Nei contact center moderni, l’innovazione non è mai fine a sé stessa: ogni evoluzione punta a migliorare sia l’efficienza operativa che la qualità dell’esperienza offerta ai clienti. Tra le molte tecnologie che mirano a ottimizzare entrambi i fattori, un ruolo sempre più interessante è svolto dalla sentiment analysis. Questo processo, che rientra nel macrocosmo dell’intelligenza artificiale, permette ai contact center di comprendere le reali esigenze dei clienti e, di conseguenza, di ottimizzare la gestione delle loro richieste.
Sentiment analysis, cos’è e come condiziona la relazione con il cliente
IBM cattura l’essenza della sentiment analysis definendola come “il processo di analisi di grandi volumi di testo finalizzato a determinare se (esso) esprima un sentimento positivo, negativo o neutro”. In altri termini, l’obiettivo è capire se l’approccio emotivo del cliente rispetto all’azienda sia più o meno buono.
Per quanto la finalità rimanga la stessa, l’evoluzione tecnologica degli ultimi anni ha ampliato notevolmente l’ambito applicativo. Oggi, la sentiment analysis non si limita più alla sola analisi del testo scritto, ma si estende anche all'interpretazione delle interazioni audio e video, e per questo è particolarmente promettente all’interno dei contact center, laddove buona parte delle interazioni avviene ancora tramite telefono.
Come funziona la sentiment analysis: i due approcci
L’analisi del sentiment si fonda su due possibili approcci: quello tradizionale o rule-based, e quello incentrato su algoritmi di auto apprendimento (machine learning).
- L’approccio tradizionale è fondato su regole predefinite che associano significati emotivi fissi alle parole utilizzate dall'utente. In questo caso, ogni termine ha un valore emotivo specifico, e l'analisi si limita a calcolare il sentiment sulla base di ciò. Questo approccio, sia pur ancora utile, è piuttosto rigido e non tiene conto dell’evoluzione dei modi di dire, delle espressioni e delle sfumature comunicative.
- L’approccio basato su algoritmi di machine learning è più avanzato e dinamico. Non solo considera solitamente un numero maggiore di fattori, come il tono di voce, la durata delle pause, e persino il linguaggio corporeo nelle interazioni video, ma ha capacità di auto-apprendimento, migliorando costantemente le sue performance man mano che acquisisce più dati.
Il risultato della sentiment analysis e i passi successivi
L'output dell’analisi del sentiment è generalmente un indicatore sintetico (scoring) che classifica il sentiment in categorie predefinite come positivo, negativo o neutro.
Questo punteggio consente all'azienda di valutare l'umore o la soddisfazione del cliente in tempo reale, monitorandone l’evoluzione (si spera, positiva) nel corso della relazione con l’azienda su diversi touchpoint o anche nella singola interazione con gli operatori (virtuali o fisici) del contact center.
Sulla base di questo indicatore sintetico, cui solitamente è associato un punteggio più analitico (da 0 a 100), è possibile intraprendere una serie di azioni correttive o migliorative, come un intervento da parte di un operatore o l'automazione di una risposta personalizzata, con l’obiettivo di spingere il cliente verso la parte verde della classifica, ovvero quella che indica un’esperienza soddisfacente.
Le 5 applicazioni pratiche della sentiment analysis nel contact center
Se l'obiettivo immediato è sempre lo stesso, ossia identificare il sentiment dell’interlocutore, nel contesto del contact center questa tecnologia si presta a numerose applicazioni e diventa un'opportunità per ottimizzare i processi aziendali e migliorare la qualità dei servizi.
Identificare cause del malcontento e risolverle
La sentiment analysis non si limita a rivelare lo stato emotivo dell’interlocutore, ma, combinata con altre tecniche di interaction analysis, è in grado di identificare le cause sottostanti tali emozioni, permettendo alle aziende di intervenire in modo mirato e strategico.
Parlando di cause, spesso ci si concentra sulla capacità degli operatori (sia umani che virtuali) di offrire un'esperienza positiva. Tuttavia, le cause del malcontento potrebbero risiedere altrove: ad esempio, un cliente frustrato potrebbe essere insoddisfatto di un prodotto difettoso, una fattura errata o una spedizione non ricevuta. L’integrazione della sentiment analysis con l'interaction analysis consente alle aziende di rilevare e affrontare questi problemi in modo tempestivo, migliorando l'intera esperienza del cliente.
Definire le priorità
La sentiment analysis diventa un potente strumento per definire la priorità di gestione delle richieste. Se un cliente è visibilmente frustrato o stressato, l’azienda può agire immediatamente per gestire la situazione in modo tempestivo e adeguato, cercando di riportare la relazione nella zona verde.
Routing dell’interazione
Una volta identificato il sentiment, i sistemi possono indirizzare automaticamente le interazioni verso l’agente più adatto a gestirle. Sia che si tratti di un operatore umano o di un agente AI, il sistema può identificare le caratteristiche specifiche del cliente e determinare chi abbia le competenze, l'empatia e le capacità necessarie per ripristinare, o per mantenere un elevato livello di soddisfazione.
Automazione delle risposte
La sentiment analysis può essere integrata con sistemi di automazione che si attivano in base allo stato emotivo rilevato. L’applicazione potrebbe suggerire specifiche risposte all'operatore, inviare automaticamente una promozione al cliente oppure attivare azioni correttive. Ad esempio, se un cliente manifesta frustrazione a causa di un problema con un prodotto, il sistema potrebbe suggerire all'operatore una risposta empatica e risolutiva, come una sostituzione o un rimborso.
Preparazione e capacità degli operatori
La sentiment analysis è utile anche per valutare l'efficacia degli operatori. Per esempio, l’analisi del sentiment potrebbe individuare il gruppo di operatori che fa più fatica a gestire clienti insoddisfatti, suggerendo l'organizzazione di corsi di formazione per migliorare le competenze emotive e tecniche del team. Inoltre, attraverso l'analisi del sentiment, l'azienda può riconoscere e premiare gli agenti che eccellono nella gestione di interazioni complesse, stimolando un miglioramento continuo a livello individuale e di squadra.
