Se vi state chiedendo tutti i modi in cui potete utilizzare l’intelligenza artificiale nell’assistenza clienti di un e-commerce, non siete i soli. L’intelligenza artificiale è un argomento di grande attualità ultimamente, e per una buona ragione.
Grazie a OpenAI, ChatGPT e simili, l’IA si sta evolvendo a ritmo serrato. L’IA di oggi è più intelligente, più sfumata e più precisa che mai. Ma per capire in che modo è possibile utilizzarla nel mondo reale è necessario scavare un po’ più a fondo nei meccanismi interni dell’IA.
I team di assistenza clienti ad alte prestazioni offrono molti vantaggi a qualsiasi azienda di e-commerce. Questi vantaggi includono un aumento delle vendite, una migliore fidelizzazione, una maggiore fedeltà e fiducia, una maggiore riconoscibilità e consapevolezza del marchio, recensioni migliori che consentono di applicare prezzi più elevati, un minor numero di resi e reclami e molto altro ancora. Con l’adozione di massa dell’IA di nuova generazione nel settore delle vendite online, quali sono i modi migliori per massimizzare l’impatto sulla vostra attività? Continuate a leggere per scoprire i 10 modi migliori per utilizzare l’intelligenza artificiale nell’assistenza clienti dell’e-commerce.
Identificare dove l’IA può aggiungere rapidamente valore
Prima di iniziare a pensare a come sfruttare al meglio l’IA, è importante identificare i problemi che si spera di risolvere. Per quasi
80% dei consumatori
ci sono tre elementi critici che apprezzano quando interagiscono con un’azienda. Tra questi: velocità, convenienza e un servizio cordiale e competente.
I clienti vogliono risposte rapide, attraverso il canale che preferiscono. Vogliono che le risposte siano empatiche e utili.
Con la crescente necessità di vendere su più canali, dai marketplace come Amazon, Walmart ed eBay, ai webstore come Shopify, WooCommerce e Magento/Adobe, fino ai canali social come Facebook, Instagram e WhatsApp, i team di assistenza sono sempre più sotto pressione per soddisfare le aspettative dei clienti e rispettare gli SLA.
La buona notizia è che questi clienti sono disposti a pagare di più per una buona customer experience (CX). In effetti, pagheranno
pagheranno in media il 13% in più quando il servizio di un
di un venditore. Investire nell’intelligenza artificiale per migliorare l’assistenza vale quindi la pena per ottenere questo tipo di aumento dei margini.
L’intelligenza artificiale viene utilizzata da diversi anni nelle funzioni di assistenza clienti degli e-commerce. Tuttavia, la cosiddetta IA generativa sta portando a un cambio di passo nelle capacità. Questo tipo di IA è pre-addestrato su grandi insiemi di dati ed è stato reso facilmente disponibile agli utenti finali e agli sviluppatori di software attraverso API aperte. Ciò significa che i team di assistenza possono ora aspettarsi di avere a disposizione soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per supportare i processi quotidiani.
Stiamo già assistendo all’emergere di casi d’uso incentrati sul miglioramento dei tempi di risposta attraverso canali illimitati. Inoltre, questi miglioramenti dell’efficienza sono abbinati a una migliore analisi e conoscenza del sentiment, consentendo ai team di fornire risposte più rapide e intelligenti ai clienti.
L’intelligenza artificiale è in grado di fare tre cose che hanno un valore reale per i venditori online:
Automazione
L’intelligenza artificiale può automatizzare le attività ripetitive, riducendo l’impegno umano e aumentando l’efficienza. L’intelligenza artificiale può essere sfruttata dai team per automatizzare le risposte alle domande di routine, consentire il self-service e fornire un’assistenza completa fuori orario.
Elaborazione del linguaggio naturale
L’intelligenza artificiale è in grado di elaborare il linguaggio umano, consentendo una rapida “comprensione” dei messaggi umani. Ciò significa che possiamo accedere a classificazioni e sintesi più affidabili delle richieste dei clienti, oltre all’analisi del sentiment e persino alle traduzioni in lingua straniera.
