Oggi entriamo nel dettaglio dei passaggi chiave del Customer Service e di come questi possono essere gestiti in automatico dall’Intelligenza Artificiale.
Ogni customer service, indipendentemente dal settore o dal volume di richieste, è scandito da momenti cardine che ne definiscono l’efficacia.
Questi momenti — che possiamo chiamare passaggi chiave — sono:
Cattura, Triage, Routing, Gestione, Chiusura, CSAT
(→ qui inserire immagine esplicativa del flusso)
Sono l’ossatura che garantisce che un ticket venga gestito nel modo giusto: dalle informazioni iniziali fino alla soluzione finale. Se uno di questi passaggi si inceppa, l’intera esperienza cliente ne risente.
Esplicitare e ottimizzare i passaggi chiave significa diventare consapevoli del proprio processo di assistenza. Solo ciò che è chiaro può essere migliorato.
E qui entra in gioco l’AI, che può intervenire in diversi punti del flusso:
Triage: per classificare automaticamente le richieste.
Routing: per indirizzare i ticket all’agente o al reparto più adatto.
Interazione: per supportare l’agente con suggerimenti next best action o automazioni RPA.
Chiusura: con strumenti come il thank you relevator, che chiudono il ciclo migliorando la customer experience.
L’obiettivo non è sostituire l’essere umano, ma affiancarlo con tecnologie che ne potenziano le capacità.
I benefici principali?
Standardizzazione: il servizio diventa più prevedibile e di qualità.
Velocità: tempi di risposta ridotti grazie a classificazioni e automazioni.
Efficienza: meno errori e più risorse libere per attività a valore aggiunto.
L’AI diventa un nuovo collega, un alleato che si occupa delle attività automatizzabili e permette al team di concentrarsi su ciò che davvero conta: la relazione con il cliente.
Lavora come un instancabile “assistente virtuale”, con un carico di lavoro elevato e un costo inferiore rispetto a qualsiasi risorsa junior.
Per introdurre l’AI in un customer service serve un approccio metodologico. Il primo passo è mappare i momenti chiave del flusso attuale.
Un sistema di AI ha bisogno di una base dati su cui operare:
Identificare la base dati del customer service,
Recuperare la documentazione utile alla risoluzione dei ticket (manuali, FAQ, linee guida),
Iniziare a lavorare con un sistema di ticketing per individuare i punti di intervento dell’automazione.
Il nostro approccio combina aspetti consulenziali e metodologici.
Affianchiamo le aziende nell’isolare e affinare la base dati necessaria per integrare l’AI, fino alla sperimentazione in ambiente sandbox, dove è possibile testare la tecnologia in modo controllato e progressivo.
Guarda il video per scoprire tutti i dettagli: