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

Più di tre addetti al servizio clienti su quattro affermano che il loro carico di lavoro è aumentato ed è 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 comodità 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 del supporto di gestire più richieste, più velocemente. Questi agenti possono ragionare sul contenuto di una conversazione, intervenire negli strumenti connessi e passare 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, risolvono i problemi, effettuano escalation quando necessario e passano il caso alle persone con tutto il contesto.
• I principali casi d'uso degli agenti IA per il servizio clienti includono il supporto in entrata, la copertura fuori orario e l'assistenza 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 passaggio a operatori umani integrati.

Che cos'è un agente IA per il servizio clienti?

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

A differenza dei chatbot basati su regole, che associano pattern a script fissi, gli agenti IA ragionano sull'intero contesto di una conversazione e generano risposte dinamicamente usando le knowledge base caricate e dati in tempo reale provenienti da strumenti connessi, come il CRM o l'helpdesk. Quando una richiesta esula dal loro ambito, possono anche passarla a un operatore umano mantenendo intatto l'intero contesto della conversazione.

Ciò che li distingue dalle precedenti automazioni è la capacità di agire, non soltanto 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.
• Effettuare l'escalation di un ticket.
• Risolvere un problema tecnico.

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 nell'helpdesk.

Casi d'uso degli agenti IA per il servizio clienti

La maggior parte dei team di supporto inizia con un solo caso d'uso per poi ampliarne l'applicazione. I tre casi riportati di seguito sono i punti di partenza a maggiore impatto, dove il volume delle richieste è più alto, le lacune di copertura sono più costose e la motivazione per l'automazione è più evidente.

Supporto 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 del team di supporto, lasciando in secondo piano i casi complessi.

Come aiuta un agente IA: l'agente gestisce la richiesta dall'inizio alla fine recuperando le 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 per controllare lo stato di un ordine, autentica il cliente e recupera i suoi dati in tempo reale dal CRM.

Copertura fuori orario

Il volume dei contatti non si ferma alle 17:00, ma il personale potrebbe farlo. Le richieste fuori orario devono attendere fino alla mattina successiva, frustrando i clienti, oppure richiedono costosi turni notturni.

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 le eventuali escalation la mattina successiva, con il contesto completo della conversazione già registrato.

Supporto multilingue

Supportare i clienti in più lingue significa in genere creare 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 dell'agente può supportare decine di lingue contemporaneamente, passando da una lingua all'altra a metà conversazione se necessario. ElevenAgents supporta oltre 90 lingue fin da subito, con rilevamento automatico e cambio in tempo reale integrati.

Vantaggi degli agenti IA per il servizio clienti

I vantaggi dell'implementazione di agenti IA per il servizio clienti rientrano in due categorie: un'esperienza migliore per i clienti e un team di supporto 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 supporto, questo elimina completamente le lacune nella copertura fuori orario. Se un cliente fa una richiesta alle 2 di notte, riceve una risposta in pochi secondi, non una richiamata la mattina successiva.
• Risoluzione più rapida: 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 le risposte da una knowledge base ed eseguono azioni nei 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 hanno giornate no, interpretano le policy in modo diverso e formulano le risposte in modi che si allontanano 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 dovuta a una risposta formulata male, nessuna incoerenza del brand tra regioni e nessuna sorpresa nei controlli QA su larga scala.
• Supporto multilingue in oltre 90 lingue: servire clienti in diversi mercati significa in genere creare team o workflow separati per ogni lingua, un approccio costoso e difficile da scalare. Gli agenti IA rilevano automaticamente la lingua del cliente e possono cambiarla a metà conversazione, se necessario.
• Dati e insight da ogni conversazione: ogni interazione viene registrata ed è ricercabile, così i responsabili del supporto possono individuare le tendenze nei motivi per cui i clienti contattano l'azienda, identificare le lacune nella knowledge base e usare i dati delle conversazioni per migliorare le prestazioni degli agenti e i processi operativi.
• Passaggio fluido agli operatori umani quando necessario: quando una conversazione supera l'ambito dell'agente, può passare la chiamata a un operatore umano con tutto il contesto, inclusi cronologia della conversazione, intento e dati dell'account. Gli operatori umani non devono ricominciare da zero, aumentando la soddisfazione dei clienti.

