Offri le esperienze clienti eccezionali che i consumatori si aspettano
Cosa distingue i brand che i clienti amano da quelli che abbandonano? Un servizio clienti che funziona davvero.
Avere un ottimo prodotto non basta più per fidelizzare i clienti esistenti o conquistarne di nuovi. Le aspettative su un'assistenza proattiva, rapida, fluida e personalizzata non sono mai state così alte. E se non sei all'altezza, le persone vanno oltre.
Per stare al passo, devi anticipare i cambiamenti. Adattarti alle ultime tendenze nel supporto e nella strategia dell'assistenza clienti ti aiuterà a creare esperienze che fanno tornare i clienti e aumentano la fidelizzazione e il fatturato.
Secondo la ricerca di Klaviyo sull'assistenza clienti nel 2026, condotta su oltre 500 responsabili del settore nell'e-commerce, nel retail e nel settore ricettivo, il 67% delle aziende prevede di aumentare il budget per le tecnologie di assistenza nel 2026, e l'adozione dell'intelligenza artificiale nel customer service sta crescendo rapidamente in questi team.
Adottare sistemi più efficienti sta già migliorando l'esperienza cliente: il 77% dei team di assistenza dichiara di aver ottenuto un ritorno sull'investimento positivo dagli investimenti in tecnologie per il customer service, secondo la stessa ricerca.
Vediamo nel dettaglio cosa ci aspetta.
1. La pressione per accelerare l'IA nell'assistenza clienti è reale
L'adozione crescente dell'IA in questo momento è al centro dei pensieri di ogni dirigente aziendale. Una recente ricerca di Thomson Reuters ha rilevato che la maggior parte dei responsabili esecutivi ritiene che l'intelligenza artificiale trasformerà le loro aziende nei prossimi 5 anni, al punto da mettere la trasformazione digitale, come l'adozione dell'IA e il miglioramento dell'efficienza, davanti alla crescita del fatturato e alla riduzione dei costi.
Queste pressioni dall'alto arrivano direttamente ai responsabili dell'assistenza clienti, influenzando le strategie dei team, le dinamiche di lavoro, le competenze richieste, i budget e gli stack tecnologici.
Quando abbiamo chiesto ai responsabili dell'assistenza clienti a che punto si trovano le loro aziende nell'adozione dell'IA nelle diverse fasi del percorso del servizio clienti, ecco il livello di implementazione per fase:
- Richieste clienti e supporto via chat: 26% completamente implementata, 35% parzialmente, 23% in esplorazione, 17% non in uso
- Riepilogo dei ticket clienti: 24% completamente implementata, 29% parzialmente, 26% in esplorazione, 21% non in uso
- Analisi predittiva o contatto proattivo: 21% completamente implementata, 32% parzialmente, 28% in esplorazione, 18% non in uso
- Instradamento e prioritizzazione dei ticket: 21% completamente implementata, 31% parzialmente, 29% in esplorazione, 19% non in uso
- Assistenza degli agenti e suggerimenti di risposta: 19% completamente implementata, 38% parzialmente, 24% in esplorazione, 20% non in uso
- Analisi del sentiment o delle intenzioni: 18% completamente implementata, 31% parzialmente, 27% in esplorazione, 23% non in uso
In che modo l'IA sta migliorando l'assistenza clienti e il marketing?
Le società di servizio clienti utilizzano principalmente customer agent con IA, una forma evoluta di chatbot assistenza clienti, assistenza tramite intelligenza artificiale per gli agenti umani e helpdesk basati sull'IA per il riepilogo automatico dei ticket. Questi casi d'uso, a basso rischio e di facile implementazione, mostrano risultati concreti fin da subito e aiutano a ottenere il consenso interno per gli strumenti di intelligenza artificiale prima di passare a un'implementazione completa:
- Risposte immediate e consigli personalizzati: i customer agent con IA e gli assistenti agli acquisti possono fornire risposte in tempo reale su taglie, spedizioni, stato degli ordini e molto altro, attingendo ai dati dei cataloghi prodotti e delle risorse di assistenza. Sono anche in grado di personalizzare i consigli in base alle attività e alle preferenze dei clienti.
- Tempi di risposta più rapidi: con il supporto dell'IA, gli agenti umani lavorano più velocemente. Quando il Customer Agent passa la conversazione a un operatore, l'helpdesk basato sull'IA lo instrada automaticamente all'agente più adatto, fornendo il contesto completo del cliente e un riepilogo della conversazione.
