Tecnologia e analisi dei clienti

La tecnologia odierna offre potenti strumenti per identificare e risolvere i conflitti, trasformando il modo in cui le organizzazioni interagiscono con i propri clienti.

Questi strumenti sfruttano l'analisi dei dati per rilevare modelli di comportamento e linguaggio che indicano insoddisfazione, consentendo una risposta proattiva ed efficace.

Strumenti di identificazione e risoluzione

Esistono diverse tecnologie che supportano questo processo.

I sistemi CRM (Customer Relationship Management) tracciano la cronologia delle interazioni con i clienti e i modelli di acquisto, consentendo di identificare cambiamenti comportamentali che potrebbero precedere un conflitto, come una diminuzione dell'utilizzo del prodotto o un calo degli acquisti.

I chatbot possono analizzare il linguaggio dei clienti in tempo reale alla ricerca di parole chiave negative, come "disgustato" o "rimborso", e avvisare i team di supporto o trasferire la conversazione a un agente umano.

Nel frattempo, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) va oltre i chatbot, analizzando il sentiment nei messaggi di posta elettronica, nei social media e in altre piattaforme per rilevare atteggiamenti negativi.

Questi strumenti non solo identificano problema, ma anche contribuire a risolverlo.

I sistemi di ticketing danno priorità alle richieste, mentre i portali self-service e l'intelligenza artificiale generativa (come i modelli linguistici di grandi dimensioni) consentono ai clienti di risolvere i problemi autonomamente o agli agenti di generare risposte personalizzate in modo più efficiente.

Analisi comportamentale e del sentiment

Questi strumenti si basano su due tipi principali di analisi: analisi comportamentale e analisi del sentiment.

L'analisi comportamentale si concentra sulle azioni dei clienti, come la cronologia degli acquisti, il livello di coinvolgimento o la frequenza di utilizzo di un servizio.

Ad esempio, su una piattaforma software, se un utente inizia ad accedere meno frequentemente, il sistema può rilevarlo come un segno di potenziale abbandono e avvisare un team di intervenire.

L'analisi del sentiment, d'altra parte, si concentra sulle parole scritte o pronunciate dal cliente, cercando emozioni e atteggiamenti negativi nella sua comunicazione.

Un chatbot