VENDOR POINT OF VIEW
Il punto di contatto tra azienda e consumatore, da sempre gioca un ruolo chiave e si colloca tra le priorità delle strategie di comunicazione aziendali, con l’obiettivo di far vivere la migliore esperienza cliente che si traduce in fedeltà e loyalty nei confronti del brand. I consumatori, a loro volta, hanno aspettative sempre più elevate e non si limitano all’attività di puro shopping, ma puntano a vivere un’esperienza complessiva appagante, personalizzata e accessibile ovunque.
![Marco Lunghini, Direttore commerciale di Ellysse](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2019/06/Foto_Marco4-176x300.jpg)
«Si assiste ad un cambio di prospettiva, in cui il successo di una azienda, non dipende più solo dal prodotto ma dal servizio che offre. In quest’ottica è in corso una vera e propria metamorfosi all’interno delle attività di Customer Service, attraverso processi di semplificazione Customer Centric dettati dall’introduzione di nuovi strumenti, volti ad arricchire e perfezionare le relazioni con il cliente. Sta prendendo vita un nuovo ecosistema basato sulla fusione di diverse tecnologie, tradizionali, digitali e automatizzate che danno vita a qualcosa di nuovo e funzionale, al fine di erogare un servizio di qualità e far vivere un’esperienza real-time, semplice e completa», afferma Marco Lunghini, Direttore commerciale di Ellysse.
«Ellysse nasce nel 2002 come software house, il cui core business è il contact center. Il percorso di innovazione messo in atto dall’azienda nel corso degli anni, ci ha portato a riconsiderare e rivedere quella che era la nostra visione iniziale del contact center focalizzata sulla telefonia. La nostra proposta si è man mano affinata, avviando sviluppi dettati da tendenze di mercato e generazionali, volti a creare una piattaforma completa di tutti gli strumenti utili e fondamentali per la gestione del Customer Journey e il ciclo di vita del cliente, automatizzando processi di assistenza e di contatto. Gli utenti sfruttano appieno tutti i canali di contatto, inclusi quelli digitali e si aspettano risposte esaurienti in tempi brevi. I Bot, quindi, rappresentano la nuova tendenza dominante di questa era digitale. Pensati per gestire in autonomia le richieste degli utenti, come attività di follow-up di ordini, pianificazione e prenotazione di visite specialistiche, attività di marketing automation e lead generation, supporto per servizi finanziari o help desk informatico, sono in grado di svolgere differenti mansioni in base al mercato di applicazione e alla loro knowledge base. Non significa sostituire l’operatore umano, anzi, i Bot sono dei “preziosi alleati” nel Customer Care essendo in grado di gestire in autonomia richieste standard e ripetitive, aumentando la produttività degli agenti reali, i quali potranno svolgere mansioni più complesse e che richiedono specifiche capacità. I Bot, Chatbot o Voicebot, a seconda che comprenda il linguaggio testuale o quello orale, sono quindi l’esempio dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning in ambito Customer Service. Si tratta di agenti virtuali dotati di una conoscenza (in continuo miglioramento e arricchimento) che gli viene fornita dal Machine Learning che li educa/addestra a comprendere il linguaggio naturale. Gli agenti umani detengono, inoltre, un ruolo chiave nel processo di addestramento del bot. Oltre alla continua collaborazione e scambio di informazioni tra i due agenti in entrambe le direzioni durante la fase di gestione del contatto, l’agente umano può contribuire ad aumentare la knowledge base del bot inserendo nuovi input e output attraverso un processo di active learning. Sono convinto che nuove figure professionali vedranno luce a partire da questo nuovo ecosistema automatizzato grazie al continuo ed inesauribile progresso che ne deriverà. A mio avviso il “BoTrainer” sarà uno dei nuovi lavori del futuro, dotato di un profilo a cavallo tra competenze umanistiche e informatiche, dovrà occuparsi del processo di addestramento e formazione del bot attraverso l’utilizzo dei più potenti motori di Machine Learning e analisi semantica», conclude Lunghini.