9 modi in cui dovresti utilizzare la PNL nel servizio clienti per aumentare l'efficienza

In quasi tutte le case troverai Amazon Alexa, Google Home o Apple Siri. Ma i 69,9 milioni di persone che possiedono sistemi di casa intelligente non li usano solo per ascoltare le loro canzoni preferite o controllare il meteo.

Una parte significativa delle nostre interazioni con la tecnologia oggi implica “conversazioni” con macchine intelligenti o sistemi di intelligenza artificiale conversazionale e molte persone utilizzano questa tecnologia di apprendimento automatico per migliorare le interazioni con il servizio clienti.

Infatti, la ricerca mostra che i chatbot possono gestire l’80% delle comunicazioni dei clienti.

Il motivo per cui funziona così bene è perché i chatbot utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale. La PNL nel servizio clienti migliora l'esperienza del cliente fornendo tempi di risposta rapidi, 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e un'interazione personalizzata, che riduce i costi e consente agli agenti umani di gestire i problemi più complessi.

In questo post esamineremo nove modi in cui puoi utilizzare la PNL nel servizio clienti per aumentare l'efficienza del tuo contact center.

Cos'è la PNL?

L'elaborazione del linguaggio naturale è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer e agli esseri umani di conversare attraverso il linguaggio naturale, ovvero in un modo che non sembra di parlare con un robot degli anni '80.

La PNL è una componente fondamentale dell'intelligenza artificiale conversazionale , che umanizza le interazioni dell'intelligenza artificiale con i clienti e risolve le loro domande senza input umano. Consideratelo come un agente virtuale intelligente. I tuoi clienti possono utilizzare i chatbot PNL per ottenere risposte rapide senza parlare effettivamente con una persona dall'altra parte.

Nel contesto dei call center, la PNL esegue facilmente attività come l'analisi del testo e del sentiment, la traduzione linguistica, il riconoscimento vocale e la segmentazione degli argomenti. Capisce le parole, le frasi e il contesto del discorso (o, in questo caso, le domande dell'assistenza clienti) e fornisce una risposta rapida e precisa, il tutto senza intervento umano.

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Vantaggi della PNL nel servizio clienti

Al giorno d'oggi, la maggior parte delle persone ha grandi aspettative quando si tratta del servizio clienti . Richiedono risposte rapide, precise e personalizzate e si aspettano di interagire con le aziende attraverso vari canali (social media, chat, e-mail, telefono), rendendo difficile tenere il passo anche per il miglior agente umano. Di conseguenza, le aziende sono costrette a trovare modi migliori per soddisfare queste crescenti richieste senza compromettere la qualità o l’efficienza.

I chatbot PNL svolgono un ruolo enorme nel servizio clienti perché consentono ai sistemi automatizzati di comprendere e rispondere alle richieste dei clienti e possono svolgere attività di routine come rispondere alle domande più frequenti o indirizzare le chiamate dei clienti al reparto giusto.

La PNL consente ai chatbot di:

• Comprendere l'input dell'utente: analizza e comprende il testo o l'input vocale degli utenti, inclusa l'identificazione dell'intento dietro il messaggio.
• Elabora il linguaggio umano: gestisce vari costrutti linguistici, come grammatica, sintassi e semantica, per dare un senso all'input.
• Genera risposte: formula risposte appropriate e contestualmente rilevanti alle domande degli utenti.
• Gestire la comunicazione multilingue: supporta interazioni in più lingue, il che apre l'accessibilità a una base di utenti diversificata.
• Impara e migliora: impara continuamente dalle interazioni per migliorare la precisione e l'efficacia nel tempo.

