Perché i clienti abbandonano i tuoi bot di assistenza clienti

Da anni, i team del servizio clienti considerano la richiesta immediata di parlare con un operatore umano un problema di progettazione. Quando chi chiama rifiuta un’esperienza automatizzata prima ancora che sia davvero iniziata, l’istinto naturale è rendere il sistema più cordiale o più umano. Riscrivere il messaggio di benvenuto. Riconoscere la frustrazione. Dire a chi chiama che può parlare in modo naturale. Si presume che, se l’esperienza sembra meno robotica, le persone saranno più disposte a interagire con il sistema.

Di recente abbiamo visto prove del fatto che c’è un altro aspetto molto più importante.

In una grande compagnia assicurativa che utilizza l’IA per rispondere alle domande sui vantaggi legati al noleggio di un’auto, inizialmente un assistente vocale salutava chi chiamava dicendo che poteva «parlarmi come a una persona vera». Più di quattro chiamanti su dieci chiedevano comunque di parlare con una persona prima di avere un’interazione sostanziale con il sistema. Abbiamo modificato il messaggio di benvenuto, rendendolo più semplice e diretto, ma il risultato è rimasto pressoché invariato. Il 44% dei chiamanti continuava a chiedere subito di parlare con un operatore.

Il cambiamento decisivo nel comportamento di chi chiamava non dipendeva molto dal modo in cui parlava l’IA. Abbiamo cambiato ciò che poteva dimostrare di sapere. Invece di iniziare con un messaggio di benvenuto generico, l’IA formulava un’ipotesi ragionevole sul motivo della chiamata del cliente e forniva informazioni utili ad affrontare il problema in modo proattivo: per esempio, descriveva il veicolo associato alla richiesta di risarcimento, ne comunicava lo stato e verificava se il cliente avesse bisogno di un’auto a noleggio.

Le richieste di parlare con un operatore umano sono diminuite del 23%. L’interazione sostanziale con l’IA è passata dal 54% al 66%.

È una lezione che va ben oltre i centri di assistenza clienti. Mentre le aziende si affrettano a rendere l’IA più colloquiale, cordiale e intuitiva, potrebbero investire troppo poco in un aspetto più fondamentale: fornire all’IA un contesto sufficiente per dimostrare di aver compreso la situazione che ha di fronte.

L’IA eredita un deficit di fiducia

Le persone non si avvicinano a un nuovo sistema di IA partendo da zero. Hanno alle spalle anni di esperienze con menu telefonici che non capivano richieste semplici, chatbot che fornivano risposte irrilevanti e sistemi automatizzati che le costringevano a ripetere informazioni già comunicate. Col tempo, gli utenti hanno imparato che chiedere di parlare con una persona può essere il modo più rapido per ottenere ciò che serve.

Questo comportamento può sembrare una forma di resistenza all’IA, ma è più utile interpretarlo in un altro modo. Prima di affidare un compito a un sistema automatizzato, le persone vogliono avere la prova che il sistema conosca abbastanza la loro situazione specifica da poter essere utile. I ricercatori hanno descritto un aspetto di questa resistenza come «mancata considerazione delle specificità individuali»: la percezione che un sistema automatizzato non sia in grado di tenere adeguatamente conto delle circostanze di una singola persona.

Questo aspetto diventa sempre più importante man mano che l’IA entra in ambiti della nostra vita e del nostro lavoro con conseguenze più rilevanti. Un cliente che chiama dopo un incidente d’auto non considera il proprio problema una generica richiesta di informazioni assicurative. Un dipendente che utilizza un assistente aziendale si aspetta che questo conosca il suo ruolo, le sue autorizzazioni e il lavoro che sta svolgendo. Uno sviluppatore che utilizza uno strumento di programmazione basato sull’IA ha bisogno di risposte che tengano conto dell’architettura che circonda il codice.

In ogni caso, prima che l’utente abbia sufficienti motivi per fidarsi della risposta, il sistema di IA deve dimostrare di comprendere le circostanze che accompagnano la richiesta.

