Qualtrics ha presentato XM Data & AI, una nuova piattaforma di Experience Management progettata per riunire in un unico sistema i dati relativi alle esperienze di clienti, dipendenti, pazienti e altri utenti, utilizzandoli per simulare possibili risultati, prevedere il comportamento di singole persone e attivare azioni coerenti con le regole definite dall’organizzazione. La piattaforma sarà disponibile nel 2027 e nasce per sostituire configurazioni frammentate basate su strumenti di ascolto separati, applicazioni per sondaggi e repository statici di dati sull’esperienza. Qualtrics collega il progetto al cosiddetto “Experience Gap”, cioè la distanza tra ciò che le persone si aspettano e ciò che un’organizzazione effettivamente offre, indicando che quasi 3.000 miliardi di dollari di vendite sarebbero esposti al rischio derivante da esperienze negative.
La base dati della piattaforma combina oltre vent’anni di informazioni accumulate da Qualtrics sul comportamento e sulle percezioni di clienti, dipendenti e pazienti, con un flusso di dati aggiornato proveniente da circa 18.000 organizzazioni. A questa base si aggiungono i dati derivanti dall’acquisizione di Press Ganey Forsta, completata nel maggio 2026 per 6,75 miliardi di dollari. L’operazione ha portato nel sistema quarant’anni di dati relativi alle esperienze sanitarie provenienti da oltre 41.000 strutture, insieme a modelli di governance sviluppati in ambienti regolamentati. Qualtrics specifica che i dati sanitari e di benessere utilizzati per ampliare il contesto della piattaforma sono anonimizzati.
XM Data & AI è organizzata attorno a tre capacità principali: simulazione, previsione e generazione di “Trusted Outcomes”. La funzione di simulazione produce dati sintetici e digital twin di clienti reali per consentire alle organizzazioni di verificare in anticipo gli effetti di una decisione. Un’azienda può, ad esempio, simulare la risposta a una modifica dei prezzi prima di introdurla sul mercato, misurare la possibile reazione a una nuova offerta o individuare i punti nei quali una nuova policy potrebbe generare attrito. Qualtrics descrive questi sistemi come simulazioni di livello research-grade, ottimizzate sul proprio corpus di ricerca, distinguendole dai modelli generalisti che si limitano a impersonare profili o personas.
La componente predittiva utilizza invece gli Experience Prediction Models, piccoli modelli linguistici addestrati e perfezionati sui dataset proprietari di Qualtrics. Questi modelli lavorano insieme a una “experience ontology”, una struttura che attribuisce significato ai segnali raccolti determinando che cosa rappresentano, a quale persona appartengono, in quale punto del ciclo di relazione si trovano e quale potrebbe essere il risultato successivo più appropriato. L’obiettivo è prevedere come differenti decisioni di Experience Management possano influenzare indicatori quali coinvolgimento del cliente, soddisfazione e customer lifetime value. La simulazione opera quindi principalmente a livello di popolazioni o scenari, mentre la previsione cerca di determinare ciò che una specifica persona potrebbe fare quando esiste ancora la possibilità di intervenire.
Il terzo elemento è costituito dai Trusted Outcomes. Prima che un’azione venga applicata a una persona reale, XM Data & AI la confronta con le regole e le policy dell’organizzazione, limitando l’esecuzione alle azioni che rientrano nei criteri precedentemente approvati. Gli Experience Agents possono quindi intervenire all’interno di questi limiti utilizzando il contesto accumulato nelle interazioni precedenti. Qualtrics precisa inoltre che i dati dei clienti rimangono nell’ambiente dell’organizzazione e non vengono utilizzati per addestrare modelli condivisi. Ogni nuova interazione può alimentare il sistema e rendere più preciso l’intervento successivo.
La struttura concettuale della piattaforma si basa sugli Experience Loops, abbreviati in X-loops, che rappresentano cicli continui attraverso i quali un’organizzazione acquisisce, conserva e sviluppa la relazione con i clienti. A differenza delle tradizionali journey map, che descrivono un percorso con un punto iniziale e uno finale, gli X-loop sono concepiti come processi dinamici e continui. Al loro interno si trovano gli Experience Moments, o X-moments, cioè i momenti nei quali un determinato segnale o una determinata interazione può modificare il valore della relazione. L’ontologia dell’esperienza collega questi segnali alle persone, alla fase del ciclo e ai possibili risultati, fornendo agli Experience Agents il contesto necessario per decidere come intervenire.
Qualtrics ha già indicato alcuni risultati ottenuti attraverso componenti della propria architettura AI. TruGreen ha implementato gli Experience Agents su milioni di interazioni con i clienti e ha dichiarato un ritorno sull’investimento di 7 milioni di dollari attraverso sistemi di closed-loop feedback con risposte automatizzate. L’azienda ha inoltre segnalato una riduzione del 30% delle escalation dei clienti e un ROI complessivo di 30 milioni di dollari considerando ottimizzazione digitale, retention e prevenzione del churn. SiriusXM sta invece lavorando con Qualtrics per raccogliere segnali provenienti da differenti touchpoint e utilizzarli in tempo reale all’interno dei propri processi di Experience Management.
Insieme alla piattaforma prevista per il 2027, Qualtrics ha reso immediatamente disponibili due nuove offerte. La prima è X-Loop Diagnostic Service, un servizio che analizza il ciclo di vita del cliente, individua le aree nelle quali mancano dati e identifica i sistemi non collegati che impediscono di ricostruire completamente l’esperienza. Il lavoro viene svolto con il supporto dei Qualtrics XM Advisors e produce una mappa delle relazioni che descrive il funzionamento effettivo dell’esperienza, un modello visivo dell’X-loop che evidenzia i momenti più rilevanti e il loro valore per l’organizzazione, oltre a un piano di governance e a una roadmap operativa. Le informazioni prodotte dal servizio possono inoltre diventare input per l’experience ontology utilizzata da XM Data & AI.
La seconda offerta disponibile da subito è Reputation Experience, destinata a integrare la reputazione pubblica nell’infrastruttura di Experience Management. Il sistema mantiene coerenti informazioni operative come sedi, orari e contatti sul sito dell’azienda e sulle relative pagine locali, trasformando inoltre le risposte ai sondaggi già raccolte dall’organizzazione in valutazioni verificate utilizzabili anche dai motori di ricerca e dagli assistenti basati sull’intelligenza artificiale. Reputation Experience gestisce inoltre le risposte pubblicate su Google, Yelp e Facebook utilizzando la voce del brand e permette di far emergere i feedback considerati prioritari. Qualtrics mette a disposizione anche un pacchetto di servizi dedicato all’attivazione della soluzione.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)