Lo stack tecnologico del servizio clienti

Come misurare le prestazioni del servizio clienti

Investire nell'IA e nell'automazione

Costi del team di assistenza clienti

Budget 2026 per lo stack tecnologico del servizio clienti

Cosa include uno stack tecnologico standard per il servizio clienti?

La nostra ricerca sul servizio clienti mostra che il 36% delle aziende gestisce 4–7 strumenti diversi nel proprio stack tecnologico del servizio, mentre un altro 33% ne gestisce 8 o più.

Ma più importante di quanti strumenti stai usando è se il tuo stack tecnologico è integrato, cioè se consolida tutti i tuoi dati dei clienti in un unico posto. Dietro le quinte, è questo che può migliorare l’esperienza del brand per il cliente e, allo stesso tempo, rendere molto più semplice anche il lavoro dei tuoi agenti umani.

Secondo la nostra ricerca, i leader del servizio clienti sono già sulla strada giusta da questo punto di vista. Ecco cosa hanno nei loro stack tecnologici:

• CRM: 62%
• Strumenti di gestione dei social media: 54%
• Casella di posta e-mail condivisa dedicata al servizio clienti: 46%
• Software per live chat o piattaforme di messaggistica: 46%
• Operatori basati su IA o assistenti virtuali: 45%
• Helpdesk o sistemi di ticketing: 44%
• Customer data platform (CDP): 42%
• Knowledge base o portale self-service: 36%

In base a questi numeri, è chiaro che la base della maggior parte degli stack tecnologici del servizio clienti è un CRM [EN] che conserva tutti i dati dei tuoi clienti in un unico posto. Invece di, per esempio, tenere la cronologia degli ordini in un sistema, i ticket di assistenza in un altro e le preferenze dei clienti in un terzo, tutto viene raccolto in un unico profilo cliente a cui tutti i tuoi team possono accedere in tempo reale.

Questo significa che quando un cliente contatta il tuo team di assistenza per un ordine in ritardo, gli operatori dell’assistenza possono vedere in un unico posto la cronologia degli ordini, lo stato della spedizione, le conversazioni precedenti e le preferenze. E questo può aiutarli a risolvere i problemi senza chiedere informazioni al cliente o senza chiedergli di ripetersi.

I profili unificati consentono anche di reinserire nel marketing i dati dei clienti provenienti dalle interazioni con l'assistenza. Se uno dei tuoi obiettivi come responsabile del servizio clienti quest'anno è un migliore allineamento tra assistenza e marketing, un ottimo punto di partenza è basarti sugli stessi dati per personalizzare l’esperienza cliente end-to-end.

In passato, il brand di rasoi Dollar Shave Club usava piattaforme separate e complesse per il marketing via e-mail e i dati dei clienti, il che rendeva difficile personalizzare la loro esperienza cliente su larga scala. Quando sono passati a un CRM B2C consolidato che rende possibile una messaggistica più dinamica e personalizzata, hanno ridotto il costo totale di proprietà di oltre il 30 % [EN].

In che modo i brand misurano le prestazioni del servizio clienti?

La maggior parte dei responsabili del servizio clienti ritiene Buono il ritorno che sta ottenendo dai propri investimenti tecnologici: secondo la nostra ricerca sul servizio clienti, il 77% concorda sul fatto che abbiano generato un ritorno sull'investimento positivo e un impatto aziendale misurabile.

Detto questo, “impatto misurabile sul business” può significare cose diverse per marchi diversi. La nostra ricerca mostra che non c’è consenso su quali siano le metriche del servizio clienti più importanti, anche se alcune delle metriche monitorate più spesso includono:

• Punteggio di soddisfazione del cliente (CSAT): 53%
• Coinvolgimento degli utenti dei dipendenti o soddisfazione degli agenti: 40%
• Punteggi di garanzia della qualità o di qualità dell’interazione: 36%
• Tempo di risposta o velocità di risoluzione: 35%
• Fidelizzazione o churn (tasso di abbandono): 35%

Queste metriche sono tutte preziose per la qualità e l’efficienza del servizio clienti, ma nessuna di esse misura l’impatto finanziario diretto. Solo il 24% dei team monitora i ricavi o l’up-sell e la vendita incrociata influenzati dalle interazioni di assistenza, per esempio, e appena il 20% tiene sotto controllo il costo per contatto o il costo del servizio.

