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Hai mai desiderato che il tuo team di assistenza clienti potesse rispondere più rapidamente, senza compromettere il tocco personale? Gli agenti AI lo rendono possibile. L'assistenza clienti basata sull'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il servizio clienti, fornendo risposte rapide e personalizzate ai clienti, mantenendo l'efficienza e l'assenza di 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 ottenere risposte rapide dagli agenti AI piuttosto che attendere l'aiuto di un agente umano.
Se ti stai chiedendo come creare agenti AI per la tua attività, sei nel posto giusto. Questa guida ti spiegherà cosa sono gli agenti AI, come funzionano e quali sono i passaggi per crearli. Spoiler: non è così complicato come sembra.
Cosa sono gli agenti AI?
Gli agenti AI sono sistemi autonomi progettati per agire in modo indipendente al fine di raggiungere obiettivi specifici. Sono alimentati da algoritmi avanzati che consentono loro di percepire l'ambiente circostante, elaborare dati e prendere decisioni senza bisogno dell'intervento umano.
A differenza dei programmi tradizionali che seguono istruzioni specifiche e rigide, gli agenti AI sono in grado di apprendere dall'esperienza e adeguare le proprie azioni in base a ciò che hanno appreso. Utilizzano la consapevolezza del contesto per comprendere l'ambiente circostante e perfezionare le proprie prestazioni interagendo con i dati, l'ambiente e persino il feedback umano.
Tipi di agenti AI
Gli agenti AI sono disponibili in diverse forme e sono progettati per diversi tipi di interazioni. Ecco alcuni dei tipi più comuni:
Agenti riflessi semplici
Questi agenti seguono regole semplici per reagire a input specifici. Ad esempio, un assistente virtuale che invia automaticamente un messaggio cordiale del tipo "Grazie per il tuo ordine" subito dopo che un cliente ha effettuato un acquisto. Questo tipo di sistema funziona sulla base di semplici regole predefinite.
Agenti riflessi basati su modelli
Più avanzati dei semplici agenti riflessi, questi utilizzano un modello interno del loro ambiente. Ciò consente 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 modelli. Non si limita a reagire istantaneamente, ma tiene conto delle interazioni passate per fornire una risposta più accurata e utile.
Agenti basati sugli obiettivi
Questi agenti vanno oltre le semplici reazioni, mirano a risultati specifici. Ad esempio, un'intelligenza artificiale dedicata all'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 diverse azioni in base alla loro utilità. Ad esempio, un'intelligenza artificiale che raccomanda prodotti potrebbe valutare le preferenze degli utenti e la disponibilità per suggerire le opzioni migliori.
Agenti di apprendimento
Questi sono i tipi più dinamici di agenti AI. Gli agenti di apprendimento si evolvono analizzando dati e feedback, affinando continuamente le loro capacità. I filtri antispam che migliorano con ogni email segnalata ne sono un ottimo esempio.
Perché gli agenti AI sono importanti?
I clienti si aspettano risposte rapide, accurate e personalizzate. Gli agenti di intelligenza artificiale consentono ora alle aziende di soddisfare queste aspettative senza spendere una fortuna. Ecco perché sono importanti.
Disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7
Gli agenti AI sono sempre attivi, garantendo ai clienti assistenza in qualsiasi momento, sia nelle ore di punta che nel cuore della notte.
Scalabilità
Gestiscono più interazioni contemporaneamente, riducendo le possibilità di ritardi durante i periodi di picco.
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, il che significa che diventano più intelligenti ed efficaci nel tempo.
Maggiore produttività
Gli agenti AI liberano gli agenti umani, consentendo loro di concentrarsi su attività complesse o di alto valore. Infatti, i team di assistenza hanno notato un risparmio di tempo in aree chiave quali:
- Analisi del feedback dei clienti: 35%
- Suggerimento di risposte dai contenuti della knowledge base: 34%
- Espandere note o elenchi puntati in risposte complete: 28%
- Riassunto delle conversazioni con i clienti: 25%
Comprendere come creare agenti AI su misura per le esigenze della tua azienda può aiutarti a sfruttare tutti questi vantaggi. Dall'assistenza ai clienti alla risoluzione più rapida dei problemi, gli agenti AI consentono ai tuoi team di fornire un servizio eccezionale su larga scala.
Come funzionano gli agenti AI?
Gli agenti AI possono sembrare qualcosa di complesso, ma in realtà sono progettati per imparare, adattarsi e agire, al fine di semplificare la vita al tuo team e ai tuoi clienti. Combinano algoritmi intelligenti con l'elaborazione dei dati per comprendere il loro ambiente, individuare modelli e raggiungere obiettivi specifici.
Ecco come funziona:
Formazione sui dati
Gli agenti AI iniziano il loro percorso imparando dai dati. È possibile fornire a un'IA dedicata all'assistenza clienti le conversazioni passate, le domande frequenti e i dettagli sui prodotti. L'IA utilizza quindi queste informazioni per comprendere come comunica la vostra azienda e quali sono le esigenze tipiche dei clienti. Migliori sono i dati, più intelligente diventa l'agente AI.
Individuazione di modelli di dati
Una volta addestrati, gli agenti AI sono esperti nell'individuare modelli ricorrenti. Che si tratti di riconoscere domande ricorrenti, capire il sentiment dei clienti o analizzare il comportamento, identificano modelli che li aiutano a rispondere in modo più accurato ed efficiente.
