I consigli generici sull’IA per il servizio clienti sono ovunque. Configura un chatbot. Inizia con i ticket a basso rischio. Addestralo sulle tue FAQ. Questi sono punti di partenza ragionevoli se gestisci l’assistenza per un’azienda di software. Ma non sono stati pensati per i venditori che devono gestire contemporaneamente la finestra di risposta di 24 ore di Amazon, il Centro Risoluzioni di eBay e Shopify, dove un messaggio automatico sbagliato può costarti la reputazione del tuo account, non solo una recensione negativa.
Queste nove pratiche sono specifiche per i venditori sui marketplace e-commerce che adottano l’IA nelle loro operazioni di assistenza. Ognuna prevede una procedura di configurazione in eDesk.
TL;DR
- Le best practice generiche sull’IA non tengono conto degli SLA dei marketplace, delle regole specifiche per ciascun canale né dei rischi legati allo stato di salute dell’account.
- Queste nove pratiche sono pensate per i venditori che gestiscono l’assistenza su Amazon, eBay, Shopify e Walmart.
- L’ordine è importante: addestra, calibra e poi automatizza.
- Ogni pratica include un passaggio specifico di configurazione in eDesk.
1. Addestra l’IA sui tuoi 20 tipi di ticket più comuni prima di attivare qualsiasi automazione
L’IA classifica in base a ciò su cui è stata addestrata. Se la metti in produzione con dati di addestramento generici relativi all’assistenza clienti su una coda basata su Amazon WISMO e sulle controversie relative ai resi su eBay, commetterà errori di classificazione fin dal primo giorno.
In eDesk: Esporta i ticket degli ultimi 90 giorni, ordinali in base al volume, individua i 20 tipi principali e crea un set di addestramento per Ava basato su esempi reali risolti in ciascuna categoria prima di attivare la classificazione automatica su uno qualsiasi di essi.
2. Imposta soglie diverse per la risposta automatica per ogni canale, non per ogni argomento
Amazon requisito di risposta entro 24 ore si applica tutti i giorni, compresi i fine settimana. I tempi di risoluzione su eBay sono diversi. Shopify non ha uno SLA obbligatorio. Applicare la stessa soglia su tutti i canali significa o automatizzare troppo dove hai flessibilità, oppure automatizzare troppo poco su Amazon, dove il mancato rispetto dei tempi fa scattare un avviso sullo stato dell’account.
In eDesk: Crea regole di automazione specifiche per ogni canale. Amazon WISMO: imposta Ava in modo che risponda entro due ore. Richieste su Shopify: inizia con Agent-Assist, valuta la situazione per 30 giorni, poi valuta l’utilizzo di HandsFree. Tieni separate le regole dei canali da quelle relative agli argomenti.
3. Non lasciare mai che l’IA invii delle scuse senza che prima un essere umano le abbia controllate
Le scuse automatiche comportano due rischi specifici. Innanzitutto, possono ammettere una colpa in una situazione in cui la responsabilità è effettivamente contestata (ritardo del corriere, reso dovuto a un errore del cliente, problema con l’indirizzo). In secondo luogo, su Amazon, una scusa automatica all’interno di una discussione in corso può essere interpretata come un’ammissione durante la revisione di un reclamo A-to-Z. Il risparmio in termini di efficienza su questo tipo di richiesta non vale i rischi che comporta.
In eDesk: Contrassegna tutti i messaggi che contengono frasi di scuse (“scusa”, “mi dispiace”, “è colpa mia”, “ci dispiace”) come “Solo con l’assistenza dell’operatore”. Mai usare HandsFree per questa categoria, in nessun caso.
4. Blocca completamente le automazioni per i tipi di query che potrebbero influire sullo stato dell’account
Gli avvisi di sospensione, le lettere di chargeback, le risposte ai reclami A-to-Z e i segnali di frode richiedono testi scritti da zero da una persona, non la semplice revisione di una bozza generata dall’IA. Una risposta automatica a un avviso di sospensione con un tono sbagliato o informazioni errate può trasformare una situazione risolvibile in una definitiva.
In eDesk: Crea un elenco di parole chiave di esclusione che indirizzi la chiamata a un operatore senior senza alcun coinvolgimento di Ava: “sospensione”, “A-to-Z”, “reclamo”, “chargeback”, “account a rischio”, “violazione delle condizioni”. Rivedi questo elenco ogni tre mesi e aggiungi nuovi termini di trigger man mano che compaiono nella tua coda.
5. Usa Agent-Assist per 30 giorni prima di attivare HandsFree su qualsiasi flusso
Questo è il passaggio che viene saltato più spesso ed è quello che causa il maggior numero di problemi. I venditori attivano HandsFree su un tipo di richiesta per cui non hanno effettuato la calibrazione, viene inviata una serie di risposte errate e, la settimana successiva, si registra un picco di escalation o arriva una notifica di “Amazon Account Health”. Il periodo di 30 giorni di “Agent-Assist” serve proprio a individuare questo problema prima che si verifichi.
