Quali KPI Migliorano gli Strumenti di Intelligenza Artificiale per il Servizio Clienti?
Come con la maggior parte delle nuove tecnologie di tendenza, l’IA offre molte applicazioni utili—e tante altre che sono solo trovate pubblicitarie. Ma per quanto riguarda il servizio clienti, il clamore è giustificato: Gartner, una società di ricerca informatica, stima che i chatbot diventeranno il principale canale di assistenza clienti per il 25% delle aziende entro il 2027.
Molte aziende stanno integrando con entusiasmo strumenti alimentati dall’IA come chatbot e analisi predittiva nei propri processi di assistenza clienti. E a ragione: questa tecnologia consente ai team di risolvere più velocemente i problemi e permette agli operatori umani di concentrarsi sulle relazioni con i clienti invece di rispondere per la millesima volta alla stessa domanda.
Tuttavia, vale la pena entrare nello specifico riguardo ai benefici:
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Quali KPI dell’assistenza clienti vengono migliorati dall’integrazione dell’IA nel servizio clienti?
In questo articolo ti illustrerò sette degli indicatori chiave di performance maggiormente influenzati dall’integrazione dell’IA nella gestione del servizio clienti. Monitorando queste metriche potrai usare al meglio l’IA per ridurre i costi, aumentare la soddisfazione del cliente e migliorare la customer experience.
Quali Sono i Migliori Strumenti di Intelligenza Artificiale per il Servizio Clienti?
In generale, gli strumenti di IA per l’assistenza clienti si dividono in tre categorie: chatbot e agenti virtuali rivolti al cliente, software di analisi basati sull’IA, e strumenti di back office che potenziano gli operatori dell’assistenza e automatizzano i processi.
I team di customer service spesso implementano strumenti come:
- Chatbot Conversazionali: Questi bot basati su elaborazione del linguaggio naturale possono dialogare via testo o voce con i clienti per gestire le richieste comuni senza necessità di un operatore umano. I chatbot attingono a knowledge base per risolvere in autonomia questioni ricorrenti come informazioni sugli account, domande sui prodotti o FAQ.
- Agenti Virtuali: Gli agenti virtuali sono una sorta di “chatbot avanzati”, dotati di algoritmi di apprendimento approfondito in grado di comprendere il contesto e sostenere conversazioni più lunghe; spesso hanno anche un nome e una personalità. Come i chatbot, rappresentano la prima linea di difesa, risolvendo problematiche più complesse prima di passare il contatto a un operatore umano, se necessario.
- Analisi Predittiva: Gli strumenti di analisi predittiva utilizzano sofisticati modelli di machine learning per analizzare i dati dei clienti e individuare schemi ricorrenti. Sono particolarmente utili per anticipare i bisogni dei clienti e aiutare gli operatori a personalizzare il servizio; possono essere anche utilizzati per ridurre l’abbandono dei clienti.
- Analisi del Sentimento: Strumenti di analisi del sentimento rilevano umore ed emozioni dei clienti durante la conversazione analizzando testo e dati vocali, permettendo agli agenti virtuali di percepire insoddisfazione e adattare di conseguenza l’approccio o, se necessario, passare la gestione a un operatore umano.
KPI Migliorati Dagli Strumenti di IA per l’Assistenza Clienti
Il successo degli strumenti di IA per il servizio clienti si misura in gran parte da quanto riescono ad alleggerire il carico di lavoro degli operatori umani. Tassi di deflessione, costo per risoluzione e volume di ticket sono tutti indicatori che misurano direttamente o indirettamente questo fattore.
La rapidità d’intervento è l’altro obiettivo: metriche come il tempo di prima risposta, il tempo medio di gestione e la risoluzione al primo contatto possono monitorare la velocità con cui i clienti ricevono assistenza.
Migliorare queste metriche di supporto contribuisce anche ad aumentare KPI fondamentali come il customer satisfaction score (CSAT), il net promoter score (NPS) e il customer effort score (CES).
1. Tasso di Deflessione
Un tasso di deflessione in aumento è uno degli indicatori più evidenti che il tuo investimento nell’IA sta dando i suoi frutti. Se hai investito in chatbot, assistenti virtuali o altri strumenti self-service basati su IA, il tuo tasso di deflessione—ovvero la percentuale di chat gestite dai sistemi di intelligenza artificiale senza il supporto degli operatori umani—dovrebbe essere significativo.