Pertanto, automatizzando attività di base o ripetitive e fornendo risposte immediate, la PNL può aiutare le aziende a:

• Gestisci un volume maggiore di interazioni con i clienti senza aumentare la forza lavoro
• Analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli volti a migliorare la qualità del servizio
• Fornire interazioni più naturali e simili a quelle umane tra clienti e sistemi automatizzati in modo che queste conversazioni non siano scoraggianti per il cliente
• Migliora i flussi di lavoro e i processi estraendo informazioni e modelli preziosi da fonti di dati non strutturati come social media e recensioni ed eseguendo analisi del feedback dei clienti

In poche parole, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale conversazionale basata sulla PNL consente al chatbot del call center di interpretare l'input dell'utente, gestire query contestuali e fornire risposte accurate, migliorando in definitiva l'esperienza dell'utente e l'efficienza operativa nel servizio clienti.

Esempi di PNL nel servizio clienti

Probabilmente sai già che aziende come Amazon, Starbucks e Netflix utilizzano questa tecnologia, ma molte banche utilizzano anche chatbot PNL per assistere i clienti con richieste e supporto.

Ad esempio, il chatbot di una banca può gestire varie attività del servizio clienti, come:

• Rispondere alle domande più frequenti (ad esempio “Quali sono i tuoi orari di lavoro?”)
• Fornire informazioni sull'account (ad esempio "Qual è il mio saldo attuale?")
• Assistenza nelle transazioni (ad esempio "Trasferisci $ 100 sul mio conto di risparmio")
• Risoluzione di problemi comuni (ad esempio "Ho perso la mia carta di credito, cosa devo fare?")

Questi chatbot comprendono ed elaborano l'input del linguaggio naturale del cliente, quindi forniscono risposte rapide e precise, il che è conveniente per il cliente e libera gli agenti umani per query più complesse.

Un altro esempio è Uber, la società di ridesharing su richiesta. Il sistema di risposta intelligente di Uber (o chat in-app) utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale tra conducenti e passeggeri per facilitare la comunicazione. La PNL aiuta a interpretare i messaggi e quindi a fornire risposte rapide, anche in presenza di barriere linguistiche e, con i comandi vocali, consente agli automobilisti di tenere sempre le mani sul volante.

Uber dispone di un ampio set di dati e di un enorme team di ingegneri, il che significa che è ben attrezzata per implementare e perfezionare tecnologie avanzate come la PNL. Il grafico seguente può aiutarti a visualizzare come la PNL e l'apprendimento automatico creano un'esperienza cliente migliore.

I 9 principali casi d'uso della PNL nel servizio clienti

1) Instradamento accurato delle chiamate con sistemi IVR

Hai mai chiamato una linea di assistenza clienti e hai bisogno di dire "Fatturazione" per contattare il dipartimento finanziario? Se è così, stavi parlando con un sistema IVR ( Interactive Voice Response ). Gli IVR sono la tecnologia fondamentale che converte le frasi ("aggiorna la mia carta di credito" o "effettua un pagamento") per trasferirti al dipartimento appropriato.

È probabile che i clienti utilizzino questo sistema per contattare il tuo team. Quando l'intelligenza artificiale conversazionale è la base del sistema, puoi deviare con precisione la chiamata alla linea più pertinente e l'IVR diventa un assistente virtuale intelligente ( IVA ).

Perché? Perché la PNL comprende la richiesta di un chiamante e quindi può assisterlo meglio. In altre parole, non è necessario chiedere ai tuoi clienti di “ascoltare le seguenti opzioni” per indirizzarli nella giusta direzione.

Chiedendo semplicemente ai clienti di descrivere le proprie esigenze con parole proprie, gli IVA possono analizzare e indirizzare rapidamente la chiamata al dipartimento o all'agente di supporto appropriato. Ciò non solo semplifica il processo, ma migliora anche significativamente l'esperienza del cliente riducendo i tempi di attesa ed eliminando la frustrazione di navigare in sistemi di menu complessi.

