Ogni scambio con un servizio clienti può decidere della fedeltà di un cliente. Secondo uno studio di Zendesk, oltre il 50% dei clienti è passato a concorrenti dopo una sola esperienza negativa. In una guida pubblicata sul suo blog, la società ElevenLabs dettaglia le competenze che permettono agli agenti, umani come intelligenza artificiale (IA), di risolvere i problemi e fidelizzare.
Queste competenze si dividono in due famiglie. Le «soft skills», o saper essere, comprendono la comunicazione, la pazienza, l’empatia o l’adattabilità. Le competenze tecniche raggruppano la conoscenza dei prodotti o la gestione degli incidenti. La guida ne dettaglia sette: comunicazione, risoluzione dei problemi, gestione dei conflitti, empatia, adattabilità, personalizzazione e conoscenza dei prodotti.
Umani e agenti IA di fronte al cliente
Per un agente umano, la comunicazione passa attraverso l’ascolto e la scelta delle parole, evitando il gergo. L’esempio citato nella guida illustra questo approccio: «Lasci che verifichi di aver capito bene: il suo ordine è stato spedito lunedì ma non è mai arrivato.» Un agente vocale basato su un grande modello linguistico (LLM, un sistema addestrato a manipolare il linguaggio) può sostenere una conversazione fluida, ma ha bisogno di regole precise per gestire i turni di parola e le interruzioni.
La risoluzione dei problemi segue una logica comparabile. Un agente umano diagnostica la situazione, verifica i dettagli e propone una soluzione. Un agente IA, invece, si basa sui dati disponibili, valuta le piste possibili e trattiene quella che presenta il punteggio di fiducia più alto, prima di dettagliare i passi da seguire. Nell’esempio della guida, un pagamento con carta rifiutato viene verificato da un consulente umano, mentre un agente IA collegato ai dati del conto identifica la causa più probabile.
Quando la tensione sale, la gestione dei conflitti diventa decisiva. La guida sottolinea che l’IA può individuare la frustrazione grazie alla comprensione del linguaggio naturale (NLU) e trasferire la conversazione a un umano, con la cronologia degli scambi. Per l’empatia, il testo precisa che l’IA non prova emozioni, ma che può identificare segni di frustrazione nella voce o nel testo e adottare un tono empatico. Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner presso 3Shape, ha insistito sull’importanza di un tono empatico e di un’impressione umana nella modernizzazione del supporto della sua azienda.
Progredire con la pratica e il feedback
Secondo la guida, queste competenze si apprendono e si misurano. Per i team umani, si tratta di monitorare la soddisfazione del cliente (CSAT), il tasso di risoluzione al primo contatto e la durata media di gestione, per poi lavorare sui punti deboli con role-play e ascolto di chiamate. Per gli agenti IA, la guida cita il tasso di containment, cioè la percentuale di richieste gestite senza intervento umano, così come il tasso di risoluzione.
Prima di qualsiasi implementazione, le modifiche devono essere testate in un ambiente di simulazione, passando attraverso casi limite, in particolare quelli che richiedono un trasferimento a un umano dopo un cambio di tono durante la conversazione. ElevenLabs indica di utilizzare un framework di test che trasforma le lacune rilevate nelle conversazioni esistenti in casi di valutazione.
La guida ricorda infine la ripartizione dei ruoli. Gli agenti IA eccellono nell’applicare politiche e possono automatizzare compiti tecnici come la consultazione di fascicoli clienti o l’elaborazione di rimborsi. Gli umani conservano il giudizio finale sugli aspetti relativi al saper essere. Un trasferimento ben condotto, precisa il testo, trasmette il contesto della conversazione, affinché il cliente non debba ripetere tutto.
