L’intelligenza artificiale rappresenta un valido abilitatore digitale nei più diversi contesti di utilizzo. Nello specifico, per scoprire come è possibile sfruttarla per migliorare la relazione con i clienti e la customer experience, Machine Learning Reply, Google Cloud e Inno3 propongono un viaggio in due tappe.
In questa prima tappa del viaggio, Emanuela Teruzzi, direttore responsabile di Inno3 ospita Christian Berzi, solution specialist e Giovanni Pilon, senior data scientist at Machine Learning Reply e Lucio Floretta, Emea AI Practice Lead, Customer Engineering Google Cloud per comprendere quali processi in ambito customer care possono effettivamente trarre beneficio dai sistemi di intelligenza artificiale ed essere ottimizzati ed automatizzati, per esempio attraverso lo sviluppo di touchpoint intelligenti.
Il mercato dei customer services, solo negli Usa, vale oggi circa 20 miliardi di dollari, 350 miliardi di dollari a livello globale, ma soprattutto si stima una sua crescita nei prossimi dieci anni di circa il 50%. Da una parte i clienti si aspettano la disponibilità 24/7 dei servizi di supporto, la soluzione veloce ai loro problemi e di trovare risposte rapide alle domande; dall’altra parte gli operatori non sempre sanno dove sarebbe possibile trovare queste risposte e sprecano gran parte del tempo a loro disposizione nella classificazione e per assegnare le singole chiamate al team di competenza.
Per questo durante il webinar vengono presentati reali casi d’uso e progetti sviluppati da Machine Learning Reply per le grandi aziende in diversi settori con particolare attenzione proprio sui risultati ottenuti sfruttando le tecniche di base messe a disposizione dagli strumenti di Process Automation abilitati dalla Google Cloud Platform.
Nello specifico il webinar racconta i progetti concreti sviluppati per grandi aziende del settore retail, telco e banking. In modo da comprendere quali sono le sfide reali portate dall’adozione degli strumenti di machine learning e AI, i ritorni sul business, come cambia il ruolo degli operatori fisici con l’avvento dei nuovi strumenti di automazione.
Nel webinar non si parla solo di tecnologie quindi, la presenza di Machine Learning Reply, che già ha implementato progetti importanti in questo ambito, permette di dare risposte concrete sui tempi necessari per la realizzazione anche solo di un sistema efficiente di ticketing, sulle competenze richieste, sulla possibilità di verticalizzare le soluzioni per specifiche aree e dipartimenti, come di integrazione con gli altri strumenti aziendali (e relativa apertura ad altre piattaforme, per esempio ServiceNow), su come possono “rispondere” i sistemi – per esempio proprio ad una situazione di emergenza come quella attuale – e la capacità di reazione e di risposta di fronte a temi non famigliari ma ricorrenti ed infine, come è giusto, sulle stime riguardo il ritorno degli investimenti.
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