7 competenze di assistenza clienti indispensabili per ogni agente umano e IA (con esempi)

Ogni conversazione con l'assistenza può conquistare o far perdere un cliente. La capacità dell'agente IA o umano dall'altra parte dell'interazione di ascoltare e risolvere il problema determina l'esito della chiamata. Presa singolarmente, una conversazione può sembrare poca cosa. Ma, sommate su tutte le chiamate e le chat, decidono se un'azienda mantiene i propri clienti o deve continuamente sostituirli.

Secondo uno studio di Zendesk, oltre il 50% dei clienti è passato alla concorrenza dopo una sola esperienza negativa. Questo dimostra l'importanza delle competenze di assistenza clienti, anche mentre l'IA continua a trasformare le operazioni CX. Le organizzazioni che aggiornano continuamente le competenze del proprio team CX hanno un vantaggio competitivo, man mano che crescono le aspettative dei clienti.

Questa guida esplora le principali competenze di assistenza clienti, perché sono importanti per le aziende, come migliorarle e in che modo l'IA potenzia i team CX.

In sintesi

• Le competenze di assistenza clienti aiutano le aziende a risolvere i problemi dei clienti, creare fiducia e ridurre il tasso di abbandono.
• In generale, i team CX sviluppano competenze di assistenza clienti sia tecniche sia trasversali, tra cui comunicazione, problem-solving e risoluzione dei conflitti.
• Sia gli agenti umani sia quelli IA possono applicare le competenze di assistenza clienti attraverso un'implementazione pianificata, la valutazione delle conversazioni e l'ottimizzazione per migliorare l'esperienza cliente.
• Sebbene gli agenti IA possano aiutare a risolvere i conflitti, un passaggio fluido agli agenti umani è fondamentale per ridurre l'escalation. 
• Quando implementi agenti IA per l'assistenza clienti, valuta le metriche conversazionali durante l'addestramento e dopo il rilascio per favorire il miglioramento continuo.

Cosa sono le competenze di assistenza clienti?

Le competenze di assistenza clienti sono le abilità trasversali e tecniche che aiutano un team di supporto a comprendere le esigenze dei clienti e a risolverne efficacemente i problemi. In generale, si suddividono in competenze trasversali, come comunicazione, pazienza, empatia e adattabilità, e competenze tecniche, come la conoscenza del prodotto o la gestione degli incidenti.

Esamineremo nel dettaglio sette di queste competenze: comunicazione, problem-solving, risoluzione dei conflitti, empatia, adattabilità, personalizzazione e conoscenza del prodotto. Vedremo inoltre come ciascuna si applica agli agenti di assistenza clienti umani e IA.

Le competenze di assistenza clienti, spiegate

Le competenze di assistenza clienti sono pratiche che aiutano i team dedicati all'esperienza cliente ad ascoltare attivamente, comprendere, rispondere, risolvere e seguire le problematiche dei clienti. Queste competenze attingono a pratiche di discipline diverse, tra cui comunicazione, problem-solving, empatia e risoluzione dei conflitti. Dotare il tuo team delle competenze giuste garantisce un'esperienza cliente coerente e positiva in tutti i punti di contatto.

Tradizionalmente, i team di supporto sviluppano le competenze di assistenza clienti attraverso la formazione su competenze trasversali e tecniche. Ad esempio, imparano a fare una pausa e ascoltare, a riconoscere la frustrazione del cliente e a usare parole rispettose per ridurre l'escalation delle situazioni. Inoltre, i team CX devono conoscere strumenti come CRM ed ERP per reperire informazioni durante le conversazioni. Sempre più spesso, chi lavora nella CX necessita di un alto livello di competenza tecnologica per collaborare con gli agenti IA, reperire informazioni pertinenti e velocizzare la risoluzione del problema del cliente.

In effetti, la grande maggioranza dei team di assistenza clienti usa ormai agenti IA per ottimizzare i workflow dell'esperienza cliente. Secondo Gartner, entro il 2028 almeno il 70% dei clienti inizierà il proprio percorso con un'interfaccia IA.

Aggiornare le competenze del team CX resta importante, ma progettare agenti di supporto IA attorno a SOP del brand, guardrail di sicurezza, integrazioni con la knowledge base e strumenti di terze parti è fondamentale per sfruttare il potenziale delle operazioni CX basate sull'IA.

