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Come dimezzare i tempi di risposta del customer care con la Predictive Intelligence

Carlo Aliprandi

Carlo Aliprandi, 9 dicembre 2021 | Customer Service Portal Predictive Intelligence

Il Customer Service è una funzione strategica per un’impresa digitale e moderna, qualunque sia il settore e la dimensione.

Anche in momenti di incertezza e volatilità, il Customer Service deve continuare a rappresentare una priorità, sia perché rappresenta la connessione diretta tra i clienti e il business, sia perché aiuta a mettere in moto un meccanismo virtuoso, che fa sì che i clienti fedeli siano la leva per acquisire nuovi clienti.

Secondo un’analisi di Bain & Co, basta migliorare del 5% la retention sui propri clienti per registrare un miglioramento del 25% nel profitto. Secondo altri studi ormai consolidati, il costo di acquisizione di un nuovo cliente è significativamente più alto rispetto all’investimento necessario per migliorare il Customer Service, riducendo il churn rate (tasso di abbandono) e aumentando la fidelizzazione dei clienti esistenti.

Attenzione, però.

Le persone non si aspettano semplicemente che un’azienda disponga di un Customer Service qualunque. Si aspettano un Customer Service di prim'ordine e pronto ad aiutarle in qualsiasi momento.

Un’interessante indagine condotta da Talkdesk Research a valle della fase acuta della pandemia, ha messo in luce come nel 58% del campione intervistato le aspettative sul servizio clienti siano più elevate rispetto a un anno fa.

Addirittura, secondo altri studi, il 66% dei clienti sarebbe pronto ad abbandonare il brand, laddove ritenesse di essere "trattato come un numero, non come un individuo".

È chiaro, dunque, come il customer care rappresenti non solo un elemento di differenziazione per un’azienda, ma sia una leva importante per guadagnare vantaggio competitivo.

Secondo uno studio condotto da Microsoft, il 60% dei clienti abbandona un brand dopo un'esperienza di servizio scadente. Ma nella maggior parte dei casi, questo tasso di abbandono può essere notevolmente ridotto se il problema del cliente viene risolto durante la prima interazione.

Ecco dunque che qualità, velocità e personalizzazione sono le tre caratteristiche chiave di un buon Customer Service. Caratteristiche che possono essere oggi migliorate grazie a nuovi strumenti di Intelligent Automation, Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Predictive Intelligence, che aiutano a comprendere in anticipo le richieste dei clienti e a risolvere i loro quesiti in modo pertinente ed efficace.

Leggi anche: Migliorare il Customer Retention Rate con un portale self service e l'AI

Customer Service: da costo a investimento

Date queste premesse, appare chiaro che un Customer Service non deve in alcun modo essere concepito come mera voce di costo. È piuttosto un investimento su una relazione lunga e duratura con i propri clienti.

È altrettanto chiaro, tuttavia, che per le aziende la vera sfida oggi sia riuscire a sviluppare un Customer Service di qualità, contenendo i costi.

Il primo passo per arrivare al bilanciamento tra costi ed efficacia è consolidare.

L’adozione di una piattaforma unificata per il Customer Service porta con sé il duplice vantaggio di rendere disponibile un unico repository per qualunque touchpoint il cliente decida di utilizzare e di offrire, nel contempo, un’esperienza unificata e coerente al cliente.

Dal punto di vista dei clienti, un Customer Service omnicanale aiuta a creare una migliore “esperienza”, consentendo ai clienti di mettersi in contatto tramite il loro canale preferito, che si tratti di telefono, e-mail o chat. Dal punto di vista aziendale, invece, evita agli operatori del Customer Service di passare continuamente da uno strumento all'altro per comunicare e offre una knowledge base unificata per accedere alle informazioni utili allo svolgimento del loro lavoro.

L’automazione è il secondo passo necessario nel percorso di ottimizzazione. Investire in strumenti self-service, soprattutto se alimentati da AI, ML e Predictive Intelligence, è il modo più efficace per ridurre il numero di ticket di supporto gestiti direttamente dal team, che può dunque seguire i quesiti più complessi.

Fondamentale, in questo caso, è sviluppare un repository di supporto online, pensato e progettato per aiutare i clienti a risolvere i problemi da soli: una solida knowledge base migliora l’esperienza cliente, riduce i tempi di attesa, riduce il numero di ticket che afferiscono al desk di supporto, con effetti positivi anche nel contenimento dei costi.

Fondamentale, poi, è alimentare la knowledge base con le informazioni che arrivano dall’operatività quotidiana del Customer Service, per poter identificare anche le criticità frequenti su un determinato prodotto o su determinate policy, ad esempio per quanto riguarda la restituzione o la sostituzione dei prodotti, e intervenire prima che si trasformino in criticità nella relazione con i clienti.

La Predictive Intelligence: una nuova leva per il Customer Service

Abbiamo già accennato, nei paragrafi precedenti, alla Predictive Intelligence come a una delle leve tecnologiche che possono oggi aiutare un Customer Service a raggiungere nuovi livelli di efficacia.
Cresciuta parallelamente a Big Data e Analytics, la Predictive Intelligence o Predictive Analytics permette alle aziende di consolidare tutte le informazioni che raccolgono sui propri clienti, sulle loro interazioni, sulle loro preferenze e sui loro comportamenti, al fine di analizzarle per offrire un servizio migliore, più pertinente e personalizzato.

Conoscere in anticipo il proprio cliente, evita al Customer Service di dover sottoporre al cliente domande di profilazione, per arrivare subito al punto: questo si traduce in un risparmio di tempo per entrambi e in una maggiore efficacia nell’interazione.

La Predictive Intelligence consente di identificare i clienti a rischio di abbandono, con l’obiettivo di intervenire per tempo con azioni atte a fidelizzarli.

Non solo: la Predictive Intelligence aiuta a creare una segmentazione sui propri clienti, creando cluster di utenti in base alle caratteristiche di ciascun gruppo e alla probabilità di reagire positivamente a determinate sollecitazioni.

Inoltre, con la Predictive Intelligence è possibile personalizzare i contenuti e le proposte per ciascun cliente, anticipandone le esigenze, oppure identificando i modelli di acquisto che possono innescare vendite ulteriori o successive.

Tutto questo, senza gravare sui costi e velocizzando i tempi di risposta.
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Grazie alla crescente quantità di dati utili e disponibili, le aziende dispongono oggi di un potenziale significativo.

Leggi anche: 5 benefici del Machine Learning per la Digital Experience del tuo customer portal

Ma per poter usare efficacemente questi dati, al fine di dare risposte tempestive, veloci, pertinenti ai quesiti degli utenti, è importante che possano essere integrati nella piattaforma di Digital Experience adottata in azienda. È quello che consente di fare Liferay DXP, che aiuta ad analizzare le performance dei diversi touchpoint aziendali, superando le logiche a silos, per fornire esperienze sempre più personalizzate.

Per comprendere meglio cosa un Customer Service portal possa fare per la tua azienda e come la Predictive Intelligence sia essenziale per rendere ancora più efficace l’interazione con i tuoi clienti, ti invitiamo a scaricare la guida gratuita “Customer Service Portal: l’asset strategico per la tua azienda”, che trovi qui sotto!

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