- Processi più snelli: un helpdesk potenziato dall'IA rende i team di supporto più efficienti grazie a macro (risposte preimpostate), rilevamento automatico del tono e dell'urgenza, categorizzazione dei messaggi e suggerimento delle risposte più pertinenti.
- Opportunità di crescita: le piattaforme di assistenza basate sull'IA possono trasformare i momenti di supporto in segnali utili per il marketing, aiutando il team a capire quali campagne generano domande, dove si bloccano i clienti e come renderne il percorso più fluido.
Il brand di fragranze per la casa Happy Wax ha registrato una drastica riduzione dei ticket di supporto dopo aver implementato un customer agent con IA, come racconta Rachel Fagan, VP Marketing: "Negli ultimi 90 giorni, oltre il 50% delle conversazioni si è concluso senza alcun intervento del team di assistenza."
Come fanno i team di assistenza clienti a bilanciare velocità e qualità?
L'IA può gestire molte interazioni con i clienti in modo efficiente, ma gli agenti umani continuano a svolgere un ruolo fondamentale. Non a caso, nessuno di questi casi d'uso ha raggiunto il 100% di adozione. I responsabili dell'assistenza clienti stanno adottando l'IA con grande attenzione, valutando come può valorizzare i loro team.
I customer agent con IA gestiscono le richieste più comuni (come domande sulle opzioni di consegna), mentre le questioni più complesse o delicate vengono indirizzate agli agenti umani. Fagan, per esempio, sintetizza così il valore del customer agent con IA di Happy Wax: "I clienti ottengono risposte immediate, e il nostro team guadagna tempo e spazio per i momenti che richiedono un tocco più personale."
Man mano che introduci nuovi strumenti di intelligenza artificiale, monitora l'impatto sui team e sull'esperienza cliente. Assicurati che gli standard qualitativi restino alti e che i team si sentano supportati.
Quali strategie di adozione dell'IA funzionano per le diverse dimensioni aziendali?
Dalla nostra ricerca emerge che l'impatto dell'IA sull'assistenza clienti cresce con le dimensioni dell'azienda, probabilmente perché le organizzazioni più grandi hanno più risorse da investire nell'IA e più facilità nel dimostrarne il valore. Quando abbiamo chiesto ai responsabili dell'assistenza se l'intelligenza artificiale e l'automazione hanno migliorato la qualità e l'efficienza delle interazioni, ecco cosa hanno risposto:
- Aziende di dimensioni micro (GMV annuo inferiore a 2,5 milioni di euro): il 48% concorda
- PMI (GMV annuo tra 2,5 e 30 milioni di euro): il 67% concorda
- Aziende mid-market (GMV annuo tra 30 e 500 milioni di euro): il 71% concorda
- Grandi imprese (GMV annuo superiore a 500 milioni di euro): il 72% concorda
Questo si riflette nel livello di utilizzo effettivo dell'IA nel servizio clienti: in generale, più grande è l'azienda, più profonda è l'implementazione dell'intelligenza artificiale e maggiore è il valore ottenuto. Ecco quante aziende, per fascia dimensionale, hanno adottato parzialmente o completamente l'IA nel customer service:
- Richieste clienti e supporto via chat: Micro 44%, PMI 69%, Mid-market 67%, Grande impresa 71%
- Instradamento e prioritizzazione dei ticket: Micro 32%, PMI 56%, Mid-market 67%, Grande impresa 63%
- Riepilogo dei ticket clienti: Micro 34%, PMI 54%, Mid-market 68%, Grande impresa 66%
- Assistenza degli agenti e generazione di risposte: Micro 37%, PMI 61%, Mid-market 69%, Grande impresa 65%
- Analisi del sentiment o delle intenzioni: Micro 36%, PMI 48%, Mid-market 61%, Grande impresa 58%
- Analisi predittiva o contatto proattivo: Micro 38%, PMI 55%, Mid-market 67%, Grande impresa 65%
Segui l'esempio dei brand che abbiamo intervistato, che stanno introducendo l'IA in modo graduale per valutarne l'efficacia sui propri team e processi. Le realtà più piccole potrebbero preferire un approccio progressivo, scalando quando ha senso farlo. Invece di implementare l'intelligenza artificiale su tutti i canali di assistenza contemporaneamente, inizia testando in un'area specifica.
Usa i dati clienti già in tuo possesso per individuare dove l'IA potrebbe portare il maggiore beneficio. Se, ad esempio, ricevi regolarmente un alto volume di richieste via e-mail, inizia con FAQ basate sull'IA o risposte automatizzate.
