Agenti IA per l’assistenza clienti: cosa sono e come implementarli

Più di tre operatori del servizio clienti su quattro affermano che il loro carico di lavoro è aumentato ed è diventato più complesso rispetto a un solo anno fa, e il 78% afferma che le aspettative dei clienti sono più alte che mai. L'economia della convenienza ha alzato l'asticella: i clienti si aspettano soluzioni rapide e complete e non perdonano i team che non riescono a offrirle.

Gli agenti IA per il servizio clienti permettono ai responsabili dell'assistenza di gestire più richieste, più velocemente. Possono comprendere una conversazione, agire negli strumenti connessi e trasferire il caso a una persona quando necessario. Rappresentano inoltre un notevole passo avanti rispetto ai chatbot basati su regole che molti team hanno già provato e abbandonato.

Che tu stia valutando gli agenti IA o sia pronto a implementarne uno, questo articolo spiega cosa sono, come funzionano e cosa serve per migliorare i tassi di risoluzione.

In sintesi

• Gli agenti IA per il servizio clienti gestiscono le conversazioni con i clienti dall'inizio alla fine, risolvendo i problemi, inoltrandoli quando necessario e trasferendoli a operatori umani con tutto il contesto.
• I principali casi d'uso degli agenti IA per il servizio clienti includono l'assistenza in entrata, la copertura fuori orario e il servizio clienti multilingue.
• ElevenAgents è una piattaforma pronta per le aziende che consente di implementare agenti vocali e chat con conformità normativa, integrazioni e controlli per il trasferimento a operatori umani integrati.

Cos'è un agente IA per il servizio clienti?

Un agente IA per il servizio clienti è un sistema automatizzato che conduce conversazioni in tempo reale con i clienti tramite voce e chat per risolvere le richieste. 

A differenza dei chatbot basati su regole, che confrontano gli schemi con script fissi, gli agenti IA ragionano sull'intero contesto di una conversazione e generano risposte dinamicamente attingendo alle knowledge base caricate e ai dati in tempo reale degli strumenti connessi, come CRM o helpdesk. Quando una richiesta non rientra nel loro ambito, possono anche trasferirla a un operatore umano mantenendo intatto l'intero contesto della conversazione.

Ciò che li distingue dalle precedenti automazioni è la capacità di agire, non solo di recuperare informazioni. Un agente IA per il servizio clienti può svolgere le seguenti attività senza intervento umano: 

• Fissare un appuntamento.
• Elaborare un rimborso.
• Aggiornare un account.
• Inoltrare un ticket.
• Risolvere un problema.

Poiché l'agente è connesso ai tuoi sistemi esistenti, queste modifiche si sincronizzano automaticamente: un appuntamento fissato aggiorna il calendario, un rimborso elaborato viene registrato nella piattaforma di fatturazione e un nuovo ticket compare nel tuo helpdesk.

Casi d'uso degli agenti IA per il servizio clienti

La maggior parte dei team di assistenza inizia con un caso d'uso e poi amplia l'impiego. I tre seguenti sono i punti di partenza più efficaci, dove il volume delle richieste è più alto, le lacune di copertura sono più costose e i vantaggi dell'automazione sono più evidenti.

Assistenza in entrata e risoluzione delle richieste

Le richieste ripetitive e ad alto volume, come lo stato degli ordini, il ripristino delle password, le domande sulla fatturazione e la consultazione delle policy, assorbono gran parte della capacità di un team di assistenza, lasciando in secondo piano i casi complessi.

Come aiuta un agente IA: l'agente gestisce la richiesta dall'inizio alla fine recuperando informazioni pertinenti dalla knowledge base o dai sistemi connessi, fornendo una risposta e risolvendo il ticket. Per le richieste che richiedono l'accesso all'account, ad esempio la verifica dello stato di un ordine, autentica il cliente e recupera dati aggiornati dal CRM.

