{"id":8249,"date":"2023-02-01T16:49:20","date_gmt":"2023-02-01T16:49:20","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.wpengine.com\/say-goodbye-to-low-response-rates-and-hello-to-roi-with-ai-powered-customer-experience-management\/"},"modified":"2023-07-19T11:06:29","modified_gmt":"2023-07-19T11:06:29","slug":"di-addio-ai-bassi-tassi-di-risposta-e-dai-il-benvenuto-al-roi","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/di-addio-ai-bassi-tassi-di-risposta-e-dai-il-benvenuto-al-roi\/","title":{"rendered":"D\u00ec addio ai bassi tassi di risposta e dai il benvenuto al ROI"},"content":{"rendered":"
\r\n \r\n
\r\n
\r\n
\r\n

D\u00ec addio ai bassi tassi di risposta e dai il benvenuto al ROIArticolo<\/strong> <\/h1>\r\n
25 gennaio 2023 – D\u00ec addio ai bassi tassi di risposta e dai il benvenuto al ROI con la gestione della Customer Experience basata sull’IA <\/div>
\r\n Richiedi una demo<\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n
\r\n
\r\n \r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n

La gestione della Customer Experience sta diventando sempre pi\u00f9 importante per le aziende, visto che i clienti hanno maggiori opzioni e aspettative. Due problemi principali che deve affrontare la gestione della Customer Experience sono i bassi tassi di risposta nelle survey ai clienti e la difficolt\u00e0 per calcolare il ritorno sull’investimento dei progetti di Customer Experience. L’intelligenza artificiale (IA)<\/strong> pu\u00f2 essere uno strumento utile per ridurre o risolvere questi due problemi della gestione della Customer Experience. L’IA pu\u00f2 prevedere se chi non risponde \u00e8 un detrattore o un promotore. In pi\u00f9, pu\u00f2 assegnare il canale di comunicazione adatto per il processo di close the loop e selezionare le campagne migliori. In particolar modo, un solido legame tra dati finanziari e Customer Lifetime Value ci permette di valutare e prevedere correttamente il ritorno sull’investimento. L’intero processo e la metodologia sono stati creati e offerti nella piattaforma sandsiv+<\/strong> per permettere agli imprenditori un’implementazione rapida, ottenendo un ottimo vantaggio competitivo.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

\r\n
\r\n\r\n
\r\n \r\n
\r\n
\r\n
\r\n
<\/ div> <\/div>\r\n <\/div>\r\n
\r\n

La gestione della Customer Experience sta diventando sempre pi\u00f9 importante per le aziende, visto che i clienti hanno maggiori opzioni e aspettative. Due problemi principali che deve affrontare la gestione della Customer Experience sono i bassi tassi di risposta<\/strong> nelle survey ai clienti e la difficolt\u00e0 per calcolare il ritorno sull’investimento<\/strong> dei progetti di Customer Experience.<\/p>\n

I bassi tassi di riposta alle survey dei clienti pu\u00f2 essere un problema importante per le aziende che cercano di raccogliere dati sulla Customer Experience. Le survey sono la modalit\u00e0 pi\u00f9 comune delle aziende di ottenere informazioni sulla Customer Experience. Tuttavia, i tassi di risposta possono essere bassi e ci\u00f2 rende difficile ottenere un campione rappresentativo. Di conseguenza, si possono ricavare dati inesatti o incompleti, rendendo difficile indentificare le aree problematiche e monitorare il successo delle iniziative di Customer Experience.<\/p>\n

Un’altra sfida abituale \u00e8 quella di calcolare il ritorno sull’investimento (ROI) dei progetti di Customer Expereince. L’esperienza del cliente pu\u00f2 essere una misura soggettiva e pu\u00f2 essere difficile raccogliere dati precisi e affidabili. In pi\u00f9, i benefici di migliorare la Customer Experience possono richiedere del tempo per essere evidenti, il che rende difficile il calcolo del ROI delle iniziative di CX. Tutto ci\u00f2 non aiuta le aziende a giustificare i loro investimenti in progetti di CX e a prendere decisioni correttamente su dove usare le risorse.<\/p>\n

Nonostante queste sfide, le aziende devono continuare a investire in Customer Experience per continuare ad essere competitive e a mantenere i clienti nel mercato attuale. \u00c8 fondamentale trovare modi di aumentare il tasso di risposta alle survey e maniere precise per misurare e calcolare il ROI dei progetti di CX.<\/p>\n

L’intelligenza artificiale (IA) pu\u00f2 essere uno strumento utile per ridurre o risolvere due problemi della gestione della Customer Experience: i bassi tassi di riposta alle survey e la difficolt\u00e0 di calcolare il ritorno sull’investimento nei progetti di Customer Experience.<\/p>\n

L’IA pu\u00f2 migliorare il processo di survey nel caso di bassi tassi di risposta e renderlo pi\u00f9 coinvolgente per i clienti. Per esempio, la generazione di linguaggio naturale (NLG) pu\u00f2 fare in modo che le domande delle survey siano pi\u00f9 conversazionali, il che pu\u00f2 facilitare la comprensione e la risposta dei clienti. In pi\u00f9, i chatbot con IA possono essere usati per realizzare survey in tempo reale, via SMS o applicazioni di messaggistica, aiutando ad aumentare il tasso di risposta.<\/p>\n

Per poter calcolare il ritorno sull’investimento dei progetti di Customer Experience, l’IA pu\u00f2 essere utilizzata per raccogliere e analizzare i dati dei clienti in tempo reale. Gli algoritmi di machine learning possono individuare modelli e tendenze nei dati dei clienti, come la cronologia degli acquisti o le interazioni, offrendo insight sul comportamento e sulle preferenze dei clienti. Tutto ci\u00f2 pu\u00f2 aiutare le aziende a comprendere quali iniziative di Customer Experience hanno un maggior impatto e adattare di conseguenza la loro strategia. In pi\u00f9, l’IA pu\u00f2 essere usata per prevedere l’abbandono dei clienti, il che consente alle aziende di intervenire prima che succeda.<\/p>\n

Quest’ultimo aspetto, in teoria, si pu\u00f2 anche usare per misurare i KPI, come l’NPS, ma secondo me non \u00e8 necessario. Le tecniche statistiche scoperte decenni fa, infatti, consentono di calcolare questi KPI<\/a> con informazioni precise sui margini di errore e sulle incongruenze del campione, per cui non \u00e8 necessario utilizzare tecniche di machine learning o di deep learning per questo scopo. \u00c8 pi\u00f9 utile identificare gli obiettivi potenziali per il close the loop o l’automazione di marketing per creare azioni sui non intervistati, creare valore e dimostrare il ROI.<\/p>\n

Quello che abbiamo fatto nella piattaforma sandsiv+ \u00e8 stato proprio questo:<\/p>\n