Esperienza cliente AI: approfondimenti, previsioni e consigli

Il cambiamento verso la personalizzazione nella CX

I consumatori desiderano interazioni sempre più personalizzate con i marchi e sono disposti a smettere di collaborare con un marchio dopo una sola esperienza negativa. Le aziende che si adattano bene a questo cambiamento nei valori dei clienti stanno utilizzando nuove soluzioni tecnologiche come l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità dell'esperienza dei clienti.

Questo articolo illustra come la tua organizzazione possa fornire un servizio migliore e più uniforme grazie alla tecnologia basata sull'intelligenza artificiale per l'esperienza del cliente, dal CRM AI all'analisi basata sul machine learning.

Perché l'intelligenza artificiale è importante nell'esperienza del cliente?

I clienti di tutto il mondo desiderano esperienze più personalizzate. Secondo un sondaggio BCG del 2024, cercano una personalizzazione che possa:

• Rendi più piacevole il processo di interazione con il marchio.
• Rendilo più veloce.
• Rendilo più facile.
• Aiuta a conoscere i prodotti e i servizi rilevanti offerti dal marchio.
• La cosa più importante è trovare un prezzo adeguato.

I risultati dello studio condotto da Five9 nel 2025 suggeriscono che il 79% dei consumatori desidera che i marchi siano in grado di prevedere le loro esigenze e adottino un approccio più proattivo alla risoluzione dei problemi. Lo stesso studio mostra che il 72% è desideroso di utilizzare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale e servizi di assistenza se ciò significa risolvere i propri problemi più rapidamente.

• L'analisi basata sull'intelligenza artificiale è in grado di prevedere il comportamento e le esigenze dei clienti per migliorare la personalizzazione nei punti più rilevanti per i consumatori.
• I chatbot basati sull'intelligenza artificiale, se configurati correttamente, possono ridurre la velocità con cui i clienti ricevono assistenza.

Vantaggi e sfide dell'IA nella CX

L'uso dell'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza utente offre grandi vantaggi, ma presenta anche alcuni svantaggi. Esaminiamo entrambi i lati della medaglia.

Vantaggi dell'utilizzo dell'IA nella CX

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'implementazione dell'IA nell'esperienza utente:

• Costi generali inferiori. Gestire un chatbot basato sull'intelligenza artificiale non è proprio economico, ma non è paragonabile all'avere un reparto di assistenza clienti con personale completo. Con le opzioni self-service, non è necessario un reparto di assistenza clienti così grande e si finisce per risparmiare sui costi generali.
• Migliori informazioni sui clienti. Gli strumenti di ricerca basati sull'intelligenza artificiale possono migliorare il tuo livello di comprensione dei clienti. Non solo attraverso l'analisi quantitativa di grandi quantità di dati, ma anche interpretando dati qualitativi come i registri delle conversazioni con i clienti.
• Interazioni multicanale senza soluzione di continuità. Il software CRM basato sull'intelligenza artificiale è in grado di integrare chatbot su più piattaforme e fornire lo stesso livello di servizio, grazie alla connessione allo stesso database. L'analisi delle interazioni dei clienti su tutti i canali rende le interazioni più personalizzate e pertinenti.
• Self-service più veloce. Poiché i chatbot basati sull'intelligenza artificiale non richiedono l'intervento di un operatore umano, i clienti potranno accedere più rapidamente a questa opzione di self-service.

Le sfide dell'utilizzo dell'IA nella CX

I miglioramenti dell'esperienza utente grazie alla tecnologia AI presentano anche alcune sfide comuni:

• Costo di implementazione. L'utilizzo di un LLM per la ricerca può essere gratuito. Tuttavia, quando è necessario ospitare un LLM sui propri server e addestrarlo sul proprio database, il costo può essere piuttosto elevato. Lo stesso vale per l'utilizzo di strumenti di BI basati sul ML.
• Possibilità di bug e risposte errate. Un addestramento inadeguato dell'LLM può portare a fornire risposte errate ai clienti, con conseguenti ripercussioni negative sull'immagine del marchio.
• Perdita di contatto umano. Anche se più della metà dei consumatori moderni apprezza l'efficacia del self-service basato sull'intelligenza artificiale, non tutti lo gradiscono. Se il vostro pubblico preferisce parlare con un essere umano, nonostante sia un modo meno efficiente di ricevere assistenza, l'introduzione di un chatbot potrebbe infastidirlo.

Per evitare quest'ultimo caso, fai qualche ricerca tra il tuo pubblico per assicurarti che accetterebbe l'implementazione di opzioni di assistenza clienti basate sull'intelligenza artificiale. Inoltre, valuta la possibilità di aggiungere un pulsante dedicato per aggiungere un rappresentante dell'assistenza clienti alla conversazione, nel caso in cui alcuni utenti preferiscano interagire solo con una persona reale.

