La customer care rappresenta uno dei principali punti di contatto tra le aziende e i clienti. Ogni giorno, le società ricevono una grande quantità di richieste di supporto da parte degli utenti, che possono riguardare problemi tecnici, richieste di informazioni o lamentele.
Per fornire un servizio di assistenza efficace, devono quindi essere in grado di rispondere alle esigenze dei propri clienti in modo rapido ed efficiente. In questo contesto, la predictive analysis (analisi predittiva) può rappresentare una soluzione di sicuro effetto per migliorare la customer experience.

Cos'è la Predictive Analysis applicata alla Customer Care

La predictive analysis in ambito contact center è un metodo di analisi dei dati che utilizza algoritmi avanzati per prevedere i comportamenti dei clienti e le loro esigenze future.
Questa tecnologia si basa sull'elaborazione di grandi quantità di dati storici raccolti da fonti diverse su canali di interazione e contatto differenti. In questo modo, la predictive analysis può individuare schemi e tendenze che aiutino a ipotizzare il comportamento futuro dei clienti e può essere utilizzata per identificarne i problemi più comuni, così da migliorare la qualità del servizio di assistenza.

Come funziona l'Analisi Predittiva

La predictive analysis nella customer care si struttura sostanzialmente in tre fasi principali: raccolta dei dati, analisi dei dati e previsione dei risultati.

  • Raccolta dei dati: vengono acquisiti i dati storici dei clienti, come ad esempio i loro acquisti, le conversazioni avute con operatori di contact center, le loro preferenze e i feedback forniti, le interazioni fatte sui social media o le mail inviate.
  • Analisi dei dati: in questa fase, si sfruttano algoritmi avanzati per individuare schemi (patterns) e tendenze (trend) nei dati raccolti. In questo modo, la predictive analysis può prevedere il comportamento futuro dei clienti e fornire soluzioni personalizzate per soddisfare le loro esigenze.
  • Previsione dei risultati: infine i risultati ottenuti vengono utilizzati per creare modelli che prevedano le esigenze dei clienti e forniscano risposte ad hoc a queste richieste e problematiche. Ad esempio, se dall'analisi predittiva emerge la possibilità che un cliente necessiti assistenza tecnica su uno specifico prodotto, l'azienda avrà modo di contattarlo per fornire informazioni utili e fornire l'aiuto necessario.

In questo modo, le aziende possono fornire un servizio di customer care più efficiente e personalizzato.

Applicazioni della predictive analysis nell'assistenza clienti

La predictive analysis può essere usata in diversi modi in ambito contact center: ad esempio in associazione all'utilizzo di chatbot basati sull'Intelligenza Artificiale (AI) per anticipare le domande dei clienti e fornire risposte rapide e precise. I modelli ottenuti possono anche essere utilizzati per identificare i problemi più comuni e per prevedere quali potrebbero essere le soluzioni migliori. In questo modo, i clienti possono ricevere supporto immediato e personalizzato, senza dover attendere l'intervento di un operatore.

Un altro esempio è l'utilizzo della predictive analysis per prevedere il churn di un utente, ovvero la probabilità che un cliente decida di non utilizzare più i servizi dell'azienda. Analizzando i dati ricevuti, come la frequenza di acquisto, il valore medio degli acquisti e la durata della relazione con l'azienda, è possibile prevedere quali user potrebbero decidere di non usufruire più di un brand o un prodotto e adottare misure preventive per mantenere la loro fedeltà.

Inoltre, la predictive analysis può essere utilizzata per identificare i clienti "alto spendenti" e offrire loro un servizio personalizzato e di qualità superiore. Facendo un'analisi dei dati, le aziende possono identificare i clienti che generano maggiori profitti e adottare misure per mantenere la loro soddisfazione e fidelizzazione.

Vantaggi della predictive analysis nel customer care

L'analisi predittiva come metodo di gestione dell'assistenza clienti è ovviamente un modo relativamente nuovo di approcciarsi alle problematiche relative ai propri consumer, ma nonostante ciò può apportare evidenti ed immediati vantaggi alle società che vi si affidano. Tra i benefici più visibili si troveranno sicuramente:

  • Migliorare l'esperienza del cliente: la predictive analysis consente di fornire soluzioni personalizzate in modo tempestivo, migliorando la customer journey e aumentando la sua soddisfazione.
  • Ridurre i costi del customer care: prevedere i problemi dei clienti e trovare quindi velocemente una soluzione su misura riduce il numero di richieste di assistenza e il tempo impiegato dai rappresentanti del customer care.
  • Aumentare la fidelizzazione dei clienti: fornire soluzioni ad hoc ai clienti in modo rapido aumenta la loro soddisfazione e la loro fidelizzazione al brand.

Tecnologia al servizio del cliente

In conclusione, la predictive analysis rappresenta una tecnologia sempre più importante per le aziende di customer care. Grazie alla sua capacità di analizzare i dati storici e prevedere le esigenze future dei clienti, può aiutare le società a fornire un servizio di assistenza più efficiente, personalizzato e mirato alle esigenze specifiche dei propri utenti. E come abbiamo visto, una diretta conseguenza di questo metodo, è la riduzione dei costi e un uso migliore del tempo e delle risorse per le aziende stesse.

Tuttavia, è importante ricordare che la predictive analysis è una metodologia da applicare e quindi la qualità delle previsioni dipende dalla qualità dei dati utilizzati e dalla precisione degli algoritmi. Per ottenere i migliori risultati, è necessario investire nella raccolta e nell'analisi dei dati e nell'addestramento degli algoritmi di machine learning.

Inoltre, la scelta di utilizzare la predictive analysis deve andare di pari passo a scelte etiche chiare. Le aziende devono informare i clienti sull'utilizzo dei loro dati e garantire che i dati vengano utilizzati solo per migliorare l'esperienza del cliente e non per altri scopi.

XCALLY e il Predictive Dialing

Anche XCALLY, la suite Omnichannel per contact center sfrutta l'analisi predittiva per gestire alcuni suoi servizi. In particolare nel Predictive Dialing, un outbound dialer sfrutta un "intervallo predittivo" tra le chiamate per raccogliere statistiche e prevedere il numero di contatti da chiamare, ottimizzando il processo attraverso l'analisi dei dati storici.

Attraverso un sistema di machine learning progressivo, l'algoritmo apprende come vengono gestite le chiamate, raccogliendo dati reali e fornendo statistiche che aumentano l'efficienza della procedura.