Le aziende più grandi, invece, hanno più margine per sperimentare e integrare l'IA su più punti di contatto, come web chat, SMS ed e-mail, per offrire esperienze cliente altamente personalizzate.
2. Il self service clienti è ormai un'esigenza, e le opzioni si moltiplicano
Sono finiti i tempi in cui i clienti accettavano di restare in attesa per trovare risposte o soluzioni. Oggi vogliono opzioni di self-service rapide e intuitive, per trovare le risposte da soli, quando vogliono.
Attualmente, oltre il 90% dei consumatori si aspetta opzioni di supporto in self-service, secondo Microsoft. E i team di assistenza stanno rispondendo: dalla nostra ricerca emerge che l'84% dei team ha già implementato o prevede di implementare un portale clienti self service.
In generale, la maggior parte delle aziende gestisce ancora meno della metà delle interazioni clienti tramite self-service, ma le aspettative di crescita per il prossimo anno sono elevate. Ecco la situazione attuale e le previsioni dei responsabili dell'assistenza clienti:
Percentuale attuale di interazioni gestite interamente in self-service
- 0%/non so: 17%
- 1–20%: 21%
- 21–40%: 27%
- 41–60%: 20%
- 61–80%: 10%
- 80%+: 4%
Percentuale di interazioni che ci si aspetta vengano gestite in self-service nel prossimo anno
- 0%/non so: 15%
- 1–20%: 15%
- 21–40%: 23%
- 41–60%: 23%
- 61–80%: 16%
- 80%+: 9%
Quali sono le funzionalità essenziali del self-service per il 2026?
Un hub per l'esperienza cliente è una destinazione sul sito con accesso autenticato che offre ai clienti un percorso completo e senza interruzioni: dalla navigazione all'acquisto fino al supporto. Queste destinazioni fluide e intuitive aiutano i brand a costruire relazioni più solide, aumentare la fidelizzazione e incentivare gli acquisti ripetuti, alimentando una crescita sostenibile nel lungo periodo.
I team di assistenza stanno espandendo il self-service in aree come i portali clienti con FAQ e gestione degli ordini e i customer agent con IA con cui i clienti possono chattare in tempo reale.
I clienti vogliono un portale clienti self service che funzioni davvero. Un hub per l'esperienza cliente offre esattamente questo:
- Knowledge base e FAQ dinamiche: risorse facilmente accessibili che permettono ai clienti di risolvere i problemi in autonomia, senza dover aspettare il supporto.
- Tracciamento e gestione degli ordini: la possibilità per i clienti di verificare lo stato del proprio ordine senza dover inserire lunghi codici o visitare siti esterni.
- Avvio dei resi in autonomia: strumenti che consentono ai clienti di avviare un reso secondo i propri tempi, senza aspettare che un agente umano elabori la richiesta.
- Customer Agent con IA: assistenti agli acquisti intelligenti in grado di recuperare rapidamente informazioni come lo stato dell'ordine, avviare un reso o trasferire a un agente umano in caso di problemi complessi.
I portali di self-service ridefiniscono il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti, e viceversa. Quando il brand di abbigliamento Ministry of Supply ha creato un'esperienza d'acquisto più fluida e personalizzata tramite un portale clienti self service, ha registrato oltre 12.000 interazioni self-service (EN), come accesso ai dettagli degli acquisti precedenti e consigli per il prossimo acquisto.
Come si implementa il self-service e come si calcola il ritorno sull'investimento?
Gli hub per i clienti devono sembrare sistemi autonomi dal punto di vista dell'utente, ma dietro le quinte richiedono integrazione e metriche chiare per essere davvero efficaci. Ecco su cosa concentrarsi:
- Integrazioni con il CRM e le piattaforme e-commerce esistenti: assicura un flusso di dati pertinenti per offrire servizi personalizzati e senza attrito.
- Misurazione dei risultati: monitora metriche chiave come i tassi di adozione del self-service, la riduzione del volume dei ticket, i punteggi Net Promoter Score (NPS) e di soddisfazione del cliente (CSAT), il fatturato generato dal portale clienti e il valore del ciclo di vita del cliente (CLV) più elevato associato a una maggiore soddisfazione.
- Dati e feedback per campagne marketing e programmi VIP: usa i dati dell'hub per creare campagne marketing più mirate e identificare i clienti VIP a cui riservare offerte speciali, migliorando la fidelizzazione.
