Il servizio clienti, soprattutto dopo lo scoppio della pandemia, si è affermato come uno degli asset più importanti per le aziende. Gestire al meglio questo aspetto è fondamentale e, qualunque sia il mercato di riferimento, ogni servizio clienti ha una necessità comune: gestire al meglio la forza lavoro a disposizione così da soddisfare tutte le richieste di assistenza, evitando sprechi in termini economici e di forza lavoro. Molto spesso, per ovviare a questo problema, le aziende mettono a disposizione del servizio clienti un alto numero di personale, anche superiore a quello necessario, così da essere certe di riuscire a fronteggiare le chiamate senza lasciare i propri clienti insoddisfatti. Questo però può diventare un boomerang per le casse dell’azienda, che si trova a pagare un numero eccessivo di dipendenti rispetto alla mole di lavoro richiesta.
Oggi la tecnologia può fornire una risposta a questo tipo di situazioni, permettendo di utilizzare i dati raccolti dall’azienda per perfezionare la gestione del servizio clienti secondo un metodo più scientifico.
Un algoritmo per minimizzare le inefficienze del servizio clienti
Nonostante, grazie ai servizi online, molte operazioni possano essere fatte in autonomia dai clienti, il servizio di customer care è ancora un elemento fondamentale per fornire assistenza ai clienti, sia per lo svolgimento di azioni standard o per segnalazioni di guasti, problemi e vari disservizi.
Sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale, oggi la gestione dei turni del personale può essere ottimizzata notevolmente. Attraverso un algoritmo basato sull’AI, infatti, è possibile gestire la turnazione del personale del servizio clienti partendo dell’esperienza e dai dati pregressi raccolti dall’azienda, per arrivare a ottimizzare la gestione del servizio.
Già oggi, i turni all’interno dei call center dedicati al customer care vengono stabiliti sulla base di quali periodi ricevono più chiamate, o di quale stagione dell’anno è più delicata rispetto ad altre.
L’intelligenza artificiale permette di superare questo approccio, andando oltre la stagionalità e la ripetitività dei fenomeni grazie ad un algoritmo in grado di analizzare costantemente il numero di chiamate in arrivo e generare così dati più attendibili sull’effettiva numerosità delle chiamate non soltanto all’interno della singola giornata, ma di ogni ora, fornendo un quadro più preciso e attendibile della situazione.
La granularità oraria, infatti, è un aspetto fondamentale per raggiungere un’affidabilità sempre maggiore: il servizio clienti standard solitamente non è spalmato sulle 8 ore di una tradizionale giornata lavorativa, ma è solitamente attivo dalle 8 alle 20. Questo vuol dire che le stesse turnazioni devono seguire logiche differenti, arrivando a creare un modello che preveda alternanze di 2/3 ore quando il servizio è attivo 24 ore su 24. In virtù di tutto questo, il calcolo orario è una discriminante molto importante: in base ai dati registrati, si può decidere di granulare i turni su frazioni di 4/6 ore, oppure di concedere dei permessi orari per ottimizzare il costo relativo al mantenimento del servizio, il tutto senza perdere qualità grazie alla certezza di avere a disposizione il numero di operatori necessario per far fronte alla possibile richiesta del cliente.
Utilizzando i metodi predittivi tradizionali, spesso le aziende raggiungono in media un’affidabilità non del tutto soddisfacente e su base giornaliera nell’allocazione del personale sui vari turni. Dopo lo studio del contesto di business unito ai dati forniti dal cliente, in NTT DATA abbiamo già applicato questo tipo di tecnologia sul campo, realizzando un algoritmo con un’affidabilità di oltre 90% su base oraria.
L’obiettivo quindi è trovare il giusto punto di equilibrio tra il troppo e il troppo poco: raggiungere l’accuratezza in modo da lavorare meglio e rendere il cliente più soddisfatto, risparmiando sui costi di gestione del servizio clienti.