Perché le competenze di assistenza clienti offrono esperienze migliori

Un'assistenza clienti efficace accelera la risoluzione dei problemi, favorendo nel tempo fedeltà al brand, fidelizzazione e ricavi. Invece di aspettare che gli incidenti si aggravino, i team CX indagano proattivamente sui casi segnalati dai clienti. Ascoltano attivamente e lasciano ai clienti lo spazio per esprimere le proprie opinioni, prima di aiutarli a risolvere problemi o dubbi.

Lo stesso vale per gli agenti IA per l'assistenza clienti. Pur essendo basati su IA generativa, machine learning e altre tecnologie software, li progetti attorno a workflow, principi e policy che creano fiducia. Che siano IA, persone o entrambi, il tuo obiettivo è risolvere i problemi dei clienti e farli sentire ascoltati.

Quando ha integrato l'IA nei workflow CX, Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner di 3Shape, ha sottolineato l'importanza di un tono empatico e di un'interazione dall'aspetto umano. Mentre la sua azienda modernizzava l'assistenza clienti con agenti IA, Jannes voleva garantire che i clienti si sentissero compresi durante tutto il processo.

Le 7 competenze di assistenza clienti necessarie a ogni agente umano e IA

Un buon servizio clienti richiede che sia le persone sia le loro controparti IA siano competenti in diverse aree. Ecco le competenze necessarie per l'assistenza clienti, con esempi di come le applicano gli agenti umani e IA.

Competenze comunicative: ascoltare attivamente e parlare con chiarezza

Una comunicazione chiara evita la confusione, che porta i clienti ad abbandonare chiamate o messaggi mentre cercano aiuto. Le competenze comunicative richiedono ascolto attivo, risposte concise e una comunicazione scritta e verbale chiara.

Gli agenti umani sviluppano le competenze comunicative ascoltando ciò che dicono i clienti e scegliendo parole appropriate in risposta. Per essere chiari evitano il gergo e spiegano sempre i termini tecnici, sia via email, sia al telefono o tramite messaggio.

Gli agenti IA, in particolare quelli basati su LLM, eccellono nelle risposte conversazionali. Tuttavia, necessitano di linee guida specifiche per l'alternanza dei turni e la gestione delle interruzioni. Per esempio, quando un cliente fa una pausa a metà frase, un agente vocale deve rispondere entro una finestra temporale precisa per risultare naturale. Allo stesso tempo, non deve parlare sopra al chiamante né fornire risposte non pertinenti.

Sia gli agenti umani sia quelli IA possono comunicare meglio quando condividono efficacemente il contesto della conversazione. Ciò significa che l'IA e il team CX devono avere accesso in tempo reale all'analisi delle conversazioni per rispondere in modo accurato.

Esempio: un agente umano dice: “Fammi confermare di aver capito bene: il tuo ordine è stato spedito lunedì, ma non è mai arrivato.” Un agente vocale IA ripete allo stesso modo il dettaglio chiave e si ferma affinché il cliente possa confermarlo prima di proseguire.

Competenze di problem-solving: trovare più rapidamente la soluzione giusta

I clienti si aspettano che il team di supporto risolva rapidamente i loro problemi, che sia umano o IA. Risolvere i punti critici dei clienti è una funzione essenziale degli agenti CX e un servizio costantemente di alta qualità aiuta a creare fiducia nel tuo brand.

Il personale di supporto umano può velocizzare la risoluzione dei problemi diagnosticandoli in modo sistematico. Questo comprende annotare i problemi del cliente, confermare i dettagli per evitare fraintendimenti e fare leva sulla conoscenza del prodotto per offrire una soluzione. Se una soluzione non è immediatamente disponibile, l'agente umano comunica al cliente i passaggi successivi.

Gli agenti IA condividono principi simili di problem-solving, ma sfruttano le capacità di ragionamento e previsione dell'LLM per risolvere i problemi. In base ai dati e al contesto del cliente disponibili, l'IA valuta i possibili percorsi di risoluzione e sceglie quello con il punteggio di affidabilità più alto. Quindi elenca i passaggi che il cliente può seguire per risolvere il problema.

Esempio: un cliente segnala che un pagamento con carta non è andato a buon fine. Un agente umano controlla l'account, conferma i dati della carta e guida il cliente nella soluzione. Un agente IA legge gli stessi dati dell'account tramite uno strumento connesso, individua la causa più probabile e condivide i passaggi per risolverla.