Questo potrebbe aiutare a spiegare perché meno di un terzo (31%) dei brand concorda pienamente sul fatto di avere metriche chiare che misurino con precisione le prestazioni e l’impatto del proprio servizio.

Alcuni team di assistenza clienti stanno trovando modi più creativi per attribuire i ricavi al servizio. Il brand di intimo femminile Thirdlove, per esempio, ha implementato un hub self-service in cui le persone possono monitorare gli ordini, contattare l'assistenza, riscattare punti fedeltà e altro ancora.

Nel 2025, l’hub ha generato oltre 200.000 $ di ricavi [EN] per Thirdlove. E nell’arco di 30 giorni, il tasso di riscatto dei punti fedeltà è salito a un massimo storico del 30 %.

Come investono in IA e automazione i team del servizio clienti?

Quando abbiamo chiesto quali cambiamenti stessero pianificando per il 2026, il 38% dei leader del servizio clienti ha affermato di voler investire in nuovi strumenti basati sull’AI, come i Customer Agent AI e l’analisi predittiva.

Già oggi, 1 team di assistenza su 3 ha implementato parzialmente l’IA in alcune fasi del percorso di assistenza clienti, e 1 su 5 l’ha implementata completamente. Molti team usano l’IA e l’automazione da abbastanza tempo da capire se ne vale la pena.

La maggior parte sembra pensarla così: il 63% concorda sul fatto che l'IA e l'automazione abbiano migliorato la qualità e l'efficienza delle interazioni con il servizio clienti.

Se il tuo brand è tra quelli che adottano l’IA per ridurre i costi e migliorare l’efficienza, devi sviluppare processi per capire come sta generando valore. Ecco cosa puoi fare nel 2026:

• Definisci la tua base di riferimento prima dell’implementazione. Qual è il tuo tempo di risposta attuale? Quanti ticket risolve al giorno ciascun agente umano? Che percentuale di richieste sono domande ripetitive con cui l’IA potrebbe aiutare? Questi benchmark sono la tua base di riferimento per confrontarli una volta che un agente IA è attivo.
• Monitora le metriche chiave per il tuo agente AI, ad esempio quante conversazioni vengono avviate tra il tuo agente AI e i tuoi clienti, la percentuale di conversazioni che il tuo agente AI risolve con successo senza alcun intervento umano e le vendite generate dall’agente AI, come il fatturato derivante dagli ordini effettuati entro 24 ore da quando un acquirente fa clic su una scheda prodotto in una conversazione con il tuo agente AI.
• Monitora in che modo l’IA incide su problemi complessi. Gli operatori umani stanno dedicando meno tempo alle domande ripetitive e più tempo ai problemi complessi? I tuoi punteggi CSAT sono aumentati dopo l’implementazione di un agente IA? A volte l’IA può effettivamente aumentare il tempo di risposta per gli operatori umani, perché stanno gestendo richieste ad alto contatto, ma non è necessariamente un male se significa una maggiore soddisfazione del cliente.
• Misura i tassi di deviazione e contenimento. Controlla quanti clienti hanno iniziato con il tuo agente IA e hanno finito per dover essere trasferiti a una persona. Tassi di trasferimento elevati potrebbero indicare che la tua IA non è ancora pronta a gestire ciò che le stai chiedendo di fare, e questo può influire sull’esperienza del cliente.

Il brand di abbigliamento Ministry of Supply, ad esempio, monitora le prestazioni del suo assistente per lo shopping basato sull’IA senza coinvolgimento umano. In un periodo di 60 giorni, il loro assistente IA ha risolto l’84% delle richieste in chat sui consigli sui prodotti [EN] e il 75% delle richieste in chat “dov’è il mio ordine?”. in autonomia.

Come stanno cambiando nel 2026 i costi e le strutture dei team di assistenza clienti?

