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Tag: customer service

  • Come un brand può migliorare la propria reputazione con l’Interaction Analytics per il Customer Service

    Come un brand può migliorare la propria reputazione con l’Interaction Analytics per il Customer Service

    Integrando tecnologie avanzate, i Contact Center sono diventati risorse strategiche

    I Contact Center sono diventati risorse strategiche per il successo aziendale, grazie alla capacità di gestire interazioni di alta qualità con i clienti.

    Oggi, i Customer Service non gestiscono più solamente le richieste dei clienti, ma sono veri e propri centri nevralgici dove le aziende e i clienti si connettono e costruiscono relazioni durature.

    Ogni interazione, sia essa vocale, via chat, e-mail o attraverso i social media, rappresenta un’opportunità cruciale per rafforzare la fedeltà dei clienti o, al contrario, rischiare di danneggiare la reputazione del brand.

    La sfida della gestione della qualità e la rivoluzione dell’Interaction Analytics

    La gestione della qualità (QM) è essenziale per garantire interazioni efficaci e di alta qualità con i clienti. Tuttavia, i metodi tradizionali di gestione della qualità, come il campionamento manuale delle chiamate e le valutazioni soggettive, spesso non sono all’altezza degli standard richiesti nei moderni ambienti multicanale. Per affrontare queste sfide, le aziende si rivolgono a soluzioni tecnologiche avanzate come l’Interaction Analytics.

    La piattaforma di Spitch, azienda tra i principali fornitori globali di soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale, utilizza tecnologie avanzate come il riconoscimento vocale automatico (ASR), l‘elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il machine learning (ML) e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) unitamente a Retrieval Augmented Generation (RAG), per analizzare il 100% delle interazioni con i clienti su tutti i canali, minimizzando il rischio di allucinazioni nell’AI e riducendo l’utilizzo di hardware, anche nel caso della GenAI. Questo approccio consente ai Contact Center di ottenere informazioni complete per migliorare la qualità, ottimizzare le prestazioni e aumentare la soddisfazione dei clienti.

    I vantaggi che potenziano le performance dei Contact Center sono molteplici:

    • Copertura e approfondimenti completi: analizzando il 100% delle interazioni, la soluzione di Spitch fornisce una visione completa delle prestazioni del Contact Center, identificando modelli, tendenze e problemi emergenti.
    • Valutazione della qualità oggettiva e coerente: l’uso di criteri standardizzati e algoritmi avanzati riduce l’impatto dei pregiudizi cognitivi, garantendo valutazioni coerenti e affidabili.
    • Flessibilità nel combinare valutazioni automatiche e manuali: la piattaforma supporta sia le valutazioni automatiche che quelle manuali, consentendo un approccio equilibrato e olistico al controllo qualità.
    • Miglioramento dell’esperienza del cliente: l’analisi dettagliata delle interazioni permette di comprendere meglio le esigenze e il sentiment dei clienti, offrendo un servizio più personalizzato ed efficace.
    • Miglioramento della conformità e della gestione del rischio: il monitoraggio automatico delle interazioni garantisce il rispetto delle normative di settore e delle politiche interne, riducendo il rischio di non conformità.
    • Ottimizzazione delle prestazioni e della formazione dei team di agenti: l’analisi delle interazioni facilita un feedback mirato e un coaching efficace, migliorando le competenze e le prestazioni dei team di agenti.

