Tante le domande attorno all’evoluzione della CX ai tempi dell’AI, un ambito fortemente impattato dall’arrivo dell’intelligenza artificiale, che le aziende utilizzano per guadagnarsi la fiducia dei consumatori e posizionare il proprio brand in modo riconoscibile (e profittevole) sul mercato. Come cambia la customer experience di un’azienda che vuole sfruttare l’AI per migliorare la propria relazione con i clienti? Come può tradursi l’ingaggio dei clienti in profitto?
Un tema che Balaji Balasubramanian, chief product officer di Sap Customer Experience & Consumer Industries Sap, incontrato di recente al Sapphire di Madrid, mette a terra parlando di “intelligenza operativa” e non tanto di intelligenza artificiale. Non è un dettaglio.
“Il modo migliore per trarre profitto dalla CX è guidare la customer experience attraverso l’intelligenza operativa – spiega -. La nostra convinzione è che la customer experience possa avere successo solo se risponde a tre requisiti: è una strategia che coinvolge l’intera azienda; è guidata da processi, governance end-to-end e workflow completi che impattano dal marketing alla lead generation, dall’ordine all’incasso; risponde a una governance chiara. La CX può portare profitto solo se prendere in considerazione l’intero customer journey e lo supporta con intelligenza operativa. Il nostro vantaggio è che disponiamo dell’intera infrastruttura operativa di base: Erp, supply chain, sostenibilità. Solo collegando tutti questi elementi si può offrire un’eccellente esperienza al cliente che genera soddisfazione e una fedeltà più forte, il che permette di ottenere risultati migliori anche per il business. È su questo che ci siamo concentrati”.
Si tratta in ogni caso di progetti complessi che richiedono tempo e un approccio dedicato da parte del management all’azienda ma non tutte le realtà hanno un livello di digitalizzazione tale da concepirne il valore. “Le organizzazioni più mature digitalmente hanno spesso sistemi frammentati e dati frammentati: per loro realizzare questo percorso richiede tempo. Altre aziende si trovano, invece, in una situazione migliore dal punto di vista della trasformazione e qui è più semplice intervenire. Il tempo necessario per un progetto di CX dipende dal livello di maturità del cliente. E oggi, essendo entrati nell’era dell’Agentic AI, la maturità è un elemento discriminante: quando pensiamo all’impresa autonoma, la capacità di creare una customer experience autonoma è cruciale”.
Tre prerequisiti per una CX intelligente
La maggior parte delle organizzazioni è ancora nella fase di sperimentazione e di progetti pilota, ancora lontani da una adozione dell’AI su larga scala. “L’unico modo per arrivare a un deployment completo di progetti AI in ambito CX è avere fondamenta solide – precisa Balasubramanian -. Gli agenti rendono tutto più veloce, migliore e produttivo. Ma se le fondamenta non esistono, renderanno ancora più evidenti le crepe e il cliente vivrà esperienze negative, vedendo problemi interni dei sistemi aziendali. Per questo raccomandiamo sempre ai clienti di partire dalle fondamenta, concentrandosi su tre aspetti. Primo: assicurarsi che i sistemi esistenti siano connessi e armonizzati. Secondo — e questo lo sottolineo sempre, indipendentemente dalla dimensione dell’azienda — avere dati in ordine il più possibile perché dati obsoleti o isolati impediscono all’AI di avere il contesto necessario su cui lavorare. Terzo: mantenere l’essere umano al centro quando implementano agenti e assistenti AI attraverso Autonomous CX, perché le aziende possono scegliere se operare in modo completamente autonomo oppure prevedere l’intervento umano quando necessario, seguendo un approccio ibrido”.
Il legame tra fiducia e profittabilità
Mettere mano a sistemi disconnessi, che non comunicano dati tra vendite, servizi, commercio, marketing, operations, richiede spesso coinvolgere più C-level e fare loro capire il ritorno dell’investimento di una piattaforma di Autonomous CX. “Dobbiamo ragionare su tre livelli. Il primo consiste nel capire come offrire il servizio migliore al cliente, tramite automazione o assistenza basata sull’AI”. La maggior parte delle persone fatica a contattare il servizio clienti di un brand perché teme un’esperienza frustrante con lunghe attese e informazioni incomplete. D’altro canto il brand sa che gestisce queste conversazione è costoso, arrivando a “nascondere” il numero di telefono nel proprio sito per evitare si essere chiamato non considerando che, grazie all’AI, le conversazioni automatiche possono essere disponibili 24/7, immediate e multilingua. “Le informazioni sui servizi arrivano direttamente dal backend Sap Customer Experience. Domande come: “Dov’è il mio ordine?”, “Qual è lo stato del mio pagamento?”, “Potete accelerare la spedizione?” possono essere gestite molto meglio attraverso questi sistemi intelligenti”.
“Il secondo punto è non trattare tutti i clienti allo stesso modo. Qui entra in gioco il tema della loyalty: se sei un cliente di alto valore e di lunga durata, allora devo offrirti un servizio premium con una persona reale, non soltanto un chatbot. Quindi esiste una lunga lista di clienti che può essere gestita in automatico, mentre i clienti strategici devono ricevere un servizio umano di alto livello”.