Klarna ha implementato ElevenAgents come primo livello di assistenza telefonica per i suoi 35 milioni di clienti negli Stati Uniti. Per le richieste gestite dall'agente, il tempo di risoluzione è diventato 10 volte più rapido, liberando gli operatori umani affinché potessero concentrarsi sui casi complessi.

Copertura fuori orario

Il volume dei contatti non si ferma alle 17:00, ma il personale potrebbe farlo. Le richieste fuori orario aspettano fino al mattino successivo, frustrando i clienti, oppure richiedono una costosa copertura notturna.

Come aiuta un agente IA: l'agente copre l'intero turno fuori orario, rispondendo alle richieste, fissando appuntamenti ed elaborando richieste con lo stesso livello di qualità delle ore di punta. Gli operatori umani gestiscono eventuali escalation il mattino successivo, con il contesto completo della conversazione già registrato.

Zingage è una piattaforma operativa per l'assistenza domiciliare che serve oltre 400 agenzie e aveva bisogno di un agente vocale conforme a HIPAA, in grado di gestire chiamate 24 ore su 24. Dopo aver implementato ElevenAgents, ora risolve autonomamente oltre il 90% delle chiamate, il volume delle chiamate è triplicato e chi chiama non deve più navigare nei menu telefonici né attendere in linea.

Assistenza multilingue

Supportare i clienti in più lingue implica in genere la creazione di team o workflow separati per ogni lingua. È costoso e difficile da scalare.

Come aiuta un agente IA: gli agenti IA rilevano automaticamente la lingua del cliente dal primo messaggio o dalla prima frase e rispondono di conseguenza. Una singola configurazione può supportare decine di lingue contemporaneamente, passando da una lingua all'altra durante la conversazione se necessario. ElevenAgents supporta oltre 70 lingue fin da subito, con rilevamento automatico e cambio in tempo reale integrati.

Revolut ha implementato ElevenAgents nel Regno Unito e in Europa, servendo clienti in oltre 31 lingue. Il tempo di risoluzione si è ridotto di 8 volte, con un tasso di successo delle chiamate del 99,7%. Analogamente, eDreams ODIGEO è passata da un test in una sola lingua alla produzione completa in cinque lingue con ElevenAgents, ottenendo miglioramenti a doppia cifra sia nella velocità di risoluzione sia nei tassi di trasferimento.

Vantaggi degli agenti IA per il servizio clienti

I vantaggi dell'implementazione di agenti IA per il servizio clienti rientrano in due categorie: una migliore esperienza per i clienti e un team di assistenza più efficiente.

• Disponibilità 24/7: gli agenti IA gestiscono i contatti a qualsiasi ora e in qualsiasi giorno, senza modifiche al personale. Per i team di assistenza, questo elimina completamente le lacune nella copertura fuori orario. Se un cliente invia una richiesta alle 2 di notte, riceve una risposta in pochi secondi, non una richiamata il mattino successivo.
• Tempi di risoluzione più rapidi: quando il 72% dei clienti si aspetta un servizio immediato, i tempi di attesa sono un motivo per cui i clienti se ne vanno. Gli agenti recuperano risposte da una knowledge base e agiscono sui sistemi connessi in tempo reale, risolvendo le richieste dei clienti in pochi secondi. 
• Risposte coerenti e in linea con il brand su ogni canale: gli operatori umani possono avere giornate no, interpretare le policy in modo diverso e formulare le risposte allontanandosi dalle linee guida del brand. Gli agenti IA applicano lo stesso tono, la stessa terminologia e lo stesso processo a ogni contatto: nessuna lacuna di conformità normativa causata da una risposta formulata male, nessuna incoerenza del brand tra regioni e nessuna sorpresa per il QA su larga scala.
• Assistenza multilingue in oltre 70 lingue: servire clienti in mercati diversi implica in genere la creazione di team o workflow separati per ogni lingua, ed è costoso e difficile da scalare. Gli agenti IA rilevano automaticamente la lingua del cliente e possono cambiarla durante la conversazione, se necessario.
• Dati e insight da ogni conversazione: ogni interazione viene registrata e può essere cercata, così i responsabili dell'assistenza possono individuare tendenze nei motivi per cui i clienti si mettono in contatto, identificare lacune nella knowledge base e utilizzare i dati delle conversazioni per migliorare le prestazioni degli agenti e i processi operativi.
• Trasferimento fluido agli operatori umani quando necessario: quando una conversazione supera l'ambito dell'agente, questo può trasferire la chiamata a un operatore umano con il contesto completo, inclusi cronologia della conversazione, intenzione e dati dell'account. Gli operatori umani non devono ricominciare da zero, aumentando la soddisfazione dei clienti.

