Pubblicato sul blog FORBES
Il grande reset che stiamo affrontando quest'anno ci sta facendo capire quanto siano fondamentali le relazioni con i clienti e come l'Intelligenza Artificiale possa trovare nuovi modi per migliorarle.
- Il 30% dei clienti non sarà più fedele ad un brand a causa di una cattiva esperienza cliente
- Il 27% delle aziende afferma che migliorare la propria customer intelligence e i dati relativi alla customer experience (CX) è prioritario.
- Entro il 2023, il 30% delle organizzazioni promuoveranno servizi clienti proattivi usando Intelligenza Artificiale per gestire processi e continuous intelligence, Secondo quanto dichiarato da Gartner.
- $13.9B sono stati investiti per potenziare la Customer Experience attraverso AI e $42.7B in Big Data e analytics relativi alla CX nel 2019, per una crescita totale di $90B nel 2022, Secondo quanto dichiarato da IDC
Questo momento di difficoltà che stanno vivendo le aziende oggi, sta incentivando i team senior di gestione a rivalutare ogni investimento pubblicitatio e spesa sostenuta soprattutto a livello marketing. La spesa relativa alla Customer Experience viene rivalutata così come il supporto di progetti e gli investimenti in Intelligenza Artificiale, analytics e Business Intelligence (BI) e machine learning. Gli esperti di marketing in grado di quantificare il peso delle proprie attività sugli utili, stanno riuscendo maggiormente a difendere il proprio budget.
Fondamenti di Customer Experience
Sapere se e in che misura le iniziative e le strategie di Customer Experience stanno dando i loro frutti non è sempre stato fatto in modo adeguato in passato. Fortunatamente, ci sono una varietà di parametri di riferimento e metodologie di supporto in fase di sviluppo che contestualizzano il contributo della Customer Experience. Il recente studio di KPMG dal titolo "Quanto vale l'esperienza del cliente?" fornisce una guida sulle aree di CX e dei suoi aspetti economici di supporto. La seguente tabella offre una panoramica delle interrelazioni tra le principali misure finanziarie e CX. Ecco i risultati dello studio:
Lo studio di KPMG ha messo in luce che il non saper soddisfare le aspettative dei clienti è due volte più distruttivo che superarle. Questo è un argomento molto valido per far sì che l'intelligenza artificiale e il machine learning siano integrati nella CX a livello aziendale. Il seguente grafico quantifica il valore economico del miglioramento della CX:
Dove l'Intelligenza Artificiale sta migliorando la Customer Experience
Affinché i progetti di Intelligenza Artificiale possano superare i problemi di budget creati dalla pandemia di COVID-19, dovranno mostrare un contributo alle entrate, alla riduzione dei costi e al miglioramento dell'esperienza dei clienti in un mondo senza contatto. In più oggi può essere un aiuto arricchire qualsiasi strategia di CX con una piattaforma resiliente e comprovata. Esempi di piattaforme e reti di trasformazione digitale incentrate sul cliente che possono aiutare a ricentrare un'organizzazione della Customer Experience grazie all'uso di analisi dei dati e AI includono l'Autonomous Digital Enterprise (ADE) di BMC e altri.
Tale piattaforma si differenzia da molte altre nel modo in cui è stata progettata per sfruttare i punti di forza di AI e Machine Learning per migliorare ogni aspetto della Customer Experience(CX) e dell'esperienza dei dipendenti (EX). BMC ritiene che fornire ai dipendenti le risorse digitali di cui hanno bisogno per eccellere nel loro lavoro offra anche eccellenti esperienze ai clienti. Dopo aver lavorato ad un progetto sul ruolo costituito dai servizi alla clientela, posso attestare quanto sia prezioso avere le giuste risorse digitali per servire i clienti. Quello che mi piace delle piattaforme di Customer Experience è come stanno cercando di andare oltre la semplice soddisfazione dei clienti. BMC offre un'esperienza cliente trascendente. Durante i miei studi sul servizio di assistenza ai clienti, ricordo le e-mail che i clienti entusiasti inviavano ai miei responsabili e che furono esposte nel college come monito del buon lavoro svolto. La soluzione ADE di BMC fa lo stesso garantendo una strategia CX scalabile che mantiene la sua autenticità anche quando i tempi di risposta si riducono e il volume dei clienti aumenta.
