vantaggio di non dover essere globale. Si può partire da un processo circoscritto, con informazioni disponibili, responsabilità definite ed esiti misurabili e da lì fare l’esperienza necessaria alla gestione dei processi mentre si mette ordine nei dati sui quali andranno a lavorare gli agenti futuri. L’evoluzione del Crm, alla fine, è soprattutto una questione organizzativa: bisogna rendere coordinabile il lavoro che sta dietro alla relazione con il cliente. L’AI può aiutare a eseguirlo bene e velocemente, ma il risultato dipenderà sempre dalla qualità dei dati, dall’integrazione dei sistemi e dalla chiarezza con cui l’azienda assegna compiti e responsabilità.