Nella pratica, questi vantaggi si moltiplicano rapidamente. mdhub, una piattaforma per la salute comportamentale, ha implementato ElevenAgents nei workflow di ammissione in clinica e assistenza ai pazientiworkflow. Gli agenti IA ora gestiscono dall'inizio alla fine il 90% delle chiamate in entrata, raccogliendo i dati demografici dei pazienti, verificando l'assicurazione e fissando appuntamenti. Di conseguenza, per mdhub il tempo dalla prima richiesta all'appuntamento è passato da settimane a giorni e le prenotazioni sono aumentate del 30%.

Come funzionano gli agenti IA per il servizio clienti?

ElevenAgents elabora input vocali e testuali tramite una pipeline in tempo reale. Ecco come funziona:

1. Il cliente parla o scrive. Per la voce, il modello Speech to Text di ElevenLabs, Scribe, trascrive in tempo reale l'audio del cliente in testo, così rapidamente che l'elaborazione inizia prima che il cliente abbia finito di parlare. Per gli input testuali, il messaggio entra direttamente nella pipeline.
2. L'LLM compone il contesto completo della conversazione. Include ciò che è già stato detto, le informazioni pertinenti nella knowledge base, eventuali dati in tempo reale dagli strumenti connessi e il system prompt che definisce il comportamento dell'agente. Ragiona su tutti questi elementi prima di generare una risposta.
3. La risposta viene fornita in tempo reale. Per la voce, la risposta dell'LLM viene riconvertita in parlato dal sistema Text to Speech e inviata al cliente.

Questa è una visione semplificata della pipeline. Dietro le quinte, diverse tecnologie lavorano insieme per rendere naturale la conversazione:

• Modello di gestione dei turni: rileva quando un utente ha finito di parlare, così l'agente sa quando rispondere e la conversazione risulta naturale.
• VAD (Voice Activity Detection): separa l'audio dell'interlocutore principale dal rumore di fondo, migliorando l'accuratezza della trascrizione e filtrando i suoni che non fanno parte della conversazione.
• Rilevamento della segreteria telefonica: identifica quando una chiamata ha raggiunto la segreteria telefonica anziché una persona, così l'agente può rispondere in modo appropriato.
• Guardrail: mantengono l'agente conforme allo script, alle norme e ai limiti da te definiti, indipendentemente da come evolve la conversazione.

Insieme, questi componenti determinano quanto l'agente gestisce in modo affidabile conversazioni reali su larga scala.

Best practice per implementare un agente IA per il servizio clienti

La differenza tra un agente IA che migliora i tassi di risoluzione e uno che frustra i clienti dipende solitamente da cinque fattori.

Basa il tuo agente su una knowledge base solida

Le risposte di un agente IA sono valide quanto le informazioni che riesce a recuperare. Una knowledge base debole o disorganizzata produce risposte vaghe, errate o poco utili, indipendentemente da quanto sia ben configurato il resto del sistema.

Inizia raccogliendo i contenuti a cui i tuoi agenti faranno maggiormente riferimento:

• Procedure operative standard (SOP).
• FAQ e risposte alle richieste più comuni.
• Documentazione del prodotto.
• Documenti sulle policy.
• Qualsiasi altro contenuto consultato regolarmente dai tuoi operatori umani.