Di seguito sono riportati sei modi in cui l'Intellligenza Artificiale può migliorare l'esperienza del cliente:
- Il miglioramento dell'assistenza clienti personalizzata da remoto è considerata una delle aree più preziose in cui l'AI migliora le esperienze dei clienti. Queste aree di marketing "necessarie" presentano la massima complessità e il massimo beneficio. Secondo l'analisi di Capgemini, gli esperti di marketing non hanno posto troppa enfasi sulle aree "must do" di alto beneficio e bassa complessità. Queste aree di applicazione includono chat e assistenti virtuali, che riducono la perdita di profitti, il riconoscimento facciale e le raccomandazioni su prodotti e servizi.
- Anticipare e prevedere in che modo le preferenze di ciascun cliente su dove, quando e cosa compreranno cambieranno e rimuoveranno i blocchi stradali con largo anticipo per loro. Ridurre l'attrito che i clienti affrontano quando stanno tentando di acquistare all'interno di un canale che non hanno mai utilizzato prima non può essere lasciato al caso. L'utilizzo di analisi predittive per generare approfondimenti in tempo reale e personalizzare il marketing mix per ogni singolo cliente migliora le canalizzazioni di vendita, preserva i margini e può aumentare la velocità di vendita.
- Conoscere quali punti di contatto del cliente sono i più efficaci e meno efficaci nel migliorare la CX e guidare i tassi di riacquisto. L'utilizzo riuscito dell'intelligenza artificiale per migliorare la CX deve basarsi sui dati provenienti da tutti i canali tracciabili con cui i potenziali clienti e clienti interagiscono. I touchpoint digitali, inclusi l'utilizzo delle app mobile, i social media e le visite ai siti Web, devono tutti essere aggregati in set di dati algoritmi ML da utilizzare per conoscere di più su ogni cliente continuamente e prevedere quale touchpoint è più prezioso per loro e perché. Sapere come i punti di contatto si accumulano dal punto di vista del cliente indica immediatamente quali canali stanno andando bene e quali devono essere migliorati.
- Reclutamento di nuovi segmenti di clienti utilizzando i miglioramenti della CX per acquisirli come potenziali clienti e poi convertirli in clienti. AI e ML sono stati utilizzati per la segmentazione dei clienti per anni. I rivenditori online utilizzano l'intelligenza artificiale per identificare quali miglioramenti della CX delle loro app mobili, siti Web e sistemi di assistenza ai clienti hanno maggiori probabilità di attrarre nuovi clienti.
- I rivenditori stanno combinando nelle loro app funzionalità di personalizzazione, corrispondenza modelli tramite intelligenza artificiale e motori di ricerca in cui sono catalogate le opinioni dei clienti, per consentire agli acquirenti di provare gli indumenti che sono interessati ad acquistare virtualmente. Machine learning eccelle nel riconoscimento dei modelli e l'intelligenza artificiale è particolarmente adatta per i motori di raccomandazione, che insieme portano a una nuova generazione di app per lo shopping in cui i clienti possono praticamente provare qualsiasi capo. L'app impara ciò che gli acquirenti preferiscono di più e valuta anche la qualità delle immagini in tempo reale, quindi consiglia l'acquisto online o in un negozio.
Affidarsi all'intelligenza artificiale per comprendere meglio i clienti e ridefinire l'infrastruttura IT e delle Operations per supportarli è un vero test per capire quanto l'azienda sia incentrata sul cliente. Le reti di trasformazione digitale devono supportare ogni punto di contatto dell'esperienza del cliente. Devono avere AI e ML progettati per anticipare le esigenze del cliente e fornire i beni e i servizi richiesti al momento giusto, tramite il canale preferito del cliente. Autonomous Digital Enterprise Framework di BMC ne è un esempio.