Competenze di risoluzione dei conflitti: ridurre l'escalation nelle conversazioni difficili

Nonostante i migliori sforzi, possono sorgere conflitti durante le conversazioni con i clienti. Dotare gli agenti di supporto umani e IA di competenze per la risoluzione dei conflitti aiuta a eliminare i punti di attrito, offrire rimedi e mantenere un comportamento professionale per tutta l'interazione.

Quando risolvono un conflitto, gli agenti umani mantengono la calma, seguono le procedure di risoluzione dei conflitti e restano obiettivi. Riconoscono la frustrazione del cliente e lavorano gradualmente per raggiungere una comprensione comune. L'obiettivo è ricostruire la fiducia con azioni concrete e garantire tempi rapidi di risoluzione.

L'IA, invece, supporta la riduzione dell'escalation dei conflitti fornendo un chiaro percorso di escalation. Usa la comprensione del linguaggio naturale (NLU) per individuare quando un cliente si sente frustrato, in difficoltà o arrabbiato. Quindi passa la conversazione a un agente umano in modo calmo e rapido. Analogamente, può trasferire la chiamata a un team di supporto umano se il cliente lo richiede esplicitamente.

Esempio: un cliente dice: “È la terza volta che chiamo per questo.” Un agente umano risponde: “Mi dispiace che non sia stato ancora risolto. Me ne occuperò io da qui e ti dirò esattamente cosa succederà.” Un agente IA che rileva la stessa frustrazione propone il trasferimento a un agente umano e trasmette la cronologia della conversazione con un trasferimento assistito.

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Empatia nell'assistenza clienti: far sentire i clienti ascoltati

L'empatia è l'intelligenza emotiva che consente agli agenti umani di entrare in sintonia con i sentimenti del cliente. È una delle competenze più importanti nell'assistenza clienti, perché dimostrare empatia crea un rapporto e una comprensione condivisa con il cliente.

Gli agenti umani dimostrano empatia riconoscendo i sentimenti del cliente anziché interrompere con una risposta. Dicendo semplicemente “Capisco che sei contrariato e sono pronta ad aiutarti”, fai sentire il cliente ascoltato e rispettato. Questo apre la strada a ulteriori conversazioni.

L'IA non può provare davvero emozioni come gli esseri umani. Può però identificare schemi che indicano frustrazione nella voce o nella risposta testuale di un cliente. In base al sentiment rilevato, può imitare il tono empatico e la scelta delle parole che le persone usano per dimostrare empatia.

Esempio: sia un agente IA sia un agente umano che rilevano frustrazione possono riconoscerla direttamente dicendo: “Sembra davvero frustrante e voglio aiutarti a risolvere.”

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Adattabilità: gestire richieste su più canali

I clienti contattano le aziende tramite diversi canali, tra cui email, chat, voce e messaggi. L'adattabilità consente al team CX di mantenere una comunicazione coerente, soprattutto quando lo stesso caso richiede più confronti.

Gli agenti umani sono formati per essere competenti su diverse piattaforme. Ogni piattaforma ha il proprio stile di interazione, linee guida e sfumature. Ad esempio, le email consentono di rileggere il testo per mantenere un tono professionale. Una chiamata, invece, è più estemporanea e richiede all'agente di reagire immediatamente alle nuove informazioni.

Gli agenti IA possono mantenere il contesto tra argomenti e conversazioni. Una volta configurati, i team possono distribuirli su canali diversi. Facendo riferimento al contesto storico, gli agenti IA possono interagire con i clienti nel tono, formato e stile che preferiscono.

Esempio: in chat, un agente umano invia un breve riepilogo scritto a cui il cliente può fare riferimento. Durante una chiamata, lo stesso agente parla più lentamente e conferma i dettagli a voce. Un agente IA segue la stessa regola inviando risposte testuali concise in chat e interventi vocali naturali nelle conversazioni vocali.

Personalizzazione: fornire risposte su misura

Quando contattano l'assistenza, i clienti si aspettano che gli agenti sappiano chi sono e conoscano i dettagli del loro caso, senza doverli ripetere a ogni nuovo agente con cui entrano in contatto.

Gli agenti umani personalizzano le risposte manualmente. Ad esempio, quando rispondono a un ticket, esaminano gli acquisti precedenti del cliente e chiedono brevemente se è stato soddisfatto di ciò che ha acquistato. Sebbene sia un gesto semplice, i clienti si sentono valorizzati perché il tuo team ricorda chi sono e cosa preferiscono.