Il contesto sta diventando parte dell’interfaccia dell’IA

Tradizionalmente, personalizzare significa conoscere il nome di una persona, ricordarne una preferenza o consigliarle qualcosa in base ai comportamenti passati. L’IA ci offre l’opportunità di rendere la personalizzazione molto più legata alla situazione specifica. Un sistema utile dovrebbe capire che cosa una persona sta cercando di fare, che cosa è già successo, quali informazioni sono rilevanti in quel momento e quali azioni sono effettivamente disponibili.

Questa distinzione aiuta a spiegare perché l’esperimento della compagnia assicurativa abbia funzionato. L’IA non si limitava a salutare chi chiamava in modo più cordiale: semplificava l’interazione. Chi chiamava per verificare se avesse diritto ai vantaggi per il noleggio non doveva più spiegare la propria richiesta di risarcimento, identificare il veicolo e aspettare che il sistema recuperasse le informazioni pertinenti. Presentando subito quel contesto, il sistema dimostrava la propria competenza prima di chiedere a chi chiamava di fidarsi di lui per qualsiasi altra cosa.

Questo principio vale per tutta l’IA aziendale. Ogni volta che un utente deve ripetere informazioni che il sistema dovrebbe già conoscere, correggere un’ipotesi che non avrebbe mai dovuto formulare o ricostruire un contesto già presente altrove nell’organizzazione, la fiducia diminuisce. Per le aziende, questo significa che il contesto dovrebbe essere considerato parte dell’esperienza utente, non soltanto una questione tecnica da gestire dietro le quinte.

L’IA potrebbe cambiare il modo in cui misuriamo il successo

Il nostro esperimento ha fatto emergere un altro comportamento facile da trascurare. Dopo l’introduzione del messaggio di benvenuto contestualizzato, alcuni chiamanti ascoltavano il messaggio iniziale e poi riattaccavano senza dire nulla.

Le metriche tradizionali dei centri di assistenza clienti potrebbero classificare queste chiamate come abbandoni. Ma alcuni di quei clienti avevano appena ricevuto esattamente ciò di cui sembravano aver bisogno. Se qualcuno chiama per sapere se una richiesta di risarcimento è stata approvata e l’IA gli comunica subito che è stata autorizzata e che i vantaggi per il noleggio sono disponibili, potrebbe non esserci più nulla di cui parlare.

Circa il 3% delle chiamate in cui veniva utilizzato il saluto dinamico sembrava seguire questo schema: chi chiamava riagganciava dopo aver ricevuto le informazioni e non richiamava entro due ore. È una percentuale ridotta, ma solleva una questione più ampia: che cosa succede quando le metriche che abbiamo usato storicamente per misurare il coinvolgimento smettono di misurare con precisione il valore?

Con il progressivo aumento delle capacità dell’IA, potremmo assistere a un numero crescente di casi in cui le interazioni più brevi sono anche le migliori. Se un sistema è in grado di anticipare un’esigenza e fornire proattivamente le informazioni giuste, la durata della conversazione, il numero di passaggi completati e persino i tradizionali tassi di abbandono potrebbero diventare indicatori di successo meno significativi.

Ogni interazione con l’IA è un provino

Man mano che l’IA si integra in un numero crescente di flussi di lavoro, gli utenti diventeranno più bravi a decidere quali sistemi meritano il loro tempo. I primi momenti di un’interazione hanno un peso considerevole, perché le persone valutano rapidamente se il sistema comprende la loro situazione, se le informazioni che fornisce sembrano affidabili e se vale la pena proseguire.

Le esperienze di IA migliori saranno quelle capaci di dimostrare fin da subito e con precisione di disporre del contesto utile. Nell’assistenza clienti, potrebbe significare conoscere lo stato di una pratica prima che chi chiama lo spieghi. In un assistente aziendale, potrebbe significare comprendere il ruolo e le autorizzazioni di un dipendente, oltre al lavoro che sta svolgendo. Nello sviluppo software, potrebbe significare ragionare sull’architettura che circonda una porzione di codice.

Per le aziende vale la pena investire nella prossima generazione di esperienze basate sull’IA e rendere questi sistemi più naturali da usare. Ma una conversazione naturale può portarci solo fino a un certo punto. Le persone daranno una possibilità all’IA quando avranno un motivo per credere che possa aiutarle e, sempre più spesso, quel motivo è il contesto.