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To meaning

Come semantica e intelligenza artificiale supportano le aziende per conoscere, coinvolgere e soddisfare i clienti

L’intelligenza artificiale è indubbiamente il termine del momento. Ma a cosa serve davvero? Ci aiuta certamente ad automatizzare processi cognitivi che prima erano esclusivamente svolti dagli esseri umani.
Ciò significa che stiamo utilizzando le tecnologie cognitive, l’intelligenza artificiale ed il machine learning per insegnare ai computer ad imparare il linguaggio umano, permettendogli di arrivare ad una comprensione sempre più elevata.
CELI Language Technology ha le competenze e la tecnologia di Intelligenza Artificiale e NLP non solo per comprendere i clienti, ma anche per capire come migliorare il loro engagement.

Facciamo una doverosa premessa. Customer experience (CX) ed intelligenza artificiale (AI) hanno qualcosa in comune: la confusione. Infatti, si tratta di termini il cui significato è stato un po’ “inquinato” negli corso degli ultimi anni. Del resto, ogni volta che un termine ha acquisito popolarità ogni persona lo utilizzerà a suo piacere per vendere i propri prodotti e servizi.
“Customer experience” è diventato un termine generale per service design, “vedere le cose con gli occhi del cliente”, user experience. Vero è che se non riusciamo ad avere una idea chiara di cosa sia la customer experience non sapremo mai davvero come applicarla. E far contenti i clienti.
L’intelligenza artificiale non fa differenza: ormai tutto è AI. A volte sembra che basti aggiungere “Framework per l’intelligenza artificiale” ad un qualunque programma per pc ed il gioco è fatto.

Customer experience e intelligenza artificiale: qualche chiarimento

Ma facciamo attenzione ad una cosa: non dimentichiamoci che, anche con l’avvento dell’AI, non bisogna confondere l’efficacia della customer experience con la CX in sé per sé.
Parlare di design ottimale della CX è “outside in” e quindi si deve basare sul cliente e sulle sue aspettative, pertanto migliorare ciò che il cliente pensa, sente e come si comporta di fronte ad una determinata esperienza.
Una banca che decide di tagliare i costi obbligando i clienti a gestire i propri conti correnti online non può sostenere che questa operazione aiuti a migliorare la customer experience. Si tratta invece di una attività inside-out, decisa dall’azienda per ridurre costi e avere un impatto diretto sul ROI. E quindi più legata all’efficacia della CX che alla “vera” CX.

Per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale ci sono anche qui dei dubbi: secondo una definizione “informatica” trattasi dello studio degli agenti intelligenti e quindi device in grado di percepire il proprio ambiente e compiere azioni che consentono di massimizzare le possibilità di successo rispetto ad un certo obiettivo.
Colloquialmente l’AI è ormai legata al machine learning e quindi, ad una forma di advanced analytics. Del resto, machine learning significa fare in modo che le macchine “imparino” e risolvano problemi come o meglio di un essere umano. Un termine spesso usato come sinonimo dell’AI è il cognitive computing, il cui obiettivo è quello di creare sistemi automatizzati in grado di risolvere problemi senza intervento umano.

Customer experience e intelligenza artificiale: evoluzione possibile

La buona notizia è che l’Intelligenza Artificiale è pronta e matura al punto da essere utilizzabile per disegnare esperienze positive per il cliente che allo stesso tempo riducano i costi e portino ad un positivo impatto sul ROI. In questo modo, si ottengono in un colpo solo due risultati: da un lato il  miglioramento dell’esperienza del cliente (outside in) e dall’altro l’efficacia della CX (inside out). E lo sostiene anche Gartner:

The good news is that AI has matured to the point where it’s feasible to design experiences that deliver a good experience while also reducing costs and driving ROI.

In realtà gli algoritimi di AI di cui parleremo esistono già dagli anni 60: perché solo oggi si torna a parlarne e ad applicarli veramente? E’ il momento giusto per investire sulla CX perchè abbiamo a disposizione dati in abbondanza con cui allenare gli algoritmi e renderli sempre più performanti. Inoltre:

  • I dati disponibili crescono a ritmi elevatissimi. Basti pensare a tutte le informazioni presenti sui social media, ai dati provenienti dai sensori, dagli oggetti “intelligenti” (Internet of Things). Non dimentichiamo che circa il 60% della popolazione adulta mondiale dispone di uno smartphone;
  • La capacità di stoccaggio delle informazioni è diventata allo stesso tempo maggiore con minori costi;
  • I data scientist hanno a disposizione computer sempre più potenti con possibilità di calcolo impensabili solo fino a qualche anno fa e che consentono loro di progettare algoritmi sofisticatissimi;
  • Utilizziamo sempre piu’ che in passato il linguaggio umano, per “parlare” con le macchine e gli oggetti (il navigatore dell’auto, Siri, Alexa di Amazon)

Ma la vera domanda è: come usiamo l’intelligenza artificiale secondo quanto affermato da Gartner? La risposta è semplice: attraverso il linguaggio naturale, quindi quello parlato dagli esseri umani. Infatti, i miglioramenti nel Natural Language Processing, nel riconoscimento vocale, nello Speech-to-Text e Text-to-Speech hanno portato finalmente alla possibilità di usare il linguaggio naturale come interfaccia di conversazione con le macchine.
Anche secondo Accenture, il riconoscimento vocale (Automatic Speech Recognition) ha ormai raggiunto una accuratezza del 94,1%. Insomma, ormai le macchine ci capiscono piuttosto bene.

