Intervista a:

Francesca Cercone Head of Customer Care EDISON ENERGIA

 

 

 

Quali processi di customer care possono essere impattati maggiormente dalla digitalizzazione ed in modo particolare dall’ A.I. ?

L’impatto della digitalizzazione in generale è sicuramente dirompente su tutti i processi di Customer Care.

Aree private o App che permettono di gestire in self care la propria fornitura sostituiscono quasi interamente le attività di front line o back office manuale. Nel caso di Edison, a valle del rilascio di My Edison più del 60% delle autoletture elettriche provengono da Sito/APP. Cambia anche il modo di interagire, infatti sempre a valle del rilascio abbiamo avuto un aumento esponenziale dei clienti che ci scrivono in chat per assistenza.

Per quanto riguarda l’ A.I. stiamo per esempio lavorando sul processo di identificazione degli argomenti per i quali i clienti ci chiamano, ossia l’indicizzazione dei documenti. Fino ad oggi infatti venivano gestiti da personale del contact center, quello che stiamo facendo è automatizzare il processo con un meccanismo di OCR ed ICR per i documenti autografi che interpretano ciò che è scritto nel documento e individuano l’argomento che si sta trattando, andando poi ad archiviarlo e indirizzarlo automaticamente nel sistema. Questa automatizzazione permette di rendere manuale solo la gestione degli scarti.

Stiamo valutando di inserire un’assistente virtuale, ossia un chat bot che aiuti l’operatore sia in chat che in chiamata in background, a fornire in minor tempo la risposta corretta al cliente. In questo modo riusciremmo a “educare” il chat bot e, qualora arrivassimo al massimo livello di confidenza, renderlo utilizzabile verso i clienti finali.

Alcuni player hanno inoltre implementato dei risponditori vocali automatici intelligenti. Il cliente non deve più scegliere tra diverse opzioni ma può comunicare ciò di cui ha bisogno e l’intelligenza dietro decodifica la richiesta e effettua la domanda successiva di conseguenza.

 

Come può cambiare il rapporto fornitore/cliente con l’A.I. ?

Il rapporto tra fornitore di customer service e cliente sta cambiando e cambierà sempre di più nel corso dei prossimi mesi per diventare un rapporto di partnership molto più stretta.
Di fatto, l’introduzione di tecnologie che rientrano nel mondo dell’Intelligenza Artificiale possono potenzialmente sostituire molti processi ad oggi gestiti dai fornitori. L’unica possibile alternativa è quindi quella di creare valore aggiunto condiviso.
Porto come esempio un caso di sperimentazione che sta per partire in Edison, e che rappresentaun bell’esempio di partnership non solo tra cliente quale Edison e fornitore di Contact center, ma anche con un fornitore di tecnologia, fondamentale in questo contesto.
Stiamo infatti iniziando una sperimentazione con Covisian (nostro partner per il Customer Service) e Reply (nostro partner tecnologico con il quale abbiamo lavorato per la Digital Transformation e Marketing Automation). Il progetto propone un cambio radicale di paradigma: i KPI dei fornitori di customer service si sono sempre basati sul costo al minuto della chiamata o della lavorazione e quindi dipendenti dal numero appunto delle chiamate stesse o delle lavorazioni. Migliorando i processi, i valori assoluti di queste sono diminuiti con il rischio di spingere i fornitori non verso la qualità del servizio ma verso il mantenimento della quantità.
L’idea è quella di remunerare quindi il fornitore sul singolo cliente sulla base di KPI base quali il churn o l’NPS. Per fare questo però è necessario conoscere bene quali possono essere le azioni più efficaci a disposizione degli operatori. E qui entra in giorno la conoscenza del cliente, mischiata alla tecnologia, in questo caso di machine learning.
Si è infatti pensato di creare una lista di azioni migliori, che sono proposte all’operatore durante la chiamata come suggerimenti, alle quali è stato associato un valore economico, potenzialmente utilizzabili sul cliente. L’output di queste azioni, insieme alle informazioni comportamentali del cliente vengono inserite in un database all’interno del quale un motore le analizza e verifica le correlazioni, l’efficacia e produce come risultato una conferma della lista o una nuova lista di azioni per target sempre più precisi di clienti. Garantendo così, nel tempo, all’operatore la migliore azione da proporre personalizzata

© 2017 Brainz s.r.l. - All right reserved

Designed and Developed by ThemeXpert.