Le aziende devono dare priorità alla visibilità del marchio nell'esperienza cliente basata sull'intelligenza artificiale

Poiché sempre più persone stanno adottando l'IA generativa come mezzo per ottenere informazioni online, i brand dovrebbero adattarsi e migliorare la visibilità dell'IA su piattaforme come ChatGPT, Claude o Perplexity. Ecco alcune strategie su come farlo.

• Coerenza del marchio sulle piattaforme di terze parti. Molte piattaforme di intelligenza artificiale utilizzano altri siti web per trovare marchi adatti da menzionare in risposta alle domande degli utenti. Fai in modo che il tuo marchio venga citato da siti web autorevoli e otterrai maggiore visibilità sull'intelligenza artificiale.
• Dati strutturati. Le IA utilizzano dati strutturati per comprendere il contesto della pagina. Aggiungi il markup Schema per aiutare l'IA a eseguire meglio la scansione delle tue pagine.
• L'IA menziona il monitoraggio. L'utilizzo di uno strumento di visibilità del marchio basato sull'IA di SE Ranking può aiutarti a capire quanto il tuo marchio compare nella ricerca IA e in quale contesto.

Essere visibili sulle piattaforme di intelligenza artificiale aiuta a generare lead e garantisce che i consumatori siano indirizzati al tuo marchio anziché a quello dei concorrenti.

8 modi in cui l'intelligenza artificiale può migliorare l'esperienza dei clienti

Ecco alcune idee su come la tecnologia AI può migliorare l'esperienza cliente della tua azienda.

Fornitura di un'opzione alternativa self-service

Gran parte dei consumatori è ora interessata alle opzioni self-service e preferisce risolvere autonomamente i propri problemi invece di contattare un rappresentante. Queste opzioni includono in genere la creazione di knowledge base, portali clienti, chatbot e forum della community.

L'intelligenza artificiale può fornire ai clienti un altro modo per risolvere i loro problemi. I chatbot tradizionali hanno percorsi di conversazione predeterminati a cui gli utenti accedono cliccando su dei pulsanti. L'intelligenza artificiale può trasformare questa esperienza limitante in una conversazione simile a quella umana, spesso anche con la possibilità di input vocali.

Questo non significa che un chatbot basato sull'intelligenza artificiale diventerà il principale mezzo di comunicazione tra voi e i clienti, ma disporre di un modo alternativo per comunicare aiuta ad attirare più clienti.

Servizio immediato

I clienti apprezzano la rapidità quando si tratta di ricevere assistenza. Con tempi medi di risposta alle richieste che si aggirano intorno alle ore, a meno che non si disponga di un reparto di assistenza clienti con personale completo e di una chat live, non è possibile soddisfare le aspettative della maggior parte dei clienti.

L'implementazione dell'IA nelle soluzioni di assistenza tramite chat riduce efficacemente i tempi di attesa a zero. I clienti che accettano di ricevere assistenza da un modello di IA addestrato la riceveranno instantly. Ciò porterà probabilmente a un maggiore livello di soddisfazione della vostra clientela.

Disponibilità 24 ore su 24

La disponibilità dell'IA per l'assistenza clienti 24 ore su 24 ti aiuterà anche a ridurre il numero di operatori che devono lavorare nel turno di notte, o addirittura a non introdurne uno. Anche senza dipendenti umani disponibili a fornire assistenza, la tua azienda sarà comunque in grado di aiutare i clienti dopo l'orario di lavoro grazie all'IA.

Dovrai aggiungere una breve dichiarazione di non responsabilità in cui si precisa che dopo una certa ora non sarà più possibile parlare con un operatore umano, in modo da gestire le aspettative dei clienti.

Semplificazione delle attività di routine

Oltre ad assumersi la maggior parte delle interazioni con i clienti, l'IA può aiutare gli addetti all'assistenza clienti a eliminare le attività di routine dai loro compiti. Ad esempio, può essere utilizzata per analizzare i ticket CS e classificarli senza la necessità di uno screening da parte di un dipendente.

Può anche automatizzare l'aggiornamento del CRM in base alle interazioni con i clienti, sia che siano effettuate dall'intelligenza artificiale che da un essere umano. Ciò riduce significativamente il tempo dedicato all'inserimento dei dati e libera i tuoi dipendenti per attività più produttive.

👉🏼 Prova folk per centralizzare i dati dei clienti e registrare automaticamente e-mail, note e ticket con l'AI, così gli agenti impiegheranno meno tempo negli aggiornamenti manuali.

Consigli personalizzati in tempo reale

L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare il comportamento dei clienti e le loro abitudini di acquisto per formulare consigli personalizzati su prodotti e servizi sulla base delle loro azioni passate. Questo quadro analitico può essere integrato sia in un chatbot, se utilizzato per effettuare ordini, sia nel sistema di suggerimento dei prodotti.