    “Spitch contribuisce alla digital transformation dei propri Partner e Clienti con un mix unico di analisi all’avanguardia e tecniche di gestione della qualità – dichiara Piergiorgio Vittori, CEO della filiale italiana e International General Manager di Spitch – La soluzione di Interaction Analytics di Spitch va ben oltre il monitoraggio convenzionale, sfruttando LLM e tecnologie di analisi semantica per il trattamento del linguaggio naturale (NLP) e di riconoscimento del parlato (ASR) fornisce insight per contribuire a un’analisi data-driven per ogni interazione e di cogliere l’intera esperienza dei clienti su tutti i canali“

    Con la continua evoluzione delle esigenze dei Contact Center, l’Interaction Analytics rappresenta il giusto approccio per garantire un servizio eccezionale in ogni canale di contatto con il cliente. Integrando tecnologie avanzate con pratiche tradizionali di gestione della qualità, Spitch aiuta le aziende a trasformare i loro Contact Center in centri proattivi e incentrati sul cliente, in grado di fornire un servizio di qualità superiore e un successo aziendale sostenibile.

    A proposito di Spitch 

    Spitch fornitore leader di soluzioni di intelligenza artificiale con un’impronta globale in forte espansione, supporta oltre 100 clienti in diversi settori. offrendo una piattaforma omnicanale conversazionale e soluzioni di IA generativa, progettate per migliorare l’esperienza dei clienti e l’efficienza operativa.   La piattaforma, fondata su tecnologie proprietarie, presenta diverse soluzioni che possono essere installate sia on premise che in cloud, con un livello di complessità minimo e un rapido time-to-market, consentendo ai clienti di migliorare l’employee experience, perfezionare la customer experience e ridurre i costi operativi.  

    La Redazione

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  • GenAI, la nuova “benzina” dei data analytics

    GenAI, la nuova “benzina” dei data analytics

    L’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente trasformando molti settori e tecnologie, incluso quello dei data analytics, portando una rivoluzione che sta riscrivendo le regole del gioco per molte aziende. Mentre l’AI tradizionale si è concentrata principalmente sull’analisi dei dati esistenti per fornire insights e predizioni, l’AI generativa è in grado di creare contenuti nuovi, di simulare scenari e di proporre soluzioni innovative, aprendo nuove frontiere in questo campo.

    Questa tecnologia emergente ha il potenziale di amplificare le capacità analitiche e previsionali in modi che erano impensabili fino a pochi anni fa. Ad esempio, le aziende possono ora utilizzare modelli di AI generativa per creare simulazioni complesse che aiutano a prevedere i comportamenti del mercato con una precisione senza precedenti. Simulazioni che possono prevedere scenari multipli, considerando variabili che un tempo erano difficili, se non impossibile, considerare, consentendo ai decision maker di esplorare strategie alternative e di prepararsi meglio per il futuro.

    Inoltre, l’AI generativa sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i dati non strutturati.

    Invece di limitarsi a estrarre informazioni da testi, immagini o video, i nuovi algoritmi di AI possono creare sintesi, riassunti e perfino nuovi contenuti a partire dai dati grezzi. L’AI generativa sta anche trasformando il customer service e l’interazione con i clienti. Attraverso l’uso di chatbot avanzati e assistenti virtuali, le aziende possono offrire un supporto cliente 24/7 che non solo risponde alle domande comuni, ma che può anche comprendere il contesto delle richieste, adattando le risposte e offrendo soluzioni personalizzate. Questi assistenti intelligenti sono capaci di generare conversazioni naturali e pertinenti, migliorando significativamente l’esperienza del cliente.

    Un altro aspetto cruciale è la capacità dell’AI generativa di migliorare la creatività aziendale. Nei settori del marketing e della pubblicità, per esempio, l’AI può creare contenuti visivi e testuali che catturano meglio l’attenzione del target di riferimento. Questo non solo accelera il processo creativo, ma consente anche di testare rapidamente diverse varianti di una campagna per identificare quelle più efficaci.

    Le varie piattaforme offrono potenti strumenti di data analytics e AI, le differenze chiave risiedono nelle loro aree di specializzazione e nell’integrazione con gli ecosistemi esistenti degli stessi vendor. AWS si distingue per la scalabilità e la profondità dei servizi, Azure per l’integrazione con l’ecosistema Microsoft, GCP per l’innovazione AI, IBM per le applicazioni specifiche di settore, Oracle per l’automazione e la gestione avanzata dei database, e Salesforce per l’integrazione AI nel CRM.

