Ascolto del cliente durante la chiamata: come individuare la next best action e comprendere il sentiment della chiamata

14 Novembre 2024

Una delle sfide principali del customer service è garantire un ascolto attento e proattivo del cliente durante ogni interazione.  La tecnologia, con la sua capacità di analizzare dati e fornire informazioni in tempo reale, permette di ascoltare non solo le parole, ma anche le emozioni dei clienti. L’integrazione di tecnologie avanzate può migliorare l’esperienza del cliente e l’efficienza operativa e consente anche di prendere decisioni più informate e strategiche, ciò che viene chiamato Next Best Action.

La Next Best Action: anticipare le esigenze del cliente

Il concetto di “Next Best Action” (NBA) si riferisce alla capacità di determinare la prossima azione migliore da intraprendere durante l’interazione con il cliente. Questo approccio proattivo si basa sull’analisi dei dati in tempo reale e sulla comprensione delle esigenze specifiche del cliente.

Ma come fa la tecnologia a rendere tutto questo possibile?

1. Analisi dei dati in tempo reale: attraverso l’integrazione di software avanzati di analisi dei dati, è possibile monitorare le conversazioni in tempo reale, nel pieno rispetto della privacy del cliente e dell’operatore.
2. Intelligenza Artificiale: l’IA gioca un ruolo cruciale nel predire la Next Best Action. Queste tecnologie analizzano grandi volumi di dati per identificare modelli e tendenze, suggerendo agli operatori le azioni più appropriate da intraprendere per risolvere i problemi del cliente o per offrire servizi aggiuntivi che possono risultare di interesse.
3. Sistemi di raccomandazione: i sistemi di raccomandazione, simili a quelli utilizzati dalle piattaforme di e-commerce, possono suggerire prodotti o servizi pertinenti durante la chiamata, basandosi sui dati storici del cliente e sul contesto della conversazione in corso.

Analisi del sentiment: comprendere le emozioni del cliente

L’analisi del sentiment è un’altra area in cui la tecnologia sta trasformando la relazione con il cliente. Questa tecnica consente di valutare le emozioni durante la chiamata, offrendo un quadro chiaro dello stato d’animo e delle esigenze emotive di chi parla.

1. Riconoscimento del linguaggio naturale (NLP): con questa tecnologia, i sistemi possono comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo più naturale. Vengono analizzate le parole, il tono, il ritmo e le pause nella conversazione per determinare il sentiment del cliente, che può variare da positivo a negativo o neutrale.
2. Monitoraggio del tono di voce ed assistenti virtuali : monitorare il tono di voce del cliente permette di rilevare emozioni come frustrazione, rabbia, soddisfazione o entusiasmo. Queste informazioni permettono agli assistenti virtuali di adattare il loro approccio e le loro risposte in modo più empatico e appropriato.
3. Feedback immediato: l’analisi del sentiment in tempo reale consente agli operatori di ricevere feedback immediato durante la chiamata. Questo li aiuta a correggere la conversazione, se necessario, per migliorare l’esperienza del cliente e prevenire insoddisfazioni.

Quali i vantaggi dell’integrazione nei processi aziendali di questo approccio tecnologico?

Ne abbiamo parlato con Antonello Ragaini, (Digital Solutions).

 “Innanzitutto, c’è un notevole miglioramento dell’esperienza del cliente. Grazie all’ascolto attivo e alla comprensione delle esigenze dei clienti in tempo reale, la qualità del servizio offerto si eleva significativamente. Questo approccio non solo aumenta la soddisfazione dei clienti, ma favorisce anche la loro fidelizzazione, poiché i clienti si sentono ascoltati e apprezzati. Un altro grande vantaggio riguarda l’efficienza operativa. Le tecnologie che supportano la Next Best Action e l’analisi del sentiment permettono agli operatori di lavorare in modo molto più efficiente. Gli operatori sono in grado di rispondere più rapidamente e con maggiore precisione alle richieste dei clienti e al tempo stesso di perseguire le logiche di business definite dai nostri committenti”.