Usa una terminologia coerente, organizza i contenuti per argomento e mantienili aggiornati. Contenuti obsoleti producono risposte obsolete e una scarsa esperienza cliente.

In ElevenAgents, aggiungere la tua knowledge base è semplice. Vai al tuo agente, fai clic sulla scheda “Agent”, cerca la sezione “knowledge base” e poi fai clic su "Add document". Potrai creare un nuovo documento, caricare un file o selezionare documenti esistenti. 

Per knowledge base più grandi, ElevenAgents supporta anche la Retrieval-Augmented Generation (RAG) - una tecnica che recupera dalla knowledge base solo i contenuti più pertinenti per formulare ogni risposta, anziché passare tutto al modello in una sola volta. In questo modo le risposte restano accurate e mirate e l'agente non viene sovraccaricato da informazioni irrilevanti.

Scrivi system prompt efficaci

Il system prompt è la descrizione del lavoro dell'agente. Definisce chi è, cosa fa, come parla e cosa non farà. Prompt vaghi producono agenti vaghi.

Struttura il prompt con sezioni markdown chiare, così il modello può dare la giusta priorità alle istruzioni. Le sezioni fondamentali da includere sono:

• Personalità: chi è l'agente e come comunica.
• Obiettivo: cosa cerca di ottenere, in passaggi ordinati.
• Strumenti: quali strumenti può usare, quando usarli e come gestire gli errori.
• Guardrail: cosa non deve mai fare.

Mantieni ogni istruzione breve e basata sull'azione. Le istruzioni prolisse sono fonte di interpretazioni errate. Per le implementazioni aziendali, mantieni inoltre ogni agente specializzato: un agente con un unico ambito mirato è più affidabile di un prompt che cerca di fare tutto.

Ecco un esempio sintetico di prompt ben strutturato:

# Personality:
You are a billing specialist. You are empathetic, efficient, and solution-oriented.
# Goal:
1. Verify customer identity. This step is important.
2. Look up account and billing history.
3. Process refunds under $500 or escalate to a supervisor.
# Tools:
## processRefund
Use this tool only after verifying customer identity and confirming the refund 
is under $500. If the tool fails, apologize and escalate to a supervisor.
# Guardrails:
Never access account information without identity verification.
Never process refunds over $500 without supervisor approval.

Per approfondire il prompt engineering per gli agenti in produzione, consulta la guida completa ai prompt di ElevenLabs.

Definisci regole di escalation chiare prima del lancio

Senza criteri di escalation chiari, gli agenti gestiscono attività che non dovrebbero, creando rischi, oppure inoltrano tutto, vanificando lo scopo. Entrambi gli esiti compromettono la fiducia nel sistema.

Prima del lancio, definisci le condizioni di escalation per ciascuno dei seguenti casi:

• Clienti frustrati o aggressivi.
• Parole chiave specifiche o tipi di argomenti sensibili.
• Tentativi di autenticazione non riusciti.
• Azioni ad alto rischio che richiedono l'approvazione umana.

In ElevenAgents, i workflow deterministici ti consentono di subordinare le azioni ad alto rischio a processi di approvazione basati su passaggi, così non avviene nulla di irreversibile senza un percorso approvato. Con il builder visuale dei workflow puoi mappare i punti decisionali, definire le condizioni che attivano un'escalation e controllare con precisione quando una conversazione viene indirizzata a un sottoagente specializzato o a un operatore umano, trasferendo l'intero contesto a ogni passaggio.

Se la configurazione è corretta, gli operatori umani ricevono le escalation con il contesto completo già allegato. Non devono chiedere al cliente di ripetere le informazioni.

Testa scenari di conversazione reali

Gli agenti che funzionano bene in condizioni controllate spesso falliscono nei casi limite che rappresentano una quota significativa del volume reale, come richieste ambigue, clienti frustrati e richieste che escono di poco dalla knowledge base.