Fin, un chatbot IA progettato da Intercom, vanta un tasso di deflessione fino al 60%. A seconda della complessità delle richieste, alcuni chatbot possono gestire fino all’80% delle richieste senza l’intervento umano.
Strumenti come Fin riescono in questa impresa attraverso una combinazione di elaborazione del linguaggio naturale, flussi di conversazione predefiniti e una profonda comprensione della documentazione del tuo prodotto. L'obiettivo finale è che le richieste di assistenza più comuni—come informazioni sull'account, stato degli ordini, resi e semplici procedure di risoluzione dei problemi—vengano gestite interamente da chatbot AI, liberando così gli operatori umani di supporto per concentrarsi su richieste complesse e sulla costruzione di rapporti.
2. Costo per Risoluzione
Se si osserva l'attività globale del supporto clienti nel suo insieme, i numeri totali sono impressionanti: ogni anno, i clienti inviano 265 miliardi di richieste di assistenza. I chatbot e gli assistenti AI aiutano a ridurre parte di questa spesa, diminuendo il carico sulle squadre di assistenza clienti umane e facendo risparmiare alle aziende più di 11 miliardi di dollari all'anno.
L'impatto dell'AI sul costo per risoluzione si riduce a un solo fattore: è più economica degli esseri umani. Questo significa che, man mano che si sposta un numero maggiore di richieste clienti verso l'AI self-service, il costo medio per risoluzione dovrebbe diminuire.
Ma qual è, in termini economici, l'impatto dell'AI sul costo per risoluzione? Generalizzare sui costi di un'interazione di supporto clienti è notoriamente difficile tra diverse aziende. Ci sono troppe variabili: il settore, la complessità e il costo del lavoro, solo per citarne alcune. Ma per darti un'idea dei possibili risparmi, LiveAgent, uno strumento di supporto clienti, afferma che la media del settore per il costo per contatto è di $7,16. Nel frattempo, Fin—il chatbot AI menzionato prima progettato da Intercom—costa l'86% in meno, con un costo di $0,99 per risoluzione.
3. Tempo di Prima Risposta (FRT)
I leader CX più esperti potrebbero chiedersi dove concentrare la propria attenzione nell'epoca dell'AI. Una classica priorità dell'esperienza cliente è più rilevante che mai: far risparmiare tempo ai clienti. Secondo Forrester, il 66% dei clienti afferma che la cosa più importante che un'azienda può fare è rispettare il loro tempo. Con la diffusione dei chatbot, le aspettative dei clienti sono aumentate: il 40% dei clienti si aspetta una risposta da un chatbot entro cinque secondi.
L'AI, se non altro, è veloce: i chatbot possono rispondere ai clienti in pochi secondi, 24 ore al giorno. Per i clienti che necessitano di un operatore umano, gli agenti virtuali possono raccogliere informazioni e mettere in linea un operatore di assistenza clienti in circa 30 secondi. Da lì, l'AI può aiutare ulteriormente fornendo suggerimenti contestuali agli operatori.
I più recenti software di help desk—potenziati dall'AI—rendono facile monitorare tutte queste attività di chatbot e operatori umani da una visione d'insieme, applicando automaticamente l'analisi dei dati per individuare tendenze e opportunità di miglioramento dei processi.
4. Volume dei Ticket
Uno dei modi più semplici per valutare il livello generale del supporto clienti è osservare il volume dei ticket. Le implicazioni a un primo sguardo sono ovvie: numeri alti significano un team impegnato.
Ma il volume dei ticket è anche correlato a indicatori più ampi legati alla soddisfazione dei clienti. Un sondaggio ha rilevato che le aziende con un volume di ticket più basso tendono ad avere CSAT più alti. Quando il volume dei ticket aumenta, i team di supporto clienti si trovano sotto pressione e, di conseguenza, i punteggi CSAT tendono a diminuire.
Fortunatamente, gli strumenti che integrano AI per il customer success sono ben attrezzati per ridurre il volume dei ticket. I chatbot sono il metodo principale: possono deviare molte richieste dei clienti prima che si trasformino in ticket. Avere una base di conoscenza solida—che viene poi usata per addestrare i tuoi agenti virtuali—è un altro elemento chiave dell'equazione.
