Dalle chat alle automazioni con Customer Agent
Generato da Klaviyo AI
L’articolo presenta sette implementazioni di Klaviyo Customer Agent realizzate da agenzie per gestire ordini, abbonamenti, prenotazioni, reclami e comunicazioni dopo la chat. Mostra come dati aggiornati, regole esplicite e analisi delle conversazioni guidino le automazioni e il passaggio all’assistenza umana.
- Priorità dalle conversazioni: L’analisi settimanale delle chat identifica esigenze trascurate ed errori, orientando miglioramenti testati su domande reali dei clienti.
- Dati in tempo reale: Le integrazioni con i sistemi di ordini, abbonamenti e prenotazioni consentono all’agente di consultare informazioni aggiornate ed eseguire modifiche nella chat.
- Regole e supervisione: Le linee guida definiscono risposte consentite, conferme necessarie e casi da inoltrare a una persona, come reclami sospetti o problemi di salute.
- Assistenza e marketing: Il profilo condiviso permette di sospendere le promozioni durante i reclami aperti e attivare comunicazioni pertinenti dopo la risoluzione.
- Seguito della chat: Gli eventi delle conversazioni attivano flussi con riepiloghi, prodotti consigliati e messaggi di assistenza, accompagnando gli acquisti anche dopo la fine della chat.
La maggior parte dei team pianifica un Customer Agent AI nello stesso modo in cui pianifica un catalogo prodotti. Elenca ciò che vende, poi cerca di coprirlo tutto.
Ho scoperto che funziona meglio iniziare da ciò che i clienti dicono davvero nelle loro chat.
In qualità di Manager delle operazioni e-commerce di ECD Digital Strategy, mi occupo dell’automazione AI per i nostri brand direct to consumer (D2C). Klaviyo Customer Agent è il Customer Agent AI che lavora a partire dallo stesso profilo cliente della tua e-mail, messaggistica di testo, web chat e WhatsApp.
Quel profilo condiviso è ciò che rende possibili i potenti casi d’uso qui sotto.
Le migliori build di Customer Agent hanno alcuni tratti in comune:
- Volume: Zac Fromson, cofondatore di Lilo Social, descrive un brand di campioncini di profumo con migliaia di conversazioni mensili in cui "la maggior parte sono domande ricorrenti con risposte note". Domande così sono le più facili da affidare a un agente AI.
- Un orologio: Fromson sottolinea che, per un brand in abbonamento, "la maggior parte delle domande sugli abbonamenti è di routine e ha una scadenza". Se nessuno risponde prima del prossimo addebito, l’ordine viene spedito comunque. Un agente AI che risponde in pochi secondi colma questa lacuna, impedendo la spedizione dell’ordine se ci sono problemi.
- Accesso ai sistemi in cui si trova la risposta: Roddy Smith, general Manager per il Nord America di Andzen, un'agenzia CRM per il lifecycle pluripremiata per brand direct to consumer (D2C) e e-commerce, ha creato una connessione con la piattaforma di prenotazione di uno studio, in modo che l'agente AI e il team marketing "condividano la stessa vista in tempo reale di ogni membro". Quando un agente AI può vedere e agire sui dati in tempo reale, una parte molto più ampia del volume di conversazioni diventa risolvibile.
- Regole scritte: ogni configurazione qui sotto specifica cosa può dire l’agente di IA, cosa può fare e quando passa la conversazione a una persona. È questo che permette al team di fidarsi e usarlo con clienti reali.
Ecco 7 implementazioni di agenzie del settore, che coprono casi d’uso che vanno dal tracciamento degli ordini alle prenotazioni di lezioni fino alle e-mail di follow-up inviate dopo la fine di una chat.
1. Parti dalle domande che i clienti fanno già
Il team di Fromson lavora con un brand direct to consumer (D2C) di campioni di fragranze che riceve migliaia di conversazioni di assistenza al mese. Circa il 36% di queste richiede dati sugli ordini in tempo reale per rispondere, ad esempio:
- "Dov'è il mio ordine?"
- "Non è arrivato."
- "Come faccio ad annullare?"
Come funziona: dati degli ordini in tempo reale e avvisi sugli ordini in ritardo
Fromson e il suo team di Lilo Social usano le competenze pronte all’uso di Customer Agent per cercare e modificare gli ordini, attingendo ai dati di Klaviyo del brand e di Shopify. Inoltre, hanno creato una competenza Claude personalizzata che collegherà il sistema di magazzino del brand e aggiungerà due cose:
- Una data di consegna prevista prima che esista un numero di tracciamento
- Segnala gli ordini in ritardo
Gli ordini in ritardo attivano anche un messaggio di flusso Klaviyo prima che il cliente scriva. Fromson dice che questo approccio "riduce il numero di ticket invece di limitarsi ad automatizzare le risposte". Quando Customer Agent annulla un ordine, "conferma l’annullamento in ogni sistema a valle prima di dire al cliente che è stato completato."