Molti strumenti che offrono funzionalità di personalizzazione possono funzionare in tempo reale. Ciò può comportare un miglioramento del coinvolgimento degli utenti e un aumento del tasso di conversione.

👉🏼 Prova folk per unificare i contatti e la cronologia delle interazioni, in modo da poter fornire raccomandazioni sui prodotti in tempo reale e basate sull'intelligenza artificiale su tutti i canali.

Analisi predittiva

Gli strumenti che utilizzano l'intelligenza artificiale possono fare molto di più che aiutare i clienti nella chat dell'assistenza clienti. Possono anche svolgere numerose attività analitiche avanzate in grado di far progredire la tua attività.

Una di queste è l'analisi predittiva. Basandosi sui modelli di vendita precedenti, l'analisi predittiva è in grado di tracciare un quadro delle vendite future. Ciò è estremamente utile per pianificare le scorte stagionali o prevedere il valore nel tempo di diversi gruppi di clienti.

Naturalmente, come qualsiasi altro approccio analitico, si limita a valutare i dati storici e non può tenere conto dei nuovi sviluppi nel settore.

Analisi del sentiment

Poiché l'IA è in grado di comprendere bene i testi generati dall'uomo, è uno strumento particolarmente utile per l'analisi qualitativa, come l'analisi del sentiment. Può analizzare le conversazioni con i clienti per individuare il sentiment generale nei confronti del vostro marchio.

Questo può aiutarti a comprendere il livello di insoddisfazione nei confronti del tuo prodotto e a pianificare le modifiche necessarie al tuo prodotto, ai tuoi servizi o al messaggio del tuo marchio.

Trascrizioni delle chiamate

Uno dei principali vantaggi della tecnologia AI è che è in grado di trascrivere l'audio in testo con ottimi risultati. Nell'assistenza clienti, questa funzione può aiutare a trasformare le chiamate con i clienti in documenti di testo, consentendo potenzialmente di risparmiare ore di lavoro ai dipendenti.

Queste trascrizioni possono quindi essere analizzate per aggiungere ulteriori dati al CRM e arricchire la tua comprensione della qualità delle interazioni con i clienti al telefono. Per i team che gestiscono da 20 a 50 professionisti dell'esperienza cliente, folk offre il perfetto equilibrio tra funzionalità di trascrizione AI e interfaccia facile da usare, rendendolo la scelta ideale per le organizzazioni che necessitano di funzionalità potenti senza la complessità aziendale.

Casi d'uso dell'IA nell'esperienza del cliente

L'applicazione pratica dell'esperienza cliente basata sull'intelligenza artificiale può essere compresa meglio osservando alcuni esempi. Esaminiamo quattro casi che evidenziano i migliori utilizzi dell'intelligenza artificiale nella CX.

Amazon

Quando si tratta dell'uso su larga scala dell'intelligenza artificiale per incrementare i ricavi attraverso i consigli sui prodotti, probabilmente non c'è concorrenza per il gigante della vendita al dettaglio online Amazon. Utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i modelli di acquisto di ogni acquirente e produrre consigli personalizzati come questi.

• Clienti come te hanno acquistato questo prodotto. Raggruppando i clienti in base al loro comportamento, Amazon è in grado di suggerire prodotti adatti al gruppo.
• Perché hai visualizzato questo prodotto. Grazie all'analisi predittiva, Amazon è in grado di valutare la probabilità che un cliente acquisti un prodotto in base alla sua cronologia di navigazione.
• Potresti averne bisogno presto. In base alle abitudini di acquisto dei clienti, Amazon può ricordare loro gli acquisti ricorrenti dei loro prodotti preferiti.

Netflix

Un altro esempio di raccomandazioni di prodotti che funzionano bene è la piattaforma di streaming video Netflix. Grazie all'utilizzo dell'apprendimento automatico per analizzare i modelli di comportamento di milioni di utenti, è in grado di suggerire contenuti non basati sulle recensioni dei critici, ma su come diversi gruppi di clienti interagiscono con i contenuti video.

Utilizza inoltre le informazioni sulle preferenze dei clienti per presentare loro diverse miniature. Grazie a questo semplice stratagemma di marketing, Netflix può inquadrare lo stesso programma da diverse angolazioni, presentando la miniatura che più probabilmente attirerà l'attenzione dell'utente.

Banca d'America

Bank of America ha lanciato il suo assistente virtuale, una chat AI chiamata Erica, nel 2018. Da allora, ha aiutato con oltre 2 miliardi di richieste e si stima che assista i clienti 2 milioni di volte al giorno.