3. Qualità dei dati e integrazione riducono l'attrito e personalizzano l'assistenza clienti
Dalla nostra ricerca emerge che, sebbene la maggior parte delle aziende valuti la qualità dei propri dati clienti come "buona", solo il 29% la considera "eccellente". E solo il 34% dei responsabili dell'assistenza clienti concorda pienamente sul fatto che il proprio team abbia accesso a dati di alta qualità che consentono interazioni personalizzate.
La qualità dei dati sta diventando sempre più importante per i team di assistenza, soprattutto man mano che fanno maggiore affidamento sull'IA e sul self-service nei loro processi. Se i dati sono incompleti o i sistemi non sono integrati, i team di assistenza e i customer agent con IA non hanno un quadro accurato delle esigenze attuali del cliente.
Questo si collega direttamente al fatto che 1 team su 4 prevede di consolidare il proprio stack tecnologico nel corso di quest'anno. Con sistemi più unificati e dati di qualità, i team di assistenza possono lavorare in modo più efficiente, coordinarsi meglio con il marketing, personalizzare il servizio e ridurre l'attrito nell'esperienza cliente.
Immagina che la tua piattaforma di spedizione non sia ben integrata con il CRM o l'helpdesk. Se un cliente chiede quando può aspettarsi il suo ordine, il team di assistenza dovrebbe:
- Accedere a un sistema separato, rallentando la risposta.
- Usare i dati dell'ultimo caricamento manuale, che potrebbero essere obsoleti, rischiando di fornire una data errata.
- Affidarsi a un riepilogo generato dall'IA che attinge a dati non aggiornati.
Se invece utilizzi un CRM B2C con una customer data platform (CDP) integrata e un helpdesk incorporato, puoi:
- Acquisire l'intera cronologia del cliente dal momento dell'iscrizione, così il marketing può affinare il targeting e l'assistenza clienti ha sempre il quadro completo.
- Tracciare ogni interazione del cliente su ogni canale, in modo che i team non consiglino mai i prodotti sbagliati o si perdano un reclamo sepolto in una vecchia conversazione via e-mail.
- Avere visibilità su ogni clic, acquisto e azione in tempo reale, così il team giusto può reagire immediatamente a ciò che i clienti vogliono o di cui hanno bisogno.
- Personalizzare le interazioni di assistenza clienti usando i dati delle attività dei clienti sia nel marketing che nel servizio.
4. Un'assistenza clienti integrata genera fatturato e fidelizzazione, non è solo un centro di costo
Secondo la nostra ricerca, migliorare la soddisfazione del cliente è la priorità numero uno per i team nel 2026. Ma subito dopo c'è l'obiettivo di aumentare l'impatto dell'assistenza clienti sulla generazione di fatturato e sulla fidelizzazione. E la seconda prospettiva più diffusa tra i professionisti del servizio clienti è che l'assistenza diventerà un motore fondamentale di fatturato e fidelizzazione nei prossimi anni.
L'assistenza clienti si è trasformata da centro di costo reattivo a motore di fatturato e fidelizzazione, soprattutto quando i team di assistenza e marketing lavorano in stretta collaborazione. Secondo il report sullo stato del marketing B2C 2025 (EN) di Klaviyo, i brand con team di marketing e assistenza clienti pienamente o fortemente allineati hanno il 26% di probabilità in più di avere un valore del ciclo di vita del cliente (CLV) medio superiore a 1.000 €.
Ecco alcuni esempi concreti di come i team di assistenza possono generare direttamente fatturato, grazie a dati e sistemi marketing connessi:
- Guidare i clienti all'acquisto nel momento giusto. Sia i customer agent con IA che gli agenti umani possono rispondere alle domande dei clienti durante tutto il percorso del cliente, che si tratti di un consiglio personalizzato per un regalo o di una rapida domanda sulle taglie. Questo può ridurre direttamente i carrelli abbandonati e aumentare le conversioni.
- Identificare e riattivare i clienti a rischio. I team marketing possono usare i dati delle interazioni di assistenza e dello storico acquisti per individuare i clienti che rischiano di abbandonare il brand, e riconquistarli con offerte speciali e campagne di riattivazione clienti.
- Seguire le esperienze negative per riparare il rapporto. Quando un cliente vive un'esperienza negativa, ricevendo un articolo in ritardo o rimanendo insoddisfatto della taglia, puoi inviargli uno sconto sul prossimo acquisto o un articolo in omaggio.
