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Come evolverà la CX nel 2023 e oltre

Da Matthias Göhler, EMEA CTO, Zendesk

Ultimo aggiornamento 4 gennaio 2023

Non avremmo mai potuto prevedere i cambiamenti avvenuti negli ultimi due anni. Nel 2020, le aziende hanno dovuto dare una svolta improvvisa e nel 2021 molte di loro hanno abbracciato l'agilità. E il 2022? Potrebbe essere finalmente il momento di tornare agli obiettivi di business pre-Covid? Un cosa è certa: saranno necessari ulteriori cambiamenti in questo mondo digitale, in particolare nel modo in cui presentiamo i prodotti e i servizi ai clienti, oltre che nel modo in cui interagiamo con loro.

Mettere CX al primo posto

La Customer experience (CX) in passato era un concetto astratto e difficile da definire. Oggi, con prodotti che vengono sempre più visti come commodity e basati su abbonamento, la CX offre alle aziende la possibilità di distinguersi dalla concorrenza. È quindi importante studiare possibili strategie per migliorarla. Se non hai ancora intrapreso questo percorso, ora è il momento perfetto per attivare la CX. Le preferenze e i comportamenti sono cambiati radicalmente negli ultimi due anni, e gli aspetti che soddisfacevano tutti i criteri nel 2020 potrebbero non essere più validi oggi. Un ottimo punto di partenza potrebbe essere pensare al percorso del cliente. Quale percorso potrebbero preferire i tuoi clienti? Considera tutti i passaggi, dal primo contatto all'acquisto, passando per la risoluzione di problemi e il post-vendita. Una volta esaminati questi aspetti, considera in che modo soluzioni tecnologiche nuove o migliorate possono aggiungere valore al cliente. Nuove opportunità nascono in continuazione. Per esempio, anziché chiudere un ticket non appena viene risolto un problema, i team di coinvolgimento potranno continuare a dialogare con i clienti. Questo passaggio verso un servizio conversazionale approfondisce il coinvolgimento del cliente e costituisce la base di un'esperienza più personalizzata, che è ciò che i clienti apprezzano davvero.

Modelli che cambiano al passo con i tempi

Stiamo assistendo a un cambiamento dei modelli di business in linea con il comportamento dei clienti. Per esempio, alcuni rivenditori di auto ora offrono anche il noleggio, in alcuni casi diventano addirittura fornitori di piattaforme. Proprio attraverso l'integrazione di piattaforme, un account di car sharing può diventare un punto di snodo per altre attività commerciali, creando nuove opportunità. Ad esempio, collegando le targhe a una piattaforma online, servizi come il parcheggio possono essere addebitati in atomatico agli automobilisti che abbiano già registrato i propri dati bancari. Gli automobilisti possono anche interagire meglio con i brand dall'interno delle loro auto in modo più fluido, grazie a semplici controlli vocali che oggi sono all'ordine del giorno. Esistono altri esempi ancora di come un servizio può agire come connettore per nuovi modelli di business. In particolare, le società di servizi pubblici possono collegare il consumo di energia di una famiglia all'energia che generano dai pannelli solari, la quale può a sua volta essere rivenduta alla società stessa. Oppure, le agenzie di viaggi possono creare pacchetti con biglietti per eventi insieme ai prodotti principali come i voli, per aggiungere valore e creare nuove linee di prodotti con cui possono diversificare la propria offerta. Per le aziende, questi cambiamenti comportano anche la necessità di adattare le modalità di interazioni con i clienti. Inoltre, offrono nuove opportunità di approfondire la conoscenza dei clienti e di creare relazioni più solide, e per sfruttarle al meglio sarà necessario contare su sistemi agili che permettano di adattarsi rapidamente.

Soluzioni più rapide e migliori basate su intelligenza artificiale

Il servizio clienti è in continua evoluzione, ma una cosa non cambierà mai: avremo sempre bisogno degli agenti. Perché? Perché quel tocco di umanità che offrono gli agenti è difficile da riprodurre e i clienti lo vorranno sempre, soprattutto in certe situazioni. Una grande fonte di innovazione, quindi, è l'automazione delle domande più semplici e ripetitive dei clienti: così gli agenti possono occuparsi di quello che riescono a fare meglio, cioè risolvere i problemi più complessi in modo personalizzato. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha fatto grandi passi avanti e consente di offrire ai clienti l'assistenza o le soluzioni migliori, in qualsiasi forma. Ecco un esempio, da una mia recente esperienza. Ho noleggiato un'auto e sono andato a ritirarla all'aeroporto, ma non l'ho trovata. Ho dovuto telefonare al centralino che però non conosceva la mia situazione, e il tutto ha richiesto più tempo del necessario. Una soluzione più efficace sarebbe stata di darmi la possibilità di inviare un semplice messaggio di testo: "la mia macchina non è qui". A questo punto l'intelligenza artificiale avrebbe potuto idendificarmi dal mio numero di cellulare. Avrei quindi potuto ricevere una risposta su come ottenere un altro mezzo di trasporto; oppure la mia richiesta sarebbe stata inoltrata a un agente a conoscenza della situazione che mi avrebbe potuto aiutare subito. Un simile sistema di automazione avrebbe fatto risparmiare tempo al servizio clienti e mi avrebbe fornito una soluzione migliore, basata sull'intelligenza artificiale. E se è vero che la sua implementazione può richiedere integrazioni complesse, è più semplice di quanto si possa pensare. Gli eventi recenti ci hanno insegnato che è difficile prevedere cosa può accadere nei prossimi 12 mesi. Ma possiamo imparare dagli ultimi due anni per prepararci ad affrontare il futuro.