Quando Customer Agent annulla l’ordine, conferma l’annullamento in ogni sistema a valle prima di comunicare al cliente che l’operazione è completata.
2. Metti per iscritto le regole del brand
Per lo stesso brand di fragranze, Fromson afferma che circa il 37% delle richieste sono domande di conoscenza. Le persone chiedono informazioni sull’autenticità dei campioni, sulle taglie e sui costi di spedizione in base al mercato.
Un altro 11% riguarda domande sulla fedeltà: saldo punti, scadenza e riscatto. In precedenza, i referenti di Lilo Social aprivano Klaviyo ogni giorno per controllare manualmente punti e codici promozionali.
Come funziona: regole del brand caricate nelle linee guida dell'agente IA
Fromson e il suo team hanno inserito nella guida di Customer Agent le regole del brand sui seguenti aspetti:
- Nomi esatti delle taglie del prodotto
- Condizioni di vendita finale sui campioni
- Nessuna velocità di spedizione garantita
- Soglie separate per la spedizione gratuita per ordini USA e internazionali
- Un elenco di parole vietate
In questo modo, "Customer Agent non promette mai qualcosa che il brand non può offrire", spiega Fromson. Una competenza personalizzata (che consente ai brand di automatizzare i loro casi d’uso unici) gli permette di controllare i saldi, elaborare i riscatti e spiegare perché un codice promozionale non si applica, tutto all’interno della conversazione.
3. Lascia che siano le conversazioni a decidere cosa costruisci
Per un brand di attrezzature per la saldatura e la sicurezza dei gasdotti, il mio team in ECD ha smesso di pianificare Customer Agent in base al catalogo e ha iniziato a pianificarlo in base alle chat.
Come funziona: una revisione settimanale di ogni conversazione
Ogni lunedì, una routine di AI che abbiamo creato sulle API di Customer Agent legge ogni conversazione della settimana precedente. La etichetta ciascuna per argomento, esito e intenzione di acquisto. Segnala dove l’agente AI si è bloccato, ha dato una risposta sbagliata o ha lasciato andare via chi era pronto ad acquistare senza un link al prodotto.
Piccole correzioni, come snippet di conoscenza e istruzioni delle competenze, vanno live nella stessa settimana. Prima che lo facciano, riproduciamo domande reali di chi acquista tramite l’agente IA in modalità anteprima, sia prima che dopo la modifica. Customer Agent prepara implementazioni più grandi, come nuove competenze e flussi di follow-up, perché il nostro team le approvi con una risposta a un’e-mail di una riga.
Le chat raccontano una storia diversa rispetto al catalogo. Le domande su ombrelli e ombreggianti erano il bisogno più grande non soddisfatto, con oltre il 40% inoltrato al team. Un flusso regalo che abbiamo creato dal catalogo non ha ricevuto alcuna menzione. Il flusso settimanale intercetta anche rapidamente piccoli gap, ad esempio quando l'agente AI ha detto che non esisteva un bundle, mentre invece ce n'erano 5.
I risultati: punteggi più alti nelle conversazioni di test e quasi 3 volte la conversione
Nei primi 3 cicli settimanali, sono stati rilasciati 9 miglioramenti, ciascuno testato prima su domande reali di chi acquista. Ecco cosa abbiamo scoperto:
- Fino a 26 punti in più: il punteggio di Customer Agent sulle domande dei clienti riprodotte è salito dal 63% all’89% in un solo ciclo.
- Quasi 3 volte la conversione dove ci indirizzavano le conversazioni: Le chat gestite dalla skill ombrello si sono trasformate in ordini al 19%, rispetto al 7% delle chat complessive.
- 67–78% risolte: è la quota di chat concluse che l’agente IA risolve da solo, senza il coinvolgimento del team umano.
4. Prenotare e annullare le lezioni nella chat
Uno studio fitness boutique gestisce ogni lezione, pacchetto crediti e abbonamento sulla propria piattaforma di prenotazione, Mariana Tek. Customer Agent non riusciva a raggiungerla con la configurazione standard e nemmeno Klaviyo riusciva a vederla. Il team di Andzen ha creato un middleware personalizzato che collega la piattaforma di prenotazione con Klaviyo, fornendo 3 anni di dati insieme ad aggiornamenti continui in tempo reale su ogni membro.