Secondo Indeed, nel 2025 la retribuzione oraria media per i rappresentanti del servizio clienti era di 19,37 $. Ma non esiste un modello universale per definire l’organico di un team di servizio clienti. Dipende in larga misura dalle dimensioni dell’azienda e dai ricavi.

La nostra ricerca sul servizio clienti rivela che il 49% delle aziende in fase iniziale (con un fatturato inferiore a 2,5 milioni $) gestisce il servizio clienti con 10 persone o meno, mentre il 55% delle aziende enterprise (con un fatturato superiore a 500 milioni $) dispone di team con più di 100 persone. I team di assistenza del mid-market e delle PMI sono distribuiti in modo più uniforme tra le diverse dimensioni dei team.

Finora l’IA non sta incidendo in modo significativo sulle dimensioni del team del servizio clienti: il 44% dei responsabili del servizio afferma che, dopo l’implementazione dell’IA o dell’automazione, non ci sono stati cambiamenti significativi nelle dimensioni del team. Il 25% afferma che le dimensioni del team sono aumentate, con l’IA a supporto di una crescita moderata. Solo il 12% segnala una riduzione delle dimensioni del team perché l’IA automatizza alcune attività ed elimina alcuni ruoli.

Se il tuo obiettivo è aumentare la produttività senza aumentare l’organico, ecco alcuni strumenti che possono aiutarti:

• Customer Agent IA: i Customer Agent IA possono consigliare prodotti, rispondere a domande semplici sulla disponibilità dei prodotti o sulle policy e passare la conversazione a un Customer Agent umano con tutto il contesto.
• Portali self-service: gli hub self-service sono destinazioni personalizzate sul sito in cui i clienti possono monitorare gli ordini, avviare i resi, salvare gli articoli tra i preferiti per dopo, vedere consigli personalizzati e riscattare punti fedeltà.
• Helpdesk basati su IA: gli helpdesk basati su IA aggregano i dati dei clienti e le conversazioni di assistenza da ogni canale in un unico spazio di lavoro condiviso. In questo modo gli operatori umani hanno le informazioni di cui hanno bisogno per anticipare le esigenze di assistenza e personalizzare gli scambi, senza passare continuamente da una piattaforma all’altra.

In che modo i brand stanno pianificando i budget 2026 per lo stack tecnologico del servizio clienti?

Quando abbiamo chiesto in cosa prevedono di investire nel prossimo anno, i responsabili del servizio clienti hanno concordato su queste 3 priorità:

1. Migliorare gli strumenti di formazione e onboarding degli agenti: 42%
2. Investire in nuovi strumenti basati sull’IA: 38%
3. Migliorare integrazioni e reportistica sui dati: 36%

La dimensione dell'azienda sembra influenzare gli investimenti futuri. Le aziende enterprise e mid-market, per esempio, sono quelle che hanno maggiori probabilità di dare priorità a nuovi investimenti in IA. Ma le PMI e gli imprenditori sono quelli che hanno maggiori probabilità di dare priorità alla formazione e all'onboarding degli agenti, il che indica che l'adozione dell'IA sta crescendo più rapidamente nelle organizzazioni più grandi con un'infrastruttura consolidata.

Crea un team di servizio clienti che genera ricavi nel 2026 con Klaviyo

I costi del servizio clienti stanno aumentando, ma investimenti strategici nella tecnologia giusta, nella struttura del team e nell’automazione possono offrire un ritorno sull'investimento misurabile, migliorando al contempo la soddisfazione dei clienti.

Nel 2026, la tecnologia di assistenza clienti più conveniente unifica i dati dei clienti e abbatte i silos tra assistenza e marketing, consentendo esperienze personalizzate su tutti i punti di contatto e riducendo al contempo la necessità di costose integrazioni di strumenti.

Unificando i dati dei clienti, puoi ridurre la complessità tecnologica, migliorare l’efficienza sia per gli operatori umani sia per quelli basati su IA e misurare l’impatto reale del servizio sul valore del ciclo di vita del cliente (CLV).

Con Klaviyo, il CRM creato per il B2C, hai tutte le esigenze di marketing e di servizio in un’unica piattaforma. E con Klaviyo Service, puoi offrire esperienze cliente eccezionali con:

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