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Chatbot dell'assistenza clienti: in che modo possono migliorare il supporto su larga scala
I chatbot dell'assistenza clienti usano conversazioni automatizzate per rispondere alle domande, inoltrare i ticket agli agenti e raccogliere informazioni dai clienti
Esistono diversi tipi di chatbot, inclusi i chatbot basati su regole, i chatbot basati sull'IA e gli assistenti virtuali
I chatbot sono ottimi per domande e richieste semplici, ma è opportuno che sia una persona a gestire i ticket complessi e le modifiche dal rischio elevato
I chatbot efficaci si basano su conoscenze affidabili, percorsi di conversazione chiari, regole di escalation e revisioni continue delle prestazioni
I chatbot dell'assistenza clienti aiutano i clienti a ottenere risposte rapide, completare richieste semplici e trovare il percorso di assistenza più appropriato senza dover sempre aspettare un agente. Per i team in crescita, i chatbot possono gestire le domande ripetitive, lasciando alle persone i ticket più complessi.
Se sono connessi a una fonte di conoscenza affidabile e a percorsi di escalation chiari, i chatbot possono migliorare i tempi di risposta e semplificare la gestione delle richieste di assistenza. L'approccio giusto combina l'automazione con il supporto umano, in modo che i clienti ricevano l'aiuto di cui hanno bisogno al momento giusto.
Che cos'è un chatbot dell'assistenza clienti?
Un chatbot dell'assistenza clienti è un software che utilizza conversazioni automatizzate per rispondere alle domande dei clienti, raccogliere informazioni, instradare le richieste o inoltrare i ticket a un agente umano.
I chatbot possono essere presenti nei centri assistenza, nei siti web, nei portali clienti, nelle app per dispositivi mobili, negli strumenti di messaggistica e nei sistemi di collaborazione.
Anche se molti chatbot utilizzano l'IA per elaborare i messaggi degli utenti e fornire risposte, non tutti sono basati sull'IA:
Alcuni seguono regole predefinite o alberi decisionali
Alcuni utilizzano l'IA solo per comprendere l'intento del cliente e generare risposte
Alcuni combinano flussi strutturati con il recupero delle conoscenze basato sull'IA
I chatbot sono, inoltre, diversi dagli assistenti virtuali, che sono in grado di andare oltre la semplice risposta alle domande e svolgere task di assistenza, guidando i clienti nei flussi di lavoro di assistenza.
Come funzionano i chatbot dell'assistenza clienti
I chatbot dell'assistenza clienti seguono un semplice flusso di lavoro. Ecco i dettagli:
Un cliente fa una domanda
Il chatbot identifica l'intento
Il chatbot cerca una risposta o avvia un flusso
Il chatbot risolve o instrada la richiesta
Il team di assistenza esamina le prestazioni
Customer Service Management di Atlassian supporta questo tipo di esperienza con un agente dell'assistenza clienti basata sull'IA che può rispondere alle domande, mostrare le informazioni pertinenti e inoltrare le richieste quando è necessario l'intervento umano.
Tipi di chatbot dell'assistenza clienti
Esistono diversi tipi di chatbot che puoi integrare nella gestione dell'assistenza clienti, dagli assistenti virtuali complessi ai semplici chatbot basati su regole.
Chatbot basati su regole
I chatbot basati su regole usano percorsi predefiniti, pulsanti e alberi decisionali per assistere i clienti. Sono ideali per le richieste semplici e prevedibili.
Ad esempio, un chatbot basato su regole potrebbe riconoscere le parole chiave nella domanda di un cliente e indirizzarlo a una domanda frequente pertinente o a una risposta predefinita.
Chatbot basati sull'IA
I chatbot basati sull'IA usano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere le domande dei clienti. Sono ideali per le domande formulate in modi diversi, ma la qualità delle risposte dipende dalle fonti sottostanti.
Chatbot ibridi
I chatbot ibridi combinano flussi strutturati con risposte basate sull'IA, ad esempio utilizzando l'IA per le domande frequenti e i flussi strutturati per le richieste che richiedono la raccolta di dati o altri passaggi specifici.
I chatbot ibridi sono ideali per i team di assistenza che necessitano di flessibilità.
Assistenti virtuali
Gli assistenti virtuali sono in grado di andare oltre le semplici domande, guidando i clienti nei flussi di lavoro, raccogliendo i dati, creando i ticket o inoltrando la conversazione con il contesto necessario.
Gli assistenti virtuali possono gestire le richieste di accesso, gli aggiornamenti sullo stato, la risoluzione dei problemi e le domande sulle policy.