Come funziona: prenotazione, annullamento e dati dei membri in tempo reale
I membri che hanno effettuato l’accesso possono vedere il calendario in tempo reale, controllare i propri crediti, rivedere le prenotazioni imminenti e prenotare o annullare una lezione senza uscire dalla chat. Dietro le quinte, Andzen ha importato retroattivamente 3 anni di cronologia in Klaviyo.
Ora, 12 tipi di evento arrivano in pochi secondi: prenotazioni, check-in, annullamenti, assenze, ordini e modifiche all’iscrizione. Crediti, stato di iscrizione e presenze sono presenti su ogni profilo.
Le regole dello studio sono contenute nelle linee guida di Customer Agent, quindi ogni azione le segue. Per esempio:
- Customer Agent ripete la lezione, la data, l’ora e l’istruttore, poi "aspetta un sì chiaro prima di agire", dice Smith.
- All’interno della finestra di 12 ore, Customer Agent spiega la penale per l’annullamento tardivo e lo chiede di nuovo.
- Gli annullamenti e i blocchi delle iscrizioni vengono inviati alla casella di posta delle iscrizioni.
- Customer Agent "agisce solo sulle prenotazioni del membro che ha effettuato l'accesso", dice Smith.
Quella vista condivisa sblocca flussi che lo studio non poteva eseguire prima, come la prima lezione frequentata, il follow-up per assenza e i crediti in scadenza.
Customer Agent agisce solo sulle prenotazioni della persona connessa.
I risultati: 679 prenotazioni in due settimane e tasso di superamento del 100% sugli scenari di test
- 679 prenotazioni di lezioni sono state attribuite a Klaviyo nelle prime due settimane di connessione dei dati, rispetto a zero prima.
- Sono stati backfillati circa 200.000 eventi nell’arco di 3 anni e sono stati aggiunti circa 2.000 membri dello studio come profili.
- 15 scenari di test su 15 di Customer Agent sono stati superati nell'account live. Hanno coperto prenotazioni, cancellazioni tardive, prenotazioni di altri membri, abbonamenti, privacy e tono di voce del brand, senza modificare alcuna prenotazione dei membri.
679 prenotazioni di lezioni sono state attribuite a Klaviyo nelle prime due settimane di connessione dei dati, rispetto a zero prima.
5. Gestisci le modifiche all'abbonamento prima del prossimo addebito
Un brand di alimenti per animali direct to consumer (D2C) vende cibo per cani liofilizzato e crocchette. Una quota importante dei ricavi proviene dagli ordini del programma iscriviti e risparmia, che vengono spediti ogni due-12 settimane.
I clienti potrebbero voler:
- Salta o posticipa una spedizione perché la borsa non è ancora vuota.
- Anticipa il loro prossimo ordine.
- Cambiare il gusto o la dimensione della confezione.
- Aggiorna l’indirizzo.
- Chiedi perché non è stato applicato uno sconto.
"Se nessuno risponde prima del prossimo addebito, l’ordine viene spedito lo stesso", dice Fromson. Questo può portare a una richiesta di rimborso o a una cancellazione.
Come funziona: modifiche alla spedizione e conversazioni salvate
Lilo Social abbina Customer Agent a una skill Claude personalizzata collegata alla piattaforma di abbonamento del brand. Nella conversazione, l’agente IA controlla lo stato dell’abbonamento, la data del prossimo addebito e la cronologia degli ordini. Poi può gestire diverse modifiche:
- Saltare, posticipare, anticipare o modificare la frequenza della prossima spedizione
- Cambio di prodotti o dimensioni della borsa
- Comunicare al cliente la nuova data di spedizione e il prezzo prima di confermare qualsiasi cosa
Quando un cliente chiede di annullare, Customer Agent chiede prima il motivo. Poi cambia la risposta in base al motivo:
- Scorte in eccesso: offre un intervallo più lungo o una spedizione saltata.
- Al cane non piace il cibo: suggerisce una proteina diversa.
- Problema di salute o reclamo: passa la conversazione a una persona.
Customer Agent segue le regole del brand. Non fa affermazioni nutrizionali o sulla salute oltre a quelle presenti nella pagina del prodotto. Mantiene separati i nomi delle linee di prodotto. E descrive le offerte di abbonamento come riscattate nel portale degli abbonamenti, mai "al check-out".