American Airlines ha riscontrato risultati significativi utilizzando la PNL per il proprio team di assistenza clienti. Dopo aver rinnovato il loro sistema IVR,:

• aumentato il contenimento delle chiamate del 5%
• ha fatto risparmiare alla compagnia aerea milioni di dollari ogni anno
• migliorato l'esperienza complessiva del cliente

2) Instradamento rapido dei ticket di assistenza clienti

Dai ai clienti un ticket di supporto quando provano a contattare il tuo servizio clienti. Questa interazione viene quindi filtrata fino alla coda del tuo team di supporto. La PNL può aiutare a semplificare questo processo. Poiché l'intelligenza artificiale conversazionale è in grado di comprendere l'argomento del ticket, può indirizzare i ticket di supporto alla persona più pertinente, contribuendo a risolvere i problemi più rapidamente.

Considera uno scenario in cui un cliente invia un ticket affermando: "Ho bisogno di aiuto per modificare i miei dettagli di pagamento". Nei sistemi privi di funzionalità NLP, questo ticket finirebbe probabilmente nella coda di supporto generale e richiederebbe un intervento manuale per identificarlo e reindirizzarlo al dipartimento finanziario.

Una piattaforma di supporto dotata di PNL, invece, può riconoscere immediatamente la natura finanziaria della richiesta dalle parole chiave e dalle frasi all'interno del ticket. Può quindi indirizzare autonomamente il ticket al team appropriato, in questo caso al dipartimento finanziario.

Questa automazione accelera il processo di risoluzione, riduce il carico di lavoro degli agenti del servizio clienti e garantisce che i clienti ricevano un'assistenza tempestiva e pertinente, migliorando in definitiva l'esperienza complessiva del cliente.

3) Comprendere il feedback dei clienti

Il feedback dei clienti è un dato prezioso per le aziende. Può aiutarti a correggere i difetti del tuo prodotto e identificare quali aspetti piacciono alle persone, entrambi costituiscono ottime basi per le tue campagne di marketing e pubblicitarie.

Infatti, ricercare e valorizzare attivamente il feedback dei clienti può migliorare in modo significativo la reputazione di un marchio: l'83% dei clienti è fedele ai marchi che sollecitano e rispondono ai loro reclami.

E non è necessario passare ore a esaminare manualmente questo tipo di dati qualitativi sui clienti.

La PNL aiuta a identificare parole o frasi comunemente utilizzate nelle recensioni, come “moderno”, “intuitivo” e “costoso”. La PNL può anche trovare argomenti di cui si parla nei moduli di feedback , come "onboarding facile" o "piani convenienti".

Puoi combinare la PNL con l'analisi del sentiment (maggiori informazioni su questo argomento nel numero sette di seguito) e ottenere una panoramica di alto livello delle opinioni dei clienti, rendendolo un modo efficace in termini di tempo per analizzare il comportamento dei clienti tramite feedback.

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4) PNL e chatbot del servizio clienti/chat dal vivo

Un chatbot AI ti consente di comunicare con i tuoi clienti nel modo che preferiscono e fornisce supporto in tempo reale senza dover attendere una risposta.

Perché utilizzare la live chat sul tuo sito web? Perché è il canale di comunicazione che i clienti preferiscono per entrare in contatto con un'azienda: il 46% preferirebbe contattarlo tramite live chat , il 29% tramite email e il 16% tramite social media:

Tieni presente che, sebbene sia la live chat che i chatbot vengano utilizzati per il servizio clienti, non sono esattamente la stessa cosa. I chatbot utilizzano l'intelligenza artificiale, inclusa la PNL, per gestire le query iniziali, mentre la chat dal vivo (agenti umani) affronta questioni più complesse.