Vantaggi dei chatbot dell'assistenza clienti
Il valore di un chatbot dipende dalla qualità delle sue conoscenze, dei flussi di lavoro e del processo di escalation. Collegandolo ai canali di assistenza appropriati, si aiutano i team a ottenere maggiori risultati dall'automazione senza compromettere l'esperienza cliente.
Vantaggi | Utilità per i team | Perché è importante |
Prime risposte più rapide | I clienti ottengono una risposta immediata alle domande più comuni | Vengono ridotti i tempi di attesa e si migliora il primo contatto con l'assistenza |
Assistenza self-service migliore | Il cliente viene aiutato a trovare le risposte senza bisogno di aprire un ticket | Viene ridotto il volume dei ticket, dando agli agenti più tempo per affrontare le questioni complesse |
Risposte più coerenti | Le risposte vengono recuperate dalle conoscenze approvate o dai flussi strutturati | Vengono ridotte le discrepanze tra agenti e canali diversi |
Instradamento delle richieste più efficiente | Vengono raccolti i dettagli del ticket e le richieste vengono inviate al team più appropriato | Viene ridotta la valutazione manuale e si evita di instradare i ticket in modo errato |
Contesto dell'agente più solido | Gli agenti umani ricevono la cronologia della conversazione e i dettagli raccolti | I clienti vengono aiutati a non doversi ripetere |
Copertura scalabile dell'assistenza | Vengono gestite contemporaneamente più richieste ripetitive | I team vengono aiutati ad assistere più clienti senza fare affidamento esclusivamente sul personale disponibile |
Migliori informazioni sull'assistenza | Si monitorano le domande ripetute, i ticket non risolti e gli schemi di escalation | Viene evidenziato dove la documentazione, i flussi di lavoro o i prodotti devono essere migliorati |
Quando utilizzare un chatbot e quando un agente umano
Le migliori esperienze di assistenza utilizzano i chatbot per i task ripetitivi e gli agenti umani per i ticket che richiedono valutazione, indagine o empatia.
Task di assistenza | Adatto a un chatbot? | Motivazione |
Rispondere alle domande frequenti | Sì | La risposta è ripetibile e può essere ricavata dai contenuti approvati |
Verificare lo stato della richiesta | Sì | Il chatbot può fornire aggiornamenti senza bisogno di coinvolgere un agente |
Reimpostare la password o richiedere l'accesso | Sì | Il flusso di lavoro è comune, strutturato e facile da guidare |
Raccogliere i dettagli del ticket | Sì | Il chatbot può raccogliere le informazioni necessarie prima di procedere all'instradamento |
Risolvere i problemi semplici | Sì | I passaggi guidati possono risolvere i problemi prevedibili |
Gestire le contestazioni relative alla fatturazione | A volte | Il chatbot può raccogliere i dettagli, ma può essere necessario l'intervento di una persona per esaminare il contesto |
Rispondere a clienti infastiditi | A volte | Il chatbot può rilevare l'urgenza, ma è bene che sia una persona a gestire le risposte sensibili |
Risolvere i problemi tecnici complessi | No | Spesso questo tipo di problemi richiede capacità di giudizio, indagine o competenze specialistiche |
Gestire le modifiche dal rischio elevato all'account | No | Le modifiche sensibili possono richiedere la verifica o l'approvazione da parte di una persona |
Come creare un chatbot dell'assistenza clienti migliore
Per creare un chatbot dell'assistenza clienti efficace, inizia scegliendo le richieste più appropriate da automatizzare e fornendo al chatbot informazioni affidabili con cui lavorare. Segui questa guida dettagliata per iniziare.
Passaggio 1: identifica le domande di assistenza ripetitive
I team dovrebbero iniziare esaminando la cronologia dei ticket, le trascrizioni delle chat, le ricerche nel centro assistenza e il feedback degli agenti per identificare le domande di assistenza più ripetitive, che sono spesso ottime candidate per l'automazione.
Alcuni buoni punti di partenza sono i seguenti:
Reimpostazioni delle password
Accesso all'account
Stato dell'ordine
Domande frequenti sulla fatturazione
Configurazione del prodotto
Domande sulle politiche
Passaggi comuni per la risoluzione dei problemi
Puoi anche creare una knowledge base per rispondere alle domande frequenti. Una knowledge base offre a clienti, agenti e chatbot una fonte centralizzata di risposte alle domande più comuni.
Passaggio 2: raggruppa le domande in base all'intento
A questo punto, prendi l'elenco delle domande comuni che hai raccolto e raggruppale in base all'intento, cioè ciò che il cliente sta cercando di ottenere contattando il tuo team di assistenza.
