L’IA conversazionale esplode per colmare il divario di CX

Il COVID-19 ha portato a una drammatica accelerazione nell’adozione e nell’implementazione di iniziative di trasformazione digitale . In nessun luogo questo era più ovvio che nell’esperienza del cliente (CX). Le organizzazioni si sono affrettate ad adottare nuove tecnologie come i chatbot basati sull’intelligenza artificiale (AI) per soddisfare le aspettative dei clienti in merito a una risposta tempestiva alle domande e alla risoluzione dei problemi. 
 
 
I chatbot sono un esempio di come l’IA può essere utilizzata per aumentare le capacità umane, fornendo ai clienti un modo conveniente per interagire con le organizzazioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Nel contesto del servizio clienti, possono fornire un modo efficiente ed economico per gestire grandi volumi di richieste dei clienti. Ciò consente agli agenti umani di concentrarsi su query più complicate. Con l’aumento della domanda dei clienti per i canali digitali durante il COVID-19, le organizzazioni che hanno investito in chatbot sono state in grado di ampliare l’assistenza clienti e rispondere alle domande dei potenziali clienti.

IA conversazionale
Nel mondo del servizio clienti, “automazione” è stata una parolaccia. Il cliente vuole parlare con un essere umano, non con una macchina. I dipendenti si irritano al pensiero di essere sostituiti da un sistema automatizzato. Tuttavia, poiché la ricerca vocale, gli altoparlanti intelligenti e gli assistenti vocali ottengono l’adozione e l’accettazione, l’automazione sta diventando indispensabile per fornire un’eccellente CX. 

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L’intelligenza artificiale conversazionale consente a clienti e dipendenti di ottenere le risposte di cui hanno bisogno in modo rapido e semplice, senza dover aspettare in attesa o saltare i salti mortali. Sul back-end, l’automazione dell’esperienza totale riunisce tutti i dati di clienti, prodotti e dipendenti in un unico posto. Ciò semplifica il monitoraggio dei percorsi dei clienti, individua le aree di miglioramento e fornisce risposte costantemente accurate alle domande. Nel mondo odierno incentrato sul cliente, l’automazione dell’esperienza totale è essenziale per fornire una CX e un’esperienza dei dipendenti (EX) eccezionali.

L’IA conversazionale consente conversazioni simili a quelle umane tra utenti con siti Web, applicazioni e dispositivi tramite testi, voce e comandi. I cinque elementi più importanti che si uniscono per rendere l’IA conversazionale una realtà sono i seguenti:

Interfaccia utente conversazionale rivolta al cliente che riceve e fornisce input e output
Motore di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Responsabile del dialogo
Motore di ricerca che attraversa i repository di dati attraverso integrazioni aziendali
Capacità di apprendimento automatico (ML).
Quando tutti i componenti sono a posto, l’esperienza dell’IA conversazionale può attingere a molti degli aspetti che rendono il linguaggio umano un mezzo di comunicazione così versatile e ricco.

Automazione totale dell’esperienza
L’automazione dell’esperienza totale è un approccio a CX ed EX che prevede l’automazione delle conversazioni tra piattaforme sul front-end e l’integrazione con i sistemi aziendali sul back-end. L’obiettivo dell’automazione dell’esperienza totale è fornire CX ed EX più fluidi, efficienti e personalizzati utilizzando l’IA conversazionale per automatizzare le interazioni. La sfida è migliorare la qualità dell’esperienza gestendo al contempo i costi in un’era di dati, canali, aspettative dei clienti e turnover dei dipendenti esplosivi.
Per fare ciò, le aziende devono disporre di una solida infrastruttura back-end in grado di collegare i dati dei clienti da varie fonti e consentire la comunicazione in tempo reale tra i sistemi front-end e back-end. In questo modo, possono fornire una CX più coesa e consentire ai dipendenti di concentrarsi su attività di valore superiore. Inoltre, l’automazione dell’esperienza totale può aiutare le aziende a ridurre i costi automatizzando attività ripetitive di basso valore come la previsione della domanda e la mitigazione delle interruzioni della catena di approvvigionamento.

Yellow.ai
Yellow.ai sta aprendo la strada all’IA conversazionale fornendo un’interfaccia altamente efficiente con le parti interessate. Attualmente hanno più di 1.200 clienti tra servizi finanziari, vendita al dettaglio, energia, istruzione e giochi, tra cui Unilever, P&G, Schlumberger, Roche e Amazon. 

Il cuore del front-end è multilingue. Supporta più di 100 lingue su più di 35 canali di testo e voce tra cui WhatsApp, Google Business Messaggi, Apple Chat, Instagram, Messenger, Viber, WeChat, Alexa, Telefonia e altri

La piattaforma è costruita su un motore NLP proprietario. Il motore di comprensione del linguaggio naturale (NLU) e NLP integra l’autoapprendimento degli agenti di intelligenza artificiale dinamica attraverso il riconoscimento multifattoriale dell’intento, un coinvolgimento efficace e una risoluzione sul punto, il tutto in tempo reale e con una precisione del 98%. 

Il livello predittivo/AI prevede la conversazione futura o consente a strumenti di terze parti di prevedere la conversazione e gestire il flusso di lavoro. Ciò consente agli utenti finali di effettuare ordini che a loro volta consentono ai partner di utilizzare i feed di dati per creare modelli per previsioni future con pochi dati o ingegneria delle funzionalità.

Casi d’uso
Diaggio ha un assistente barista che aiuta i baristi a preparare cocktail e aiuta contemporaneamente a gestire la domanda utilizzando l’analisi predittiva
Le interazioni con i clienti di Asian Paints creano previsioni in tempo reale delle esigenze di inventario.

I clienti di American Shipping effettuano ordini e ricevono aggiornamenti sullo stato durante il processo di spedizione, trasporto e consegna utilizzato per prevedere la domanda di spedizione.

AI + emozione umana
L’intelligenza artificiale e l’automazione hanno la capacità di acquisire e analizzare enormi quantità di informazioni e dati in millisecondi.

Yellow-ai fornisce un’interfaccia tra il cliente e i sistemi back-end. Salta il front office fornendo anche un’interfaccia NLP. Gli agenti di intelligenza artificiale dinamica imparano in modo univoco da tutte le query con risposta umana per ridurre rapidamente i futuri passaggi di trasferimento dall’IA all’uomo, raggiungendo il 60% di automazione nei primi 30 giorni di go-live.

Gli esseri umani hanno capacità emotive ed empatiche. Sebbene Yellow.ai non cerchi di sintetizzarlo, ha la capacità di portare gli esseri umani al punto giusto dell’interazione. Questo crea punti di allenamento per migliorare i modelli. 

Ad esempio, quando si tratta di conversazioni complesse che richiedono empatia, l’utente finale cerca l’intervento umano. Per quanto riguarda un cliente che cerca dettagli sui protocolli COVID-19, vuole connettersi con un essere umano. Questo vale anche per le conversazioni che potrebbero coinvolgere clienti a rischio di zangolatura o transazioni di alto valore. La chiave per superare queste sfide e creare un’efficace strategia di IA conversazionale è consentire il trasferimento senza interruzioni agli esseri umani, sfruttando così l’intelligenza collaborativa degli esseri umani e dell’IA.

Più queste transizioni diventano fluide e di successo, più velocemente vedremo l’adozione e l’accettazione dei chatbot di intelligenza artificiale conversazionale in tutti i settori.

Di ihal

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