Sondaggio 1.
Le scelte per intervenire con l'AI su CX e Amore per un Brand.

In occasione di San Valentino e dedicato agli appassionati della CX.
Mi sono chiesto se l'AI può contribuire ad accrescere l’innamoramento verso un Brand. In breve, ricordo che il rapporto "Amore e Marca” richiede la capacità di creare un legame emotivo e duraturo con il cliente/consumatore (emozione, ingaggio, relazione, esperienza, fidelizzazione).
Le scelte per intervenire - anche con l’AI - sull’Amore per un Brand possono essere le seguenti (ordine casuale):
- Stile di vendita. Agire sulla modalità di proposta commerciale, evocando una percezione di fiducia che spinge il cliente a comprare
- Senso di appartenenza. Agire sul valore dell’esperienza e della storia che si riconosce nell’azienda
- Aspetti identificativi unici. Agire su una relazione speciale e mantenuta sempre riconoscibile nel tempo
- Capacità di vendita del brand. Agire sulle storie del marchio con cui i clienti sono connessi e che abbinano ai prodotti/servizi proposti sul mercato.

La tavola riporta i risultati del recente sondaggio.
Sebbene le posizioni risultino abbastanza poco differenziate, il 38% di chi ha partecipato ritiene che l'uso dell'AI sia efficace soprattutto per agire su aspetti identificativi unici della marca.
Il 25% evidenzia invece la capacità di vendita del brand, ovvero come l'AI possa agire sulle storie del marchio.

Sondaggio 2
KPI per misurare rapporto tra team di operatori umani e AI Agent.

E’ in atto una forte evoluzione della GenAI verso gli AIAgent. In ambito Customer Management, questi possono essere identificati come strumenti di collaborazione per i Team Umani di front e back office.
Team che, a loro volta, debbono saper assegnare compiti e definire controlli nei confronti dei suddetti AI Agent.

Per misurare l'efficacia della collaborazione tra le due entità è necessario definire una serie di KPI, relativi ai possibili effetti derivanti dall’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi operativi.

Nel seguito alcuni esempi.
- Customer Experience. Misurabile attraverso la variazione di indicatori, quali CSAT o NPS, dopo l’adozione di GenAI, oppure controllando l’effetto sul tempo medio di risposta nei servizi di customer care.
- Efficienza Operativa. Valutabile attraverso la riduzione del tempo necessario per completare attività specifiche, grazie al supporto dell’AI. Oppure dal numero di attività completate dall'AI senza intervento umano.
- Collaborazione e Integrazione. Considerando l’adattamento del team umano all'utilizzo degli AI Agents e il grado di accettazione raggiunto, ovvero dipartimenti che integrano gli AI Agents nelle operazioni.
- Variabili Economiche. Analizzando l’effetto sul fatturato o sui costi, in particolare sui costi di uno specifico servizio.

La tavola riporta i risultati del recente sondaggio, dove é evidente che la maggioranza (54%) di chi ha partecipato preferisce scegliere metriche che si rifanno all'"efficienza operativa", mentre un'altra parte significativa (31%) sceglierebbe KPI dell'area "Customer Experience".

Premessa. Nel Customer Management disponiamo di molti dati e informazioni, ma spesso questi sono frammentati e disorganizzati e ciò che è veramente utile rappresenta una risorsa scarsa. In queste occasioni, AI, GenAI e AI Agent, se ben utilizzati, potrebbero diventare una “manna dal cielo”.
Nel seguito descrivo alcune “priorità” (esposte in ordine casuale) che si possono individuare affrontando innovazioni AI, GenAI e AI Agent:

Sondaggio 4
Orchestrazione dell'AI e aspetti da esaminare
Ritengo che sia uno dei compiti più rilevanti per rendere fruibili le innovazioni su questo versante.
In breve, l'orchestrazione in ambito AI consente collaborazione/coordinamento tra diversi modelli, servizi e componenti dell'infrastruttura AI. Ottimizza e migliora performance, scalabilità e reattività dei sistemi AI.
Nel considerare gli strumenti di orchestrazione dell'AI, si possono esaminare vari aspetti, tra cui: