Confronta i migliori agenti IA per l'assistenza clienti
Gli agenti di intelligenza artificiale basati su modelli linguistici su larga scala (LLM) possono rispondere alle domande dei clienti in linguaggio naturale, interpretare il contesto e generare risposte simili a quelle umane. Questi agenti sono in grado di elaborare e sintetizzare grandi quantità di informazioni provenienti da fonti quali le basi di conoscenza.
Abbiamo confrontato quattro agenti AI per l'assistenza clienti: Tidio Lyro, Azure AI Chatbot, Watsonx Assistant e Intercom Fin. Di seguito, i risultati della nostra ricerca, insieme a un elenco più ampio di strumenti utili da conoscere.
Abbiamo confrontato questi quattro agenti stabilendo un parametro di riferimento basato su un agente del servizio clienti di un'azienda immaginaria. I dettagli della metodologia sono riportati di seguito .
Sulla base dei principali risultati del nostro benchmark , ti consigliamo di:
I nostri migliori consigli
Se la sicurezza dei dati è una priorità, scegli Tidio. Quando è stato richiesto un rimborso per un cliente specifico senza fornire le credenziali di accesso, Tidio ha indirizzato l'utente al suo account anziché leggere i dati personali in chat. Nessun altro strumento offriva questa funzionalità di default.
Azure funziona bene per i dati accessibili al pubblico. Di default, Azure rispondeva alle domande in modo accurato, ma restituiva informazioni specifiche del cliente a chiunque le richiedesse, senza bisogno di autenticazione. È possibile proteggerlo, ma ciò richiede un lavoro di sviluppo significativo. Se si sta costruendo su contenuti non sensibili (FAQ pubbliche, documentazione di prodotto), rappresenta una solida base.
Esempi di spicco di agenti di intelligenza artificiale nel servizio clienti
Tidio Lyro
Anziché creare un chatbot generico, Tidio Lyro ha operato delle scelte ponderate: Lyro è progettato specificamente per l'e-commerce e il supporto alle PMI, non per le infrastrutture aziendali. Funziona sulla piattaforma Claude di Tidio, affiancata ai modelli proprietari, e le sue risposte sono leggibili e contestualizzate, anziché basate su modelli predefiniti.
La configurazione richiede meno di cinque minuti per i casi d'uso di base. La dashboard di analisi mostra i tassi di risoluzione, il volume delle conversazioni e i trigger di passaggio di consegne, aiutando i team a identificare rapidamente le lacune nella loro base di conoscenze. Gestisce inoltre le query multilingue senza richiedere la fornitura di contenuti tradotti.
Due limitazioni da segnalare: il piano gratuito copre solo 50 conversazioni e la piattaforma non è ancora stata ottimizzata per casi d'uso in ambito medico o finanziario, dove i requisiti di conformità sono più stringenti.
Il piano Lyro AI Agent ora parte da 39 dollari al mese per 50 conversazioni, con prezzi che aumentano in base al volume. La tariffa di 0,50 dollari per conversazione è ancora indicata nella pagina dedicata, ma la struttura del piano è cambiata significativamente: Lyro viene fatturato separatamente dai piani base di Tidio e spesso raddoppia i costi totali. 1
Microsoft Chatbot basato sull'IA di Azure
L'offerta di chatbot di Azure è più un kit di costruzione che un prodotto finito. È possibile creare qualsiasi cosa, da un semplice risponditore di domande frequenti a un assistente multimodale con riconoscimento vocale, elaborazione delle immagini e generazione di contenuti con funzionalità di recupero delle informazioni, ma la maggior parte del lavoro di costruzione è a carico dello sviluppatore. I team sprovvisti di sviluppatori che conoscano l'SDK di Bot Framework incontreranno presto delle difficoltà.
Il modello di prezzo riflette questa situazione: nessuna licenza per utente, solo costi di consumo basati sul traffico del Bot Service, sui token e sulle query di Ricerca Cognitiva. Questo può risultare più economico su larga scala, ma significa anche che i costi possono aumentare rapidamente se l'utilizzo dei token cresce improvvisamente e non sono stati impostati avvisi di budget.
