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Intelligenza Artificiale

Da Customer Operations a Customer Experience: l’evoluzione dell’assistenza clienti nell’era dell’AI

Da Customer Operations a Customer Experience: l’evoluzione dell’assistenza clienti nell’era dell’AI

Negli ultimi anni, il mondo delle customer operations sta vivendo un’evoluzione profonda, trainata dall’adozione sempre più diffusa di nuove tecnologie, in particolare, l’Intelligenza Artificiale.

Le aziende che operano nel customer service, nei contact center e nei processi amministrativi stanno superando la tradizionale automazione per costruire esperienze cliente personalizzate, integrate e basate sui dati.

Le realtà più innovative investono in ecosistemi digitali flessibili, capaci di integrare servizi e tecnologie, adattandosi ai cambiamenti del mercato e alle nuove sfide del business. È così che si passa da una logica operativa a una prospettiva centrata sulla Customer Experience (CX), dove ogni interazione diventa un’opportunità di valore.

Punti Chiave

  • L’AI trasforma le operations in esperienze connesse e personalizzate.
  • Gli operatori diventano veri e propri consulenti, guidati da insight e tecnologia.
  • Call Analytics e Chatbot AI abilitano CX omnicanale e decisioni data-driven.
  • La sinergia tra persone e AI genera qualità, efficienza e continuità di servizio.

Dall’automazione alla Customer Experience integrata

Secondo il report “The State of Customer Experience 2025” di Verint, il 73% delle interazioni cliente è ormai digitale e l’86% delle aziende riconosce nell’AI un elemento chiave per migliorare efficienza e personalizzazione.

L’intelligenza artificiale è ormai presente in ogni fase della customer journey: dalla raccolta e normalizzazione dei dati, fino alla generazione automatica di insight, abilitando processi decisionali più rapidi e precisi.

Le aziende più evolute utilizzano piattaforme AI per orchestrare processi complessi, integrare fonti eterogenee e generare valore tangibile lungo l’intera relazione con il cliente.

Dall’operatore al consulente: una nuova professionalità

La trasformazione digitale ridefinisce il ruolo dell’operatore, che da puro esecutore diventa consulente di esperienza. Il cliente non cerca più solo risposte: vuole ascolto, empatia e personalizzazione.

Gli operatori devono quindi sviluppare competenze ibride:

  • Analisi dei dati e capacità interpretativa.
  • Gestione empatica delle relazioni.
  • Conoscenza profonda di prodotti, processi e contesto.

Un approccio consulenziale porta benefici misurabili:

  • Maggiore fidelizzazione e soddisfazione dei clienti.
  • Riduzione dei tempi di gestione delle richieste.
  • Migliore reputazione e percezione del brand.

L’AI gestisce le richieste semplici; gli operatori si concentrano sui casi complessi. Insieme, persone e tecnologia creano una CX intelligente e scalabile.

Clienti sempre più consapevoli ed esigenti

Il cliente è informato, autonomo e si aspetta coerenza su tutti i canali. Vuole personalizzazione, immediatezza e trasparenza, valori ormai imprescindibili per ogni azienda.

Le imprese devono quindi garantire:

  • Servizio 24/7 su canali multipli (telefono, chat, social, email).
  • Esperienze coerenti e fluide in ogni touchpoint.
  • Rispetto di privacy, etica e sostenibilità.

Solo una cultura aziendale orientata realmente al cliente può trasformare ogni interazione in un momento di valore e fiducia.

Dal Contact Center alla Customer Experience integrata

Le organizzazioni più innovative stanno trasformando i contact center in ecosistemi di CX integrata, dove percorsi omnicanale, AI e analytics lavorano insieme per migliorare l’esperienza del cliente.

Questo consente di:

  • Centralizzare dati e interazioni.
  • Automatizzare processi ricorrenti.
  • Offrire supporto personalizzato e coerente su tutti i canali.

La CX integrata non è più un’opzione: è la base per la competitività futura.

I vantaggi dell’adozione dell’AI nel customer service

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella gestione dei clienti genera benefici tangibili per aziende e utenti.

Efficienza e produttività

L’automazione riduce tempi e costi, liberando risorse per attività a valore.

Qualità e coerenza

L’AI garantisce risposte uniformi, tracciabili e sempre aggiornate.

