1. The death of call center
UK
TRADE &
INVESTMENT
Innovation Awards 2014
2. Il futuro del call center per gli utenti
In
una
survey recente
di
Xerox
vengono
interpellati
6000
clienti
di
aziende
telco,
media
e
tech
42%
degli
intervistati
predice
che
non
ci
saranno
piu’ call
center
per
il
2025
3. Ma….
Il
Call
center
e’ ancora
il
canale
preferito
di
¼
dei
clienti
worldwide
Quindi…
i
call
center
sono
popolari
ma
le
persone
predicono
ed
auspicano
la
loro
fine
per
il
2025
4. C’è qualcosa che non torna
I
clienti
pensano
che
la
tecnologia
sostituirà
in
gran
parte
l’interazione
umana
nei
call
center
ma
continuano
a
preferire
il
call
center
come
punto
di
contatto.
5. Come lo spieghiamo?
• Frustrazione
per
l’esperienza
con
i
sistemi
digitali
• Le
abitudini
degli
utenti
non
sono
facili
da
scardinare.
• La
maggior
parte
dei
clienti
sono
ancora
GenX,
Baby
Boomers
6. Ma e’ una novità?
Si
parla
di
multicanalità da
anni
Si
parla
di
virtual assistant da
anni
Sono
disponibili
tecniche
di
language processing
da
anni
Allora
cosa
e’ cambiato
8. Shift Generazionale
Sommando
tutti
i
canali
digitali,
questi
rappresentano
circa
il
46%
delle
preferenze
con
differenze
tra
i
vari
segmenti
demografici
9. Il call center del futuro
9
Multicanale:
• Social
• Messengers
• Mobile
• Mail
• Chat
• Communities
Open:
• Outsourcer
• Crowdsourcer Managed
• Inbound Call
center
• Self
Service
• Automated Responses (Bot)
Data
Driven:
• Data
Driven Decision Models
• Machine
Learning
• Semantic Analysis
10. Vera mutlicanalita’
10
• Capability Tecnologiche in grado di predire e decidere il miglior touch point
• Processi e Capability Tecnologiche per far interagire humans & technologies
• Estendere l’azienda fuori dai confini, lavorando in un extended enterprise
11. Machine Learning
La migliore tecnologia per ogni interazione
Categorizzazione di
concetti “astratti”
(detractors,
advocates, servizio…)
Strutture di
linguaggio ben
definite ( people,
organizations, works)
, utilizzando anche le
ontologie di
wikipedia
Concetti semplici e
ben definiti ( wifi,
internet etc…)
Ormai sono a disposizione diverse tecnologie per gestire i diversi tipi di interazione
E decidere il miglior touch point per il cliente
Semantic
(entity extraction)
Keyword based
12. Il miglior touch point per chi?
La
convenienza
è
il
principale
driver
per
la
scelta
del
canale
di
contatto
(orario,
contesto,
tipo
di
problema)
13. Machine Learning?
Il
Machine
learning e’ una
tipologia
di
intelligenza
artificiale
che
fornisce
alle
macchine
la
capacità
di
apprendere
senza
essere
programmate
nello
specifico.
Il
Machine
Learning
e’ focalizzato
nello
sviluppo
di
modelli
che
possono
autoapprendere e
migliorare
quando
vengono
esposti
a
nuovi
dati.
14. Machine Learning esempi?
Learn – Modelli
per
imparare
ed
acquisire
conoscenza
sugli
utenti
Predict – Predictive Analytics
per
fornire
informazioni
azionabili
alle
aziende
Natural
Language
Processing
Sentiment Analysis
Text
Classification
Knowledge
Acquisition
Multilingual Capabilities
Algoritmi
Classificatori
Bayesiani
Neural Networks
Etc…
Use Cases per engagement : Smart Routing,
Content Discovery and proposition, Influencer
Discovery, Crisis Prevention, Fraud Detection
15. BOT
Anche
i
bot
(virtual assistants)
non
sono
una
novità.
Quello
che
cambia
è
l’intelligenza
con
cui
possono
essere
alimentati
ed
il
livello
di
sinergia
con
l’ecosistema
call
center
16. BOT Esempi
La compagnia aerea KLM ha iniziato recentemente un programma che
unisce il messenger facebook in modalita’ bot assisted con interazioni
umane. Semplicemente quando un robot non riesce a risolvere il
problema c’e’ un fallback umano .
17. Microsoft BOT
Microsoft ha lanciato un bot su twitter per dialogare dagli utenti. Il bot
aveva una logica estremamente aperta per l’apprendimento… in pochi
giorni e’ diventato razzista.
“The AI chatbot Tay is a machine learning
project, designed for human engagement. It is
as much a social and cultural experiment, as it
is technical. Unfortunately, within the first 24
hours of coming online, we became aware of a
coordinated effort by some users to abuse Tay’s
commenting skills to have Tay respond in
inappropriate ways. As a result, we have taken
Tay offline and are making adjustments.”
18. Crowdsourcing
l crowdsourcing (da crowd, "folla", e sourcing, da outsourcing, e cioè
esternalizzazione aziendale ) è lo sviluppo collettivo di un progetto da
parte di numerose persone esterne all'entità che ha ideato il progetto stesso.
Le persone che collaborano lo fanno in genere volontariamente,
rispondendo ad un invito a collaborare.
Use cases per Engagement : Customer
Collaboration per supporto p2p, Customer
Advocacy, Content Generation, Employee
Engagement
19. Il call center adesso
Cost intensive
Task
ripetitivi
Costoso
da
scalare
20. La risposta
La
tecnologia
disponibile
unita
all’interazione
umana
è
la
soluzione
Ma
la
strada
e’ ancora
lunga
Solo
il
56%
degli
utenti
dichiara
di
essere
felice
di
usare
un
virtual
assistant contattando
un
brand,
il
problema
è
che
spesso
non
riescono
a
trovare
la
soluzione
al
loro
problema.
Il
36%
dei
contatti
ad
un
call
center
Arrivano
da
un
interazione
fallita
con
i
canali
Digitali
Ogni
fall back
e’ stimato
con
un
costo
di
10$
21. Il futuro del call center
Sarà
il
punto
di
incontro
tra
convenienza
e
costi.
Convenienza
per
i
clienti
di
contattare
sul
canale
migliore
in
quel
momento
(orario,
contesto,
problema)
e
capacità
dei
brand
di
ottimizzare
i
costi
per
gestire
queste
interazioni
mettendo
in
campo
automazione
efficiente
grazie
alle
tecnologie
disponibili
22. Equilibrio tra tecnologia e human touch
Virtual
Agents
per
intercettare
richieste
di
routine,
sistemi
complessi
per
gestire
anche
casi
piu’ complessi
Super
Agents
per
gestire
la
relazione
ed
aumentare
le
opportunita’di
vendita,
retention
Uno
studio
Xerox
afferma
anche
che
una
buona
%
di
clienti
in
particolare
tra
Genx e
Baby
Boomers sarebbero
disposte
a
pagare
per
un
servizio
clienti
premium
23. Quindi il call center morirà
Si!Almeno
nella
forma
in
cui
lo
conosciamo
La
buona
notizia
è
che
si
trasformerà
in
qualcosa
di
diverso
focalizzato
sulla
qualita’
delle
interazioni
Da
CRM
Transazionale
a
CRM
Relazionale
24. Come sempre Albert aveva capito tutto J
Computers are
incredibly fast,
accurate,
and
stupid.
Human
beings are
incredibly
slow,
inaccurate,
and
brilliant.
Together they are
powerful beyond
imagination.
Albert
Einstein
Call
Center
visionary,
1879-‐1955