Azioni e obiettivi da realizzare
Dopo aver compreso i dati, gli agenti AI iniziano ad agire. Che si tratti di rispondere a una domanda, offrire consigli personalizzati sui prodotti o inoltrare una questione complessa al membro del team competente, il loro obiettivo è raggiungere gli obiettivi che hai fissato.
Questo processo semplificato dimostra perché imparare a creare agenti di IA su misura per le vostre esigenze può trasformare la vostra strategia di coinvolgimento dei clienti.
Come creare un agente AI in 7 semplici passaggi
Creare un agente AI può sembrare un compito arduo, ma suddividerlo in passaggi chiari 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 creare con successo un agente AI.
Fase 1: Definire l'attività e l'ambiente
Inizia identificando le attività che il tuo agente AI dovrà svolgere e dove opererà. Risponderà alle domande frequenti sul tuo sito web, fornirà assistenza per gli ordini nella tua app o gestirà il supporto tramite live chat? Definendo chiaramente il suo scopo e il suo ambiente, ti assicuri che l'agente sia in linea con i tuoi obiettivi aziendali e si integri con i sistemi esistenti.
Fase 2: Creare il team giusto
È fondamentale mettere insieme un team competente. In genere, avrai bisogno di persone che ricoprano ruoli come:
- ingegneri di apprendimento automatico
- scienziati dei dati
- sviluppatori di software
- Progettisti UX
Che sia interno o esterno, 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 per il successo di qualsiasi agente AI. Raccogliere dati rilevanti come registri delle chat, feedback dei clienti e domande frequenti aiuterà il tuo agente a fornire le migliori risposte possibili. Anche la pre-elaborazione di questi dati (rimozione degli errori, standardizzazione dei formati, ecc.) è un passo essenziale per garantire un agente ben addestrato.
Fase 4: Scegliere lo stack tecnologico giusto
Il tuo stack tecnologico dovrebbe essere adeguato ai tuoi obiettivi. Ad esempio, utilizza librerie di machine learning come TensorFlow o strumenti come Natural Language Processing (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 stagionalità con fluttuazioni della domanda.
Fase 5: Progettare l'agente AI
Collabora con il tuo team per pianificare la struttura dell'agente e l'esperienza utente. Pensa a come funzionerà il tuo agente AI e interagirà con gli utenti. Un design modulare può garantire flessibilità, facilitando l'aggiornamento o il miglioramento di parti specifiche in un secondo momento.
Se il tuo agente deve gestire più attività contemporaneamente, potrebbe essere preferibile un design che supporti il multitasking. Non dimenticare di rendere l'interfaccia intuitiva con pulsanti chiari, navigazione semplice e funzioni come la sintesi vocale o le opzioni di feedback. Questi elementi possono fare una grande differenza nell'esperienza degli utenti con il tuo agente.
Passaggio 6: Eseguire test approfonditi
Il test garantisce il corretto funzionamento dell'agente. Eseguire:
- test unitari su singoli moduli
- test di integrazione per verificare la compatibilità,
- test di usabilità con utenti reali
Non saltare i test dei casi limite per capire come il tuo agente gestisce gli input imprevisti.
Passaggio 7: Distribuzione e monitoraggio
Infine, avvia il tuo agente AI. Imposta il monitoraggio per tenere traccia di metriche quali accuratezza e 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.
Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot AI?
A prima vista, gli agenti AI e i chatbot potrebbero sembrare la stessa cosa, poiché entrambi gestiscono le interazioni con i clienti. Ma se si osserva attentamente ciò che fanno, si scopre 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 apertura?" o "Dov'è il mio ordine?". Tuttavia, quando la conversazione va oltre la loro programmazione, potrebbero trovarsi in difficoltà.
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:
- comprendere il contesto
- imparare dalle interazioni,
- gestire compiti complessi come fornire consigli personalizzati
- inoltrare le questioni al reparto competente
Mentre i chatbot sono utili per domande semplici, gli agenti AI offrono funzionalità più complesse, rendendoli preziosi per le aziende che desiderano offrire esperienze cliente intelligenti, efficienti e personalizzate.
Esempi e casi d'uso degli 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 lead multilingue presso BAS World
BAS World, il più grande rivenditore di camion e rimorchi in Europa, aveva bisogno di un modo per gestire le richieste internazionali in 13 lingue, anche al di fuori dell'orario di ufficio. Grazie agli agenti AI basati sul flowbot di Trengo, BAS World ha automatizzato attività quali la pianificazione degli 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, spagnolo o arabo. Il risultato? Un aumento del 70% nella generazione di lead e un incremento del 10% nell'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 AI per consigliare prodotti in base alla cronologia di navigazione, alle preferenze e al 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 società fintech utilizzano agenti di intelligenza artificiale per rispondere alle domande più frequenti, guidare gli utenti attraverso i processi di richiesta e persino individuare potenziali frodi analizzando i modelli di transazione.
Assistenza sanitaria
Nel settore sanitario, gli agenti di IA aiutano a gestire le cartelle cliniche dei pazienti, a fissare gli appuntamenti e a rispondere alle domande relative alla salute, offrendo un supporto più rapido e semplificando le operazioni.
Inizia con gli agenti AI
Che tu voglia 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 strategia, gli strumenti e i dati giusti, puoi creare agenti AI che trasformano il modo in cui interagisci con i clienti, liberando il tuo team affinché possa concentrarsi su attività di alto valore. La parte migliore? Gli agenti AI diventano più intelligenti nel tempo, adattandosi continuamente per servire al meglio la tua azienda e i tuoi clienti.
