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Hai mai desiderato che il tuo team di assistenza clienti potesse rispondere più velocemente, senza compromettere il tocco personale? Gli agenti AI lo rendono possibile. L'assistenza clienti AI sta cambiando le carte in tavola nel settore del customer service, fornendo risposte rapide e personalizzate ai clienti e mantenendo le cose efficienti e senza stress.
Questo è un vantaggio sia per il tuo team di assistenza clienti che per i tuoi clienti. Un rapporto di Intercom ha rilevato che il 61% dei nuovi clienti preferisce ricevere risposte rapide da agenti AI piuttosto che aspettare che un agente umano li aiuti.
Se ti stai chiedendo come creare agenti AI per la tua azienda, sei nel posto giusto. Questa guida ti spiegherà cosa sono gli agenti AI, come funzionano e quali sono i passaggi per costruirli. Spoiler: non è così complicato come sembra.
Cosa sono gli agenti AI?
Gli agenti AI sono sistemi autonomi progettati per agire in modo indipendente e raggiungere obiettivi specifici. Sono alimentati da algoritmi avanzati che consentono loro di percepire l'ambiente, elaborare i dati e prendere decisioni, senza bisogno dell'intervento umano.
A differenza dei programmi tradizionali che seguono istruzioni specifiche e inflessibili, gli agenti di intelligenza artificiale possono imparare dall'esperienza e regolare le loro azioni in base a ciò che hanno imparato. Utilizzano la consapevolezza del contesto per capire ciò che li circonda e perfezionare le loro prestazioni interagendo con i dati, l'ambiente e persino il feedback umano.
Tipi di agenti AI
Gli agenti di intelligenza artificiale si presentano in molte forme e sono progettati per diversi tipi di interazioni. Ecco alcuni dei tipi più comuni:
Agenti riflessivi semplici
Questi agenti seguono regole semplici per reagire a input specifici. Ad esempio, un assistente virtuale che invia automaticamente un messaggio amichevole "Grazie per il tuo ordine" subito dopo che un cliente ha effettuato un acquisto. Questo tipo di sistema funziona in base a semplici regole predefinite.
Agenti riflessi basati su modelli
Più avanzati dei semplici agenti riflessi, utilizzano un modello interno dell'ambiente. Questo permette loro di considerare i dati passati e presenti prima di decidere un'azione.
Ad esempio, un bot del servizio clienti che tiene traccia delle conversazioni precedenti e delle richieste attuali per scegliere la risposta più pertinente è un agente riflessivo basato su un modello. Non si limita a reagire istantaneamente, ma considera le interazioni passate per fornire una risposta più accurata e utile.
Agenti basati su obiettivi
Questi agenti vanno oltre le reazioni, puntano a risultati specifici. Ad esempio, un'intelligenza artificiale per l'assistenza clienti potrebbe dare priorità alla risoluzione dei problemi nel minor tempo possibile per migliorare la soddisfazione dei clienti.
Agenti basati sull'utilità
Gli agenti basati sull'utilità valutano le diverse azioni in base alla loro convenienza. Ad esempio, un'intelligenza artificiale che consiglia prodotti potrebbe valutare le preferenze e la disponibilità degli utenti per suggerire le opzioni migliori.
Agenti di apprendimento
Questi sono i tipi di agenti AI più dinamici. Gli agenti di apprendimento si evolvono analizzando i dati e i feedback, affinando continuamente le loro capacità. I filtri antispam che migliorano a ogni email segnalata sono un ottimo esempio.
Perché gli agenti AI sono importanti?
I clienti si aspettano risposte rapide, accurate e personalizzate. Gli agenti AI permettono alle aziende di soddisfare queste aspettative senza spendere troppo. Ecco perché sono importanti.
Disponibilità 24/7
Gli agenti AI sono sempre attivi e assicurano che i clienti ricevano assistenza in qualsiasi momento, sia nelle ore di punta che nel cuore della notte.
Scalabilità
Gestiscono più interazioni contemporaneamente, riducendo le possibilità di ritardi nei periodi di punta.
Risparmio sui costi
Automatizzando le attività ripetitive, gli agenti AI riducono la necessità di personale aggiuntivo, tagliando i costi operativi senza compromettere la qualità del servizio.
Miglioramento continuo
Gli agenti AI imparano dai dati e dalle interazioni con i clienti, quindi diventano più intelligenti ed efficaci nel tempo.
Produttività migliorata
Gli agenti AI liberano gli agenti umani per concentrarsi su attività complesse o di alto valore. In effetti, i team di assistenza hanno notato che risparmiano tempo in aree chiave quali:
- Analizzare il feedback dei clienti: 35%
- Suggerimento di risposte dai contenuti della base di conoscenza: 34%
- Espandere gli appunti o i punti elenco in risposte complete: 28%.
- Riassumere le conversazioni con i clienti: 25%
Capire come costruire agenti AI su misura per le tue esigenze aziendali può aiutarti a sfruttare tutti questi vantaggi. Dalla guida dei clienti alla risoluzione più rapida dei problemi, gli agenti AI permettono ai tuoi team di offrire un servizio eccezionale su scala.
Come funzionano gli agenti AI?
Gli agenti AI possono sembrare complessi, ma in realtà sono progettati per imparare, adattarsi e agire per semplificare la vita del tuo team e dei tuoi clienti. Combinano algoritmi intelligenti con l'elaborazione dei dati per comprendere l'ambiente circostante, individuare schemi e raggiungere obiettivi specifici.
Ecco come si svolge il tutto:
Formazione sui dati
Gli agenti AI iniziano il loro percorso imparando dai dati. Puoi fornire all'IA dell'assistenza clienti le tue conversazioni passate, le FAQ e i dettagli dei prodotti. L'IA utilizza queste informazioni per capire come comunica la tua azienda e di cosa hanno bisogno i clienti. Migliori sono i dati, più intelligente diventa l'agente AI.
Trovare modelli di dati
Una volta addestrati, gli agenti AI sono professionisti nell'individuare gli schemi. Che si tratti di riconoscere le domande ricorrenti, di capire il sentimento dei clienti o di analizzare il comportamento, identificano schemi che li aiutano a rispondere in modo più preciso ed efficiente.
Eseguire azioni e obiettivi
Dopo aver compreso i dati, gli agenti AI iniziano ad agire. Che si tratti di rispondere a una domanda, di offrire consigli personalizzati sui prodotti o di segnalare un problema complesso al membro giusto del team, si concentrano sul raggiungimento degli obiettivi che hai stabilito.
Questo processo semplificato mostra perché imparare a costruire agenti AI su misura per le tue esigenze può trasformare la tua strategia di coinvolgimento dei clienti.
Come costruire un agente AI in 7 semplici passi
Costruire un agente AI può sembrare un compito scoraggiante, ma suddividerlo in fasi chiare può semplificare il processo. Ogni fase contribuisce a rendere il tuo agente uno strumento su misura per le tue esigenze aziendali. Ecco sette passaggi chiave per imparare a costruire un agente AI con successo.
Passo 1: Definire il compito e l'ambiente
Inizia con l'identificare i compiti che il tuo agente AI dovrà gestire e dove dovrà operare. Risponderà alle domande frequenti sul tuo sito web, assisterà gli ordini nella tua app o gestirà l'assistenza via chat? Definendo chiaramente il suo scopo e il suo ambiente, ti assicurerai che l'agente sia in linea con i tuoi obiettivi aziendali e si integri con i sistemi esistenti.
Fase 2: Riunire il team giusto
È fondamentale formare un team qualificato. In genere, avrai bisogno di persone che ricoprano ruoli quali:
- ingegneri dell'apprendimento automatico
- scienziati dei dati
- sviluppatori di software
- Designer UX
Che sia interno o in outsourcing, assicurati che il tuo team abbia le competenze necessarie per raccogliere dati, sviluppare algoritmi e creare un'interfaccia facile da usare.
Fase 3: Raccolta e preparazione dei dati
I dati sono la chiave di ogni agente AI di successo. Raccogliere dati rilevanti come i log delle chat, i feedback dei clienti e le FAQ aiuterà il tuo agente a dare le migliori risposte possibili. Anche la pre-elaborazione dei dati (rimozione degli errori, standardizzazione dei formati, ecc.) è un passo essenziale per garantire un agente ben addestrato.
Passo 4: Scegliere il giusto stack tecnologico
Lo stack tecnologico deve essere adatto ai tuoi obiettivi. Ad esempio, utilizza librerie di apprendimento automatico come TensorFlow o strumenti come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per i chatbot. Se stai pensando alla scalabilità, ricorda che le piattaforme cloud sono ideali per le aziende che prevedono una crescita o che hanno stagioni con richieste fluttuanti.
Passo 5: progettare l'agente AI
Collabora con il tuo team per pianificare la struttura e l'esperienza utente dell'agente. Pensa a come l'agente AI funzionerà e interagirà con gli utenti. Un design modulare può mantenere le cose flessibili, facilitando l'aggiornamento o il miglioramento di parti specifiche in un secondo momento.
