Problemi con i voli? Ci pensa l’assistente virtuale
Tra una decina di anni si prevede che il 30% dei servizi di assistenza ai clienti si baseranno interamente su “virtual agent”, rispetto al 3% del 2017
di Gianni Rusconi
3' di lettura
Chiamiamoli assistenti (o agenti) virtuali o più comunemente (e forse in modo improprio) intelligenza artificiale. Sta di fatto che i software che integrano algoritmi di machine learning applicati alle attività di assistenza i clienti stanno via via assumendo un ruolo sempre più importante nel garantire indici di soddisfazione più elevati e un cambiamento sostanziale del modo di gestire il servizio. Qualche numero al riguardo. Alcuni studi confermano come l'utilizzo di strumenti AI all'interno dei sistemi di customer care (pensiamo a chi ha acquisto un volo aereo o prenotato un hotel su un portale di viaggi) aumenterà di 10 volte entro il 2022: fra una decina di anni si prevede che il 30% delle esperienze dei clienti si baseranno interamente su “virtual agent”, rispetto al 3% del 2017.
Più efficienza e tempi rapidi nelle risposte
Rispondere alle richieste di informazioni dei viaggiatori tramite chatbot non è una novità ma ciò che impressiona è la velocità con la quale molte aziende (del mondo travel e non solo) stiano adocchiando questa forma di automazione per migliorare la relazione con la clientela. Se ricorrere ad agenti virtuali a supporto delle tradizionali attività di assistenza è ritenuta una priorità da otto aziende su dieci si spiega quindi abbastanza semplicemente, e riguarda proprio l'esperienza (non di rado stressante e improduttiva) di avere a che fare con un customer care più efficiente e in grado di risolvere un problema in modo adeguato e in tempi rapidi. Soprattutto in casi di emergenza.
Come funziona la start up Enuan
Oltre 70mila richieste di assistenza in 60 giorni di attività, e di queste circa 60mila sono state risolte dai virtual agent: è il caso reale e concreto di applicazione dell'intelligenza artificiale al customer care di Blue Panorama, la compagnia aerea di Uvet Group. A realizzarlo un'azienda italiana specializzata nel campo delle tecnologie di intelligenza artificiale per i canali messaging (comandi vocali) e chat, la milanese Enuan. L'assistente virtuale, come confermano i portavoce della startup, ha gestito in totale autonomia poco meno del 90% delle interazioni, l'11% hanno visto l'intervento anche da parte degli operatori e solo l'1% è stato risolto totalmente dall'uomo. L'operato dei robot software, in ogni caso, non rimpiazzeranno del tutto gli addetti in carne e ossa. “Non è possibile sostituire l'operato umano, anzi è necessario dargli rilievo e capire che le due identità devono collaborare per dare il miglior supporto ai clienti”, osserva in proposito Lorenzo Asuni, Chief marketing officer di Enuan. Gli operatori umani, in altre parole, si devono impegnare in attività che diano un reale valore aggiunto, lasciando agli agenti virtuali le attività più ripetitive, in modalità 24x7.
Innovazione e risultati
L'elemento di novità della soluzione, rispetto ad altre forme di automazione del customer care? Presto detto: uno dei compiti degli operatori, quando il virtual agent non è riuscito a risolvere la richiesta dei clienti, è quello di ottimizzare il software affinché per richieste analoghe possa riuscire in autonomia a gestirle, senza dover ricorrere all'intervento umano. Così facendo, negli ultimi due mesi, la percentuale di assistenza anche da parte dell'operatore è scesa dal 25% al 9% migliorando notevolmente le performance del bot e riducendo sensibilmente le chiamate al servizio clienti (nell'ordine del 30%) e la ricezione di email di reclamo o sollecito (scese dell'80%). Sulla bontà della soluzione si è espresso Cesare Ambrosi, e-commerce manager di Blue Panorama Airlines, che ha confermato come le performance del sistema, nonostante sia ancora in versione beta per gli acquisti online dei voli, siano state comunque rilevanti: nel suo primo anno di attività la chatbot ha generato oltre 400mila euro di fatturato con un tasso di conversione prossimo al 3%.
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