Scalabilità e controllo

Gestione di grandi volumi di dati e interazioni in tempo reale, anche su più mercati.

Governance e compliance

Tracciabilità, metriche QA e policy chiare di gestione e formazione.

Come Datlas Group migliora la Customer Experience dei propri clienti

Per rispondere alle crescenti esigenze del mercato, Datlas Group offre soluzioni multicanale di Customer Experience operative 24/7, progettate per automatizzare e personalizzare le interazioni con l’ausilio dell’intelligenza artificiale. Il risultato è un servizio di qualità superiore, tempi di risposta ridotti e un miglioramento tangibile della soddisfazione del cliente.

 

Sentiment Analysis e Call Analytics: dalla voce del cliente agli insight azionabili

Call Analytics è la piattaforma proprietaria di Datlas Group che, grazie all’intelligenza artificiale generativa, trasforma ogni conversazione in un patrimonio informativo.

Cosa misura

  • Audio Analysis: rilevazione di silenzi, sovrapposizioni di voci e variazioni di tono per individuare momenti critici o di escalation.
  • Text Analysis: trascrizioni con analisi semantica ed emozionale, in grado di misurare il sentiment della conversazione e correlare i risultati a KPI come NPS, CES e retention.

Come funziona
Dashboard intuitive, filtri per campagna, alert automatici e schede di valutazione permettono ai supervisori di monitorare la qualità delle interazioni e fornire coaching mirato agli operatori.

AI Chatbot: conoscenza verificabile, risposte sicure e sempre aggiornate

Accanto all’automazione conversazionale, il Chatbot AI di Datlas offre un nuovo modo di accedere alla conoscenza aziendale.
Grazie alla tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation), gli utenti ottengono risposte colloquiali e verificabili, complete di fonti linkate e punteggio di affidabilità.

La knowledge base è profilata per ruolo, aggiornata in tempo reale tramite database vettoriale e gestita in totale sicurezza (nessun invio del corpus completo ai provider LLM).

Vantaggi principali

  • Trasparenza by design: ogni risposta mostra fonti e livello di confidenza.
  • Collaborazione: cronologia personale, condivisione e feedback per il miglioramento continuo.
  • Scalabilità evolutiva: la knowledge cresce man mano che l’azienda produce nuovi contenuti.

Un supporto intelligente, non un sostituto

Il Chatbot AI non nasce per sostituire l’interazione umana, ma per potenziarla. Gestendo le richieste più semplici e ripetitive, consente agli operatori di concentrarsi sulle attività in cui l’empatia e la capacità relazionale restano insostituibili. In questo modo, la tecnologia diventa un alleato strategico nella costruzione di esperienze realmente orientate al cliente.

 

Call Analytics & Chatbot AI: le differenze

Aspetto Call Analytics Chatbot AI
Focus semantico “Ascoltare per capire” “Rispondere per agire”
Livello di automazione Analitico (supporto decisionale) Conversazionale (azione diretta)
Natura dell’AI Generativa + Analitica Generativa + Retrieval
Tipo di impatto Miglioramento interno e formativo Miglioramento esterno e relazionale
Funzione strategica Ottimizzazione operativa e QA Servizio clienti e knowledge management

Perché Call Analytics e Chatbot AI fanno la differenza

Combinando ascolto profondo (Call Analytics) e risposte contestuali (Chatbot AI), Datlas Group consente alle aziende di:

  • Raccogliere insight oggettivi sulla voce del cliente.
  • Agire in tempo reale per migliorare la CX.
  • Ridurre errori e tempi di gestione.
  • Aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione.

È l’unione di analisi e azione a rendere la CX realmente end-to-end.

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FAQ: Domande Frequenti

Perché si parla di evoluzione da Customer Operations a CX?

Perché ogni interazione diventa un momento strategico di valore per l’azienda e per il cliente.

L’AI sostituisce gli operatori?

No. L’AI potenzia il lavoro umano, gestendo attività ripetitive e liberando tempo per i casi complessi.

Che cosa misura il Call Analytics?

Misura parametri audio, sentiment e qualità per migliorare coaching e performance.

Come funziona il Chatbot AI?

Ricerche semantiche su database vettoriali e risposte generate solo con fonti affidabili e verificabili.

Quali KPI monitorare per valutare la CX?

CSAT, NPS, CES, AHT, FCR, QA score, error rate, churn e retention.

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