L'assistente aiuta i clienti della banca ad analizzare le loro abitudini finanziarie, a scoprire i programmi della banca e a svolgere attività di routine come trovare una transazione specifica o effettuare un trasferimento di denaro. Per domande più complesse, il dipendente dell'azienda è sempre presente e può essere contattato tramite chat.

Questo è un ottimo esempio di utilizzo dell'IA nel servizio clienti che le aziende dovrebbero prendere come modello. Soprattutto in termini di introduzione di funzionalità di agenzia.

EdisonOS

Non tutti gli esempi di utilizzo efficace dell'IA nel settore informatico provengono da grandi organizzazioni. Questo proviene da una piccola azienda di tecnologia educativa, EdisonOS.

Hanno implementato un'intelligenza artificiale nella loro base di conoscenze per semplificare la ricerca di risposte semplici. Invece di dover leggere diverse pagine di documentazione, un'intelligenza artificiale può fornire un breve riassunto tratto da diversi documenti.

Questa soluzione migliora la qualità del self-service e abbassa la soglia di accesso per gli utenti meno esperti.

Il futuro dell'esperienza cliente basata sull'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è una tecnologia in fase di sviluppo attivo, sia in termini di miglioramento delle sue capacità che di ricerca di nuove applicazioni per la tecnologia esistente. È difficile prevedere come sarà il panorama dell'intelligenza artificiale tra cinque anni, ma ecco tre tendenze che potrebbero emergere nei prossimi anni.

• Alzare l'asticella dell'esperienza cliente. Le aspettative dei clienti sono già elevate oggi, ma una più ampia adozione di soluzioni di assistenza clienti basate sull'intelligenza artificiale rischia di alzare ulteriormente l'asticella. In particolare, i consumatori potrebbero sviluppare standard più elevati per quanto riguarda la velocità di ricezione del servizio e il livello di personalizzazione dei suggerimenti.
• IA agentica. Attualmente , la maggior parte delle organizzazioni consente agli utenti di effettuare ordini tramite il sito web o un'app mobile. Con l'integrazione dell'IA nel servizio clienti, è probabile che l'utilizzo di agenti IA diventerà un modo popolare per effettuare ordini.
• Potenziale controllo legislativo. Nonostante la tecnologia AI sia ancora lontana dal raggiungimento del suo massimo sviluppo, molti paesi stanno già pensando di limitarla a livello legislativo. I potenziali limiti legati ai diritti di proprietà intellettuale difficilmente interesseranno l'AI analitica e quella CS, poiché queste si basano su dati proprietari. Tuttavia, potrebbero essere introdotte leggi sui diritti dei lavoratori per limitare la perdita di posti di lavoro dovuta all'implementazione dell'AI.

Rimani aggiornato sulle novità del settore per essere tra i primi a cogliere le nuove tendenze prima che diventino diffuse e trarne vantaggio.

Conclusione

La tecnologia AI può migliorare l'esperienza cliente offerta dal tuo marchio ampliando le capacità analitiche con l'apprendimento automatico e fornendo un servizio rapido con l'AI generazionale. Tuttavia, non è facile implementare correttamente queste tecnologie.

Se desideri provare a utilizzare l'IA nell'esperienza cliente della tua azienda, inizia con soluzioni già pronte in grado di integrare l'IA con il tuo CRM o il tuo software di assistenza clienti. Ciò ti consentirà di ottenere i massimi vantaggi dalla tecnologia IA senza dover investire nello sviluppo di una soluzione proprietaria.

Domande frequenti

In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare l'esperienza dei clienti?

Personalizzando i consigli, fornendo assistenza immediata 24 ore su 24, 7 giorni su 7, prevedendo le esigenze, ottimizzando l'instradamento e assistendo gli agenti con riepiloghi e indicazioni sulle azioni migliori da intraprendere. Il risultato è una risoluzione più rapida dei problemi, un servizio coerente e una maggiore soddisfazione.

Come implementare l'intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza dei clienti?

Verifica le lacune CX, centralizza i dati puliti in un CRM, lancia un chatbot e una knowledge base, imposta i KPI, avvia un progetto pilota su un canale, aggiungi guardrail e handoff umano, monitora, quindi scala. Utilizza folk per unificare contatti e flussi di lavoro.

Quali metriche mostrano l'impatto dell'IA sulla CX?

Tieni traccia di CSAT, NPS, risoluzione al primo contatto, tempi di risposta e risoluzione, contenimento e deviazione dell'IA, abbandono e fidelizzazione, valore del ciclo di vita, tasso di conversione e upsell e costo per contatto.

Quali sono i rischi legati all'uso dell'IA nel servizio clienti?

Costi di configurazione elevati, risposte errate o distorte, rischi per la privacy e la conformità e perdita del contatto umano. Mitigare tali rischi con dati di qualità, test, chiari livelli di escalation verso gli esseri umani, misure di sicurezza e monitoraggio continuo.