Gli agenti IA possono personalizzare le risposte in modo più efficiente. Invece di controllare manualmente le registrazioni, si connettono a un CRM di terze parti e recuperano dati storici quando assistono i clienti. Inoltre, un agente IA può raccogliere proattivamente dati in tempo reale e usarli per offrire consigli personalizzati sui prodotti.

Esempio: invece di chiedere: “Cosa hai ordinato?”, un agente umano dice: “Vedo che hai acquistato il piano Pro il mese scorso. Ci contatti per questo?” Un agente IA connesso a un CRM può iniziare con lo stesso contesto.​

Conoscenza del prodotto: rispondere alle domande con sicurezza

I clienti si aspettano che gli agenti di supporto conoscano i prodotti, i servizi e le policy dell'azienda. Di conseguenza, i team CX che rispondono alle richieste devono restare aggiornati per fornire risposte sicure e accurate.

Gli agenti umani restano aggiornati consultando gli ultimi aggiornamenti di prodotti e servizi. Prendono nota delle modifiche alle policy, alla documentazione e ai prezzi che potrebbero interessare i clienti.

Gli agenti IA funzionano in modo simile, ma usano strumenti come un sistema di retrieval-augmented generation (RAG) e integrazioni di terze parti per fornire risposte accurate e utili. Ad esempio, un chatbot basato su LLM non comprende intrinsecamente uno specifico prodotto menzionato dal cliente. Anziché fare supposizioni, recupera informazioni dalla knowledge base interna della tua organizzazione per generare una risposta.

Esempio: quando un cliente chiede se la policy di rimborso copre gli articoli in saldo, un agente umano ben informato risponde in base alla policy vigente. Un agente IA recupera la policy più recente dalla knowledge base e risponde in base a quella.

Agenti umani e IA: le competenze di assistenza clienti a colpo d'occhio

La tabella seguente riassume come gli agenti umani e IA applicano ciascuna delle sette competenze.

Gli agenti umani eccellono dove il giudizio è fondamentale, mentre gli agenti IA eccellono dove contano maggiormente velocità e rispetto coerente delle policy.

Come implementare le competenze di assistenza clienti per agenti umani e IA

Per integrare le competenze di assistenza clienti in un'operazione CX assistita dall'IA, le organizzazioni hanno bisogno di un workflow collaborativo con confini operativi chiari. Questi passaggi ti aiutano a creare un workflow di IA per l'assistenza clienti che dimostri le competenze che abbiamo condiviso.

1. Definisci gli obiettivi CX

Inizia in piccolo concentrandoti su una richiesta comune. Questo offre al tuo team spazio sufficiente per creare, testare e perfezionare il workflow CX agentico senza interrompere le operazioni di supporto esistenti. Dovresti identificare come vuoi che il team CX risponda, il tono di voce da usare, i workflow comuni da seguire, i tempi di risposta ideali e tutti gli altri fattori che contribuiscono a un'interazione efficace.

2. Scegli una piattaforma CX di IA agentica

Le piattaforme di IA conversazionale per le operazioni CX offrono funzionalità diverse. Scegline una che supporti un comportamento flessibile degli agenti per risolvere i problemi, applicando al contempo guardrail di sicurezza e linee guida del brand. Valuta ogni opzione in base a questi criteri:

• Copertura delle competenze: supporta le competenze trattate in questa guida, incluse l'alternanza dei turni, il rilevamento del sentiment e il passaggio a un agente umano.
• Accesso a conoscenze e strumenti: si connette alla tua knowledge base e al CRM affinché l'agente possa rispondere con accuratezza e personalizzare le risposte.
• Guardrail e controllo del brand: applica guardrail di sicurezza e linee guida del brand in ogni conversazione.
• Copertura dei canali: funziona su canali vocali e testuali, così i clienti ricevono un servizio coerente.
• Test e valutazione: offre una sandbox per conversazioni simulate e monitora metriche come CSAT e tasso di risoluzione dopo il lancio.

Ad esempio, ElevenAgents è una piattaforma di IA agentica che consente ai team CX di offrire esperienze migliori attraverso principi di assistenza clienti collaudati. Non sostituisce le buone competenze di assistenza clienti, né è questo il suo obiettivo. ElevenAgents ti consente invece di estendere le migliori pratiche di assistenza clienti su più canali, senza sovraccaricare i team umani.

3. Progetta il workflow dell'agente IA per l'assistenza clienti

Individua i punti di contatto con i clienti in cui un agente IA sarà utile. Quindi configura l'agente con competenze adeguate usando system prompt, integrazione di strumenti e una knowledge base interna.