Ad esempio, un cliente che ha bisogno di accedere all'account o di reimpostare la password, sta cercando di effettuare l'accesso. Un cliente che cerca i passaggi per la risoluzione dei problemi vuole risolvere un problema relativo al software.
Comprendere l'intento aiuta il chatbot a collegare correttamente ogni richiesta alla risposta, al flusso di lavoro o al percorso di escalation.
Passaggio 3: collega il chatbot alle conoscenze attendibili
I chatbot dell'assistenza clienti sono efficaci solo nella misura in cui lo sono le fonti di conoscenza da cui possono trarre le informazioni. Collega il chatbot a una knowledge base affidabile, in modo che ogni risposta sia approvata, aggiornata e facile da capire.
Una documentazione non solida porta a risposte poco efficaci da parte del chatbot. Prima del lancio, controlla gli articoli obsoleti, duplicati o in conflitto.
Configurare una knowledge base self-service consente ai clienti di trovare le risposte in autonomia, limitando il volume delle richieste di assistenza.
Passaggio 4: progetta percorsi di conversazione chiari
Fai in modo che i percorsi di conversazione siano concentrati sulle informazioni necessarie per rispondere alla domanda, completare la richiesta o instradare il ticket. Per i team che utilizzano il ticketing conversazionale si applica lo stesso principio: raccogliere contesto a sufficienza per portare avanti la richiesta senza rendere l'interazione inutilmente lunga.
Ecco alcune linee guida per progettare percorsi di conversazione chiari:
Utilizza un linguaggio semplice
Evita i menu lunghi
Conferma il ticket del cliente prima di intervenire
Chiarisci i passaggi successivi
Offri un modo per contattare una persona
Passaggio 5: definisci le regole di escalation
Crea regole chiare per definire quando il chatbot deve passare la conversazione a un agente umano o instradare la richiesta all'help desk. Allinea le regole di escalation ai tuoi accordi sul livello di servizio (SLA), in modo che le richieste urgenti o dalla priorità elevata raggiungano il team più appropriato entro il tempo di risposta richiesto.
Ecco alcuni trigger comuni che puoi utilizzare:
Risposta con bassa affidabilità
Sentiment negativo
Ripetuti tentativi non riusciti
Ticket dalla priorità elevata
Ticket sensibile relativo all'account o alla fatturazione
Richiesta del cliente di parlare con una persona
Passaggio 6: valuta e migliora
Dopo il lancio, rivedi le domande senza risposta, il tasso di deviazione, il tasso di risoluzione, il punteggio di soddisfazione del cliente (CSAT), la qualità del passaggio di consegne e le lacune nelle conoscenze. Utilizza queste informazioni per migliorare le risposte, aggiornare i contenuti e perfezionare le regole di escalation nel tempo.
Best practice per i chatbot dell'assistenza clienti
Inizia con le richieste ad alto volume e basso rischio: concentrati sulle richieste comuni e facili da risolvere per mantenere alta la soddisfazione del cliente.
Usa risposte brevi e utili: includi solo le informazioni di cui i clienti hanno bisogno per comprendere la risposta e andare al passaggio successivo.
Semplifica l'escalation: offri ai clienti un percorso chiaro per contattare un agente umano in caso di bisogno.
Usa fonti di conoscenze approvate: ricava le risposte solo da fonti di conoscenze approvate per avere la certezza che le risposte siano corrette.
Esamina regolarmente le conversazioni dal risultato negativo: cerca domande che non hanno avuto risposta, deviazioni, escalation non necessarie e lacune nelle conoscenze.
Chiarisci che il cliente stia parlando con un bot: identifica chiaramente il chatbot, così i clienti sanno quando stanno interagendo con un sistema automatizzato.
Proteggi le informazioni sensibili: limita la raccolta e la condivisione di dati sensibili e usa flussi di lavoro sicuri e approvati quando è richiesta la verifica.
Espandi l'assistenza clienti con un'IA connessa
I chatbot dell'assistenza clienti funzionano al meglio quando possono accedere a conoscenze affidabili, flussi di lavoro chiari e un percorso semplice per ricevere supporto da una persona. L'automatizzazione delle domande e delle richieste ripetitive può dare agli agenti più tempo per concentrarsi sui problemi complessi e allo stesso tempo aiutare i clienti a ottenere le risposte più rapidamente.
Atlassian Customer Service Management collega l'assistenza clienti ai team di prodotto, sviluppo e operazioni tramite la condivisione di contesto e flussi di lavoro. L'agente dell'assistenza cliente basato sull'IA può gestire le richieste, mostrare informazioni utili e reindirizzare le richieste complesse con il contesto necessario, così i clienti non devono ricominciare da capo.