5. Tempo Medio di Gestione (AHT)
Il tempo medio di gestione ideale per un'azienda non è necessariamente rilevante per un'altra; le aziende a bassa complessità come il retail tendono ad avere un AHT relativamente basso, per esempio, mentre le aziende di telecomunicazioni hanno valori più alti. In generale, un “buon” AHT si aggira intorno ai sei minuti in un tradizionale call center.
Le live chat tendono ad avere AHT più alti perché sia gli operatori che i clienti possono gestire più attività contemporaneamente, con operatori che spesso seguono tre o più chat alla volta. Tuttavia, se un cliente si rivolge all'assistenza con un problema, più velocemente viene risolto, più sarà soddisfatto.
Per le richieste semplici, i chatbot possono ridurre drasticamente l'AHT fornendo risposte a molte domande comuni quasi istantaneamente. Per questioni più complesse, gli agenti virtuali possono rapidamente raccogliere le informazioni necessarie dai clienti prima di passare la gestione a operatori umani che si occuperanno dei passaggi finali.
6. Risoluzione al Primo Contatto (FCR)
Non c'è nulla di più frustrante che contattare il supporto clienti e dover richiedere nuovamente assistenza perché il problema non è stato risolto la prima volta. Nel momento in cui i clienti si rivolgono a te per la seconda volta, la mancanza di una rapida risoluzione potrebbe aver già compromesso la percezione del servizio della tua azienda.
Ecco perché è fondamentale risolvere i problemi già al primo contatto con il cliente. Idealmente, quattro problemi su cinque dovrebbero essere risolti al primo contatto: una percentuale del 70-79% è considerata un buon tasso di FCR, secondo il benchmarking del settore contact center condotto da SQM Group.
Gli agenti virtuali alimentati dall'IA possono migliorare il tuo tasso di risoluzione al primo contatto aiutando i clienti a risolvere rapidamente i loro problemi tramite il self-service. L'intelligenza artificiale può inoltre aiutare gli operatori umani a risolvere più problemi già al primo contatto riassumendo le interazioni precedenti dei clienti e suggerendo soluzioni.
7. Tasso di Retention
Non esiste metrica più importante del tasso di retention per le aziende SaaS. Fortunatamente, l'IA nel supporto clienti proattivo può aiutare: l'analisi predittiva alimentata da IA e i software di analisi del sentiment possono elaborare grandi quantità di dati dei clienti per individuare segnali che indicano quando un cliente è a rischio di abbandono.
Dati come demografia, cronologia degli acquisti, cronologia dell'utilizzo, sentiment e sondaggi di soddisfazione possono essere difficili da interpretare singolarmente, ma gli strumenti di analisi possono individuare schemi sottili e creare modelli di previsione del churn personalizzati per riconquistare proattivamente i clienti prima che se ne vadano.
La Potenza del Servizio Clienti Abilitato dall'IA
L'IA ha il potenziale di creare una rara "situazione win-win-win" nel mondo dell’assistenza clienti: costi più bassi per le aziende, servizio più veloce per i clienti e meno lavoro ripetitivo per gli operatori del supporto.
Un circolo virtuoso collega questi tre fattori. Delegando le richieste di assistenza ad alto volume all’IA, le aziende riducono i costi e gli operatori umani sono liberi di occuparsi di attività che valorizzano le loro competenze.
I clienti ottengono una combinazione di servizio più rapido per le interazioni di routine e una maggiore empatia per le richieste più complesse, migliorando retention e soddisfazione. Le aziende che danno priorità alle affermazioni empatiche nel servizio clienti spesso ottengono tassi di soddisfazione maggiori.
Monitorando i giusti KPI del servizio clienti, puoi assicurarti che l'IA abbia l'effetto desiderato sull'esperienza del tuo supporto—creando clienti più felici e fedeli.
Per saperne di più sui KPI, scopri il nostro articolo approfondito su le principali metriche di successo clienti. Vuoi restare aggiornato sulle ultime novità del settore CX? Assicurati di iscriverti alla nostra newsletter per ricevere consigli sulla leadership CX, strategie di marketing, approfondimenti e tendenze di settore.
