AI Customer Analytics nel 2025: il tuo prossimo vantaggio competitivo

La nuova generazione di customer analytics è arrivata. Con l’aumento dei costi di acquisizione dei clienti e l’intensificarsi della concorrenza, le aziende si affidano all’intelligenza artificiale per ridurre l’abbandono o aumentare i ricavi utilizzando i dati dei clienti esistenti. Ogni mese, la tua azienda genera da centinaia a migliaia di punti di contatto con i clienti: chiamate di assistenza, interazioni con i prodotti, risposte ai sondaggi e ticket di assistenza che raccontano la storia della relazione con il cliente. La sfida non è trovare nuovi dati, ma sbloccare l’intelligence che hai già ogni giorno nella tua azienda. 

Ogni interazione con i clienti contiene segnali di soddisfazione, trend emergenti e opportunità di espansione, ma l’aggregazione dei segnali per ottenere veri insight può rimanere sfuggente. I customer journey moderni si estendono su più canali, piattaforme e punti di contatto, creando una rete di interazioni che l’infrastruttura di analisi tradizionale fatica ad acquisire e analizzare in tempo reale. Finora, gli insight sui clienti su vasta scala richiedevano competenze specializzate di data science, strumenti complessi e lunghi cicli di sviluppo. 

L’opportunità è quella di consentire ai customer success team di passare dalla risoluzione reattiva dei problemi all’azione proattiva. Il risultato? Passare dalla creazione di sistemi complessi alla creazione di relazioni con i clienti. 

TS Imagine ha risparmiato 4000 ore all’anno e ridotto i costi dell’AI del 30% automatizzando l’elaborazione manuale delle email e migliorando i flussi di lavoro dell’assistenza clienti grazie alla classificazione dei ticket in base all’urgenza e alla complessità.

Dal ritardo alla differenziazione

Non è certo un concetto nuovo per la maggior parte delle aziende possedere i dati di analisi dei clienti e del sentiment. Tuttavia, la vera differenza oggi è la velocità e l’agilità con cui i tuoi team possono accedere a picchi di informazioni e azioni di abbandono o vendite impreviste in un nuovo segmento di mercato. Questa velocità dipende in gran parte dalla velocità con cui i tuoi team trasformano i dati non strutturati su vasta scala.  

Per la maggior parte delle aziende, il processo di comprensione del feedback richiede un processo complesso di combinazione di fonti di dati diverse e di utilizzo di diversi strumenti AI per trascrivere file audio, analizzare il sentiment e generare riassunti prima di estrarre insight significativi. Ora possiamo semplificare il tutto con poche righe di codice. E non è tutto. Le soluzioni pronte per la produzione possono essere create in pochi giorni. 

Insight all’avanguardia sui clienti

Prendiamo ad esempio l’analisi post-chiamata, un caso d’uso comune di customer intelligence per trasformare le conversazioni registrate dei clienti in business intelligence sulle richieste e i reclami dei clienti. 

Fase 1: Trascrivi in modo efficiente le chiamate su vasta scala

Il punto di partenza per qualsiasi workflow di analisi post-chiamata è la conversione dell’audio in testo analizzabile di alta qualità, soprattutto su vasta scala. Per contestualizzare, una grande azienda può ricevere più di 100.000 chiamate a settimana, per una media di 30 minuti, che spesso vengono memorizzate in oggetti di storage come Amazon S3, Azure Blob Storage o Google Storage Services. Si tratta di un totale di 3 milioni di minuti di contenuti che è necessario elaborare in modo semplice ed efficiente ogni settimana prima di poter iniziare a eseguire ulteriori analisi.

Per risolvere questo problema su vasta scala, abbiamo creato AI_TRANSCRIBE (in public preview), un operatore AI speech-to-text nativo SQL che consente la trascrizione audio di alta qualità, l’identificazione automatica degli altoparlanti e la marcatura temporale a livello di parola per file audio della durata massima di due ore. Oltre a essere facile da usare, AISQL AI_TRANSCRIBE offre anche una qualità simile, con una latenza migliore, ai sistemi commerciali più diffusi come AWS Transcribe.  

L’operatore AI completamente gestito può elaborare i file direttamente dall’object storage, senza spostamento di dati e senza necessità di gestione dell’infrastruttura: basta puntare ai file audio e ottenere testo strutturato e pronto per l’analisi utilizzando SQL.

Uno dei più grandi tour operator del Regno Unito è in grado di analizzare oltre 2000 chiamate al giorno per trovare l’intento del cliente.

Fase 2: Accedi a una qualità leader del settore per la customer analytics

Una volta trascritto il testo dalle chiamate dei clienti, il passo successivo consiste nel capire non solo ciò che i clienti dicono, ma come si sentono e quali schemi emergono in migliaia di conversazioni. Utilizzando Cortex AISQL, puoi creare facilmente pipeline di trasformazione AI per ottenere analisi del sentiment di alta qualità, tradurre e categorizzare diverse chiamate e riassumere i temi chiave.  

