AI per customer experience

23 maggio 2025

Dalle 9:30 alle 13:00

Strategia AI-Driven per la Customer Experience

Definire la strategia AI-driven per la Customer Experience

• Inserire l’AI nella strategia aziendale per migliorare la CX coerente alla vision
• Usare il customer journey mapping per identificare i key point da migliorare con la tecnologia
• Stabilire gli obiettivi calibrando risparmio, efficienza, personalizzazione ed engagement
• Cosa non è consentito dalla norma e punti di attenzione nel trattamento del dato

Mappatura degli use case

• Identificare use case primari tramite segmentation, lead scoring, recommendation engine
• Soluzioni per ottimizzare il funnel di vendita per migliorare la conversione
  • personalizzazione dei contenuti
  • ricerca di prodotto
  • marketing automation
  • real-time decisioning
  • predictive analytics

Scelta degli strumenti e dei partner tecnologici per calibrare costi e benefici

• Panoramica sugli strumenti AI più utilizzati e i prerequisiti necessari a livello di dato
  • Large Language Models (LLM)
  • Analisi predittiva
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Prevedere e misurare il ritorno sull’investimento (ROI) per ottimizzare le risorse investite

• Come selezionare partner tecnologici adatti, affidabili e longevi
• Fare scelte volte all’integrazione omnicanale per migliorare l’efficacia complessiva dell’AI

Case Study

Come un’azienda GDO ha utilizzato l’Intelligenza Artificiale per ottimizzare l’interazione diretta con i clienti su più canali, garantendo un’esperienza omnicanale fluida e personalizzata.

Dalle 14:00 alle 17:30

Implementazione scalabile degli use case per ridurre i rischi

Scegliere tecnologie e applicazioni flessibili che possano crescere con il business

• Avviare piccoli progetti pilota e testare i risultati in un ambiente controllato
• Come scalare un progetto da un’implementazione limitata a una soluzione su larga scala
• Attuali utilizzi e lessons learned per ridurre i rischi durante la fase di scaling

Mantenere l’human-in-the-loop nei processi di automazione avanzata

• Come integrare l’automazione avanzata con l’intervento umano per garantire la qualità
• Il bilanciamento tra automazione e interazione umana per garantire una risposta personalizzata ed evitare frizioni con il cliente
• Best practices per assicurarsi che il coinvolgimento umano resti un punto di forza

Strumenti di supporto ai dipendenti per il miglioramento della produttività

• Implementare sistemi di agent assist per suggerire azioni e automatizzare task di routine
• Formare il team sul potenziamento delle capacità umane con AI per ridurre le resistenze
• Il ruolo dei virtual assistant per supportare i venditori in store e online

28 maggio 2025

Dalle 9:30 alle 13:00

Automazione e supporto con AI nell’interazione con il cliente

Strumenti avanzati di gestione del customer service

• L’AI per ottimizzare il ticketing system e la gestione intelligente delle priorità
• Implementare soluzioni di risposta automatica alle richieste più comuni per ridurre i tempi di attesa e aumentare l’efficienza operativa
• Monitorare le interazioni e raccogliere feedback per garantire un servizio di qualità

Conversational AI e voice commerce per migliorare l’engagement

• Implementare chatbot e voicebot per ottimizzare il funnel di conversione
• Strumenti di voice commerce per migliorare l’esperienza di acquisto con le transazioni vocali
• Gestione delle FAQ, ottimizzazione delle interazioni inbound e aumento della conversione
• Strumenti conversazionali personalizzati per gestire reclami, richieste e assistenza tecnica

Personalizzazione per rispondere ai bisogni dei clienti

• Sfruttare il dynamic customer profiling per una relazione completamente personalizzata
• Strumenti di self-service per migliorare l’interazione a seconda di storico e preferenze
• Customer support hyper-personalizzato per far risolvere i problemi in modo indipendente

Learning by doing

I partecipanti si mettono alla prova simulando una pipeline AI-driven per il customer service post-vendita

Dalle 14:00 alle 17:30

Ottimizzazione e misurazione per guidare il successo dell’automazione

Strumenti di proactive prevention per anticipare i bisogni dei clienti

• Utilizzo di predictive models per identificare segnali di insoddisfazione o disimpegno dei clienti in modo da prevenire il churn e migliorare la retention
• Proactive alerts per avvisare il cliente di una potenziale criticità e risolverla tempestivamente
• Specificità della manutenzione predittiva e supporto nel settore B2B/IoT

Impostare processi di automazione con approccio Human-in-the-Loop

• Come implementare un sistema di assistenza completamente automatizzato
• Specificità dell’automazione intelligente nelle comunicazioni B2B e B2C tramite GenAI
• Aumentare l’automazione dei monitoraggi e delle comunicazioni pre e post-vendita

KPI e metriche di successo per misurare l’impatto dell’AI

• Definizione e monitoraggio dei KPI per misurare l’efficacia delle soluzioni
• Come utilizzare i dati raccolti per ottimizzare i processi e migliorare la customer retention
• Analisi delle performance e come i dati e le metriche guidano l’evoluzione dell’AI

Learning by doing

I partecipanti si mettono alla prova simulando l’implementazione di un modello AI per la gestione reclami