- Incentivare la fidelizzazione e costruire relazioni più solide. Offri ai clienti accesso a un hub personalizzato dove possono gestire il loro rapporto con il brand, riscattare punti fedeltà, accedere a sconti, riacquistare articoli rapidamente e salvare i preferiti.
Il brand di intimo femminile Thirdlove, ad esempio, genera fatturato tramite il self-service grazie a un hub clienti che mostra una pagina "Per te" personalizzata per ogni cliente. Lì, i clienti possono visualizzare e salvare gli articoli preferiti, ricevere consigli sui prodotti personalizzati e monitorare e riscattare i punti fedeltà.
I clienti usano l'hub per gestire l'intera relazione con il brand, tracciando gli ordini, contattando il supporto e molto altro. Nel 2025, l'hub clienti di Thirdlove ha generato oltre 200.000 $ di fatturato (EN).
5. La gestione picchi assistenza clienti distingue i brand di eccellenza
I periodi di punta come le festività, il BFCM (Black Friday e Cyber Monday) e i cambi di stagione possono fare la differenza per la reputazione del tuo brand.
Se riesci a mantenere un livello di assistenza clienti di alto livello, hai l'opportunità di trasformare i nuovi clienti in fedeli sostenitori del brand. Ma se cedi sotto la pressione di volumi di richieste più elevati, rischi di perdere sia i clienti nuovi che quelli abituali a favore di brand con sistemi e team più efficienti.
Secondo la nostra ricerca, la principale sfida per i team di assistenza clienti è proprio la gestione picchi assistenza clienti durante questi periodi. Per affrontarla, il 25% dei team si concentra sulla gestione dei volumi tramite personale e automazione, mentre un altro 25% dà priorità al mantenimento della qualità.
Ecco alcuni modi per preparare il tuo team di assistenza clienti ai periodi di punta:
- Potenzia le risorse di self-service con largo anticipo. Assicurati che i clienti possano trovare le informazioni di cui hanno bisogno per fare acquisti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, che sia tramite un portale clienti self service, un customer agent con IA o le FAQ. Prima dei periodi di punta, arricchisci le schede prodotto con informazioni di spedizione aggiornate, domande frequenti dei clienti e opzioni regalo.
- Comunica in modo proattivo per ridurre il volume dei ticket. Includi nelle tue automazioni di marketing informazioni come le politiche di spedizione e le scadenze per gli ordini, link alle FAQ e istruzioni sull'uso dei prodotti. Essere proattivi aiuta ad automatizzare la risoluzione dei problemi che tendono a generare più ticket di assistenza.
- Aumenta la capacità del team. Usa l'IA e l'automazione per velocizzare il lavoro del team di assistenza e aumentarne la capacità. Con l'intelligenza artificiale che gestisce le domande di routine su ordini e politiche del negozio e instrada automaticamente i ticket ad alta priorità alle persone giuste, i tuoi agenti umani possono lavorare in modo più efficiente ed efficace.
Più sei preparato prima dei periodi di punta, meno il tuo team sarà sopraffatto e avrai il tempo di apportare le correzioni necessarie in tempo reale e offrire ai clienti il livello di supporto che si aspettano.
Nel 2026, non limitarti a soddisfare le aspettative dell'assistenza clienti. Superale.
Un'assistenza clienti eccezionale è diventata un driver fondamentale di fidelizzazione e fatturato. Ma il livello base di un buon servizio clienti è in continua evoluzione. Chi non riesce a stare al passo, non riesce a competere.
L'eccellenza nell'assistenza clienti è imprescindibile nel 2026, e hai bisogno degli strumenti giusti per realizzarla. Klaviyo Service connette assistenza e marketing con dati condivisi e IA, aiutando i brand a offrire esperienze più intelligenti e integrate.
La suite Klaviyo Service include:
- Klaviyo Customer Hub: un hub personalizzato e completo dove i clienti possono gestire gli ordini, riscattare offerte, scoprire prodotti e ricevere supporto.
- K:AI (Klaviyo AI) Customer Agent: un agente di assistenza autonomo attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7, addestrato sui dati del tuo negozio e dei tuoi clienti per rispondere alle domande, consigliare prodotti e risolvere i problemi istantaneamente, su tutti i canali.
- Klaviyo Helpdesk: un helpdesk potenziato dall'intelligenza artificiale che riunisce agenti IA e umani in un spazio di lavoro unificato su tutti i canali, fornendo il contesto completo del cliente per tempi di risposta più rapidi e interazioni più personalizzate.