Come usare l’IA omnicanale per migliorare l’esperienza del cliente

Il tuo team di assistenza probabilmente risponde tutto il giorno alle solite domande su dove si trova un ordine, se un cliente può restituire qualcosa e se hai una maglietta in un’altra taglia.

Le domande sono semplici, ma si accumulano. Mentre il tuo team le affronta una dopo l’altra, le conversazioni più difficili, quelle che costruiscono davvero la fidelizzazione, restano in coda dietro di loro.

Sono proprio le domande semplici ad aver spinto in primo luogo il servizio clienti verso l’IA. Già negli anni ’90, le persone che si occupavano di ingegneria sviluppavano bot di base in grado di seguire semplici alberi decisionali per gestirle.

Quei primi bot sono stati l’inizio di ciò che oggi chiamiamo IA nel servizio clienti: l’uso di agenti conversazionali e dell’automazione per rispondere alle domande dei clienti, risolvere le richieste più comuni, indirizzare i problemi complessi agli operatori umani e gestire automaticamente attività ripetitive come il tracciamento degli ordini, i resi e le domande frequenti, così i team di assistenza possono concentrarsi su conversazioni di maggior valore.

Gli attuali Customer Agent basati sull'IA sono molto più efficaci in questo lavoro rispetto a quei primi alberi decisionali. I migliori vengono addestrati sui tuoi documenti di assistenza, sul catalogo prodotti e sui dati cliente storici e in tempo reale per risolvere le domande sul momento invece di far scorrere il cliente in un menu, ed è per questo che così tanto volume di assistenza di routine oggi è a portata di automazione.

L’IA potrebbe gestire fino al 60% del volume di assistenza gestibile e liberare le tue persone per le interazioni che hanno davvero bisogno di un essere umano, secondo McKinsey. Ecco 7 esempi concreti di come potrebbe funzionare nella pratica.

1. L’IA viene testata e regolamentata prima ancora di parlare con un cliente

È molto più probabile che il tuo programma di assistenza clienti basato su AI non sia all’altezza se nessuno lo mette alla prova sotto pressione prima. Spesso nessuno lo mette alla prova sotto pressione perché non c’è modo di testare un agente AI in scenari realistici prima che vada online e, purtroppo, questo significa che il primo stress test finisce per essere un cliente reale.

La fiducia nell’IA nasce dal metterla alla prova, non dalla speranza che si comporti bene. I brand all’avanguardia con l’IA trattano le nuove IA come tratteresti del nuovo codice, validandole prima del rilascio: eseguendo simulazioni per testare e convalidare come l’agente IA si comporta nelle conversazioni prima di andare live, il tutto supportato da guardrail e audit trail completi.

Prima che il tuo Customer Agent IA vada live, mettilo alla prova con i casi più difficili: un cliente frustrato di un livello del programma fedeltà, un cambio per taglia sbagliata, una scadenza ravvicinata per la finestra di reso. Valuta come gestisce ogni scambio e risolvi ciò che non funziona prima di esporlo a persone reali.

2. L’IA risolve autonomamente le domande sullo stato degli ordini

C’è una domanda che suscita una combinazione unica di paura e apprensione nel cuore di qualsiasi professionista dell’assistenza clienti: «Dov’è il mio ordine?»

Note nel settore come “WISMO”, queste richieste arrivano in grandi volumi, seguono uno schema prevedibile e hanno una risposta chiara nei dati su ordine e spedizione. La combinazione di una pila infinita di ticket e di una grande quantità di informazioni a cui l’IA può fare riferimento spiega perché le richieste WISMO sono la prima cosa che la maggior parte dei team automatizza.

Come nel caso del WISMO, molti ticket di assistenza nascono quando un cliente semplicemente non riesce a trovare qualcosa che è già autorizzato a vedere, come il saldo fedeltà, una data di rinnovo dell’abbonamento o la tua policy su resi e cambi. Vogliono quel dettaglio nel momento in cui gli viene in mente di controllare, di solito mentre navigano, e se non riescono a trovarlo subito potrebbero contattare il tuo team di assistenza invece di continuare a cercare.

Quando qualcuno chiede dove si trova il suo pacco o quando scadono i suoi punti fedeltà, un agente IA con competenze predefinite di tracciamento degli ordini recupera queste informazioni direttamente dal suo profilo cliente, risponde all’istante e chiude la conversazione, senza che nessun operatore umano tocchi il ticket.

Questo tipo di soluzione è particolarmente utile durante periodi come il Black Friday e il BFCM (Black Friday e Cyber Monday), quando le richieste sugli ordini aumentano. Dopo aver attivato un Customer Agent basato sull’IA sul proprio sito web, il brand di fragranze per la casa Happy Wax ha registrato “una drastica riduzione dei ticket di assistenza”, afferma Rachel Fagan, VP of marketing: oltre la metà delle conversazioni [EN] in un periodo di 90 giorni è stata risolta completamente senza alcun intervento umano.

«I clienti ottengono risposte immediate e il nostro team ha più margine per i momenti ad alta intensità di relazione», spiega Fagan. "Questo ci prepara al successo per questo BFCM (Black Friday e Cyber Monday)."