Nella pratica, questi vantaggi si accumulano rapidamente. mdhub, una piattaforma per la salute comportamentale, ha implementato ElevenAgents nei workflow di ammissione alle cliniche e assistenza ai pazienti. 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 attraverso 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 l'audio del cliente in testo in tempo reale, abbastanza rapidamente da avviare l'elaborazione prima che il cliente abbia finito di parlare. Per gli input testuali, il messaggio entra direttamente nella pipeline.
2. L'LLM assembla il contesto completo della conversazione. Include ciò che è già stato detto, ciò che la knowledge base indica come pertinente, 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 fornita al cliente.

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

• Modello di turn-taking: rileva quando un utente ha terminato di parlare, così l'agente sa quando rispondere e la conversazione sembra un dialogo naturale.
• VAD (Rilevamento dell'attività vocale): 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 aderente allo script, conforme e nei limiti che hai impostato, indipendentemente dall'evoluzione della conversazione.

Insieme, questi componenti determinano quanto affidabilmente l'agente gestisce 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 aspetti.

Basa il tuo agente su una solida knowledge base

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 comuni.
• Documentazione del prodotto.
• Documenti sulle policy.
• Qualsiasi altro contenuto a cui i tuoi operatori umani fanno regolarmente riferimento.

Usa una terminologia coerente, organizza i contenuti per argomento e tienili aggiornati. I contenuti obsoleti producono risposte obsolete e un'esperienza cliente scadente.

In ElevenAgents, aggiungere la tua knowledge base è semplice. Vai al tuo agente, fai clic sulla scheda “Agent”, cerca la sezione “knowledge base”, quindi 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 soltanto i contenuti più pertinenti per informare ogni risposta, anziché passare tutto al modello contemporaneamente. Questo mantiene le risposte accurate e mirate e impedisce che l'agente venga sovraccaricato da informazioni irrilevanti.

Scrivi system prompt efficaci

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

Struttura il prompt con sezioni markdown chiare, affinché il modello possa dare la giusta priorità alle istruzioni. Le sezioni principali da includere sono:

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

Mantieni ogni istruzione breve e orientata all'azione. Le istruzioni prolisse sono fonte di interpretazioni errate. Per le implementazioni aziendali, mantieni inoltre ogni agente specializzato: un ambito mirato per agente funziona in modo più affidabile di un unico 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 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 fanno l'escalation di tutto, vanificando lo scopo. Entrambi gli esiti minano la fiducia nel sistema.

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

• Clienti frustrati o offensivi.
• 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 permettono di subordinare le azioni ad alto rischio a processi di approvazione basati su passaggi, così nulla di irreversibile accade senza un percorso approvato. Con il builder visuale dei workflow, puoi mappare i punti decisionali, definire le condizioni che attivano un'escalation e controllare esattamente quando una conversazione viene instradata a un sottoagente specializzato o a un operatore umano, mantenendo l'intero contesto a ogni passaggio.

Quando tutto è configurato correttamente, gli operatori umani ricevono le escalation con il contesto completo già allegato. Non devono chiedere al cliente di ripetere quanto detto.

Testa con 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 esulano di poco dalla knowledge base.

Prima del lancio, verifica l'agente con scenari di conversazione reali estratti dai dati storici dei contatti. Non testare soltanto le richieste più semplici. Includi casi limite, informazioni parziali e interazioni emotivamente intense. Queste sono le situazioni in cui è più probabile che un agente configurato male non funzioni.

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

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

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

Collega il tuo agente ai sistemi esistenti

Un agente che può rispondere soltanto a domande tratte da 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 dell'account e disponibilità per le prenotazioni, dai sistemi esistenti. Senza integrazioni, l'agente può descrivere una policy ma non può agire.

Collega 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 di fatturazione cercando l'account del cliente in tempo reale, non dicendogli di controllare la propria email.

In ElevenAgents, il collegamento 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 collegano al tuo backend tramite chiamate API per recuperare dati in tempo reale o agire nei tuoi sistemi.
• Integration tools: si collegano a servizi di terze parti come Salesforce, Zendesk e Stripe tramite configurazioni webhook.

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

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

Inizia con ElevenAgents

ElevenAgents è pensato per i team di supporto aziendali che vogliono migliorare il servizio clienti e aumentare il numero di richieste gestibili. Gli agenti IA creati con ElevenAgents offrono:

• Latenza vocale inferiore al secondo che rende le conversazioni naturali, non robotiche.
• Oltre 90 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 ancora.
• Passaggio a operatori umani con l'intero contesto della conversazione trasferito all'agente che riceve il caso.

Per i team con esigenze di conformità normativa, rollout in più aree geografiche 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