Customer operations: con l’AI migliorano i servizi

Le customer operations stanno vivendo una trasformazione profonda, spinta dall’adozione di tecnologie sempre più avanzate. Il caso di UnipolAssistance, presentato da Alessandra Lanzalotta, Responsabile Direzione Operations, durante l’ultimo convegno dell’Osservatorio Omnichannel Customer Experience, promosso dalla School of Management del Politecnico di Milano, evidenzia come l’automazione e l’intelligenza artificiale possano migliorare efficienza e qualità del servizio, senza rinunciare al fattore umano.

UnipolAssistance, parte del gruppo UnipolSai Assicurazioni, è specializzata nell’erogazione di servizi di assistenza e opera da oltre 30 anni, con un focus particolare sul settore automotive, che rappresenta la parte più rilevante del business. Oggi, l’azienda gestisce più di 2 milioni di interventi all’anno, di cui 450.000 solo per il soccorso stradale.

Dal soccorso stradale a un customer service evoluto

Il core business di UnipolAssistance è sempre stato il soccorso stradale, ma con l’aumento delle richieste di assistenza e la necessità di gestire situazioni complesse, l’azienda ha intrapreso un percorso di trasformazione organizzativa per le customer operations, basato su:

• Collaborazione con BPO (Business Process Outsourcing) per esternalizzare i processi più standardizzati.
• Implementazione di soluzioni di automazione, con chatbot e voicebot per gestire richieste semplici e ripetitive.
• Bilanciamento tra AI e intervento umano, per garantire un supporto adeguato nelle situazioni più critiche.

“Il nostro cliente non chiama per una semplice informazione, ma perché ha un’emergenza. La nostra sfida è combinare efficienza operativa con una gestione empatica delle situazioni più delicate.” spiega Alessandra Lanzalotta.

Automazione e ottimizzazione: i tre driver strategici

L’obiettivo di UnipolAssistance è scalare la gestione degli interventi senza compromettere la qualità del servizio. Questo processo si basa su tre pilastri fondamentali:

1. Efficienza operativa: il numero di richieste varia in base a fattori stagionali e climatici, rendendo necessaria una gestione più flessibile.
2. Riduzione dei costi: non si tratta solo di tagliare spese, ma di redistribuire il valore delle attività tra automazione e competenze umane.
3. Equilibrio tra automazione e human touch: sebbene l’automazione aiuti a gestire grandi volumi di richieste, il supporto umano rimane essenziale nei casi più complessi.

L’introduzione dell’automazione nelle customer operations

Dal 2021, UnipolAssistance ha avviato un progetto di automazione intelligente per la gestione del soccorso stradale. I risultati parlano chiaro:

• 1.350.000 chiamate gestite interamente da chatbot e voicebot.
• 200.000 interventi di traino organizzati in modo completamente automatizzato.
• 28% dei traini gestiti automaticamente nel 2024, con un obiettivo di 30% entro fine anno.

Il successo dell’automazione è stato reso possibile dall’integrazione con le tecnologie esistenti, come le black box installate nei veicoli dei clienti, che permettono di geolocalizzare il mezzo, verificare la copertura assicurativa e identificare il tipo di guasto in tempo reale.

Lezioni apprese: i clienti non sono tutti uguali

Durante il suo intervento, Lanzalotta ha sottolineato come l’automazione non sia una soluzione unica per tutti i clienti. Mentre i più giovani preferiscono il self-service digitale, altri utenti hanno bisogno di un contatto umano diretto.

Questa consapevolezza ha portato UnipolAssistance a sviluppare un modello ibrido, in cui AI e operatori collaborano per offrire un servizio su misura.

Il futuro: l’AI generativa per il noleggio a lungo termine

Il prossimo passo nella strategia di UnipolAssistance è l’introduzione dell’AI generativa in nuovi ambiti, come il noleggio a lungo termine con UnipolRental. Questo settore presenta casistiche più strutturate, rendendolo ideale per un’adozione graduale dell’AI.

L’obiettivo è migliorare l’esperienza utente, garantendo risposte sempre più precise e personalizzate, grazie all’analisi dei dati e alla centralizzazione delle informazioni.

L’importanza dei dati per le customer operations: senza qualità, niente AI

Un tema centrale dell’intervento è stato il ruolo dei dati nel successo dell’automazione. UnipolAssistance ha collaborato con partner tecnologici per garantire che i dati raccolti fossero precisi, strutturati e facilmente accessibili.

“L’AI generativa può fare la differenza solo se ha accesso a dati affidabili. Una governance chiara e una cultura aziendale orientata ai dati sono fondamentali per il successo di qualsiasi progetto di automazione.”, sostiene Alessandra Lanzalotta.

Questa attenzione alla qualità del dato permette non solo di migliorare le customer operations, ma anche di ottimizzare i processi interni e ridurre gli errori.

Conclusioni

L’esperienza di UnipolAssistance dimostra come l’automazione e l’intelligenza artificiale possano trasformare radicalmente le customer operations, rendendole più efficienti e scalabili, senza sacrificare il fattore umano.

Le aziende che vogliono seguire questa strada dovrebbero:

• Integrare automazione e human touch, per garantire un’esperienza bilanciata.
• Investire nella qualità dei dati, affinché l’AI generativa possa fornire risposte accurate.
• Adottare un approccio graduale, sperimentando in ambiti specifici prima di un’adozione su larga scala.

Con questi principi, UnipolAssistance ha già ottenuto risultati concreti e si prepara a espandere l’uso dell’AI generativa in nuovi ambiti, consolidando il proprio ruolo di leader nell’innovazione nel customer service.