AI Ticketing: come l’intelligenza artificiale migliora il supporto clienti

Introduzione all’AI Ticketing

Il supporto clienti, come tutti gli altri settori, sta attraversando una rivoluzione tecnologica grazie all’introduzione dell’intelligenza artificiale. Le aziende di ogni settore stanno integrando l’AI Ticketing nei propri sistemi di gestione delle richieste, migliorando non solo l’efficienza operativa, ma anche la qualità del servizio. Grazie all’AI infatti, i sistemi di ticketing diventano più intelligenti, in grado di rispondere più velocemente e in modo più preciso alle esigenze dei clienti.

Questa evoluzione rende i processi di assistenza più rapidi, precisi e personalizzati, sollevando i team di supporto da compiti ripetitivi e dando loro la possibilità di concentrarsi su problematiche più complesse.

Cos’è l’AI Ticketing e come funziona

Il termine AI Ticketing si riferisce all’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale per ottimizzare un sistema di gestione dei ticket, migliorando l’esperienza del cliente e aumentando l’efficienza dei team di supporto. In un sistema tradizionale, quando un cliente invia una richiesta di supporto da un portale utenti o via email, il ticket viene creato automaticamente nel sistema e assegnato manualmente a un agente umano che si occupa di risolvere il problema. Con l’introduzione dell’AI, anche la fase di assegnazione può essere automatizzata.

Il cuore dell’AI Ticketing è l’integrazione di algoritmi di machine learning e NLP (Natural Language Processing) che permettono di interpretare e analizzare il contenuto delle richieste. Questi algoritmi sono in grado di riconoscere e comprendere il linguaggio naturale utilizzato dai clienti, permettendo al sistema di gestire le richieste in modo autonomo, senza bisogno di interventi manuali.

L’intelligenza artificiale è in grado di svolgere diverse funzioni all’interno del ciclo di vita di un ticket, come la classificazione automatica delle richieste, l’analisi del sentiment, la generazione di risposte automatiche e il monitoraggio delle performance. Ognuna di queste funzionalità contribuisce a rendere il sistema di ticketing più rapido ed efficiente, permettendo ai team di supporto di gestire un volume maggiore di richieste senza compromettere la qualità del servizio.

Categorizzazione automatica delle richieste

Una delle principali sfide per i team di supporto è la gestione di grandi volumi di richieste che arrivano ogni giorno. Senza un sistema adeguato, i tecnici rischiano di essere sopraffatti dal lavoro e potrebbero non riuscire a rispondere tempestivamente a tutti i ticket. In un sistema di AI Ticketing, l’intelligenza artificiale si occupa di categorizzare automaticamente le richieste, assegnando ogni ticket alla giusta categoria o area tematica.

Per esempio, se un cliente segnala un problema con la connessione di rete, l’AI sarà in grado di riconoscere parole chiave nel testo della richiesta (come “connessione”, “rete”, “problema di accesso”) e di classificare automaticamente il ticket come una problematica di rete.

Inoltre, i sistemi di AI Ticketing possono anche suggerire la priorità dei ticket in base alla gravità del problema, utilizzando modelli predittivi basati su dati storici. Ciò permette di garantire che i problemi più urgenti vengano affrontati prima, migliorando la gestione del flusso di lavoro.

Analisi del sentiment delle richieste

Un altro grande vantaggio dell’intelligenza artificiale nel sistema di ticketing è la sua capacità di analizzare il sentiment delle richieste. L’analisi del sentiment è un processo che consente di comprendere l’emozione o l’atteggiamento di un cliente a partire dal contenuto del suo messaggio. L’AI può identificare se un cliente è soddisfatto, frustrato o arrabbiato, analizzando il linguaggio e le espressioni usate nel ticket.

Questa funzionalità è particolarmente utile per i team di supporto, in quanto consente di prioritizzare i ticket provenienti da clienti insoddisfatti o frustrati. Un cliente che scrive un messaggio con termini fortemente negativi (ad esempio “urgente”, “disastroso”, “terribile”) potrebbe ricevere un trattamento prioritario per cercare di risolvere rapidamente il problema e mantenere alta la soddisfazione del cliente.

Inoltre, l’analisi del sentiment aiuta i team di supporto a personalizzare le risposte, facendo sì che l’agente possa adattare il tono della comunicazione in base allo stato d’animo del cliente. Se l’AI rileva un sentiment negativo, il team di supporto può rispondere con un messaggio più empatico.

Generazione automatica di risposte

Uno degli aspetti più interessati è la generazione di risposte preconfigurate in modo autonomo. Queste risposte possono essere generate in base al contenuto del ticket, suggerendo una soluzione o chiedendo ulteriori dettagli al cliente.

L’AI può analizzare il problema descritto nel ticket e, utilizzando la sua knowledge base, identificare risposte o procedure standard che si applicano al caso in questione. Ad esempio, se un cliente segnala un problema di connessione, l’AI potrebbe suggerire una serie di passaggi per il troubleshooting.