    La scelta del vendor giusto dipende ovviamente dalle specifiche esigenze aziendali e dagli obiettivi strategici che si intendono perseguire. Ciò che deve essere chiaro è che l’adozione di soluzioni cloud richiedono, forzatamente, l’impiego di risorse con profili specifici, non sempre facili da reperire sul mercato e difficilmente presenti in azienda. Questo limita la completa fruizione dei servizi a disposizione o, peggio, l’adozione.

    Ulteriori sfide risiedono nella stretta dipendenza della qualità dei data analytics da quella dei dati che lo alimentano e nella necessità di garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati, a cominciare dal GDPR.

    Detto ciò è indubbio che l’AI generativa sta ridefinendo il settore dei data analytics, offrendo strumenti potenti per la simulazione, la creazione di contenuti e l’interazione personalizzata, rivoluzionando in particolare la gestione dei dati non strutturati.

    di Giovanni Mazzucato, Project Leader di Axiante axiante.com

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  • IA generativa o conversazionale? Per la rivoluzione della customer experience servono entrambe

    IA generativa o conversazionale? Per la rivoluzione della customer experience servono entrambe

    L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando sempre di più il panorama aziendale,      imponendosi come un universo in continua espansione. All’interno di questo cosmo complesso, tuttavia, due particolari branche si sono fatte strada imponendosi all’attenzione pubblica e mediatica per la loro capacità interattiva: IA generativa e IA conversazionale.

    Entrambi i termini sono essenziali per comprendere la rivoluzione tecnologica in corso nel customer service, nell’industria creativa e nella generazione di contenuti, ed è fondamentale capire le loro caratteristiche distinte e come possono lavorare insieme per guidare l’innovazione e migliorare le esperienze dei clienti.

    L’education e la diffusione di un’adeguata cultura aziendale dell’AI sono ancora imprescindibili. Basti pensare che sebbene la maggior parte dei leader si sia detta ottimista sul potenziale dell’intelligenza artificiale e preveda di ampliarne l’utilizzo, attualmente anche i primi utilizzatori di questa tecnologia l’hanno impiegata per       ambiti limitati      e la stragrande maggioranza dei dirigenti aziendali non ha le infrastrutture, le politiche,       le competenze, la cultura o i dati per implementare correttamente un’AI strategy.

    Quindi, di quale IA hanno bisogno oggi le aziende per rivoluzionare il proprio customer service? Calandoci nei panni di un artigiano, se l’IA conversazionale rappresenta un manufatto, l’IA generativa rappresenta un sottoinsieme degli strumenti specializzati necessari a realizzarlo.

    Proprio come un ebanista ha bisogno di strumenti diversi per compiti specifici, come martelli per piantare i chiodi o seghe per tagliare il legno, l’IA conversazionale sfrutta strumenti di IA generativa come i Large language Model (LLM) e tecniche come il prompt-engineering per la comprensione e la generazione del linguaggio naturale. La chiave del successo sta nel selezionare gli strumenti giusti per il lavoro e nel combinarli abilmente per creare un mobile bello, ben fatto e funzionale che soddisfi le esigenze del cliente.

    L’IA generativa: una svolta contenutistica

    L’IA generativa è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti nuovi e originali che assomigliano molto alla produzione umana. A differenza dei tradizionali sistemi di apprendimento automatico che eseguono compiti specifici sulla base di dati di addestramento strutturati, i modelli di IA generativa apprendono da insiemi di dati straordinariamente grandi e non strutturati per generare testi, immagini e, sempre più spesso, anche musica e video. Questa tecnologia consente ai ruoli umani di concentrarsi sull’apprendimento, la convalida e la direzione strategica, permettendo alle aziende di automatizzare la creazione di contenuti, migliorare il coinvolgimento dei clienti e persino generare nuove idee.