Il vero punto di forza di Azure è la copertura dei canali. Basta implementarlo una sola volta e il bot sarà disponibile su Teams, Slack, web, dispositivi mobili e Facebook Messenger. L'integrazione con SharePoint consente inoltre al bot di rispondere alle domande basandosi su documenti interni, in modo simile a come funziona Copilot.
È importante sottolineare la falla nella sicurezza dei dati: la versione base di Azure non impedisce la visualizzazione dei dati dei clienti nelle risposte in chat. Nell'esempio di benchmark riportato di seguito, Azure ha restituito i dettagli del rimborso e le informazioni sull'ordine a un utente che non aveva effettuato l'accesso. Se si sta implementando su dati sensibili, è fondamentale pianificare un'accurata messa a punto prima del lancio.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant è progettato per le grandi organizzazioni con infrastrutture di contact center preesistenti che necessitano di un livello di intelligenza artificiale che si integri con tali sistemi anziché sostituirli.
La logica di passaggio di consegne con un operatore umano è più matura rispetto a quella della maggior parte dei concorrenti: quando il bot non riesce a risolvere un problema, trasferisce la chiamata a un operatore umano senza richiedere al cliente di ripetere la stessa informazione.
Due limitazioni note, segnalate dagli utenti: tempi di risposta di 15-20 secondi senza streaming in tempo reale e una tendenza a ripetere frasi in conversazioni a più turni. Nessuna delle due rappresenta un problema insormontabile per implementazioni interne o a basso volume, ma diventa rilevante in contesti consumer ad alto traffico.
Fine dell'interfono
Fin gestisce bene la coda lunga dei ticket di supporto, quel tipo di domande ripetitive e basate su policy che assorbono molto tempo al team di assistenza. Recupera le risposte da più fonti contemporaneamente e adatta il suo tono a quello del tuo team, invece di utilizzare un registro generico predefinito.
La configurazione è davvero semplice e non richiede competenze tecniche per le implementazioni standard. Le azioni personalizzate (connessione a sistemi esterni) sono componenti aggiuntivi opzionali.
Il prezzo è il principale punto critico. A 0,99 dollari per conversazione risolta, i costi aumentano rapidamente man mano che l'IA gestisce un volume maggiore, il che è l'opposto della curva dei costi auspicabile. Integrazioni di terze parti come l'app Intercom AI Agent offrono funzionalità simili a 0,10 dollari per conversazione, un'opzione da valutare se il budget è un problema.
Altri esempi di agenti di intelligenza artificiale nel servizio clienti
Agente Kore.AI
Kore.ai Agent migliora l'efficienza degli agenti grazie all'intelligenza artificiale generativa, automatizzando i flussi di lavoro e offrendo indicazioni in tempo reale:
- Suggerimenti per le azioni successive più appropriate al fine di migliorare le interazioni e i risultati.
- Coaching adattivo in tempo reale per migliorare le prestazioni degli addetti all'assistenza clienti.
- Manuali operativi guidati per aiutare i rappresentanti a seguire le migliori pratiche per un servizio conforme.
Vantaggi:
- La piattaforma richiede una conoscenza minima di NLP e LLM necessaria per configurare i bot.
- Kore.ai offre ampie opzioni di personalizzazione tramite il suo SDK.
- Kore.ai è ideale per le aziende, grazie alle sue soluzioni preconfigurate per le attività IT (come l'integrazione con ServiceNow).
Svantaggi:
- Il sistema NLU della piattaforma potrebbe avere difficoltà a gestire input utente molto variabili. Si consiglia un approccio di apprendimento zero-shot per migliorare la sua capacità di elaborare input sconosciuti in modo più flessibile.
- Sebbene la piattaforma offra opzioni di personalizzazione tramite il suo SDK, è difficile creare soluzioni personalizzate.
Agente copilota Genesys
Genesys Agent Copilot potenzia le capacità degli operatori dei contact center fornendo una guida basata sull'intelligenza artificiale durante e dopo le interazioni con i clienti. Identifica l'intento del cliente, recupera automaticamente le informazioni pertinenti e indirizza gli operatori verso i passaggi successivi più appropriati.
