L’esperto di CX afferma che i siti web aziendali non si sono ancora adattati al comportamento degli utenti plasmato dall’IA

Chris Gibbins ha maturato una carriera di 25 anni nell'esperienza utente e nella sperimentazione, ricoprendo anche ruoli come direttore dell'esperienza. Attualmente è direttore della sperimentazione presso CreativeCX. È inoltre cofondatore dell'evento Experimentation London.

Abbiamo parlato con Chris per scoprire come l'AI stia cambiando l'esperienza dei suoi team e dei suoi clienti. Ecco cosa ci ha raccontato.

Prendere decisioni sull'AI basandosi sui risultati, non sull'entusiasmo

Sono un professionista della CX e della sperimentazione con oltre 25 anni di esperienza. Ora sono direttore della sperimentazione presso Creative CX.

Creative CX è una società di consulenza specializzata in sperimentazione, con circa 45 membri. Aiutiamo aziende come Sky, easyJet e Virgin Media O2 a promuovere un'innovazione misurabile, migliorare l'esperienza dei clienti e ottimizzare ogni percorso attraverso la UX e la sperimentazione.

È fondamentale sottolineare che aiutiamo anche i nostri clienti a sviluppare autonomamente questa capacità. Questo ci distingue da molte altre agenzie e società di consulenza. Configuriamo programmi di UX e sperimentazione per i team di prodotto dei nostri clienti, così alla fine non avranno più bisogno di noi!

Lavoro al fianco di un team di consulenti di talento, tra cui ricercatori UX, progettisti UX, ingegneri e strateghi della sperimentazione. Collaboro inoltre a stretto contatto con alcuni dei nostri clienti più importanti e contribuisco a definire la visione e la direzione della società di consulenza. Questo implica assicurarci di essere all'avanguardia nel settore dell'esperienza del cliente, un aspetto particolarmente stimolante ora che l'AI ha cambiato lo scenario!

Mi appassiona aiutare i clienti finali a completare facilmente le attività, aiutando al contempo le aziende a ottenere miglioramenti misurabili nei loro prodotti digitali. Credo che nella maggior parte dei casi non debba esserci un conflitto tra le esigenze dei clienti e quelle dell'azienda — purché Prodotto, UX e sperimentazione siano gestiti correttamente!

Sono anche cofondatore di Experimentation London, un evento periodico della comunità che abbiamo avviato nel 2024 per creare e rafforzare la comunità della sperimentazione a Londra e nel Regno Unito.

Sono ottimista riguardo al potenziale dell'AI nel migliorare l'esperienza dei clienti e le prestazioni aziendali, ma altrettanto scettico nei confronti dell'entusiasmo e delle esagerazioni che caratterizzano questo ambito. Applicare una mentalità sperimentale è più importante che mai. Dobbiamo sperimentare con l'AI e prendere decisioni equilibrate basate sui risultati effettivi, non sull'entusiasmo!

Come utilizzare l'AI nella CX e nello sviluppo

Abbiamo integrato l'AI in molti dei nostri processi per migliorare l'efficienza e potenziare le capacità nello sviluppo, nell'automazione dei processi e nella sintesi della ricerca UX.

Abbiamo creato diverse competenze di Claude che ci aiutano in quest'ultimo ambito. Ad esempio, disponiamo di una competenza che analizza grandi set di dati provenienti da domande aperte dei sondaggi — qualcosa che in precedenza era impossibile. Un'altra competenza che apprezzo particolarmente analizza tutti gli output delle attività di ideazione generate durante le nostre sessioni collaborative di ideazione su larga scala.

Per quanto riguarda lo sviluppo, abbiamo aumentato significativamente la velocità di sviluppo dei test A/B utilizzando la struttura personalizzata che abbiamo sviluppato con l'aiuto dell'AI. Questo ci permette di aumentare il ritmo dell'innovazione per i clienti e di affrontare la realizzazione di esperimenti più complessi mantenendo lo stesso budget.

Naturalmente, lo sviluppo dei test A/B è diverso dalla programmazione di tipo 0-1 — dove possiamo aspettarci risparmi di efficienza ancora maggiori — perché spesso manipoliamo codice esistente utilizzando un metodo successivo al rendering. Questo crea molte complessità, quindi è ancora necessario l'intervento umano.

A proposito dello sviluppo da zero, la prototipazione è un'area che l'AI ha migliorato significativamente per noi. Utilizziamo Claude per progettare prototipi codificati completamente funzionanti, consentendoci di creare prototipi ad alta fedeltà in 1-2 giorni invece che in 1-2 settimane!

Siamo particolarmente entusiasti dei metodi di prototipazione dal vivo, con cui possiamo creare concetti completamente funzionanti basati su siti web esistenti e testarli poi con utenti reali. Molto meglio del vecchio metodo di assemblare insieme schermate di Figma!

Perché i leader della CX devono concentrarsi sui problemi e sulla sperimentazione

Raccomando di adottare una strategia incentrata innanzitutto sui problemi e basata sulla sperimentazione ovunque per tutte le attività relative al Prodotto e all'esperienza del cliente.

Le idee che partono dalla soluzione sono ovunque. I team trascorrono moltissimo tempo cercando di risolvere problemi inesistenti, facendo supposizioni e copiando i concorrenti. Al contrario, un approccio che parte dal problema significa svolgere una ricerca di alta qualità per la scoperta delle opportunità, così da individuare i problemi più importanti dei clienti lungo un percorso completo e, aspetto fondamentale, comprendere adeguatamente questi problemi prima di passare a risolverli.