In eDesk: Inizia ogni nuovo tipo di richiesta in Agent-Assist e controlla le bozze ogni settimana. Dopo 30 giorni, verifica un indicatore: il cliente ha inviato un follow-up entro 24 ore? Se succede in più del 15% dei casi, continua a mettere a punto il sistema prima di attivare HandsFree.
6. Collega i dati degli ordini in tempo reale prima di attivare qualsiasi risposta automatica WISMO
L’IA senza dati in tempo reale sugli ordini fornisce risposte predefinite. Una risposta predefinita alla domanda “Dov’è il mio ordine?” non è automazione, è un ritardo che conferma al cliente che nessuno ha controllato il suo ordine. Su Amazon, una risposta vaga entro le 24 ore viene considerata come inviata, ma mina immediatamente la fiducia.
In eDesk: Prima di attivare qualsiasi automazione WISMO, controlla lo stato dell’integrazione per ogni marketplace nel pannello delle integrazioni di eDesk. Crea un ticket di prova per ogni canale e verifica che la bozza generata dall’IA contenga un riferimento a un ordine effettivo, non un segnaposto.
7. Usa il rilevamento del sentiment per intercettare tempestivamente i clienti che stanno per perdere la pazienza
I clienti che stanno per aprire una pratica di reso, lasciare una recensione negativa o presentare un reclamo A-to-Z quasi sempre lo fanno capire prima di tutto dal tono. Un messaggio di follow-up arrabbiato, un “questo è il mio terzo messaggio”, un “voglio un rimborso”. Il rilevamento del sentiment tramite IA individua questi segnali in tempo reale. Intervenire in quel momento costa meno che gestire l’escalation in un secondo momento.
In eDesk: Attiva l’instradamento delle escalation basato sul sentiment in Ava. Indirizza qualsiasi messaggio con un segnale di sentiment negativo verso una coda di agenti senior con un obiettivo di risposta prioritario, indipendentemente dal tipo di ticket originale.
8. Controlla il registro delle automazioni ogni settimana per i primi 90 giorni
I primi 90 giorni sono un periodo di calibrazione, non il traguardo dell’implementazione. Le revisioni settimanali dei log durante questo periodo permettono di individuare errori di classificazione, risposte non conformi alle politiche e casi limite prima che diventino una consuetudine. Chi fa la revisione mensile di solito scopre i problemi sei settimane dopo rispetto a chi la fa settimanalmente.
In eDesk: Scarica il report settimanale sull’automazione dalla dashboard di Ava. Segna tutti i ticket risolti automaticamente a cui è seguita una risposta del cliente entro 24 ore, poi reinserisci quei casi nel set di addestramento.
9. Esamina le richieste di Gate in base alla conferma di consegna e ai segnali di mancata emissione
Le richieste di recensione inviate dopo una consegna in ritardo o un reclamo in corso danneggiano la tua valutazione come venditore. Un cliente già frustrato per un pacco in ritardo, a cui poi viene chiesto di lasciare una recensione, diventa ostile.
In eDesk: Imposta l’automazione delle richieste di recensione in modo che si attivi solo quando sono soddisfatte tutte e tre le condizioni. Per gli ordini Amazon, usa l’integrazione nativa “Richiedi una recensione” integrata in eDesk. In questo modo la richiesta viene inviata tramite il sistema approvato da Amazon e rispetta automaticamente le loro linee guida sulla richiesta di recensioni.
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Per i venditori che stanno creando il sistema di automazione, il guida all’automazione del supporto e-commerce copre l’intero processo. Il analisi del software di assistenza con agenti IA ti spiega cosa cercare in una piattaforma. L’ guida alle piattaforme di assistenza clienti per l’e-commerce tratta l’argomento.
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FAQ
Quali sono le migliori pratiche nell’uso dell’IA per il servizio clienti nell’e-commerce?
Le best practice sull’IA per il servizio clienti nell’e-commerce sono le regole di configurazione che determinano come l’IA gestisce in modo sicuro le richieste di assistenza sui vari canali del marketplace. Ecco quelle fondamentali per i venditori sui marketplace: addestra l’IA sui tuoi tipi di ticket effettivi prima di attivare l’automazione, imposta soglie di risposta per ogni canale in base ai requisiti SLA, impedisci all’IA di inviare scuse o gestire richieste sullo stato dell’account senza una verifica umana e collega i dati degli ordini in tempo reale prima di attivare l’automazione WISMO.
L’IA dovrebbe rispondere ai reclami su Amazon A-to-Z?
No. I reclami A-to-Z, gli avvisi di sospensione e le lettere di chargeback non dovrebbero mai essere gestiti in modo automatizzato. Una risposta errata a questo tipo di richieste può trasformare un problema risolvibile relativo allo stato dell’account in uno permanente. Configura eDesk Ava in modo da indirizzare tutte le richieste relative allo stato dell’account a un operatore senior, senza alcun coinvolgimento dell’IA.
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