Per chi si occupa di marketing e vendite, questa è l’opportunità giusta! Le chat sono senza dubbio “invitanti” e possono aiutare i clienti finali ad “aiutarsi da soli” durante il processo di acquisto. Ma anche i professionisti della vendita possono “ingaggiare” il cliente al momento giusto. Le tecnologie, anche qui, abbondano.
I chatbot consentono di automatizzare determinati processi e quindi risolvere problematiche del cliente in modo semplice e rapido. Non dimentichiamoci che un chatbot non è solo una chat testuale, ma può anche prevedere una interazione attraverso la voce.
Del resto, il vero fronte caldo dell’intelligenza artificiale sono proprio i bot, chiamati anche spesso virtual o digital assistants. La ragione principale per cui vengono utilizzati resta la call deflection. Se un cliente può fare da solo ed evitare di telefonare al contact center questo permetterà di avere una customer experience efficace, riducendo costi (inside out) e, chissà, magari rendendo anche più contento il cliente (outside in).
La vera novità è quindi usare l’intelligenza artificiale e le ricerche basate sul linguaggio naturale per migliorare l’esperienze del cliente da un lato e ridurre i costi dall’altro.

Speech & Text Analytics e intelligenza artificiale

Trying to understand your customer without applying text analysis is like choosing a paint color in the dark.
If you want to know what your customer wants, needs, prefers, and expects, then you need to listen to the Voice of your Customer.

L’intelligenza artificiale aiuta la customer experience anche attraverso speech e text analytics:

1) Customer engagement: se volete riuscire nel customer engagement, non potete indovinare ciò che il cliente vuole. Ascoltare i desideri e le esigenze del cliente è essenziale per assicurarsi di restare rilevanti;
2) Essere un passo avanti concorrenti: non sono pochi mercati in cui la concorrenza è forte. Capire esattamente ciò che il cliente ha bisogno, attraverso un’analisi approfondita è fondamentale per superare i concorrenti e determinare selling points unici;
3) Customer Journey: in un mondo multidirezionale e multipiattaforma, è essenziale seguire il cliente lungo il suo percorso e stabilire le migliori pratiche per ascoltare la voce del cliente e ricavarne le informazioni più utili per il vostro business.

Stiamo parlando di testo. Nel mondo della CX, ”conoscere” i clienti consiste spesso nell’inviare survey, usando gli insight per scopi diversi (comprendere i driver di insoddisfazione, migliorare i processi aziendali, individuare best practice da diffondere a livello organizzativo).

Le fonti da cui raccogliere la Voce del Cliente sono tantissime (qualcuno ne ha individuate una quarantina). In generale possono essere suddivise in:

  • Dirette: dove il cliente direttamente esprime il suo parere (campi note del crm, le survey, le registrazioni delle chiamate al contact centre, messaggi email);
  • Indirette: lasciando messaggi sui social, sui siti di raccomandazione;
  • “Inferred/derivata”: si riferisce a tutto ciò che può essere derivato dai dati testuali e non a disposizione. E’ una combinazione tra i dati storici dell’azienda riferiti al cliente e predictive analytics, cercando di prevedere quindi il comportamento del cliente oltre a  quello che “dirà” o “farà” in certe situazioni.

Sophia Analytics

Sophia Analytics, è la soluzione di CELI per analizzare la voce del cliente da qualunque fonte essa provenga.
L’intelligenza artificiale, attraverso algoritmi di machine learning e di deep learning, ci aiuta ad unire fonti di dati strutturati (informazioni anagrafiche, durata del contratto, prodotti acquistati) con quelli non strutturati (la voce del cliente testuale).
CELI ha le competenze per utilizzare gli algoritmi di AI davvero intelligenti che consentono di raggruppare automaticamente le informazioni e conoscere immediatamente anche in real time il pensiero ed il sentiment dei clienti.
Sophia Analytics include infatti algoritmi di Machine Learning e Deep Learning che consentono di definire automaticamente cluster.

Sophia Analytics consente di raccogliere i dati provenienti dai diversi touchpoint, analizzarli “da un punto di vista semantico”  e restituire rapidamente dei risultati che consentono da un lato di estrarre le informazioni chiave legate, per esempio, all’NPS (Net Promoter Score),  al CSI (Customer Satisfaction Index) o al CES (Customer Effort Score) in modo da direzionare le scelte di business. Dall’altro di ottenere informazioni di valore per la conoscenza profonda del cliente, la segmentazione e la creazione di personas al fine di indirizzare le strategie di marketing e di engagement aziendali.

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