3. L’IA gestisce resi, cambi e richieste di garanzia

I resi contano per i clienti e sono una seccatura per il tuo team. Ognuna è ripetitiva ma richiede intervento manuale, perché per risolverla serve intraprendere un’azione, non solo cercare un’informazione, e questa combinazione impegna una persona per diversi minuti alla volta.

È anche esattamente il tipo di lavoro di cui un agente AI più capace può alleggerire il carico.

Quando un cliente avvia una procedura di reso o una richiesta di garanzia, un agente IA con competenze di reso predefinite può verificare la sua identità, controllare l’idoneità ed emettere in autonomia la sostituzione o il rimborso, effettuando l’escalation solo dei casi limite che hanno davvero bisogno di valutazione.

Automatizzare i resi ti restituisce le ore di lavoro del team che ogni reso o richiesta di garanzia finisce per divorare, e offre ai clienti una soluzione rapida e senza attriti che determina se acquisteranno di nuovo da te. Questo rende l’esperienza post-vendita molto migliore per tutte le persone coinvolte.

NANUK, un brand che produce custodie impermeabili, lo ha capito in prima persona. Il loro team umano del servizio clienti era composto da operatori che lavoravano con il brand da oltre un decennio e stavano sprecando troppo tempo su domande semplici. Non era il modo migliore di impiegare il loro tempo e rallentava la loro capacità di gestire relazioni con la clientela concrete e di lungo periodo, che fanno davvero la differenza sulla fidelizzazione.

Quando NANUK ha lanciato un Customer Agent IA, ha risolto il 100% delle richieste su resi e cambi [EN] in 90 giorni. "L’agente IA non sostituisce gli operatori umani", afferma Sophie Morin, direttrice del marketing digitale e dell’e-commerce. "È un ulteriore livello di servizio che ci offre un modo più rapido e accurato per rispondere alle domande semplici. Ci permette di portare il nostro servizio clienti a un altro livello."

4. L’IA consiglia prodotti e recupera fatturato

L’IA per il servizio clienti non deve per forza essere una fonte di costi. Con un contesto cliente completo, lo stesso agente IA che risponde a una domanda può consigliare prodotti, fare vendita incrociata e recuperare una vendita all’interno di una conversazione dal vivo.

Immagina un cliente che apre una web chat IA dopo aver abbandonato un carrello. L’agente IA risponde alla sua domanda, individua il carrello aperto e invia un’offerta di recupero nella stessa interazione. Oppure un cliente di ritorno chiede informazioni su un prodotto e l’agente IA usa la sua cronologia di acquisti e di navigazione per consigliare articoli pertinenti.

Quando il brand di abbigliamento di lusso Naked Wardrobe ha voluto creare un’esperienza concierge di livello superiore sul proprio sito web, ha lanciato un Customer Agent basato sull'IA per offrire ai propri clienti l’accesso a un’esperienza di acquisto in boutique online. In 90 giorni, l’agente IA ha risolto il 94% delle richieste di consigli sui prodotti [EN].

«Ora l’IA sta curando lo stile della nostra cliente, risponde alle sue domande e le vende il capo giusto, tutto alle due di notte quando il nostro team dorme», afferma James Thorngren, director of marketing di Naked Wardrobe.

"Customer Agent può dialogare con ogni cliente che visita il nostro sito, capire esattamente di cosa ha bisogno e consigliare la soluzione più adatta", concorda Sophie Morin, direttrice del marketing digitale e dell’e-commerce di NANUK. “Non è certo un chatbot del 2010.”

5. L’IA offre supporto sempre attivo in tutte le lingue e su tutti i canali

L’assistenza ha sempre avuto due limiti: l’orologio e la barriera linguistica. Un cliente a Lione, in Francia, che ha bisogno di aiuto a mezzanotte ora locale, storicamente non ha avuto chance se il tuo team parla inglese e lavora negli orari d’ufficio statunitensi.

Dopo aver contattato un brand per un’esperienza negativa, l’81% dei consumatori si aspetta una risposta entro 24 ore e il 38% entro 4 ore, secondo il Future of Consumer Marketing Report 2025 di Klaviyo. Più i clienti si abituano a risposte rapide 24 ore su 24, meno pazienza hanno con un brand che sparisce dopo le 18:00.

Soddisfare questa aspettativa prima significava avere team operativi 24 ore su 24 in ogni mercato. Ora significa avere un’AI che parla la lingua del cliente sul canale del cliente, ovunque e in qualunque momento si presenti. Un Customer Agent basato su AI è il modo per assicurarti che la persona francese che ti invia un messaggio su WhatsApp a mezzanotte riceva la stessa risposta, con la stessa qualità, della persona statunitense che avvia una web chat a mezzogiorno.

Queste conversazioni devono svolgersi anche sui canali che i clienti usano davvero: web chat, e-mail, messaggistica di testo, WhatsApp e Instagram. Idealmente, se un cliente ti contatta su un canale e più tardi riprende su un altro, sia l’IA sia gli agenti umani hanno accesso immediato a quelle conversazioni, così nessuno perde mai il contesto o deve ripetersi.