Molte aziende li utilizzano insieme per fornire un'esperienza di assistenza clienti completa:

• Chat dal vivo nel servizio clienti: la chat dal vivo fornisce comunicazione in tempo reale tra clienti e agenti del servizio clienti umani. Questa interazione diretta è ideale per gestire domande complesse o sfumate che richiedono un tocco personale o semplicemente non possono essere trovate nelle pagine di tipo FAQ. I clienti apprezzano le risposte immediate e la capacità di conversare con un rappresentante umano esperto in grado di affrontare le loro preoccupazioni specifiche.
• Chatbot basati sulla PNL nel servizio clienti: i chatbot, d'altra parte, consentono alle aziende di offrire supporto in tempo reale senza la necessità di intervento umano. Sfruttando la PNL, i chatbot possono rispondere in modo intelligente alle domande dei clienti (la maggior parte delle volte!). Questa tecnologia consente ai chatbot di interpretare i messaggi dei clienti, anche se contengono errori grammaticali o frasi incomplete, in modo che possano ricevere assistenza a qualsiasi ora del giorno e della notte.

Uno dei principali vantaggi derivanti dall’utilizzo sia della live chat che dei chatbot è la capacità di gestire in modo efficiente elevati volumi di richieste dei clienti. Quando il tuo team di assistenza clienti è sopraffatto e non riesce a rispondere a tutte le domande in tempo reale, un chatbot basato sulla PNL può intervenire per aiutarti. Il chatbot può gestire domande di routine e poi trasferire i clienti ad agenti umani per questioni più complesse.

Ad esempio, Cheapflights utilizza un chatbot basato sulla PNL per gestire le richieste dei clienti. Questo chatbot è in grado di comprendere e rispondere a un'ampia gamma di domande, garantendo che i clienti ricevano tempestivamente l'aiuto di cui hanno bisogno.

Combinando la live chat e i chatbot basati sulla PNL, le aziende possono fornire il supporto clienti più solido in grado di soddisfare le esigenze dei propri clienti.

5) PNL per il supporto degli agenti

Sapevi che l'agente medio dell'assistenza clienti può gestire solo 21 ticket di supporto al giorno? È facile vedere come gli agenti faticano a tenere il passo con le richieste dei clienti! A proposito, puoi calcolare le interazioni medie per ticket per vedere quanto tempo ti costano queste interazioni:

Un numero crescente di agenti si rivolge a software di machine learning per far fronte a una domanda così elevata. Il rapporto "Stato del servizio" di Salesforce ha scoperto che il 69% degli agenti di servizio ad alte prestazioni è attivamente alla ricerca di situazioni in cui utilizzare l'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale conversazionale può gestire query che non richiedono molta attenzione. Ciò offre agli agenti più tempo per gestire query complesse che richiedono un tocco umano. La tua IA conversazionale potrebbe gestire domande come:

• Supporto tecnico: "Dov'è l'ingresso HDMI sulla mia TV Samsung?"
• Stato dell'ordine: "Qual è lo stato del mio ordine?"
• Configurazione dell'account: "Come collego il mio account Google Analytics?"

Questi ticket di supporto costituiranno una parte considerevole dei ticket. Ma una volta gestiti, i tuoi agenti possono rispondere a domande più complesse o emotive come:

• Problemi con l'account: "Il mio account è stato chiuso e ho bisogno di aiuto il prima possibile."
• Problemi di fatturazione: "Mi è stato addebitato un importo errato e ho bisogno di un rimborso."
• Reclami sul prodotto: “Il mio prodotto è arrivato danneggiato, cosa posso fare?”

Altri modi in cui la PNL può aiutare gli agenti a migliorare la loro efficienza operativa includono:

• Risposte suggerite: fornire agli agenti risposte suggerite in base alla domanda del cliente per assicurarsi che possano offrire risposte rapide ma accurate.
• Integrazione della knowledge base : ricerca rapida nella knowledge base per presentare le informazioni rilevanti all'agente per una risoluzione più rapida dei problemi dei clienti.
• Trascrizioni delle chiamate: conversione delle conversazioni parlate in testo per scopi di tenuta dei registri, formazione e controllo della qualità.
• Riepilogo delle conversazioni: riepilogo automatico di qualsiasi interazione lunga con il cliente, aiutando gli agenti a comprendere il contesto senza leggere interi registri delle conversazioni.
• Supporto multilingue: traduzione di messaggi in tempo reale, consentendo agli agenti di comunicare con i clienti nella loro lingua preferita senza dover parlare fluentemente più lingue.

