In questo podcast parliamo di come le aziende e le attività commerciali possono affidarsi all’intelligenza artificiale per coinvolgere e servire sempre meglio i propri clienti. 

Parliamo, per dirla con il linguaggio del marketing, di ustomer engagement, e lo facciamo interpretando la parola engagement – coinvolgimento – in senso ampio, che include concetti come servizio, esperienza d’uso, rapporti con il cliente. Ambiti nei quali l’intelligenza artificiale è certamente alleata del lavoro e di chi lo compie. Esempio semplicissimo riferito al supporto clienti: se le richieste più delicate e specifiche devono essere evase con l’aiuto di un addetto in carne e ossa, l’unico in grado di garantire quell’elasticità mentale indispensabile in questi casi, i problemi standard possono essere serenamente affidati a una soluzione di intelligenza artificiale, così da destinare gli operatori a compiti anche più stimolanti.

Customer engagement: sempre più dati

Oltre questo esempio, c’è la realtà. E nella realtà chattare con un’assistente virtuale su Facebook o su un sito e-Commerce è pratica sempre più diffusa. Ciò significa produzione di dati, e sempre più cospicua. Insomma, i famosi big data: l’intelligenza artificiale permette in di analizzare e interpretare le informazioni su comportamenti acquisiti durante l’esperienza di dell’utente, sia essa di acquisito, o di assistenza o di qualsivoglia altra natura. 

Quei dati sono tanti, tantissimi. Una mole impensabile fino a poco tempo fa, che le aziende non possono più permettersi di ignorare: la crescita del customer engagement migliora la reputazione del brand. E un brand ben reputato ha solo da guadagnare sul fronte del business. Per rendere effettiva questa catena di conseguenze, le potenzialità dell’intelligenza artificiale sono decisive. 

Customer engagement: poca consapevolezza sull’AI

E l’Italia? Uno potrebbe pensare: beh, gli Stati Uniti sono il leader mondiale dell’IT, e quindi è ovvio che l’azione criminale si concentri su di loro.

Tutto bello, tutto perfetto? Mica tanto. Se è vero che viviamo giorni in cui la popolarità dell’intelligenza artificiale è storicamente al suo apice, lo è altrettanto che numerose aziende la stanno utilizzando in modo superficiale. Come dire: basta che ci sia; come funziona, è secondario. E invece non lo è: una ricerca effettuata da McKinsey ci dice che gran parte delle soluzioni di AI implementate al di fuori del settore tecnologico è ancora in fase sperimentale, e che sono poche le aziende che la utilizzano su vasta scala. 

E poi, si pensi che il 41% di esse  ha espresso dubbi a riguardo, cosa che con ogni probabilità è dettata da un’analisi poco approfondita delle potenzialità di questa tecnologia. Insomma, per molte realtà l’intelligenza artificiale è più fonte di incertezze che di opportunità, e non sono pochi i manager che ancora non riescono a valutarne correttamente il ritorno di investimento.

Infine, non è affatto raro che l’implementazione di soluzione di AI debba essere integrata con altre soluzioni e applicazioni realizzate da vendor diversi: alla fine, il risultato finale sono un gran caos tecnologico e tempi lunghi di effettiva realizzazione.

Customer engagement: la soluzione

Bene, come si risolvono questi problemi? Una risposta è in soluzioni pronte all’uso, pensate con precisione per ottimizzare i risultati di business specifici. Nel caso del customer engagement, proviamo a pensare di poter tracciare sul sito o sullo store online i passaggi dei clienti, il loro profilo, i comportamenti durante la navigazione e quindi di definire in modo predittivo quando, come e su quale canale coinvolgerli per dar loro un aiuto concreto e proattivo se hanno dei problemi, se si perdono, se lasciano in un carrello e non concludono l’acquisto. 

Nel mercato digitale, che oggi è affollato oltre ogni immaginazione, intelligenza artificiale e machine learning sono strumenti preziosi per migliorare il tasso di conversione e allo stesso tempo ottimizzare il coinvolgimento delle risorse: sono loro che possono fare la differenza tra successo e fallimento.

E quindi non è un caso che oggi retail e eCommerce stiano concentrando i propri sforzi sulle attività di comprensione del percorso dell’acquirente per offrire una Customer Experience coerente e costante su tutti i canali e su punti di contatto. Questo non solo per raggiungere obiettivi di business, ma anche per diventare  leader in questo campo. E cioè diventare aziende o realtà capaci di offrire servizi premium in modo tempestivo, di presentare offerte personalizzate, di aumentare la fidelizzazione verso il brand. Insintesi, di trasformare i clienti da potenziali a reali.

Customer engagement: il caso Smiths Toys

E’ già accaduto? Sì. Smiths Toys, colosso irlandese del retail, aveva un’esigenza: incrementare la flessibilità della propria chat per avere funzionalità adatte a una clientela globale. Si sono affidati all’americana Genesys e a una loro soluzione di prospect conversion basata sull’impiego dell’intelligenza artificiale, e in quel modo hanno potuto dare propri agenti una visibilità completa sul percorso digitale dei clienti, fornendo indicazioni sullo storico e sul mezzo di interazione più corretto. Risultato: Smyths Toys ha registrato un aumento della soddisfazione dei clienti, una diminuzione delle richieste di supporto e ha ridotto il tasso di abbandono del carrello del 30%.

Questo ci fa capire non solo che la customer experience inizia prima dell’acquisto e non termina con esso, ma quanto le potenzialità dell’AI siano davvero amiche del business e delle aziende. Senza dimenticare che business e aziende sono fatte da persone per le persone.