6. L’IA sa quando fare escalation e trasferisce con tutto il contesto

Un’AI Buono per l’assistenza clienti si definisce tanto per ciò che risolve in autonomia quanto per ciò che inoltra a una persona. Una controversia delicata sulla fatturazione o un problema intricato che riguarda più ordini dovrebbe passare a una persona, rapidamente. Ciò che distingue un passaggio di consegne efficace da uno frustrante è se il cliente deve ricominciare da capo.

Francamente, non dovrebbero essere costretti a farlo. Quando l’IA inoltra un ticket, la posta in arrivo dell’helpdesk dovrebbe aprirsi con la cronologia completa della conversazione, su tutti i canali, insieme ai dati del profilo, agli ordini aperti, allo stato fedeltà e alle note dell’agente IA già caricate. L’operatore umano riprende esattamente da dove si era fermata l’IA.

Quando il Customer Agent basato su AI del marchio di tè Harney & Sonsrileva che una richiesta cliente richiede un intervento umano, inoltra la conversazione tramite l’helpdesk del marchio basato su AI, mantenendo tutto il contesto. Ora il team di supporto può risolvere i ticket passando meno tempo a spostarsi tra le schede, contribuendo a risultati come una riduzione PoP del 25% del tempo medio di risoluzione dei ticket di assistenza [EN] in 30 giorni.

Alcune domande del servizio clienti sono naturalmente adatte all’IA, mentre altre hanno ancora bisogno di una persona. Il confine tra le due è più pratico di quanto potresti aspettarti:

7. L’IA trasforma le conversazioni di assistenza in dati di marketing e fidelizzazione

Ogni conversazione con l’assistenza è anche un dato e, troppo spesso, finisce per sparire. Qualcuno dice al tuo team che sta cercando un regalo, chiede un’opzione senza profumo o dice che sta facendo scorta di un prodotto preferito e quell’intento e quella preferenza, espressi con parole sue, di solito svaniscono in un ticket chiuso.

In un mondo ideale, la tua IA reinserisce quell’intento e quel sentiment nel profilo del cliente e li mantiene attivi per te anche in futuro. Per esempio, la risoluzione di una web chat potrebbe acquisire una preferenza di prodotto, aggiornare il profilo e attivare un follow-up personalizzato qualche giorno dopo, così il successivo contatto di marketing riflette ciò che il cliente ha appena detto.

È un ciclo tra assistenza e marketing in cui i dati zero-party delle interazioni con l’assistenza alimentano segmentazione e flussi, ed è così che il servizio clienti smette di essere una fonte di costi e inizia a generare entrate e fidelizzazione.

"L’assistenza fa parte della fidelizzazione e fa parte del marketing", sottolinea Thorngren. "Avere i nostri dati centralizzati in un CRM B2C autonomo ci aiuta ad avere conversazioni reali, invece di dare alle persone risposte standard uguali per tutti."

Crea i tuoi esempi di assistenza clienti con l’IA con Klaviyo

Con Klaviyo CRM B2C, tutte le seguenti funzionalità vivono in un unico sistema, così il tuo team può risolvere i problemi dei clienti, inviare campagne e flussi basati sulle informazioni dell’assistenza e personalizzare lungo tutto il ciclo di vita senza aspettare sincronizzazioni o interventi di ingegneria:

• Dati: Klaviyo Data Platform mantiene una vista in tempo reale, per l’intero ciclo di vita, di ogni cliente, alimentata da oltre 400 integrazioni predefinite. Tutto il resto in Klaviyo si basa su questi profili.
• Intelligence: Klaviyo AI [EN] decide tempistica, canale e contenuto migliori per ogni singola persona su e-mail, messaggistica di testo, Mobile Push, WhatsApp. Il valore del ciclo di vita (LTV) previsto, il churn (tasso di abbandono) e la prossima data di acquisto ti dicono cosa è probabile che ogni cliente faccia dopo, così puoi agire al momento giusto invece di reagire a posteriori.
• IA agentica per il servizio clienti: K:AI Customer Agent lavora 24/7 su web chat, e-mail, messaggistica di testo e WhatsApp. Quando non riesce a risolvere un problema, effettua l’escalation al tuo team umano in Klaviyo Helpdesk mantenendo tutto il contesto.
• Self-service personalizzato sul sito: Customer Hub offre ai clienti che hanno effettuato l’accesso un portale personalizzato per il tracciamento degli ordini, il riscatto dei punti fedeltà, gli abbonamenti e i riordini, insieme a consigli sui prodotti personalizzati basati sull’AI che aumentano il fatturato.
• AI agentica per il marketing: Klaviyo Composer crea una campagna o un flusso pronti per il lancio a partire da un brief in linguaggio naturale, con pubblico e messaggistica ottimizzati su tutti i canali. Nulla viene inviato senza la tua approvazione.
• Analytics: Klaviyo Analytics monitora l’impatto su e-mail, messaggistica di testo, push, WhatsApp e canali non Klaviyo, così puoi vedere cosa funziona e dove l’IA sta dando risultati.