Tecnologie conversazionali: i trend del 2023 tra machine learning e modularità
Il 2023 si apre con molte incertezze dal punto di vista socioeconomico ma, secondo Spitch.ai, azienda specializzata in soluzioni di tecnologia vocale, anche con una solida certezza: l’intelligenza artificiale applicata alle tecnologie conversazionali (e non solo) continuerà a farci compagnia nei prossimi anni. Gli esperti di Spitch hanno individuato tre trend che segneranno l’agenda della communication automation.
“Le tecnologie conversazionali, nei mesi e negli anni a venire, giocheranno un ruolo fondamentale nella ridefinizione della customer experience. L’intelligenza artificiale si conferma non solo una componente tecnologica, ma anche e soprattutto un’attitudine mentale al servizio di clienti esterni ed interni di qualunque realtà, con una particolare attenzione all’esperienza offerta” ha dichiarato Piergiorgio Vittori, Amministratore Unico di Spitch.ai Italy e International Managing Director di Spitch.ai.
Attenzione a entrambi i lati della CX
Già da qualche tempo, la propensione al miglioramento della customer experience deve sempre più tener conto di entrambi i lati della comunicazione. Per le aziende che vogliono fornire un servizio di qualità, non è infatti (più) sufficiente limitarsi a migliorare la percezione e la soddisfazione dell’utente finale; al contrario, devono anche focalizzare l’attenzione ai propri dipendenti, anche perché il loro coinvolgimento è un elemento essenziale in quanto direttamente collegato all’esperienza dell’utente finale.
In questo scenario, la piattaforma Speech Analytics di Spitch viene utilizzata per facilitare il lavoro dell’operatore, soprattutto in modalità real time. La funzione di analisi vocale in tempo reale, chiamata Agent Assist, mostra sul desktop dell’agente le informazioni sul cliente e ne analizza il sentiment, aiuta a porre le domande appropriate al momento giusto e ottiene automaticamente informazioni dal CRM o da altre applicazioni, senza la necessità per l’operatore di accedere attivamente a un sistema esterno.
Interazioni di qualità con il machine learning
Le organizzazioni che vanno ad implementare le tecnologie conversazionali chiedono sempre più di semplificare le interazioni e migliorarne la qualità. Questo è possibile grazie al supporto dato da componenti di machine learning avanzate e facilitate nell’implementazione da un approccio low code/no code, che permette alle nuove soluzioni di entrare in funzione in tempi più rapidi e senza la necessità di un background tecnologico elevato. La qualità, in particolare, grazie alle funzionalità adattive dell’intelligenza artificiale, si traduce nella migliorata comprensione di tempi e di motivi di attesa e nell’identificazione di best practice, oltre che nella comprensione dell’impegno richiesto a un cliente per completare un processo e di quali combinazioni di abilità e linguaggio siano necessarie (quantità e tempo) per servirlo.
Modularità e complementarietà
I prodotti basati sull’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più spesso una parte modulare di un’unica soluzione, piuttosto che soluzioni separate. Per esempio, si sviluppano assistenti virtuali che incorporano in modo seamless Speech Analytics e biometria vocale con una knowledge base aggiornata costantemente, al fine di mantenere la possibilità di ricevere supporto umano in qualsiasi canale. Se infatti sono prese singolarmente, le Speech Analytics e la biometria vocale possono già offrire molti vantaggi alle aziende.
In particolare, la biometria vocale può essere utilizzata per personalizzare la gestione di una conversazione tra il cliente (una volta identificato) e l’agente virtuale. Il livello di personalizzazione può inoltre essere ulteriormente elevato, con l’utilizzo a complemento della Speech Analytics che consente di analizzare ancor più nel dettaglio le richieste di ogni singolo cliente.
A livello generale, secondo gli esperti di Spitch, si sta infine assistendo a una tendenza, da parte dei provider, a concentrarsi su industry specifiche e a fornire consulenza agli stakeholder d’impresa che sono interessati al valore aziendale complessivo delle soluzioni implementate. Per questo, i fornitori che possiedono il proprio stack di prodotti saranno in una posizione più favorevole per svolgere un ruolo di consulenza e guidare l’innovazione.