“Il terzo stadio è passare da un’esperienza reattiva a una proattiva – precisa -. Invece di aspettare che il cliente venga da me con un problema, sarebbe meglio contattarlo in anticipo via Sms, chat, email o voce per dirgli: “Non si preoccupi, abbiamo già risolto il problema”. Questo costruisce fiducia. E quando si crea fiducia, cresce la fedeltà verso il brand. “Quindi esistono diversi livelli e ogni cliente può affrontare il percorso in modo diverso”.
Si aggancia il tema della profittabilità. “Se sei proattivo e costruisci fiducia, ottieni clienti fedeli e duraturi. Sul lato dell’esperienza d’acquisto, invece, molti clienti fanno fatica a trovare i prodotti che desiderano – spiega -. Una delle cose che osserviamo è che soprattutto la Gen Z non cerca più i prodotti nei canali tradizionali, ma utilizza canali basati su AI: Gemini, ChatGpt e così via. Ma molte aziende non hanno i loro prodotti disponibili siu questi canali, con Sap CX rendiamo possibile tutto questo”.
L’idea è che il brand sia presente chiaramente nei canali AI, per poi passare a un contatto via telefono, sito web o negozio fisico. “Ma il principio di fondo è sempre lo stesso: costruire fiducia con il cliente”. E aggiunge: “L’AI è valida quanto il contesto che le fornisci. In Sap lavoriamo sia sulla larghezza sia sulla profondità del contesto. Più il contesto è ampio e profondo, più l’AI diventa potente”.
Alcuni dati: 18 mesi fa il traffico Web generato dai bot ha superato quello umano, e questo implica che prezzi, disponibilità, dati d’uso debbano essere leggibili dai bot affinché gli agenti possano portare risultati. “L’AI ha cambiato il modo di ricercare sul Web, ma il 95% dei carrelli online viene oggi abbandonato. Sfruttando i canali AI l’obiettivo è aumentare il tasso di conversione, trasformare l’intento di acquisto in transazioni”.
Allarghiamo il tiro, sovranità
Nelle scorse scorsa settimane i Ceo di sette aziende tecnologiche europee — tra cui Sap — hanno firmato un appello alla Commissione Europea per accelerare lo sviluppo software e le capacità AI europee, sottolineando l’importanza della sovranità tecnologica e la fiducia nella tecnologia. “Sono temi che riguardano la compliance e regolamentazione, ma anche i dati e i modelli di AI. Partiamo dal primo punto: prendiamo la compliance molto seriamente, con tutti gli aspetti di sicurezza fondamentali per costruire una impresa autonoma, avendo tra i clienti le più grandi aziende Fortune 500 comprese realtà altamente regolamentate. Ma quando parliamo di sovranità, i dati rimangono l’elemento più critico, per questo offriamo ai clienti l’opzione di scegliere dove distribuire i propri dati, in quale data center e con quale hyperscaler. La Sap Business Technology Platform garantisce questa flessibilità. Il terzo elemento riguarda, infine, i modelli di AI. La nostra Business AI Platform è flessibile, dà accesso a diversi modelli: OpenAI, Google, Mistral AI, modelli proprietari e verticali. Non imponiamo ai clienti un modello specificio: ogni azienda può scegliere Llm più adatto anche dal punto di vista della sovranità”.
AI personalizzata
In ambito CX la personalizzazione sta diventando la norma, a tal punto che ogni interazione con il cliente finale deve essere personalizzata, sopratutto in ambito consumer, nel retail, fashion, beni di consumo, con interazioni in tempo reale e frequenti. “Non è come comprare un’auto una volta ogni qualche anno. In questi settori i prodotti sono cquistati continuamente e in contesti diversi. Le industrie consumer sono quelle in cui la personalizzazione è più avanzata”.
La strategia riamane aiutare i brand a operare autonomamente negli ambiti del marketing, vendite, servizi e commercio ma anche nel gestire servizi sul campo con tecnici dedicati, con analisi articolare di account planning, performance management. “Un punto fondamentale è che l’autonomia non riguarda solo il software: include anche la physical AI. Sap sta investendo per unire software e physical AI. Uno degli esempi più importanti riguarda proprio la robotica”. Nei negozi retail, non è necessario che le persone svolgano attività ripetitive e pesanti: i robot possono controllare scaffali, verificare la disponibilità dei prodotti, controllare i prezzi. “Ci sono molti casi d’uso di physical AI già in essere. Stiamo lavorando con i clienti in co-innovazione per sviluppare soluzioni non per la tecnologia in sé, ma pensando ai risultati concreti per il cliente”.
Uno degli esempi presentati a Sapphire è il caso di H&M, uno dei marchi europei fashion più forti nel mercato consumer, che sta cercando di collegare l’esperienza personalizzata del cliente in negozio con l’esperienza online e mobile utilizzando tecnologie Sap.
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