Come trasformare il customer service in leva strategica con l’IA


Il servizio clienti è a un punto di svolta. Secondo un recente report di Accenture Song “Customer service on the brink”[1], i consumatori sono molto critici in merito alla qualità del servizio clienti offerto dai brand, con un numero crescente che si dichiara insoddisfatto.

La tecnologia, se finalizzata alla sola efficienza operativa e alla riduzione dei costi non si rivela efficace, ma un suo utilizzo più strategico può offrire nuove opportunità per trasformare radicalmente il customer service, migliorando la soddisfazione del cliente finale.

Il customer service è in crisi: i limiti dei modelli attuali

Secondo la nostra indagine i consumatori attribuiscono un’importanza sempre crescente alla qualità del servizio clienti offerto dalle organizzazioni. Il 64% dei consumatori a livello globale identifica un buon servizio clienti come l’elemento più importante di differenziazione tra un’azienda e l’altra e l’87% preferisce non acquistare più da un brand con il quale ha avuto anche una sola esperienza negativa. Inoltre, quasi due terzi delle persone (61%) hanno dichiarato che, nel corso dell’ultimo anno, si sono sentite frustrate o irritate a seguito di interazioni con il servizio clienti.

Negli ultimi anni il customer service è sempre più caratterizzato da connessioni automatizzate e disintermediate. Le aziende italiane dichiarano che attualmente le interazioni del proprio servizio clienti con i consumatori avvengono attraverso portali dei siti web (20%), app (20%), e-mail (11%), chiamate telefoniche (10%), chatbot (9%), social-media (9%), chat live con addetti del customer service (8%), messaggi telefonici (7%) e solo il 6% attraverso interazioni di persona.

Nonostante l’incremento delle interazioni digitali con i brand, solo il 32% dei consumatori a livello globale pensa che la qualità del servizio clienti sia in generale aumentata negli ultimi 5 anni.

Tecnologia e customer service: un equilibrio ancora instabile

Malgrado l’aumento di investimenti da parte delle aziende in nuove tecnologie, meno di un quinto dei consumatori (18%) ha dichiarato che queste hanno migliorato significativamente le proprie esperienze di acquisto. Spesso, infatti, l’introduzione di tecnologie come i chatbot e i sistemi di risposta vocale interattiva (IVR) hanno reso le interazioni tra brand e consumatori più frustranti e inefficaci, potremmo dire meno fluide.

I clienti si aspettano che le aziende utilizzino i dati per migliorare il servizio, ma questo non sta di fatto accadendo: solo il 16% delle aziende italiane dichiara di essere in grado di risolvere proattivamente e preventivamente possibili problematiche in cui possono incorrere i consumatori. Paradossalmente le nuove tecnologie stanno avendo un effetto di “sovraccarico “per i consumatori, piuttosto che una semplificazione dei processi.

Nonostante una buona percentuale di aziende in Italia (63%) sia consapevole del crescente interesse dei consumatori nel vivere esperienze di customer service di maggiore qualità, i brand hanno spesso dato priorità agli investimenti in tecnologie per ridurre i costi di gestione e migliorare l’efficienza operativa, trascurando l’esperienza del cliente.

Questo fenomeno è confermato dai dati: è in calo il numero di dirigenti che affermano che i loro dipartimenti di customer care esistono principalmente per creare valore per i clienti; il 61% delle aziende italiane dichiara di dover scendere spesso a compromessi tra l’efficienza, i costi e la soddisfazione dei clienti.

Le opportunità dell’intelligenza artificiale generativa per le aziende

L’intelligenza artificiale generativa, o più in generale le architetture Agentic ovvero agenti digitali in grado di collaborare tra di loro sotto la guida delle persone, rappresentano una svolta potenziale per il servizio clienti. Secondo una precedente ricerca di Accenture[2], il 65% delle ore lavorative di coloro che si occupano di servizio clienti potrebbe essere migliorato con l’uso della Gen AI.

Nell’arco dei prossimi 3-5 anni in Italia, secondo il 58% dei professionisti intervistati, le interfacce basate sull’AI conversazionale potranno arrivare allo stesso livello qualitativo delle interazioni fisiche con il personale; secondo il 63% un servizio clienti d’eccellenza sarà elemento di differenziazione primario con i competitor del settore.

L’AI Generativa ha quindi il potenziale per rivoluzionare l’approccio al customer service per il 58% delle aziende italiane, grazie all’introduzione di metodi innovativi per l’interazione e il supporto al consumatore finale.

Ostacoli e sfide nella creazione di un servizio d’eccellenza

Nonostante gli sforzi nel migliorare il customer service grazie a investimenti in nuove tecnologie, la metà delle aziende (50%) reputa sempre più difficile mettere in campo un servizio clienti d’eccellenza. Basti vedere, in questo senso, quali sono i feedback ricevuti dai consumatori.

Empatia e interazione umana: ciò che i clienti vogliono

I consumatori desiderano che le proprie interazioni con i brand siano facili e tempestive, caratterizzate da un maggior grado di empatia e che il servizio erogato li faccia sentire valorizzati e compresi.