6) Analisi dei dati aziendali

In precedenza, abbiamo menzionato come la PNL consenta alle aziende di analizzare i dati qualitativi provenienti dal feedback dei clienti. Può anche estrarre informazioni da altrove e definire tendenze comuni da seguire per il tuo team.

Considera uno scenario in cui la tua azienda riceve numerosi reclami via e-mail o una domanda "Perché ci hai lasciato?" questionario incluso nel modulo di cancellazione. E diciamo che hai 150 reclami da presentare. Il tuo modulo di cancellazione chiede alle persone di selezionare una delle seguenti caselle:

• Processo di onboarding confuso
• È troppo caro
• Non ho tempo

Le persone potrebbero spuntare la casella sbagliata, portando a un’errata interpretazione dei problemi. Ad esempio, potresti pensare che il problema principale sia il costo perché molte persone hanno scelto l’opzione “troppo costosa”. Tuttavia, potrebbe effettivamente esserci un problema più profondo con il processo di fatturazione che i clienti hanno classificato erroneamente.

Di conseguenza, potresti prendere in considerazione l'idea di aumentare i prezzi in base al feedback, pensando che sia una mossa accettabile. Ma in realtà il problema principale è un altro, come la confusione con il processo di fatturazione. La PNL aiuta a classificare e analizzare accuratamente il feedback dei clienti in modo da affrontare i problemi reali anziché i dati interpretati erroneamente.

In un altro esempio, supponiamo che si verifichi un improvviso picco di domande su una nuova funzionalità del prodotto o su un recente aggiornamento. La PNL può avvisare il tuo team di indagare ulteriormente. Comprendere queste tendenze consente alla tua azienda di rispondere rapidamente a potenziali problemi, prevedere future esigenze di supporto e adattare le risorse di conseguenza.

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7) Analisi del sentiment e della soddisfazione del cliente

Probabilmente hai ricevuto feedback dai clienti che filtrano fino al tuo team di supporto. Ma come fai a sapere se, nel complesso, le persone sono soddisfatte del tuo prodotto o servizio? Probabilmente non hai tempo per esaminare tu stesso tutti questi dati.

L'analisi del sentiment utilizza la PNL per determinare l'emozione sottostante in un messaggio. Ad esempio, se ricevi queste risposte dai moduli di feedback:

• "L'agente con cui ho parlato è stato fantastico."
• "Il mio ordine è arrivato più velocemente di quanto mi aspettassi."
• “È facile sincronizzare i miei dati. Grazie per aver messo insieme i tuoi documenti di onboarding!”

Quindi l’analisi del sentimento prenderà il sopravvento e interpreterà quelle parole come emozioni. Nel caso sopra, quelle parole potrebbero essere “fantastico”, “più veloce” o “facile”. Il sistema di apprendimento automatico ti dirà quindi che la stragrande maggioranza dei feedback è positiva. Questo ti dà una migliore comprensione del tuo rendimento.

E la parte migliore è che puoi utilizzare il sistema AI per cercare menzioni del tuo marchio. Quindi puoi utilizzare l'analisi del sentiment per determinare se la copertura che stai ottenendo è buona come speravi.

Inoltre, la PNL può analizzare i messaggi dei clienti per rilevare emozioni e sentimenti in tempo reale, avvisando gli agenti in caso di clienti frustrati o arrabbiati in modo che possano stabilire le priorità e gestire queste interazioni con particolare attenzione.

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8) Applicazioni di sintesi vocale

La ricerca vocale è in aumento: il 50% delle persone in tutto il mondo effettua ricerche vocali ogni giorno.

E parte del motivo sono i dispositivi di sintesi vocale. Chiediamo ai nostri assistenti personali – tra cui Google Home, Amazon Alexa e Siri – di pianificare il percorso migliore per raggiungere la casa di un amico, di ricordarci eventi e appuntamenti importanti e di riprodurre la nostra musica o i nostri podcast preferiti.

