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Speech analytics, come migliora il servizio al cliente

Conoscere meglio il cliente e prevenirne i bisogni sono oggi priorità assolute per le aziende e il campo dove stanno entrando e trovando applicazione le più recenti tecnologie della speech analytics. Un ingresso particolarmente apprezzato nel settore delle aziende utility, protagoniste di un mercato sempre più dinamico e competitivo in cui il prodotto è commodity e il rapporto con il cliente è l’elemento più importante per la creazione di valore. In particolare se, come oggi accade, il cliente viene continuamente bombardato dalle proposte dei concorrenti da incentivi basati sulla convenienza del prezzo piuttosto che sulla qualità dei servizi. Una situazione che sollecita le imprese utility, da una parte, a mettere gli utenti al centro della strategia, dall’altra, a semplificare strutture di vendita e modalità di contatto per riuscire a contenere i costi. 

Perché la speech analytics aiuta a non perdere i clienti e a ridurre i costi 

Le tecnologie di speech analytics sono oggi mature per essere impiegate nell’interpretazione dei feedback utente, compito utile per migliorare le relazioni, ottenere più fedeltà, stante il fatto che mantenere a bordo un cliente è molto meno costoso rispetto ad acquisirne uno nuovo. La speech analytics aiuta a interpretare cosa il cliente pensa del fornitore e dei suoi servizi (il sentiment), aspetto importante per prevenire le disdette, ovvero il churn a vantaggio delle compagnie concorrenti.  

Le aziende che sono più avanti nell’applicazione delle moderne logiche data-driven possono sfruttare la speech analytics al pari dell’advanced analytics e delle tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale (ML/AI), non soltanto per le decisioni che riguardano la produzione o la distribuzione dell’energia, ma anche per i rapporti con i clienti.  

L’analisi predittiva applicata, per esempio, sui dati di monitoraggio dei consumi può fornire informazioni utili ai clienti ed evidenziare prontamente anomalie che, al momento della fatturazione, potrebbero essere causa di contenzioso e di un probabile cambio di fornitore. Il rischio di abbandono del cliente può essere previsto attraverso strumenti di ML/AI che prelevano ed elaborano dati da diverse fonti (tra le quali la speech analytics applicata ai feedback) cercandone le correlazioni con l’esperienza del passato. Il sistema può prevedere, per esempio, che un cliente che ha lamentato per tre volte nell’arco di pochi mesi lo stesso problema nel 70% dei casi manderà una disdetta del contratto.  

Impegnando i data scientist su dati di dettaglio e su un maggior numero di fonti – anche esterne, come i dati demografici Istat, geografici e meteorologici – diventa possibile fare previsioni molto attendibili su consumi, incidenza dei guasti e altri aspetti che hanno correlazione con la soddisfazione degli utenti e i costi di gestione

Utilizzare la speech analytics con i canali di contatto per accrescere l’automazione 

La speech analytics applicata a livello del call center offre la possibilità di trasformare l’audio di una conversazione in testo e quindi, con gli opportuni algoritmi d’interpretazione, capire il sentiment del cliente per poter scegliere le opzioni più adatte a garantirne la piena soddisfazione.  

L’utilizzo dell’automazione assieme alla speech analytics permette d’innescare rapidamente azioni coordinate, quali la chiamata diretta di un commerciale o l’invio di una e-mail di rassicurazione in merito alla presa in carico dei problemi, ottimizzando i tempi di risposta e riducendo l’impegno del personale.  

La speech analytics può essere applicata sui messaggi scambiati con WhatsApp, così come sui post di altri social network o con le chat robotizzate dei siti web. L’audio convertito in testo o il testo contenuto in post ed e-mail possono essere interpretati nel loro significato, sfruttando vocabolari e servizi reperibili in rete. Questo permette non solo di capire il sentiment di chi ha generato il messaggio, ma in base a un sistema di punteggi è possibile stabilire la categoria a cui appartengono, per esempio, se possono essere inquadrati come richieste o altro, se riguardano l’assistenza tecnica, chiarimenti commerciali oppure amministrativi. Questo permette di offrire agli utenti risposte repentine via e-mail e innescare automaticamente le attività utili ad evitare insoddisfazione, riducendo l’impegno richiesto agli operatori umani. 

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