Sistemi di raccomandazione
L’intelligenza artificiale può analizzare le preferenze e i comportamenti umani per fornire raccomandazioni personalizzate. Grazie all’intelligenza artificiale di nuova generazione, ora possiamo trovare una risposta “migliore” alle domande dei clienti, personalizzare le risposte e identificare rapidamente quando è necessario rivolgersi a un umano.
Analizzando ognuna di queste funzionalità dell’IA, possiamo capire meglio dove i team di assistenza traggono vantaggi quasi immediati dall’adozione di soluzioni di assistenza basate sull’IA.
I 10 casi d’uso principali per l’assistenza ai clienti del commercio elettronico potenziata dall’intelligenza artificiale
1. Fornire risposte più rapide alle richieste di routine
Sappiamo che più della metà (51%) delle domande dei clienti dell’eCommerce riguardano tipicamente l’aggiornamento dello stato di consegna (30%) e l’elaborazione dei resi (21%). (Fonte: eDesk, 2023)
Nella maggior parte dei casi, questi tipi di query possono essere gestiti efficacemente attraverso l’automazione. In effetti, vediamo che i venditori risolvono oltre il 70% di questo tipo di domande di routine utilizzando automazioni basate sull’intelligenza artificiale.
Includendo altri tipi di richieste, il risultato netto è che i venditori possono aspettarsi di risolvere istantaneamente il 40-50% delle richieste grazie all’automazione. Ciò significa che i clienti ottengono la risposta di cui hanno bisogno in tempi rapidi. Inoltre, consente ai team di concentrarsi su attività di maggior valore, pur mantenendo la soddisfazione dei clienti. Abbiamo visto che gli agenti di supporto ottengono miglioramenti 4 volte superiori nei tempi di risposta quando utilizzano pienamente l’intelligenza artificiale e l’automazione. (eDesk, 2023)
2. Classificare le domande dei clienti
L’elaborazione linguistica dell’intelligenza artificiale significa che la classificazione automatica dei messaggi dei clienti in arrivo è ora molto più affidabile e granulare. I modelli di intelligenza artificiale generativa vengono addestrati su molti terabyte di dati. Ciò significa che, ancor prima di essere utilizzati all’interno della vostra organizzazione, hanno una capacità senza precedenti di “capire” lo scopo e l’intento dietro il messaggio di un cliente.
Stiamo assistendo all’emergere di molte nuove classificazioni quando si utilizza l’IA per supportare l’analisi iniziale dei ticket. Ad esempio, l’intelligenza artificiale è in grado di distinguere tra diversi tipi di richieste d’ordine, come “articoli danneggiati”, “articoli mancanti”, “articolo sbagliato”, “articolo non conforme alla descrizione”, “articolo non adatto”, ecc. Questa maggiore sofisticazione significa che le richieste possono essere instradate istantaneamente e in modo affidabile al processo giusto. Anche la reportistica diventa più utile, in quanto è più facile identificare problemi specifici relativi a determinati prodotti e canali.
3. Riassumere domande lunghe e/o complesse dei clienti
Gli agenti dell’assistenza clienti possono ora ottenere un significativo risparmio di tempo grazie ai riepiloghi generati dall’intelligenza artificiale delle domande dei clienti in arrivo. Questi riassunti possono estrarre le informazioni più pertinenti dal messaggio di un cliente e presentarle in una o due frasi. Questa capacità aggiunge ancora più valore quando un ticket si trasforma in una serie di messaggi tra il cliente e l’azienda. Ciò consente agli agenti di individuare le domande più frequenti o di comprendere il ticket con un’occhiata.
Un onere costante per i team di assistenza è quello che spesso viene definito “passaggio di consegne”. In questo caso gli agenti che escono dal turno sono tenuti a riassumere le conversazioni aperte per fornire un brief agli agenti in arrivo. Ancora una volta, i riassunti dell’IA alleggeriscono notevolmente questo onere manuale. Per circa un terzo (32%) dei responsabili dell’assistenza a livello globale, questa capacità di sintesi è uno dei vantaggi più immediati che si ottengono con l’adozione dell’IA.