Prima del lancio, testa l'agente su scenari di conversazione reali ricavati dai dati storici sui contatti. Non testare solo le richieste semplici. Includi casi limite, informazioni parziali e interazioni emotivamente intense. Sono le situazioni in cui è più probabile che un agente mal configurato fallisca.

ElevenAgents dispone di un framework di test integrato che copre tre tipi di test:

• Test della risposta successiva: simula un'interazione specifica e valuta la risposta rispetto a criteri di successo definiti.
• Test di invocazione degli strumenti: verifica che l'agente richiami gli strumenti giusti con i parametri corretti, aspetto fondamentale per azioni importanti come trasferimenti, ricerche e rimborsi.
• Test di simulazione: esegue una conversazione completa su più turni con un utente simulato per verificare che l'interazione raggiunga il risultato definito.

L'obiettivo è che l'agente gestisca correttamente almeno l'80% degli scenari di test e inoltri in modo appropriato i restanti, senza produrre risposte sicure ma errate per nessun elemento del set di test.

Connetti il tuo agente ai sistemi esistenti

Un agente che può rispondere solo a domande basandosi su una knowledge base statica ha capacità limitate. La maggior parte delle richieste dei clienti richiede il recupero di dati in tempo reale, come stato degli ordini, informazioni sull'account e disponibilità per le prenotazioni, dai sistemi esistenti. Senza integrazioni, l'agente può descrivere una policy ma non può agire.

Connetti il tuo agente al CRM, al sistema di ticketing, alla telefonia e a tutti gli altri sistemi che gli operatori umani usano per risolvere le richieste. Un agente ben integrato risolve una richiesta sulla fatturazione verificando l'account del cliente in tempo reale, anziché dirgli di controllare le email.

In ElevenAgents, la connessione ai sistemi esterni avviene tramite gli strumenti. Vai alla scheda Tools nella configurazione dell'agente e scegli il tipo di integrazione adatto alla tua configurazione: 

• Client tools: attivano azioni nel browser o nell'app dell'utente.
• Webhook tools: si connettono al tuo backend tramite chiamate API per recuperare dati in tempo reale o agire nei tuoi sistemi.
• Integration tools: si connettono a servizi di terze parti come Salesforce, Zendesk e Stripe tramite configurazioni webhook.

ElevenAgents offre integrazioni native con Salesforce, Zendesk, Stripe, Twilio, Google Calendar e sistemi di cartelle cliniche elettroniche (EHR), oltre a REST API e MCP per integrazioni personalizzate. 

Vuoi vedere come funziona dall'inizio alla fine? ElevenLabs ha una serie YouTube su come creare un agente vocale IA che illustra l'intero processo di sviluppo.

Inizia con ElevenAgents

ElevenAgents è progettato per i team di assistenza aziendali che vogliono migliorare il servizio clienti e aumentare il numero di richieste che possono gestire. Gli agenti IA creati con ElevenAgents offrono:

• Latenza vocale inferiore al secondo per conversazioni naturali, non robotiche.
• Oltre 70 lingue con rilevamento automatico e cambio in tempo reale.
• Conformità normativa aziendale integrata: SOC 2 Type II, ISO 27001, PCI DSS Level 1, HIPAA, GDPR.
• Integrazioni native con Salesforce, Zendesk, Twilio, Stripe, Google Calendar e altro.
• Trasferimento a operatori umani con il contesto completo della conversazione trasferito all'operatore che la riceve.

Per i team con esigenze di conformità normativa, rollout in più regioni o integrazioni profonde, i Forward Deployed Engineers di ElevenLabs lavorano a stretto contatto con il tuo team, definiscono l'ambito dell'implementazione e restano responsabili dei KPI dopo il lancio. Quando sei pronto, crea il tuo primo agente. 

Domande frequenti