Le roadmap non sono più piene di soluzioni. Al contrario, sono piene di problemi da risolvere. Questo approccio affronta anche il problema del bias di conferma: l'uso improprio della ricerca per sostenere idee già esistenti.

Inoltre, il nostro approccio basato sulla sperimentazione ovunque significa che crediamo che ogni team debba sperimentare su ogni piattaforma. La chiave del successo di un brand risiede nei potenziali vantaggi derivanti dalle idee di tutti. La sperimentazione è la chiave per realizzare questo potenziale perché, quando viene svolta bene, consente a tutti di essere più audaci, testare più idee con maggiore frequenza e spesso testare più idee contemporaneamente, il tutto all'interno della rete di sicurezza di un esperimento.

C'è un motivo per cui la medicina viene sviluppata in questo modo. Crediamo che lo stesso metodo scientifico sia fondamentale per creare le migliori esperienze dei clienti. E ora l'IA lo rende facile!

Perché l'IA non è la risposta a tutto

Detto questo, al momento c'è moltissimo rumore e FOMO intorno all'IA. L'IA non è la risposta a tutto, ed è importante ricordarlo.

Nonostante tutti i casi d'uso efficaci dell'IA, ci assicuriamo che non prenda le decisioni finali relative all'esperienza del cliente. Inoltre, non la utilizziamo per condurre ricerche sugli utenti, anche se ci aiuta nella sintesi e in alcuni aspetti della presa di appunti. Abbiamo bisogno di ricerche e dati di alta qualità, e per ottenerli queste ricerche devono essere condotte da esperti umani. Dati e informazioni di scarsa qualità portano a decisioni sbagliate.

Se l'IA ti aiuta a offrire una migliore esperienza al cliente e ti aiuta a risolvere un problema reale del cliente in modo più efficace di quanto potresti fare altrimenti, allora è fantastico. Ma non considerarla la soluzione a ogni problema.

A volte le persone non hanno bisogno di un altro chatbot. Potrebbero semplicemente aver bisogno del numero di telefono per parlare con una persona vera!

Perché i responsabili della CX devono aumentare il controllo qualità quando utilizzano l'IA

Chris States

Fai attenzione a non impartire istruzioni eccessivamente definite all’IA, come “elenca i 10 temi principali.” Spesso l’IA avrà delle allucinazioni per raggiungere quel numero!

Quando utilizziamo l'IA, dobbiamo prestare molta attenzione alla qualità del risultato finale. Perché spesso l'IA è erroneamente sicura di sé.

Di conseguenza, alcuni dei guadagni in termini di efficienza sono compensati dal tempo aggiuntivo necessario per il controllo qualità, sia che si tratti di attività di CX, sviluppo o sintesi di dati provenienti da sondaggi su larga scala.

Ecco un consiglio, qualcosa che ho imparato con l'esperienza. Fai attenzione a non impartire istruzioni eccessivamente definite all'IA, come "elenca i 10 temi principali". Spesso l'IA avrà delle allucinazioni per raggiungere quel numero!

Come sta cambiando il comportamento degli utenti a causa dell'IA

I siti web e le app aziendali non si sono adeguati alle aspettative mutevoli del pubblico causate dall'uso dell'IA.

Di recente abbiamo individuato una tendenza interessante in diversi progetti di ricerca, in cui gli utenti interagivano con i siti web e le app aziendali in modo molto diverso rispetto a prima dell'IA. Ecco due esempi:

1. Ricerca interna del sito: molti utenti digitano nelle ricerche interne del sito esattamente ciò che digiterebbero in ChatGPT, includendo il tipo di prodotto, gli attributi e altri aspetti contestuali delle loro esigenze. Questo compromette completamente la ricerca tradizionale del sito e restituisce risultati pessimi.
2. Lavorare a partire dagli LLM: molti utenti affermano che ora copiano gli URL dei prodotti e passano a ChatGPT/Claude, dove pongono domande, ad esempio chiedendo confronti approfonditi.

Poiché le esperienze sui siti web e nelle app non sono state aggiornate per supportare questi nuovi comportamenti, il percorso complessivo ne risente.

Tre fattori che possono rendere preziosa per i responsabili della CX l'accelerazione dell'IA

L'IA ha già accelerato notevolmente l'esecuzione da parte dei team (progettazione e sviluppo) e questo continuerà. Se, come me, vi sta molto a cuore aiutare i vostri clienti ad acquistare, prenotare, iscriversi e svolgere più facilmente le loro attività, allora questo può essere un'ottima cosa — a tre condizioni. Dovete:

1. Concentrarvi al 100% sulla risoluzione dei problemi e delle opportunità reali dei vostri clienti. Ciò significa investire il tempo risparmiato nell'esecuzione nella ricerca e nella strategia a monte.
2. Sfruttare pienamente la potenza della sperimentazione per offrire questa velocità accelerata di funzionalità, miglioramenti e innovazioni per l'esperienza cliente. Convalidate su larga scala; non tirate a indovinare. Altrimenti, creerete esperienze pessime al doppio della velocità!
3. Evitare l'errore commesso con la personalizzazione quando si tratta di funzionalità basate sull'IA. Il fatto che qualcuno dica che si tratta di IA e suggerisca di aggiungerla al sito web non significa affatto che sarà utile. Se non risolve un problema reale del cliente, non funzionerà mai e probabilmente peggiorerà le cose. Introducetela come esperimento. Ma non spendete enormi risorse per risolvere problemi dei clienti inesistenti.

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