Il Net Promoter Score (NPS), metrica consolidata per valutare la fidelizzazione e l’advocacy dei clienti, ha da tempo fornito preziose indicazioni sull’esperienza del cliente e sulla salute organizzativa. Tuttavia, con l’integrazione sempre più profonda dell’AI e della GenAI nelle operazioni aziendali, le organizzazioni devono ripensare il modo in cui utilizzano l’NPS per cogliere le sfumature delle realtà intelligenti e dei servizi evoluti.
In NTT DATA, Inc., abbiamo adottato da tempo un approccio armonizzato a livello globale per la misurazione dell’NPS. Da quasi un decennio raccogliamo sistematicamente i feedback dei clienti attraverso domande standardizzate, creando una solida base per decisioni informate e orientate al cliente.
Ora che il nostro portfolio include sempre più soluzioni basate su AI e GenAI, e mentre continuiamo a generare risultati concreti per i nostri clienti, riconosciamo la necessità di evolvere il nostro framework di raccolta dei feedback. Questa evoluzione ci permetterà di cogliere le complessità legate all’implementazione delle nuove tecnologie intelligenti.
Perché l’NPS tradizionale non è sufficiente per AI e GenAI
I servizi basati sull’intelligenza artificiale, dagli assistenti conversazionali all’analisi predittiva, dalla modellazione avanzata alle soluzioni agentiche, pongono sfide specifiche nella misurazione dell’esperienza cliente. L’NPS tradizionale, fondato sulla domanda relativa alla probabilità di raccomandazione, è efficace nel rilevare l’advocacy, ma non riesce a cogliere le dimensioni più profonde della fiducia algoritmica. Inoltre, spesso non considera aspetti critici propri dell’AI, come la spiegabilità, la coerenza, la misurabilità e la trasparenza.
La GenAI, in particolare, introduce fattori esperienziali specifici, come output talvolta imprevedibili (“allucinazioni”) e la necessità di un allineamento strategico con i valori organizzativi, gli obiettivi di business e solidi principi etici e di governance. Per valorizzare appieno i feedback dei clienti in questa nuova era, le organizzazioni devono ampliare la misurazione dell’NPS oltre i metodi tradizionali, adottando un modello evoluto che integri valutazioni contestuali, qualitative e continue.
Costruire una strategia NPS efficace per AI e GenAI
Selezione strategica dei touchpoint
Per misurare efficacemente l’NPS nell’ambito dell’AI, è fondamentale scegliere con attenzione il momento della raccolta dei dati lungo il ciclo di vita della tecnologia — dopo l’interazione, dopo il deployment, dopo l’adozione e in momenti chiave come il rilascio di nuove funzionalità. Per questo motivo, il team Client Experience di NTT DATA garantisce che tutti i programmi di feedback relativi alla relazione e all’engagement con i clienti includano la domanda sulla “probabilità di raccomandazione”, utilizzata per calcolare l’NPS. Questo approccio più sfumato consente di ottenere insight più approfonditi sull’evoluzione dell’esperienza utente in parallelo con i sistemi AI.
Segmentazione del pubblico
Per raccogliere insight significativi è necessario segmentare in base ai ruoli degli utenti e ai casi d’uso. Executive, sviluppatori e utenti business hanno prospettive diverse sul valore dell’AI. Anche solo per il C-level è necessario campionare titoli che vanno dal CEO e CIO al CISO, CDO e CFO. Una segmentazione mirata consente alle organizzazioni di distinguere tra le risposte, permettendo strategie più precise e attuabili.
Feedback qualitativo: comprendere il “perché”
Per comprendere a fondo i fattori che influenzano l’NPS nella GenAI, le organizzazioni devono affiancare alla valutazione quantitativa un’analisi qualitativa. L’inserimento di domande aperte, analizzate tramite Natural Language Processing, offre insight fondamentali sulla fiducia, la soddisfazione e su aspetti specifici dell’esperienza come latenza, spiegabilità e privacy.
Sebbene l’ampliamento dei cicli di feedback dei clienti abbia tradizionalmente richiesto risorse significative, l’attuale panorama di AI e GenAI offre un’opportunità unica per raccogliere e analizzare feedback qualitativi ricchi in modo più efficiente che mai, sfruttando l’AI per rendere questo processo più giustificabile e snello.
