Outsourcing e Customer Intimacy perché sono strategici?
23 Novembre 2023

Nella costruzione di una relazione esclusiva con il cliente, la partnership tra fornitore di servizi e insegna è sempre più strategica. UpTrade ne ha parlato con Giancarlo Di Marzio, Direttore Ricerca & Innovazione di Numero Blu Servizi.

 

La disponibilità di insight sempre più puntuali è una componente essenziale della strategia dei retailer che si stanno strutturando per dotarsi delle tecnologie necessarie, ma spesso si affidano anche a fornitori esterni. Nell’intervista a Giancarlo Di Marzio, Direttore Ricerca & Innovazione di Numero Blu Servizi alcuni aspetti qualificanti della partnership che si viene a instaurare.

 

Il retail va verso la personalizzazione del rapporto con il cliente. In che modo questo cambia il vostro rapporto con l’insegna?

Con la personalizzazione, i marchi richiedono un maggiore coinvolgimento dell’outsourcer dei servizi di contact center e la gestione di una maggiore quantità di dati del cliente: informazioni personali, preferenze di acquisto e spesso, anche dati finanziari. Il rapporto tra outsourcer e marchio (insegna) si trasforma in una partnership strategica. L’outsourcer diventa un’estensione del marchio stesso e per questo necessita di una formazione specifica per la comprensione dei valori del marchio e delle aspettative dei clienti. Tra outsourcer e marchio è sempre più necessaria un’integrazione anche tecnologica, per condividere dati in tempo reale e in modo sincronizzato. Il marchio richiede all’outsourcer la condivisione di tutti i feedback per valutare l’efficacia delle diverse iniziative.

 

Come devono essere usati i dati per costruire un Customer Service funzionale alla relazione tra insegna e cliente e sostenibile nei costi?

In entrambi i casi è importante utilizzare i dati in modo strategico. Noi lo facciamo con una metodologia basata su alcune azioni fondamentali come la raccolta accurata dei dati caratteristici del cliente, attraverso interazione diretta, sondaggi di gruppo, dati di utilizzo dei prodotti e analisi delle vendite; la segmentazione dei clienti sulla base di elementi significativi come localizzazione geografica, preferenze di acquisto o comportamento di utilizzo; l’uso di un valido strumento per il trattamento delle informazioni raccolte (CRM) che permetta la definizione di un profilo accurato del cliente; l’introduzione, dove possibile, di elementi di automazione del processo, per ridurre costi operativi, soprattutto su azioni ripetitive e a più basso contenuto intellettivo; l’analisi dei dati raccolti per migliorare la strategia del customer service e la personalizzazione dell’esperienze dei clienti e il monitoraggio delle metriche per identificare le aree di miglioramento e ottimizzare l’efficacia del servizio.

 

Quali sono le metriche con cui valutate il servizio di Customer Care? Quali feedback vi vengono richiesti di solito?

Tra le diverse metriche esistenti occorre scegliere le più significative per la tipologia specifica del servizio, suddividendo tra le quantitative e le qualitative. Tra le più ricorrenti possiamo citare il Tempo di Risposta (tempo necessario a entrare in contatto con un operatore), il Tempo di Risoluzione (tempo impiegato per la completa risoluzione della richiesta), il Tasso di Abbandono (percentuale di clienti che abbandonano l’interazione, prima di ottenere risposta), Il Tasso di Risoluzione al Primo Contatto (percentuale di richieste risolte al solo primo contatto), il Tasso di Soddisfazione (misurato con sondaggi di feedback o misurazione del NPS). I feedback sono fondamentali per l’orientamento del marchio e, di solito, sono rappresentati da raccolte di opinioni sul comportamento e cortesia degli operatori, da valutazioni sulla qualità del servizio percepite, da indicazioni sull’efficacia delle soluzioni fornite e da suggerimenti per migliorare la qualità del servizio offerto.

 

Si parla molto di Intelligenza Artificiale: quali sono i plus e quali le criticità da non trascurare?

I servizi di assistenza hanno usufruito dell’introduzione dell’AI con evoluzioni importanti e significative. A cominciare dall’automazione di compiti ripetitivi e manuali all’interno del Customer Care, che consente agli operatori di concentrarsi su attività più complesse e ad alto valore aggiunto. L’AI può raccogliere e analizzare grandi quantità di dati sui clienti, consentendo alle aziende di offrire un’esperienza sempre più personalizzata. Può inoltre analizzare e comprendere il loro sentiment attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi del tono di voce: questo aiuta le aziende a identificarne preoccupazioni e aree di insoddisfazione. Esiste però un limite dato da alcune criticità intrinseche dello strumento, quali la precisione delle risposte (non sufficiente addestramento dello strumento), la dipendenza dalla tecnologia (necessità di solide e potenti infrastrutture, realizzate in alta affidabilità) e la mancanza di umanità, nonostante i progressi nella simulazione di conversazioni naturali. Occorre quindi individuare il limite di introduzione dell’AI, per garantire un equilibrio ottimale tra automazione e interazione umana e un servizio di Customer Care innovativo.