4. Valutare il sentiment dei clienti
I modelli di elaborazione linguistica dell’intelligenza artificiale si sono dimostrati abili nell’identificare e classificare il sentimento umano. Comprendendo il sentimento del cliente, che sia soddisfatto, frustrato, arrabbiato o confuso, i team di assistenza del commercio elettronico possono adattare le loro risposte di conseguenza. Ciò è particolarmente importante se l’analisi del sentiment è combinata con il valore di vita o lo stato di segmentazione del cliente. Un cliente VIP insoddisfatto potrebbe aver bisogno di essere rapidamente indirizzato a un membro senior del team per un approccio molto personalizzato. L’analisi del sentiment può fornire indicazioni preziose sull’urgenza e la gravità del problema in questione.
Inoltre, i clienti soddisfatti sono più propensi a lasciare recensioni negative, che possono avere un impatto negativo sulla reputazione del marchio. I dati sul sentiment dei clienti sono importanti sia per l’assistenza clienti che per i team di marketing. Sempre più spesso le soluzioni software di assistenza si integrano con le soluzioni CRM (Customer Relationship Management). Ciò contribuisce a garantire un approccio unificato alla comunicazione con i clienti su tutti i canali.
5. Ottenere risposte e risoluzioni suggerite
La combinazione di classificazione delle query, riepilogo dei contenuti e analisi del sentiment significa che l’intelligenza artificiale è ora in grado di fornire risoluzioni suggerite all’istante. L’efficacia dei suggerimenti dell’IA dipende dalla quantità di contesto fornito agli algoritmi. Ad esempio, l’inclusione della cronologia dei clienti, dello stato degli ordini e delle consegne, insieme alle politiche aziendali, garantisce che la risoluzione proposta sia appropriata e accurata. In genere esistono due approcci per gestire le risposte in seguito all’analisi intelligente delle query in entrata.
In primo luogo, è possibile far emergere modelli prescritti in base al risultato della classificazione iniziale. Ciò contribuisce a fornire il massimo livello di coerenza, qualità e accuratezza. L’approccio basato su un modello pre-scritto garantisce che venga proposta la risoluzione corretta e che il linguaggio e il tono siano in linea con il marchio.
Un secondo approccio consiste nell’indirizzare il modello di intelligenza artificiale verso la vostra base di conoscenze e consentirgli di creare tutti i collegamenti tra la query e le politiche aziendali. (Questo approccio presuppone che la vostra base di conoscenze sia completa e aggiornata).
In entrambi i casi, le soluzioni suggerite possono ridurre notevolmente lo sforzo formativo dei membri del team. Inoltre, contribuiscono a mantenere elevati livelli di qualità costante, rendendo più felici i clienti e i membri del team.
6. Fornire risposte personalizzate su scala
Molti commercianti di e-commerce temono che il passaggio all’automazione riduca la loro capacità di fornire un’esperienza davvero personale ai clienti. Questo è indubbio, ma in molti casi i clienti preferiscono la velocità, la convenienza e una risposta veramente utile alle banalità. Sfruttare l’intelligenza artificiale per garantire che tutte le informazioni disponibili su un cliente siano prese in considerazione quando si elabora una risoluzione è una svolta per il settore.
La personalizzazione si ottiene in modo efficace garantendo innanzitutto che venga preso in considerazione il contesto completo. Questo include la cronologia degli acquisti dei clienti, la cronologia degli ordini in corso, lo stato e il monitoraggio delle consegne, la cronologia delle conversazioni con i clienti e il sentiment. Le risoluzioni suggerite possono essere altamente personalizzate grazie alla combinazione di modelli ben realizzati e predeterminati che incorporano efficacemente gli snippet di personalizzazione. Gli snippet possono includere il nome del cliente, l’indirizzo di consegna, i dettagli dell’ordine, i numeri di tracking e lo stato di consegna. Questo livello di personalizzazione, unito alla politica pertinente, può, nella maggior parte dei casi, fornire istantaneamente ai clienti le informazioni necessarie per rispondere alla loro domanda.
7. Tradurre le richieste e le risposte in qualsiasi lingua
I modelli di traduzione linguistica dell’intelligenza artificiale hanno compiuto progressi significativi negli ultimi anni e hanno ottenuto risultati impressionanti. Spesso superano anche i tradizionali sistemi di traduzione automatica come Google Translate in termini di accuratezza e fluidità. La capacità dell’intelligenza artificiale di interpretare la comunicazione umana naturale in qualsiasi lingua è unita alla capacità di comunicare in linguaggio naturale con livelli di empatia. In genere, i modelli linguistici dell’intelligenza artificiale supportano un numero maggiore di lingue.