    L’intelligenza artificiale generativa, come la tecnologia alla base di ChatGPT, Claude o Gemini, si basa principalmente su grandi modelli linguistici (LLM).  Questi modelli, come la famiglia Generative Pre-trained Transformer (GPT), vengono addestrati su dati testuali vasti e diversificati per comprendere il funzionamento del linguaggio.  Ciò consente loro di scrivere articoli, generare rapporti, riassumere contenuti e rispondere a domande complesse in linguaggio naturale.  Questi modelli offrono un potente strumento per migliorare l’efficienza e l’innovazione nelle attività legate alla comunicazione.

    L’IA conversazionale: un vitale strumento di imitazione

    L’IA conversazionale, invece, fornisce un quadro per simulare interazioni simili a quelle umane attraverso applicazioni come chatbot e assistenti virtuali. Svolge un ruolo cruciale nel miglioramento del servizio clienti, offrendo disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, risposte istantanee e comunicazioni personalizzate su scala, grazie all’integrazione con ticketing, ordini e identità dei clienti. Gestendo in modo efficiente le domande di routine, l’IA conversazionale libera gli agenti umani per affrontare problemi più complessi, aumentando la produttività complessiva e la soddisfazione dei clienti.

    Inoltre, l’intelligenza artificiale conversazionale aiuta nelle attività di gestione e analisi della qualità all’interno dei contact center. Può accelerare drasticamente l’inserimento e la formazione degli agenti, riducendone al contempo lo stress. L’IA conversazionale mira a fornire opportunità di miglioramento olistiche e incentrate sulle persone per ogni dimensione della gestione dei contact center.

    La sinergia dell’IA le sue implicazioni strategiche

    Sebbene l’IA generativa e l’IA conversazionale abbiano, come visto, applicazioni distinte, costituiscono un complemento strategico per migliorare il coinvolgimento omnicanale nel moderno contact center. L’IA conversazionale guida lo sviluppo di casi d’uso incentrati sul miglioramento delle interazioni con i clienti, mentre l’IA generativa fornisce sempre più i mezzi tecnici per soddisfare questi requisiti complessi. Le LLM, ad esempio, sono alla base di molte funzioni di IA conversazionale, che consentono di fornire risposte sofisticate e consapevoli del contesto che imitano o aumentano le interazioni umane naturali. Ai fini dei contact center, uno dei settori in cui l’IA conversazionale è più utilizzata, questa tecnologia fornisce supporto agli agenti attraverso la comprensione delle domande dei clienti, genera e prevede nuovi contenuti e risposte puntuali alle esigenze specifiche sia dell’azienda che dei suoi stakeholder.

    Mentre le aziende navigano in un panorama IA in rapida evoluzione, è quindi estremamente importante comprendere le distinzioni e le sinergie tra IA generativa e IA conversazionale. Sfruttando queste tecnologie in modo pragmatico e strategico, e nel rispetto delle normative emergenti, le aziende possono trasformare le loro attività, migliorare il coinvolgimento dei clienti e sbloccare nuove opportunità di crescita. Proprio come un falegname esperto sceglie gli strumenti giusti della propria officina per creare armadi migliori, le aziende che sfruttano efficacemente l’IA generativa e l’IA conversazionale saranno ben posizionate per creare esperienze superiori per i loro clienti, beneficiandone nel lungo periodo.

    A cura di Josef  Novak, Chief Innovation Officer di Spitch

    A proposito di Spitch.ai

    Spitch è un fornitore globale di piattaforme di IA conversazionale omnicanale con sede in Svizzera. Spitch abilita la trasformazione digitale AI-driven del customer service e dell’assistenza ai dipendenti, offrendo soluzioni multilingue ad alta precisione che automatizzano la comunicazione vocale e testuale, tra cui consulenza strategica e servizi professionali

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