Più di tre quarti dei consumatori a livello globale (78%) dichiara di preferire interazioni dirette con il servizio clienti, secondo il 33% l’interazione con un umano è imprescindibile per la risoluzione di determinati problemi. Nonostante questa spiccata preferenza per l’interazione umana, molti clienti vi trovano comunque degli elementi di frustrazione, spesso a causa di una formazione inadeguata degli operatori del servizio clienti, della mancanza di autorità per risolvere direttamente i problemi o della segregazione delle competenze degli operatori.

Tre azioni per migliorare il servizio clienti

Accenture Song suggerisce tre azioni chiave per aiutare le aziende a trasformare e migliorare il proprio servizio clienti:

  • Personalizzare ogni interazione per costruire fiducia: utilizzare i dati e l’AI per rendere l’esperienza dei clienti personalizzata, rendere i tool automatizzati più intuitivi e utili. L’AI può anche fornire agli addetti al customer service informazioni in tempo reale per guidare i clienti in modo più efficace.
  • Prevedere e risolvere proattivamente le esigenze dei clienti: utilizzare i dati per prevedere i problemi e offrire soluzioni in anticipo, migliorando l’esperienza del cliente e riducendo il carico di lavoro.
  • Potenziare la collaborazione mettendo il servizio clienti al centro: creare un “Customer Insights Hub”, che centralizzi i dati rilevanti e li renda accessibili in tempo reale, migliorando la coerenza e la qualità del servizio.

Collaborazione interna e formazione: le condizioni per innovare

Un altro aspetto cruciale evidenziato dal report è la necessità di una maggiore collaborazione tra i dipartimenti interni alle aziende. Il servizio clienti non dovrebbe essere visto come una funzione isolata, ma come un hub di informazioni sui clienti che può fornire preziose intuizioni a tutta l’organizzazione, in grado di migliorare non solo il servizio clienti, ma anche le strategie di marketing, lo sviluppo dei prodotti e le operazioni aziendali in generale.

Barriere all’implementazione dell’AI nel customer service e formazione del personale

In Italia il 52% degli addetti ai lavori dichiara di utilizzare già regolarmente dati e insight che derivano dal servizio clienti per altre funzioni del proprio business. Tuttavia, il 57% ritiene che la funzione customer service non abbia ancora l’influenza e la visibilità che dovrebbe all’interno dell’intera organizzazione.

Un elemento critico è anche quello della formazione degli addetti al customer service: per il 32% delle aziende italiane la mancanza di personale qualificato a gestire e mantenere i nuovi sistemi di servizio clienti è una delle principali barriere all’implementazione delle soluzioni di GenAI.

In questo contesto, è fondamentale ripensare i modelli di formazione e sviluppo delle competenze. Accenture supporta le aziende attraverso soluzioni avanzate come LearnVantage, una piattaforma nativa AI che aiuta le organizzazioni a costruire percorsi di apprendimento personalizzati, accelerando l’adozione delle nuove tecnologie e rafforzando le competenze necessarie per un servizio clienti moderno, empatico ed efficace.

Nel processo di implementazione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, per il 31% anche le preoccupazioni per la protezione e la sicurezza dei dati e l’integrazione delle nuove funzionalità con i vecchi sistemi sono elementi di attenzione; nonché le reticenze al cambiamento da parte di dipendenti e manager (30%).

Il futuro del customer service: dall’efficienza alla generazione di valore

Il servizio clienti non riguarda solo la risoluzione dei problemi, ma anche la protezione e la crescita del bene più prezioso di un’azienda: i suoi clienti. Le scelte che le aziende fanno oggi, in termini di investimenti e progettazione delle esperienze, determineranno la loro rilevanza e crescita per gli anni a venire. La tecnologia e l’intelligenza artificiale offrono strumenti potenti per migliorare il servizio clienti, ma è essenziale che queste soluzioni siano implementate tenendo sempre presente di mettere il cliente al centro.

Concludendo, è in atto una trasformazione profonda che sta ridefinendo il ruolo del customer service, sempre più orientato a diventare un centro di ingaggio strategico. Ogni contatto con il cliente non è più solo una richiesta da gestire, ma un’opportunità per rafforzare la relazione e generare valore. In questo contesto, le soluzioni di nuova generazione – basate su dati, intelligenza artificiale e collaborazione tra funzioni – permettono alle aziende di trasformare ogni interazione in un momento rilevante, empatico ed efficace.

Note


[1] Accenture (2024). Customer service on the brink. La ricerca è stata completata nell’ottobre 2024. Accenture ha intervistato 7143 consumatori in 6 Stati, 2400 responsabili del customer service in 13 Paesi (tra cui l’Italia) e ha condotto interviste approfondite tramite focus groups e brevi interviste video a 150 individui tra US e UK.

[2] Accenture (2024). Work, workforce, workers: Reinvented in the age of generative AI.



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