Per aiutare a comprendere il sentiment e i livelli di soddisfazione dei clienti, abbiamo creato AI_SENTIMENT (in GA). AI_SENTIMENT è un operatore AISQL specifico creato per fornire analisi del sentiment globali e granulari allo stato dell’arte su diversi contenuti in lingue diverse. È perfetto per le aziende globali con clienti in più mercati. AI_SENTIMENT è ottimizzato per comprendere inglese, francese, tedesco, hindi, italiano e portoghese, preservando il contesto e le sfumature di ciò che viene detto che altrimenti andrebbe perso nella traduzione. 

Al di là della semplice classificazione del sentiment positivo o negativo, AI_SENTIMENT fornisce analisi granulari del sentiment basate sugli aspetti che rivelano l’opinione dei clienti su aspetti specifici del tuo prodotto o servizio. Una singola trascrizione di chiamata può mostrare un sentiment misto sulla qualità del prodotto e allo stesso tempo rivelare un sentiment negativo sui prezzi o i tempi di risposta del supporto, consentendo interventi precisi e mirati. 

Per semplificare la traduzione, la classificazione dei problemi delle chiamate e il riepilogo dei temi di migliaia di conversazioni trascritte, abbiamo creato una suite di operatori AISQL scalabili come AI Translate (in GA), AI_CLASSIFY (public preview) e AI_AGG (public preview). 

Molti clienti utilizzano Cortex AI Translate per convertire le conversazioni nella lingua principale dell’azienda prima di eseguire analisi aggiuntive. Quindi utilizzano AI_CLASSIFY per categorizzare automaticamente le chiamate per instradarle ai team di prodotto giusti o per etichettare i livelli di escalation. Ad esempio, puoi classificare le chiamate come [‘billing_issue’, ‘product_bug’, ‘feature_request’ o ‘escalation’] in categorie. 

Infine, AI_AGG è in grado di sintetizzare insight e temi in migliaia di trascrizioni di chiamate categorizzate come una funzione di aggregazione SQL. Ad esempio, AI_AGG consente alle organizzazioni di “riepilogare facilmente i principali problemi di fatturazione per livello di gravità” o “identificare i temi dell’escalation per categoria di chiamata”. Che si tratti di identificare le cause dei problemi, estrarre le richieste di funzionalità principali per area di prodotto o evidenziare i driver di soddisfazione, possiamo analizzare in modo più dettagliato utilizzando AI_SENTIMENT, e AI_AGG aiuta a trasformare le trascrizioni delle chiamate in business intelligence fruibile. 

RAC è riuscita a ridurre i tempi di gestione delle chiamate del 30% e a migliorare i tempi di insight da mesi a due a tre giorni.

Vantaggi aggiuntivi della customer analytics

Il miglioramento dell’analisi dei dati dei clienti crea un effetto valanga man mano che gli insight fluiscono tra i team: questo aumenta i ricavi da fidelizzazione ed espansione e genera più dati per ottenere insight ancora più approfonditi. 

• Prodotto: Identifica le lacune delle funzionalità, assegna priorità alle roadmap di sviluppo in base ai punti critici dell’utente e risolvi i problemi in modo proattivo prima che si riflettano sulla soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
• Marketing: Comprendi ciò che piace di più ai clienti, perfeziona i messaggi in base alla lingua madre e ai punti critici reali dell’utente e crea campagne mirate che risolvono le preoccupazioni specifiche dei clienti evidenziando al contempo le esperienze di prodotto di successo.
• Vendite: Trova opportunità di upselling, comprendi le obiezioni prima che si verifichino e offri ai potenziali clienti case study e soluzioni pertinenti basati su modelli di successo reali e punti critici risolti.
• Data scientist: Crea modelli che prevedono meglio l’abbandono e l’espansione, scopri schemi nascosti nel comportamento dei clienti durante l’intero ciclo di vita e crea funzionalità data-driven che indirizzano direttamente alle opportunità di maggiore impatto per i clienti.

Riduci il tempo dal dato all’insight all’azione al valore per il cliente

Creare customer analytics su Snowflake trasforma fondamentalmente il modo in cui i tuoi team allocano il tempo e influisce direttamente sui profitti. Accelerando il passaggio dai dati grezzi agli insight fruibili, è possibile passare dalle reazioni agli interventi proattivi, sviluppare modelli predittivi più accurati e semplificare le operazioni con effetti misurabili sia sulla crescita del fatturato che sulla soddisfazione dei clienti. Questa trasformazione consente ai tuoi team clienti di passare da risolutori di problemi reattivi a promotori di ricavi strategici, trasformando i clienti frustrati in sostenitori fedeli e garantendo al contempo che i tuoi investimenti tecnologici producano rendimenti tangibili. Le aziende che oggi sposano questo cambiamento costruiscono le relazioni con i clienti che alimenteranno la crescita di domani, creando un vantaggio competitivo sostenibile in un mercato sempre più affollato.

Infine, meno tempo impieghi ad aggregare gli insight manualmente, più tempo puoi dedicare a ciò che conta per la tua azienda: costruire relazioni, identificare opportunità e prendere decisioni informate sulla reale customer intelligence. La piattaforma Snowflake Cortex AI riduce le barriere per i team dati e tecnologici semplificando la trasformazione basata sull’AI per più tipi di dati, formati incoerenti e requisiti di qualità e privacy in evoluzione. 

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