Per molti team di assistenza che assistono clienti in più lingue, la sfida dell’assistenza multilingue non è trascurabile. Per molti ha significato affidarsi a terzi. Tuttavia, questo spesso frena l’espansione in nuovi mercati.
Tuttavia, grazie alla maggiore qualità e affidabilità della traduzione dell’IA generativa, le richieste dei clienti possono essere tradotte in tempo reale nella lingua di un agente. L’agente può quindi rispondere nella propria lingua, con la certezza che la risposta al cliente sarà nella lingua da lui scelta. Ciò significa che i venditori globali possono garantire un elevato standard di comunicazione e chiarezza su tutti i fronti.
8. Passare all’uomo
Per sfruttare appieno il valore delle soluzioni di assistenza clienti basate sull’intelligenza artificiale, i venditori online stanno gradualmente migrando sempre più tipi di domande verso la modalità “a mani libere”. Ciò significa che per alcuni tipi di query, la risoluzione viene ottenuta completamente dall’intelligenza artificiale e dall’automazione. Interrogazioni semplici come lo stato degli ordini, lo stato delle consegne, l’elaborazione dei resi e le cancellazioni possono essere facilmente riconosciute ed elaborate dall’intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale possono garantire la raccolta di tutte le informazioni necessarie sui clienti. In questo modo la richiesta viene elaborata senza problemi. In media, il 46% delle richieste viene già risolto senza l’intervento umano (eDesk, 2023).
Una componente importante per garantire l’accettazione da parte dei clienti dell’assistenza basata sull’intelligenza artificiale è sapere quando rivolgersi a un umano. I team di assistenza dovrebbero monitorare tutte le interazioni con l’IA e potenzialmente mantenere la capacità complessiva di chiudere le richieste. Inoltre, i venditori dovrebbero essere trasparenti con i clienti sul fatto che la risposta iniziale è fornita dall’intelligenza artificiale e dare loro la possibilità di richiedere un supporto umano. L’addestramento e la configurazione della soluzione di intelligenza artificiale per identificare quando è necessario passare automaticamente al team le conversazioni complesse o cariche di emozioni con i clienti è una parte importante per garantire che si continui a offrire un’esperienza eccezionale ai clienti.
9. Fornire assistenza fuori orario
Il 44% dei responsabili dell’assistenza che stanno già implementando l’IA nella loro organizzazione si rende conto della capacità di fornire un’assistenza completa 24 ore su 24, 7 giorni su 7. (Fonte: Intercom, 2023) I clienti acquistano e interagiscono con le aziende in ogni momento della giornata e in più fasce orarie. Le aspettative sui tempi di risposta si stanno riducendo, con il
il 64% dei consumatori dichiara di aspettarsi un’assistenza in tempo reale, indipendentemente dal canale
voce, chat o e-mail. (Salesforce, 2019)
Invece di utilizzare risposte automatiche generiche fuori ufficio, i commercianti possono ora cercare di risolvere le richieste dei clienti con una certa affidabilità anche al di fuori degli orari di ufficio. È chiaro che non tutte le domande possono essere risolte completamente dall’intelligenza artificiale, ma riconoscere le richieste dei clienti, rispondere in modo appropriato e automatizzato e definire le aspettative sono passi avanti enormi per fornire un servizio significativo ai clienti.
10. Gestire efficacemente i picchi
Molte aziende di commercio elettronico si trovano a dover gestire il personale e mantenere i livelli di servizio durante i periodi di punta. Per i venditori di Amazon, ad esempio, questo è particolarmente difficile durante i picchi di breve durata, come il periodo del Prime Day, in cui i volumi di query possono aumentare di oltre il 50% per un periodo intenso. (eDesk, 2023)
Per la maggior parte dei venditori, il Black Friday, il Cyber Monday e il prolungamento della stagione delle vacanze presentano difficoltà nel reperimento del personale e nella formazione.