Non solo, l’AI è anche in grado di apprendere dalle interazioni passate e di migliorare nel tempo la qualità delle risposte generate. Questo significa che più il sistema viene utilizzato, più diventa preciso e personalizzato nel suggerire soluzioni. La generazione automatica di risposte riduce il carico di lavoro per gli agenti di supporto, consentendo loro di concentrarsi su richieste più complesse, senza sacrificare la qualità dell’assistenza.

Oltre a velocizzare la gestione dei ticket, questo tipo di automazione aiuta a standardizzare le risposte e a mantenere sempre lo stesso tone of voice. Per i clienti, significa ricevere una risposta rapida e precisa, migliorando la loro esperienza di supporto.

Monitoraggio dei KPI e performance del team con l’AI ticketing

Un altro vantaggio significativo dell’AI Ticketing è la capacità di monitorare in tempo reale i KPI (Key Performance Indicators) e la performance complessiva del team di supporto. I sistemi basati su AI possono raccogliere e analizzare enormi quantità di dati relativi ai ticket, come il tempo di risposta, il tempo di risoluzione, la quantità di ticket aperti e chiusi, la qualità delle risposte e persino la soddisfazione del cliente.

Grazie all’analisi automatica di questi dati, le aziende possono ottenere report dettagliati e indicatori chiave di performance senza bisogno di interventi manuali. L’intelligenza artificiale non solo raccoglie i dati, ma può anche visualizzarli in tempo reale, creando automaticamente grafici che aiutano i responsabili a interpretare i numeri con maggiore facilità. Per esempio, il sistema potrebbe generare un grafico che mostra l’andamento del numero di ticket gestiti negli ultimi sei mesi, oppure un diagramma che evidenzia il tempo medio di risposta per ciascun agente. Questi grafici possono essere creati semplicemente richiedendo un’informazione tramite chat o interfaccia, con il sistema che restituisce immediatamente una visualizzazione chiara e utile per il team.

Inoltre, l’AI è in grado di prevedere quando ci saranno picchi di richieste o quando una parte del team potrebbe essere sopraffatta dal carico di lavoro, permettendo così di pianificare risorse aggiuntive in modo proattivo. Ad esempio, se un sistema rileva che la maggior parte dei ticket riguarda un problema ricorrente che si manifesta più frequentemente in determinati giorni o orari, può inviare automaticamente suggerimenti per ottimizzare le risorse in quei momenti.

Il monitoraggio delle performance può essere esteso anche alla qualità del servizio. L’AI è in grado di analizzare i feedback dei clienti e le risposte degli agenti al termine di ogni interazione, fornendo un feedback immediato e costante, supportando il team nella continua crescita e formazione. Il sistema può anche suggerire azioni per migliorare la qualità delle risposte o per affrontare eventuali debolezze nei processi.

AI Knowledge Base: trasformare la gestione della conoscenza

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella Knowledge Base sta cambiando radicalmente il modo in cui le informazioni vengono raccolte, organizzate e utilizzate nel customer support e nel supporto IT interno. Tradizionalmente, la creazione e l’aggiornamento di articoli di supporto sono compiti manuali che richiedono tempo e risorse. Tuttavia, con l’adozione di tecnologie AI, le AI Knowledge Base stanno automatizzando e ottimizzando questo processo, portando numerosi vantaggi, vediamone alcuni:

Creazione automatica di articoli da ticket di supporto

Uno degli usi più immediati dell’AI nelle Knowledge Base è la creazione automatica di articoli direttamente dai ticket di supporto gestiti. Ogni volta che un cliente invia una richiesta e il team di supporto la risolve, l’intelligenza artificiale può analizzare il ticket e generare un articolo completo che documenta la soluzione.

Questa applicazione riduce significativamente il tempo necessario per creare contenuti utili, poiché l’AI è in grado di estrarre automaticamente le informazioni rilevanti da una richiesta risolta e redigere un articolo di supporto pertinente. In pratica, l’AI non solo aiuta a raccogliere e strutturare la conoscenza, ma automatizza la documentazione, creando risorse pronte all’uso senza l’intervento manuale.

Con il tempo, il sistema costruisce un archivio di articoli sempre aggiornato, che risponde alle domande più frequenti e alle problematiche più comuni, rendendo il processo di risoluzione dei problemi più rapido ed efficiente per il team di supporto e per i clienti.

Ad esempio, se un cliente segnala frequentemente un errore nell’accesso a un’applicazione, l’intelligenza artificiale può raccogliere tutti i dettagli di tale richiesta, generare un articolo che spiega come risolvere il problema e inserirlo automaticamente nella Knowledge Base, riducendo la possibilità di ricevere richieste ripetitive su quel problema in futuro.

Individuazione delle “Knowledge Gap”

Un altro potente utilizzo dell’AI nelle Knowledge Base è l’individuazione dei “Knowledge Gap” o lacune nella conoscenza. L’AI è in grado di analizzare i ticket di supporto ricevuti nel tempo e identificare argomenti o aree tematiche che non sono adeguatamente trattati o documentati nella Knowledge Base.