L'intelligenza artificiale può aiutare i tuoi agenti di assistenza clienti fornendo loro il contesto durante una chiamata o presentando informazioni utili per orientare un'interazione verso un risultato positivo. 

In alternativa, puoi mappare interi punti di contatto in cui l'IA può assumere il comando e ridurre il carico sugli agenti di supporto umani. Le chiamate di routine o a bassa priorità sono una buona opzione per l'automazione, poiché i casi delicati possono essere sottoposti a escalation mentre gli schemi di chiamata più comuni sono gestiti interamente dagli agenti IA.

Ad esempio, Nana si è concentrata sul miglioramento del system prompt dell'agente IA, affinché potesse conversare con empatia e rispettare il brand durante le chiamate dei clienti. 

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4. Testa prima del rilascio

Ricorda di simulare in una sandbox di prova le modifiche apportate all'agente IA. Testa l'agente con scenari possibili e osserva come risponde. In particolare, simula i casi limite, inclusi quelli che richiedono il passaggio a un agente umano a causa di un cambiamento di sentiment nel corso della conversazione.    

Come migliorare le competenze di assistenza clienti attraverso pratica e feedback

Le competenze di assistenza clienti si possono insegnare e migliorare nel tempo. Puoi formare agenti umani e IA, quindi valutare come si comportano nella pratica e in contesti reali.

Gli agenti umani seguono corsi, aggiornano costantemente le proprie competenze, imparano di più sui prodotti per cui forniscono assistenza e analizzano il feedback dei clienti per colmare le lacune del servizio e migliorare l'erogazione. Per servire i clienti con sicurezza, hanno anche bisogno di supporto, allineamento e messaggi coerenti dal management. In una certa misura, questo modello di apprendimento si applica anche agli agenti IA.

La formazione sulle competenze di assistenza clienti funziona meglio quando è legata a risultati misurabili. Monitora CSAT, risoluzione al primo contatto e tempo medio di gestione, e aggiungi i punteggi di controllo qualità delle conversazioni esaminate. Role-play e affiancamento nelle chiamate trasformano poi questi punteggi in obiettivi di coaching specifici.

Gli agenti IA apprendono da linee guida delle policy, template di esempio, cronologia delle conversazioni e materiali a cui sono esposti sui vari canali. L'intero processo avviene in un ambiente human-in-the-loop, in cui un agente umano definisce le metriche dell'IA conversazionale rispetto alle quali l'agente viene valutato.

Ad esempio, misuri il tasso di contenimento, il CSAT e il tasso di risoluzione dell'agente IA per stabilire se l'IA riesce a risolvere i casi con sicurezza senza intervento umano. Quindi rivedi le policy, i prompt IA e gli strumenti di terze parti che permettono all'agente di operare in modo più efficace.

In ElevenLabs utilizziamo un framework di test specifico che valuta le capacità di problem-solving degli agenti IA. Il framework esamina le lacune di servizio nelle conversazioni esistenti e le usa come casi di test per perfezionare gli agenti.

​Competenze tecniche e trasversali nell'assistenza clienti: cosa serve ai team

Le competenze tecniche sono abilità che consentono al team CX di risolvere i problemi in modo efficiente ed efficace. Ad esempio, la conoscenza del prodotto, la gestione degli incidenti e le applicazioni CRM sono competenze tecniche nell'assistenza clienti. Sono fondamentali per migliorare i tassi di risoluzione dei problemi.

Le competenze trasversali, invece, migliorano la soddisfazione dei clienti durante le interazioni. Ad esempio, gli agenti con competenze come empatia, ascolto attivo e pazienza offrono un'esperienza cliente piacevole.

Le competenze tecniche e trasversali sono entrambe fondamentali per migliorare l'esperienza cliente. Quando usa agenti IA, il team CX può delegare i compiti alle parti più adatte a gestirli.

Poiché gli agenti IA eccellono nel seguire le policy, possono automatizzare competenze tecniche come il recupero delle informazioni dei clienti, l'elaborazione dei rimborsi o la diagnosi di problemi tecnici.

Gli agenti umani, invece, si occupano delle competenze trasversali perché sono naturalmente empatici e comprendono le sfumature. Sebbene gli agenti IA possano rilevare il sentiment e seguire regole conversazionali, gli agenti umani mantengono il giudizio finale nell'applicazione delle competenze trasversali all'assistenza clienti.

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Domande frequenti sulle competenze di assistenza clienti