Dati e AI nel pre e post vendita delle Utility

23 gennaio 2025

Dalle ore 9.30 alle ore 13.00

Approccio data-driven per una customer journey coerente nel pre e post-vendita

• Visione organica della user experience (UX) in tutto il ciclo di vita del cliente
• Analisi dei vari canali di customer care (call center e digitali)
• Rilevanza del servizio diretto e impatto sul customer support

Pianificazione strategica secondo metriche di Customer Lifetime Value (CLV)

• Valutare la marginalità e la longevità media prospettica
• Sviluppo di prodotti vendibili e sostenibili anche post-vendita, con focus sui tassi di fedeltà
• Creare delle aspettative nel cliente supportate da tutto il sistema di assistenza e relazione

Segmentare la customer base per identificare le tipologie di clientela

• Strumenti e tecniche per la raccolta, l’usabilità e l’analisi dei dati
• Analisi di comportamenti e consumi per una conoscenza dettagliata del cliente
• Identificare le varie tipologie di clienti, tra energivori, PMI e domestici

Costruire una customer experience personalizzata e adattiva

• Definizione e gestione dei cluster
• Strategie di vendita personalizzate per ogni segmento
• Differenziazione dei canali di customer care in base al tipo di cliente
• Come migliorare la consapevolezza dei clienti sui propri consumi e i costi attesi

Sviluppo di una avanzata strategia di customer care

• Importanza della digitalizzazione nel miglioramento dell’esperienza cliente
• Valutare le tecnologie nella definizione degli obiettivi e della strategia del customer care
• Introduzione a tecnologie emergenti: AI, chatbots e app

Claudio Pacileo, Customer Value & Experience Marketing Manager – Optima Italia

Dalle ore 14.00 alle ore 15.00

Processi di gestione delle pratiche prevendita sfruttando i dati disponibili

• Dettagli sui processi di voltura, attivazione e preventivi
• Procedure di vendita e gestione delle offerte per tipologia di cliente
• Analisi dei pro e contro di un simulatore di offerte

Il rapporto con il cliente nei servizi a valore aggiunto (VAS)

• Proporre servizi aggiuntivi in modo coerente alla relazione con il cliente
• Come ottenere un valore aggiunto per l’azienda da questa tipologia di offerte
• Monitorare e gestire gli impatti dei disservizi di terzi

Giovanni Minale, Energy Product Manager – Engie

Dalle ore 15.00 alle ore 17.30

Mantenere la qualità nella fase post-vendita e gestione dei reclami

• Procedure per l’onboarding

• Gestione efficace delle attivazioni e della domiciliazione
• Tecniche di comunicazione per aggiornamento contratti e variazioni di tariffa
• Best practices nella gestione dei reclami e nella fidelizzazione del cliente

Comprendere il cliente per aumentare la fidelizzazione e ridurre il churn rate

• Analisi delle cause del churn e importanza della fidelizzazione
• Azioni mirate di retention e comunicazioni personalizzate
• Strategie di intervento differenziate per cluster e canale di vendita
• Metriche chiave per misurare il successo del servizio al cliente

Analisi predittiva nella definizione del budget e migliorare il servizio

• Metodologie per monitorare le variazioni nel portafoglio clienti
• Analisi per stimare i costi, proiettare il ROI e pianificare la customer experience
• Sviluppo e implementazione di dashboard per il monitoraggio del churn

Case study

• Utilizzo di strumenti dell’app per comunicare coi clienti come un consulente e aiutarli a ridurre le spese

Claudio Pacileo, Customer Value & Experience Marketing Manager – Optima Italia

24 gennaio 2025

Dalle ore 9.30 alle ore 17.30

Mappatura dei processi e identificazione delle opportunità di un progetto di AI

• Tecniche di mappatura dei processi esistenti
• Identificazione dei margini di implementazione dell’AI nei processi pre e post-vendita
• Comprensione della provenienza e del ciclo di vita dei dati
• Tipologie di dati: strutturati, semi-strutturati e non strutturati

Learn by doing

• Analisi dei dati disponibili nella propria organizzazione e come possono essere utilizzati per alimentare progetti di AI

Facilitare la gestione dei servizi al cliente attraverso l’AI

• Integrare i sistemi esistenti con soluzioni AI, garantendo che le piattaforme di customer care, CRM
• Dashboard di analisi per migliorare la capacità di risposta ai cambiamenti del mercato con
• Implementare monitoraggi continui per avere un sistema AI sempre aggiornato

Il giusto mix tecnologico per il proprio use case

• Analisi delle tecnologie disponibili e come scegliere quelle più adatte
• Struttura di un progetto AI: architettura e strumenti da utilizzare
• Come progettare un mix tecnologico per un caso d’uso specifico

Costruire un sistema scalabile e dinamico

• Importanza di avere un’infrastruttura flessibile e sostenibile per l’AI
• Come strutturare un database per un’implementazione efficace
• Tecniche per affinare continuamente i prompt e migliorare i risultati dell’AI

Applicare l’AI per ottimizzare le strategie di customer care

• Chatbot e assistenti virtuali per fornire risposte immediate riducendo i tempi di attesa
• Creare offerte e comunicazioni su misura per migliorare l’engagement e la soddisfazione
• Mappare e analizzare i touchpoint nel customer journey per identificare aree di miglioramento

Case Study

• Analisi di un business case che permette di confrontare KPI e ROI di un sistema di assistenza clienti con gestione esclusivamente human e una soluzione ibrida uomo-macchina

Utilizzare strumenti di AI per analizzare i feedback dei clienti in tempo reale

• Analizzare le metriche chiave del servizio clienti, come il tempo di risposta, la soddisfazione del cliente e il churn rate, per identificare rapidamente le aree di miglioramento
• Implementare algoritmi in linguaggio naturale (NLP) per valutare il sentiment dei clienti e nuove tipologie di richieste
• Generare risposte automatizzate ai feedback dei clienti, garantendo una comunicazione rapida

Case Study

• Sviluppo di un modello predittivo progettato per ridurre il churn dei clienti, evidenziando un incremento del 5% nelle vendite e una diminuzione del 3% dei clienti persi

People management e human-in-the-Loop

• Composizione del team per la gestione dell’AI e identificazione dei responsabili
• Importanza della formazione e il coinvolgimento del team
• Tematiche imprescindibili di etica e governance

Lesson learned dall’esperienza di progetti di AI implementati

• Dinamiche e criticità di progetti nelle Utility e in settori pioneristici
• Analisi ROI per misurare il ritorno sull’investimento
  • Measurable ROI
  • Strategic ROI
  • Capability ROI

Case Study

• Implementazione di una soluzione di supporto clienti basata su AI che migliora l’accessibilità delle informazioni e riduce le richieste di assistenza del 40% grazie a modelli linguistici avanzati

Mirko Puliafito, Founder & CEO – Digitiamo