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La sfida più grande per il vostro contact center? Capire cosa vi dicono i clienti.

Dai nativi digitali ai boomers. Chiunque abbia un cellulare e un'app, tutti si aspettano di più. I clienti si aspettano che il loro tempo sia valorizzato e che ogni interazione con la vostra organizzazione sia efficiente e li porti al risultato desiderato. Si aspettano inoltre di essere trattati in modo altamente personalizzato.

Le organizzazioni rivedono sempre più spesso i loro investimenti operativi con l'obiettivo di migliorare l'esperienza del cliente (CX), nella speranza di ridurre al minimo il churn, aumentare i ricavi e posizionare meglio le iniziative di upsell e cross-sell, risolvendo al contempo problemi specifici dei clienti e soddisfacendo le esigenze emergenti. L'analisi del Customer Journey end-to-end attraverso i programmi Voice of the Customer (VoC), insieme a ogni chiamata, e-mail, testo o chat web, sono diventati elementi importanti per aiutare l'organizzazione a focalizzare correttamente gli investimenti in CX.

Sebbene questi approcci raccolgano grandi volumi di dati, il pezzo mancante del puzzle è la trasformazione di questi dati in informazioni utili per i clienti e per l'azienda.

Il feedback può essere facilmente frainteso Il contesto è fondamentale

Determinare esattamente a cosa si riferiscono i commenti dei clienti e come si inseriscono nel flusso delle loro esperienze diventa fondamentale. Un commento fatto in modo isolato o apparentemente contraddittorio può essere fuorviante, sia in senso positivo che negativo.

Con le aspettative dei clienti in continua evoluzione, le realtà di mercato dinamiche e i concorrenti aggressivi che utilizzano nuovi approcci, le organizzazioni hanno l'onere di capire rapidamente dove hanno successo e perché, e dove sono in difetto e come.

Ma, cosa altrettanto importante, le organizzazioni devono massimizzare rapidamente i vantaggi di cui dispongono, eliminando al contempo eventuali problemi e carenze. L'incomprensione è pericolosa perché può portare a decisioni sbagliate e non correttamente informate.

Estendere le capacità di raccolta dei dati dei clienti

Sebbene la maggior parte delle organizzazioni cerchi di capire meglio i propri clienti, i commenti più preziosi (cioè non filtrati) sono in genere offerti durante un evento o una situazione specifica. I clienti vi diranno cosa conta quando conta di più per loro, ma la realtà è che potrebbe esserci stata più di una volta in cui il cliente ha commentato qualcosa. Un valore significativo deriva dalla fusione di tutti i commenti dei clienti per ottenere una visione olistica delle loro esperienze. Ciò consente all'organizzazione di sviluppare un profilo più accurato delle aspettative dei clienti, semplificando al contempo l'identificazione delle azioni correttive appropriate.

Un valore significativamente maggiore può essere estratto quando tutti i commenti dei clienti vengono aggregati, fornendo un contesto ancora più ampio e identificando potenzialmente altri problemi di fondo che i clienti stanno vivendo e che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Nel tempo, i problemi insidiosi sono quelli che, se ignorati, hanno un impatto negativo più significativo.

È l'approccio che conta

L'intelligenza artificiale (AI) è diventata il modo più efficace per garantire che la vostra organizzazione possa soddisfare le aspettative dei clienti in continua evoluzione.

Ma... che tipo di IA? Qual è l'approccio migliore per implementarla e utilizzarla?

L'intelligenza artificiale funziona quando applica un processo strutturato

Quando si implementa una piattaforma di Intelligenza Artificiale (AI) è fondamentale assicurarsi che analizzi l'intero percorso del cliente, dal primo punto di contatto alla fine. Mentre i sondaggi, gli NPS e i punteggi CSAT forniscono solo un quadro parziale, l'ascolto della voce del cliente attraverso la voce, i video, gli SMS, i testi e i social media è fondamentale per sviluppare la comprensione più completa dei problemi su cui l'organizzazione dovrebbe intervenire immediatamente.

In particolare, i migliori risultati sono stati ottenuti utilizzando l'intelligenza artificiale conversazionale, che combina l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'apprendimento automatico (ML) e l'analisi del testo. I migliori utilizzano anche un lessico continuamente aggiornato e ottimizzato di termini, espressioni e fraseologie specifiche del settore (e se si opera in uno spazio consumer, si potrebbe anche prendere in considerazione l'utilizzo di espressioni/lingue/colloquiali correnti), per assicurarsi che l'IA sia in grado di comprendere accuratamente il parlato (cioè i verbatim) all'interno delle conversazioni, attraverso tutti i canali di comunicazione.

In questo modo, le informazioni raccolte dall'IA possono essere comprese meglio e l'IA è in grado di interpretare accuratamente ciò che è stato detto, come è stato detto, e quindi di estrarre gli "insight" appropriati da queste conversazioni. Questi approfondimenti portano a una migliore comprensione del "perché" dietro il "cosa".

L'intelligenza artificiale conversazionale può quindi fornire una comprensione molto più precisa dell'interazione di tutti i commenti, i problemi, i reclami e le azioni correttive richieste, e quindi raccomandare una linea d'azione.

Questo è l'ultimo vantaggio dell'utilizzo dell'IA: riduce al minimo le congetture e fornisce le informazioni dettagliate necessarie per sviluppare l'approccio migliore per eliminare problemi ricorrenti e/o simili in futuro. Per tutti.

Agite sulla base delle informazioni raccolte - rapidamente

Una volta estratta, convalidata e raffinata (ricordate che la velocità è importante, perché le aspettative dei clienti cambiano rapidamente), l'intuizione deve essere messa in pratica quando è più importante... quando il cliente si aspetta che lo sia. Pertanto, le organizzazioni devono agire con obiettivi e impegno chiari.

AI Insights spiega come

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L'intelligenza artificiale: tutto sta nelle intuizioni.

Scoprite come l'intelligenza artificiale aiuta a migliorare l'esperienza del cliente (CX) attraverso un migliore utilizzo dei dati dei clienti.

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