Se emergono frequentemente richieste su un argomento non ancora coperto o trattato in modo insufficiente, l’AI può suggerire la creazione di nuovi articoli o l’integrazione di nuove informazioni per colmare queste lacune. Questo processo, che normalmente sarebbe ad appannaggio degli operatori di supporto o dei team di documentazione, può essere automatizzato, migliorando continuamente la base di conoscenza con articoli rilevanti e completi.

Ottimizzazione continua e apprendimento

Il passaggio da una Knowledge Base scatica ad una AI Knowledge Base significa che, nel tempo, la Knowledge Base diventa sempre più precisa, migliorando la capacità di anticipare e risolvere le problematiche senza necessità di interventi umani. La continua evoluzione dei contenuti permette ai team di supporto di ridurre al minimo le risorse necessarie per la manutenzione manuale e per l’aggiornamento degli articoli, poiché l’AI si occupa di identificare e correggere eventuali errori o incongruenze.

Supporto proattivo e guida contestuale

Una delle applicazioni più avanzate dell’intelligenza artificiale nelle Knowledge Base riguarda il supporto proattivo. Tradizionalmente, quando un cliente inviava una richiesta dal portale utenti, veniva fatto affidamento su tecniche di ricerca basate su matching di stringhe, che confrontavano il testo del ticket con frasi esatte o parole chiave predefinite. Questo approccio aveva dei limiti, poiché il sistema riusciva a trovare risposte solo se il testo della richiesta corrispondeva esattamente ai termini presenti negli articoli della Knowledge Base. Se il cliente usava un termine diverso o se il problema non era descritto esattamente come negli articoli di supporto, la risposta trovata non sarebbe stata pertinente, aumentando la probabilità che il ticket fosse aperto.

Oggi, con l’integrazione di RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’approccio è completamente diverso e molto più potente. L’AI non si limita a cercare corrispondenze esatte tra le parole chiave, ma effettua una ricerca su tutti i testi presenti nella Knowledge Base, trovando risposte più pertinenti anche quando i termini utilizzati dal cliente non sono esattamente gli stessi di quelli descritti negli articoli. Questo sistema consente al motore di ricerca di comprendere il contesto del problema, fornendo risposte più mirate e utili.

Ad esempio, se un cliente scrive “non riesco a connettermi al mio account” e la Knowledge Base contiene articoli che trattano di problemi di login, ma con formulazioni diverse come “accesso account”, il sistema con RAG sarà comunque in grado di riconoscere che si tratta dello stesso tipo di problema e di suggerire un articolo adeguato. In questo modo, l’AI può suggerire immediatamente una soluzione, senza la necessità di aprire un nuovo ticket.

Questo tipo di supporto non solo riduce i volumi di ticket aperti, ma consente anche di risolvere rapidamente i problemi più comuni senza necessità di un intervento umano. I clienti beneficiano di risposte tempestive e precise, mentre i team di supporto sono liberi di concentrarsi su problematiche più complesse.

Benefici complessivi dell’AI ticketing

L’integrazione dell’AI Ticketing offre numerosi benefici per le aziende e i team di supporto, e non solo per la gestione dei ticket stessi. La prima e più ovvia ricaduta positiva è la maggiore efficienza operativa.

Un altro vantaggio cruciale riguarda la scalabilità del supporto. Man mano che un’azienda cresce e aumenta il volume delle richieste, l’intelligenza artificiale consente di gestire un numero maggiore di ticket senza necessitare di un proporzionale incremento nel numero di agenti di supporto. Ciò riduce il costo per ticket gestito e rende l’assistenza più sostenibile a lungo termine.

Conclusione

Come abbiamo visto, l’adozione dell’AI Ticketing porta numerosi benefici non solo per la gestione dei ticket, ma per l’intero processo di supporto. La prima ricaduta positiva più evidente è l’aumento dell’efficienza operativa. Automatizzando attività ripetitive come la categorizzazione dei ticket, la generazione di risposte e l’analisi dei dati, le aziende possono ridurre il carico di lavoro manuale, velocizzando le risposte e migliorando la qualità del servizio offerto ai clienti.

Un altro vantaggio cruciale riguarda la scalabilità del supporto. Man mano che un’azienda cresce e aumenta il volume delle richieste, l’intelligenza artificiale consente di gestire un numero maggiore di ticket senza necessitare di un proporzionale incremento nel numero di agenti di supporto. Questo rende l’assistenza più sostenibile a lungo termine, riducendo il costo per ticket gestito e migliorando la capacità dell’azienda di gestire in modo efficace i picchi di lavoro.

Inoltre, l’AI migliora l’esperienza del cliente, grazie a risposte più rapide, pertinenti e personalizzate, riducendo il tempo di risoluzione e aumentando la soddisfazione complessiva.

In Deepser, siamo entusiasti di come queste tecnologie possano trasformare il supporto clienti. Per questo motivo, stiamo sviluppando funzionalità basate sull’intelligenza artificiale nel nostro prodotto. L’obiettivo è offrire ai nostri clienti un’esperienza sempre più intelligente e automatizzata, che permetta di migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare la gestione delle richieste e garantire un servizio di alta qualità, sempre scalabile e adattabile alle nuove sfide.