La soddisfazione del cliente è sempre stata (ed è tuttora) ciò che guida l’offerta di un’azienda. Un tempo ci si orientava un po’ alla cieca, ma la tecnologia ci ha negli anni permesso di ottenere insights e informazioni preziose per provare a migliorarla in modo guidato. Data driven. Oggi e non da poco, si utilizza l’NPS, il Net Promoter Score, uno strumento più diffuso di benchmarking per misurarla.
È un sondaggio breve ma comodo. SIGNAL IDUNA, una assicurazione tedesca, ha deciso di determinare la soddisfazione dei propri clienti attraverso la raccolta di feedback testuali aperti, in grado di cogliere cosa sta davvero a cuore ai clienti, e ne riceve più di 5.000 al mese. Tantissimi dati da valorizzare, ma anche tantissimo, prima ancora, da elaborare manualmente. Era diventato necessario rivolgersi all’AI per poterli sfruttare al meglio ed era importante farlo nel modo giusto. La soluzione è arrivata con BSI, che ha saputo interpretare il bisogno dell’azienda per garantire uno strumento in grado di gestire con attenzione ed efficienza tutto il patrimonio di informazioni derivanti dagli NPS. La sua soluzione ha meritato un posto tra i finalisti dei Digital360 Awards nella categoria CRM/Soluzioni per Marketing e Vendite.
Da semplici commenti a basi di business futuri
SIGNAL IDUNA da sempre mostra un’attenzione particolare per i clienti e per ciò che essi pensano del suo operato. Comunica bene e coltiva un rapporto il più possibile diretto, raccogliendo tramite NPS feedback testuali sui punti di chiave. Accettando spunti anche dettagliati sull’esperienza con i propri servizi, ne ha iniziati a ricevere molti, oltre 5.000 al mese. Un bel segnale, ma anche il segnale della necessità di una soluzione più scalabile ed efficiente per gestirli in modo efficace.
BSI ha permesso a questo player di giocare con tecniche avanzate di intelligenza artificiale per pre-elaborare i dati, analizzandoli e preparandoli in modo che potessero essere poi comodi da usare per eventuali altre analisi più approfondite.
Essenziale anche l’anonimizzazione dei feedback, per garantire il rispetto del GDPR e poter usare serenamente l’intera quantità di risposte ottenute. I dati sono stati anche divisi in categorie per meglio permettere di estrarne insight funzionali a chi segue poi il processo decisionale. Dalle risposte, infatti, dovrebbero seguire azioni coerenti a quanto emerso, tradotte anche in strategie di up-selling e cross-selling. Attraverso tecniche di sentiment analysis, il progetto BSI ha saputo anche abilitare una comprensione granulare dei feedback, per poi offrire all’assicurazione tedesca un “actionableinsights” facilmente comprensibile per gli stakeholder.
Una soluzione agile basata su LLM
Interamente sviluppata e gestita da BSI, la soluzione ha un approccio agile ed è nata in pochi mesi. Questo grazie anche a un team di progetto interdisciplinare e composto da specialisti di tecnologia e di dominio, capaci di sfruttare assieme le potenzialità degli LLM (Large Language Models) in modo concreto ed efficace. Ovvero chiedendo loro di trovare nuovi pain point e creare una categorizzazione dinamica molto funzionale per chi deve trasformare risultati di sondaggio in avanzamenti di business.
Ottimizzazione scalabile
Il principale beneficio ottenuto da SIGNAL IDUNA è stato l’ottimizzazione del processo intero. La valutazione dei feedback effettuata in modo automatizzato ha fatto risparmiare tempo e spese. L’AI ha migliorato la qualità dell’output e migliorato la sentiment analysis, in modo da sfruttare le parole dei clienti finali al meglio e in modo costruttivo, riducendo l’impatto della soggettività sull’intero processo.
Un miglior processamento dei feedback ha prodotto anche un aumento del customer engagement, facendo sentire i clienti più partecipi e ascoltati. Dal punto di vista più tecnologico, la soluzione BSI ha mostrato una scalabilità essenziale per un player grande e in crescita come SIGNAL IDUNA che ha bisogno come tanti altri di sapere di poter contare su strumenti capaci di gestire anche il suo futuro business.
Gli insight e le actionable information fornite da BSI hanno da subito aiutato l’azienda a prendere decisioni e definire le priorità considerando davvero le opinioni dei clienti nella loro totalità.
La pre-elaborazione, l’anonimizzazione, la categorizzazione e l’analisi del sentiment realizzate grazie all’AI sono fasi essenziali in ogni settore e che rendono la soluzione replicabile in qualsiasi contesto in cui si ha un volume crescente di feedback da trasformare in risorsa preziosa.