Alcune best practice per adattare l’NPS ad AI e GenAI
Superare la domanda NPS tradizionale
La classica domanda NPS, diretta e singola, è una metrica semplice pensata per valutare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti, misurando la loro propensione a raccomandare un prodotto o servizio. Tuttavia, andare oltre e porre domande di follow-up specifiche e pertinenti all’AI, come “Quanto ti senti sicuro delle raccomandazioni fornite dal tuo strumento AI?” oppure “Quanto è stato utile questo modello generativo nel raggiungere i tuoi obiettivi?”, consente di ottenere insight più ricchi e azionabili.
Concentrarsi sul monitoraggio del ciclo di vita e sull’evoluzione
Monitorare regolarmente l’NPS lungo tutto il ciclo di vita del prodotto AI, dai progetti pilota ai deployment su larga scala, permette di identificare i cambiamenti nella percezione degli utenti e di intervenire proattivamente in caso di variazioni nel sentiment.
Integrare i cicli di feedback
Le organizzazioni di successo collegano direttamente i feedback dei clienti al miglioramento dei modelli AI. In NTT DATA, consideriamo i feedback dei detrattori NPS come un segnale per avviare iniziative di miglioramento mirate, sviluppando solidi piani “get to green” che portano a risultati misurabili e rafforzano la fiducia dei clienti.
Sfide e cautele nell’implementazione dell’NPS per AI e GenAI
Le organizzazioni possono incontrare sfide significative nell’estendere l’NPS tradizionale all’ambito dell’AI e della GenAI, tecnologie in rapida evoluzione. Inoltre, il livello di maturità dei clienti varia notevolmente. Per questo, l’indicizzazione e l’interpretazione devono essere più ampie e accompagnate da checkpoint qualitativi oltre alla semplice valutazione numerica. Gli errori più comuni includono:
- Un’eccessiva dipendenza dai punteggi quantitativi, senza un contesto qualitativo adeguato
- Trattare le esperienze basate su AI come quelle dei servizi legacy, perdendo sfumature esperienziali fondamentali
- Trascurare i feedback di stakeholder ad alto impatto ma a bassa frequenza, come sponsor esecutivi o decisori di account strategici
Benchmark reali e insight concreti
Il punteggio NPS di NTT DATA ha mostrato una crescita costante negli ultimi cinque anni, passando da valori intorno ai 30 punti a oltre 60, posizionandoci ben al di sopra della media del settore dei servizi IT, che si attesta tra 40 e 44.
Abbiamo esteso il successo del nostro programma NPS in Nord America a tutte le regioni del mondo. A livello globale, ci impegniamo a raccogliere feedback da un campione strategico di account, distribuiti tra settori e caratteristiche aziendali diverse, per rappresentare l’intero business.
Scopri di più su alcuni dei nostri clienti AI e GenAI nel mondo:
- Modernizzazione dell’esperienza d’acquisto di L’Oréal con l’AI: un’innovazione rivoluzionaria nel settore beauty
- Un leader globale nel settore delle bevande rivoluziona la gestione delle spese retail con la GenAI: accesso semplificato a dati e insight per decisioni più efficaci
- Collaborazione con il Crown Prosecution Service per l’implementazione della GenAI: supporto al CPS nel ridurre i tempi di attesa nel sistema giudiziario del Regno Unito
- Trasformazione del processo di verifica degli ordini di lavoro per Balfour Beatty, fornitore di housing negli Stati Uniti, grazie alla GenAI: maggiore efficienza e affidabilità nella revisione degli ordini
Adottare l’AI con un approccio customer-centric
Per implementare efficacemente l’NPS nell’era dell’AI, consigliamo di adottare strumenti di misurazione e capacità analitiche su misura, in grado di offrire insight più ricchi e azionabili, tra cui:
- Template personalizzati per i sondaggi NPS
- Framework per dashboard strutturate, utili alla visualizzazione e al monitoraggio
- Griglie di valutazione per categorizzare, interpretare e agire sui dati qualitativi
Man mano che le organizzazioni investono sempre più in soluzioni AI e GenAI, adattare metriche tradizionali come l’NPS diventa essenziale per misurare efficacemente l’esperienza cliente.
In NTT DATA, il nostro approccio consolidato alla misurazione del cliente, unito a un impegno costante verso l’innovazione, ci consente di aiutare i nostri clienti a sbloccare tutto il potenziale delle tecnologie intelligenti. Adattando strategicamente le metodologie NPS per riflettere le sfumature dei servizi basati su AI, le organizzazioni possono ottenere maggiore trasparenza, rafforzare la fiducia dei clienti e costruire vantaggi competitivi duraturi.