Poiché i dati di abbonamento e di assistenza si trovano nello stesso account Klaviyo del marketing, ogni esito può aggiornare il profilo del cliente. Un salvataggio "troppo cibo" può attivare un promemoria prima della prossima spedizione. Un iscritto fidelizzato che cambia gusto può ricevere un check-in qualche settimana dopo. I clienti con un ticket di assistenza aperto non ricevono invii promozionali finché non viene risolto.
Poiché i dati di abbonamento e di assistenza si trovano nello stesso account Klaviyo del marketing, ogni esito può aggiornare il profilo del cliente. Un salvataggio "troppo cibo" può attivare un promemoria prima della prossima spedizione.
6. Valutare le richieste di risarcimento per danni, poi inviare i risultati al marketing
Circa il 15% delle richieste del brand di fragranze riguarda danni, articolo sbagliato o richieste di garanzia. Fromson dice che queste richieste sono quelle che costano di più al team da gestire e che a volte i clienti inviano foto generate dall’IA per ottenere rimborsi.
Come funziona: controlli del rischio del profilo prima di qualsiasi rimborso
Customer Agent raccoglie il numero d’ordine e le foto, poi controlla i segnali del profilo:
- Richieste di rimborso precedenti e tasso di richieste di rimborso
- dell'ordine
- Anzianità dell’account
- Se il cliente ha acquistato una spedizione assicurata
- La scansione di consegna del corriere
Customer Agent risolve automaticamente i reclami a basso rischio e alla prima segnalazione, in base alla policy pubblicata. Inoltra a una persona i reclami ripetuti o sospetti, riepilogando i campanelli d’allarme. Se una richiesta non è idonea per un rimborso, Customer Agent spiega le opzioni della garanzia. I VIP con un alto livello di fiducia saltano la coda.
I dati dell’assistenza clienti sono nello stesso account Klaviyo del marketing, quindi Lilo Social mette in pausa gli invii promozionali mentre un cliente ha un reclamo aperto. Una volta risolto, il cliente passa in un flusso di recupero. Una valutazione CSAT positiva attiva una richiesta di recensione.
7. Fare follow-up dopo la fine della chat
Customer Agent crea eventi in Klaviyo: una conversazione avviata, un prodotto consigliato, una chat passata al team. Per il brand di attrezzature per saldatura e sicurezza delle condotte, li usiamo come trigger di flusso.
Come funziona: eventi della chat come trigger del flusso
- "Ha chattato, ma non ha acquistato": Il flusso invia un riepilogo con un link a ciò su cui il cliente ha chiesto informazioni, poi le domande che gli altri saldatori fanno più spesso. Si interrompe non appena effettuano un ordine.
- "Ricevuto un consiglio, non acquistato": il flusso invia gli stessi prodotti che Customer Agent ha suggerito.
- "Inoltrato al team, poi silenzio": il flusso invia un check-in che mette al primo posto l'assistenza 3 giorni dopo, con aiuto su tracciamento, resi e garanzia.
Ogni e-mail ha già pronta una variante A/B. Molti acquirenti comprano un prodotto consigliato giorni dopo e un follow-up tempestivo li intercetta proprio in quel momento.
I risultati: più acquirenti nei flussi e +32% di ricavi
Misurato su 30 giorni consecutivi, entro due settimane dall'attivazione dei flussi, ecco cosa abbiamo scoperto:
- Il 75% di clienti in più nei flussi di follow-up: il conteggio è passato da 28 a 49 e ora si qualifica ogni persona identificata che ha chattato, rispetto a meno del 10% di prima.
- 32% di fatturato in più dai flussi di follow-up: i flussi di follow-up di Customer Agent hanno anche generato 3 volte gli ordini.
- Aumento del 19% del tasso di acquisto da chat: la percentuale di chi chatta e poi acquista entro 7 giorni è passata dal 5,9% al 7,0%.
- Conversione della prima settimana: il flusso "ha chattato, non ha acquistato" ha generato conversioni nella sua prima settimana attiva.
- Circa 9 acquisti su 10 dopo la fine della chat: Vale per i prodotti consigliati da Customer Agent, e mostra fin dove arriva l'influenza dell'agente oltre la conversazione.
ECD Digital ha registrato un 32% di ricavi in più dal flusso di follow-up: i flussi di follow-up di Customer Agent hanno anche generato 3 volte gli ordini.
Inizia con le tue chat
Scegli l'unico tipo di conversazione a cui il tuo team risponde più spesso, metti per iscritto le regole e testa Customer Agent su domande reali degli acquirenti prima che venga attivato. Poi leggi cosa dicono davvero i clienti e lascia che sia questo a guidare la tua prossima iterazione.
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