Se il tuo agente deve gestire più attività contemporaneamente, è meglio un design che supporti il multitasking. Non dimenticare di rendere l'interfaccia user-friendly con pulsanti chiari, navigazione semplice e funzioni come il text-to-speech o le opzioni di feedback. Queste caratteristiche possono fare una grande differenza nel modo in cui le persone percepiscono il tuo agente.
Fase 6: Test approfondito
I test assicurano che il tuo agente stia funzionando bene. Esegui:
- test unitari su singoli moduli
- test di integrazione per verificare la compatibilità,
- test di usabilità con utenti reali
Non saltare i test edge-case per capire come il tuo agente gestisce gli input inaspettati.
Passo 7: Distribuzione e monitoraggio
Infine, lancia il tuo agente AI. Imposta il monitoraggio per tenere traccia di parametri come l'accuratezza e il tempo di risposta. Esamina regolarmente il feedback degli utenti per apportare modifiche, assicurandoti che il tuo agente continui a evolversi e a soddisfare efficacemente le esigenze degli utenti.
Differenza tra un agente AI e un chatbot AI?
A prima vista, gli agenti AI e i chatbot potrebbero sembrare la stessa cosa, visto che entrambi gestiscono le interazioni con i clienti. Tuttavia, se analizzi davvero le loro funzioni, scoprirai che sono stati creati per scopi molto diversi.
I chatbot sono progettati per seguire uno script o una serie di regole predefinite. Sono ottimi per rispondere a domande semplici e ripetitive come "Quali sono i vostri orari di lavoro?" o "Dov'è il mio ordine?". Ma quando la conversazione va oltre la loro programmazione, potrebbero scontrarsi con un muro.
Gli agenti AI, invece, sono molto più avanzati. Utilizzano l'apprendimento automatico per analizzare i dati, adattarsi alle nuove informazioni e prendere decisioni in modo indipendente. A differenza dei chatbot, gli agenti AI non si limitano a rispondere alle domande, ma sono in grado di farlo:
- capire il contesto
- imparare dalle interazioni,
- gestire compiti complessi come fornire raccomandazioni personalizzate
- indirizzare i problemi al reparto giusto
Mentre i chatbot sono utili per le domande più semplici, gli agenti AI offrono funzionalità più complesse, rendendoli preziosi per le aziende che vogliono offrire esperienze intelligenti, efficienti e personalizzate ai clienti.
Esempi e casi d'uso di agenti AI
Ecco alcuni esempi reali e casi d'uso che mostrano come le aziende creano agenti AI per risolvere alcune delle sfide che la tua azienda deve affrontare.
Generazione di contatti multilingue al BAS World
BAS World, il più grande rivenditore di camion e rimorchi d'Europa, aveva bisogno di un modo per gestire le richieste internazionali in 13 lingue, anche al di fuori degli orari di ufficio. Grazie agli agenti AI alimentati dal flowbot di Trengo, BAS World ha automatizzato attività come la programmazione di appuntamenti, l'invio di preventivi e la fornitura di dettagli sui prodotti.
Questa soluzione garantisce ai visitatori del sito web un'esperienza personalizzata nella loro lingua, che sia inglese, olandese, spagnola o araba. Il risultato? Un aumento del 70% della lead generation e un incremento del 10% dell'efficienza del team, il tutto con un risparmio di tempo sia per il personale che per i clienti.
Agenti AI nell'e-commerce
I rivenditori online possono utilizzare agenti di intelligenza artificiale per consigliare prodotti basati sulla cronologia di navigazione, sulle preferenze e sul comportamento di acquisto dei clienti. Questi agenti offrono esperienze di acquisto personalizzate, aumentando i tassi di conversione e la fedeltà dei clienti.
Assistenza clienti nei servizi finanziari
Le banche e le aziende fintech impiegano agenti AI per rispondere alle domande più frequenti, guidare gli utenti attraverso i processi di richiesta e persino rilevare potenziali frodi analizzando i modelli di transazione.
Assistenza sanitaria
Nel settore sanitario, gli agenti di intelligenza artificiale aiutano a gestire le cartelle cliniche dei pazienti, a programmare gli appuntamenti e a rispondere alle domande sulla salute, offrendo un'assistenza più rapida e semplificando le operazioni.
Iniziare con gli agenti AI
Se vuoi automatizzare la generazione di lead, fornire assistenza personalizzata o migliorare l'efficienza del team, imparare a creare agenti AI su misura per le tue esigenze è il primo passo.
Con la giusta strategia, i giusti strumenti e i giusti dati, puoi creare agenti AI che trasformano il modo in cui ti relazioni con i clienti, liberando il tuo team per concentrarsi su attività di alto valore. La parte migliore? Gli agenti AI diventano sempre più intelligenti nel tempo, adattandosi continuamente per servire meglio la tua azienda e i tuoi clienti.