Affidarsi alle automazioni dell’intelligenza artificiale può ridurre notevolmente i requisiti di scalabilità e di formazione di nuovi membri del team. Con processi più standardizzati e risposte pre-scritte, l’onere della formazione è molto più leggero e breve durante questi periodi già frenetici. Ai dipendenti più giovani possono essere assegnate automaticamente le domande meno critiche dei clienti, consentendo ai membri del team più esperti di concentrarsi sulle domande urgenti e complesse.
Come iniziare con l’assistenza clienti del commercio elettronico abilitata all’intelligenza artificiale
I rivenditori online che adottano l’intelligenza artificiale e l’automazione registrano miglioramenti 4 volte superiori nell’efficienza dell’assistenza clienti. Sono in grado di gestire un maggior numero di ticket negli stessi tempi di prima, di fornire risposte più rapide ai clienti, di raggiungere e superare i loro SLA e di fornire risoluzioni più coerenti e di alta qualità ai clienti. Tutto questo porta in ultima analisi a una maggiore soddisfazione dei clienti, a recensioni migliori, a un aumento degli acquisti e alla possibilità di fatturare di più.
Per iniziare, i responsabili del supporto dovrebbero cominciare a identificare le lacune delle loro attuali prestazioni. Questo li aiuterà ad allineare le soluzioni alle loro attuali esigenze. Noi di eDesk abbiamo messo a disposizione una pratica scheda di valutazione dell’assistenza clienti eCommerce, che consentirà ai responsabili dell’assistenza di autovalutare le proprie prestazioni e di confrontarle con quelle dei migliori del settore. Scaricate qui la vostra copia gratuita di questa scorecard.
Nel valutare le soluzioni, utilizzate questa lista di controllo per identificare le caratteristiche chiave che saranno importanti per la vostra azienda:
- Classificazioni automatiche
- Analisi del sentimento
- Analisi del contesto (storia dei clienti e degli ordini)
- Riassunto delle richieste e delle conversazioni
- Capacità di risposta suggerite
- Modelli personalizzabili e personalizzabili
- Capacità di risoluzione automatica
- Escalation e routing
- Traduzione multilingue
Per gestire i potenziali rischi associati all’implementazione dell’intelligenza artificiale, è opportuno verificare alcuni aspetti, tra cui:
Privacy e sicurezza
Capire come la vostra soluzione di supporto fornisce i vostri dati attraverso le API dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, in eDesk non vengono condivise informazioni personali con i modelli di intelligenza artificiale e i modelli non conservano alcun dato.
Errori di intelligenza artificiale
Questa tecnologia è ancora relativamente nuova e gli errori possono emergere a causa di un’interpretazione errata del contesto e di pregiudizi involontari. Lo sviluppo di modelli personalizzati e ben costruiti garantirà la massima qualità e coerenza delle risposte.
Tocco umano
Molti consumatori si aspettano ancora un intervento umano sulle loro richieste. Siate trasparenti con i clienti sull’uso dell’IA e fornite opzioni per rivolgersi facilmente e rapidamente al team di assistenza.
I 10 modi migliori per utilizzare l’intelligenza artificiale nell’assistenza clienti dell’e-commerce: Pensieri finali
L’intelligenza artificiale e l’automazione sono destinate a cambiare il volto dell’assistenza clienti del commercio elettronico nei prossimi due anni. Abbiamo visto che possono avere un impatto drammaticamente positivo sia sulle operazioni interne che sulla soddisfazione dei clienti. Il futuro di questa tecnologia nel nostro settore è roseo, per chi la abbraccia.
L’intelligenza artificiale svolgerà sempre più un ruolo nella risoluzione in tempo reale delle numerose richieste di routine dei clienti. Parallelamente, i nostri team di assistenza saranno sempre più supportati dall’IA, che li aiuterà a fornire risposte più rapide e utili alle richieste e li solleverà dalle monotone attività manuali di routine. Tutti possono trarre vantaggio da un’introduzione ponderata dell’intelligenza artificiale e dell’automazione nell’assistenza clienti del commercio elettronico. Se desiderate saperne di più sull’approccio di eDesk all’IA, non esitate a contattarci.
Siete pronti a iniziare a utilizzare un sistema di assistenza clienti basato sull’intelligenza artificiale? Provate eDesk gratuitamente!