Ma cosa significa questo per il tuo servizio clienti? Bene, puoi utilizzare i sistemi di riconoscimento vocale per:

• Consenti ai clienti di accedere al proprio account con la voce
• Traduci la query di un cliente dalla sua lingua madre alla tua
• Integra il tuo software con un assistente vocale

Nessuna di queste situazioni funziona senza la PNL, che interpreta la parola parlata. Quindi è possibile utilizzare l'analisi vocale (o analisi vocale), una delle analisi meno comuni di cui più call center dovrebbero trarre vantaggio, per analizzare e migliorare la soddisfazione del cliente.

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9) Barre di ricerca integrate nelle basi di conoscenza

La barra di ricerca sul tuo sito web è fondamentalmente un mini motore di ricerca. E una parte significativa dei visitatori di un sito web va direttamente alla barra di ricerca quando arriva su un sito, in particolare, ma non solo, su siti di e-commerce. I risultati di queste query devono visualizzare informazioni pertinenti. In caso contrario, gli utenti lasceranno il tuo sito web, il che influirà su parametri chiave come frequenza di rimbalzo, conversioni e tempo trascorso sul sito.

Ma la barra di ricerca del tuo sito non mostrerà informazioni pertinenti per tali query senza una qualche forma di PNL. Il software di apprendimento automatico interpreta il significato di tali query. Capisce ciò che l'utente sta cercando, anche se non è scritto in un inglese corretto, contiene errori grammaticali o è scritto in modo errato.

Ecco alcuni motivi per cui l'utilizzo della PNL nelle barre di ricerca del tuo sito può migliorare il servizio clienti:

• La PNL aiuta a fornire risultati di ricerca più accurati comprendendo il contesto e l'intento dietro le query degli utenti, in modo che gli utenti trovino rapidamente ciò che stanno cercando.
• Gli utenti possono digitare le query in un linguaggio naturale e colloquiale e la PNL elabora queste query in modo efficace, quindi i clienti non dovranno utilizzare parole chiave specifiche o gergo tecnico.
• Quando gli utenti trovano rapidamente informazioni pertinenti , è meno probabile che abbandonino immediatamente il sito, riducendo la frequenza di rimbalzo e mantenendo coinvolti i potenziali clienti.
• Rispondendo in modo accurato alle domande dei clienti , le barre di ricerca basate sulla PNL aiutano gli utenti a trovare prodotti o informazioni che soddisfano le loro esigenze, aumentando le possibilità di effettuare un acquisto.
• Analizzando queste query di ricerca , le aziende possono ottenere informazioni dettagliate sulle preferenze dei clienti, sui prodotti più apprezzati e sui problemi comuni, contribuendo a definire le proprie strategie e a migliorare l'offerta di prodotti.

Integrare la PNL nella barra di ricerca significa che il tuo sito web soddisferà molto meglio le esigenze dei visitatori e quindi migliorerà la soddisfazione del cliente.

Nextiva + PNL = Migliore esperienza del cliente

L'elaborazione del linguaggio naturale nel servizio clienti è un elemento fondamentale del machine learning che dovresti utilizzare nei tuoi contact center.

Nextiva integra la tecnologia NLP nei nostri prodotti per aiutare le aziende a trasformare le operazioni di assistenza clienti. Le nostre soluzioni basate sulla PNL consentono alle aziende di automatizzare le richieste di routine, analizzare il sentiment dei clienti e fornire assistenza in tempo reale agli agenti di supporto.

Adottando una soluzione PNL, il team del servizio clienti può comprendere e soddisfare meglio le esigenze dei clienti, ottenendo tassi di soddisfazione più elevati, una maggiore fidelizzazione e, in definitiva, profitti più solidi. Abbraccia la potenza della PNL con Nextiva per rimanere all'avanguardia nel panorama competitivo e fornire un servizio clienti eccezionale che soddisfi e superi le aspettative.

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