Caratteristiche principali:
- Acquisizione dei suggerimenti degli agenti per il miglioramento delle conoscenze
- Trascrivere conversazioni
- Fornitura di script personalizzati
- Presentazione del documento relativo al processo di flusso di lavoro
- Suggerimenti per i codici di riepilogo
- Scrivere un riassunto dell'interazione
Vantaggi:
- Dopo un'interazione, il riepilogo generato può essere rivisto, modificato e integrato nelle note dell'interazione.
- Automatizzando alcune fasi del processo, come la ricerca di informazioni, la generazione di script e la previsione del codice di riepilogo, la piattaforma riduce significativamente il tempo medio di gestione (AHT).
Svantaggi:
- È difficile integrare Genesys Cloud Agent Copilot con CRM diversi da Genesys o con sistemi di contact center.
Agente dell'assistenza clienti di Ema
Fonte: Ema 2
L'agente di Ema supporta azioni a livello aziendale con oltre 100 modelli LLM , tra cui GPT4o, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3; l'utente può anche importare il proprio modello LLM nella piattaforma.
- Con Ema, i clienti possono implementare altri agenti AI preconfigurati per coprire argomenti quali vendite e marketing, aspetti legali e conformità , esperienza dei dipendenti e servizio clienti .
- Tra gli utilizzi più comuni si annoverano l'approvazione di procedure mediche, la gestione delle richieste di risarcimento assicurativo e la stesura di proposte commerciali.
- La piattaforma offre le certificazioni SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001 .
Salesforce Agentforce
Salesforce ha ufficialmente ritirato il marchio Einstein Copilot e lo ha rinominato Agentforce (o "Agentforce Assistant"). Il prodotto ora fa parte della più ampia piattaforma Agentforce, con interfaccia utente, autorizzazioni e documentazione aggiornate. La funzionalità è la stessa, ma il marchio è stato completamente cambiato. 3
Bland.ai
Bland.ai è una piattaforma aziendale di assistenza clienti basata sull'intelligenza artificiale per le chiamate telefoniche. L'azienda offre un agente vocale con messaggi preimpostati per l'automazione delle chiamate telefoniche in diversi ambiti, tra cui l'assistenza clienti e le vendite.
Gli utenti possono anche perfezionare un modello linguistico personalizzato per la propria azienda, utilizzando i dati delle conversazioni precedenti.
Può essere utilizzato in varie procedure operative di vendita per la gestione di:
- Elaborazione degli ordini standard
- Richieste di inventario
- Richieste di fatturazione
- Resi e cambi di base
Agente AI Ada
Ada è un agente di assistenza clienti aziendale basato sull'intelligenza artificiale che consente alle aziende di risolvere automaticamente i problemi di assistenza su diversi canali e in diverse lingue. Ada può essere costoso (da 1 a 3,50 dollari per la risoluzione di un ticket).
Agente AI Ada:
- Esegue operazioni in migliaia di app e database.
- Garantisce che ogni risposta sia basata sulle tue conoscenze.
- Integra i dati storici dei clienti con diverse fonti di informazione per personalizzare le risposte.
La mia AskAI
My AskAI è un assistente basato sull'intelligenza artificiale per i team di supporto, una soluzione economicamente vantaggiosa.
My AskAI si integra con Zendesk, offrendo funzionalità simili (e persino superiori in alcune aree, come integrazioni di conoscenze avanzate, analisi più approfondite e funzionalità di miglioramento della conoscenza), pur essendo da 2 a 10 volte più conveniente rispetto a soluzioni come gli agenti AI di Ada o gli agenti AI di Zendesk.
Metodologia di benchmarking per agenti di intelligenza artificiale per il servizio clienti
Misurazione
Abbiamo valutato quattro leader del settore sulle loro chiavi API o piattaforme di test con il dataset di test, composto da 100 domande selezionate casualmente dal dataset di assistenza clienti del chatbot AI di Bitext Gen. 4 .
Set di dati
Abbiamo creato un'azienda immaginaria, TechStyle, con un sito web di e-commerce e tutte le sue politiche di base già definite . Abbiamo anche creato un piccolo database clienti. Queste informazioni sono state fornite a ciascun fornitore di agenti di intelligenza artificiale , dopodiché abbiamo posto loro le nostre domande.
Criteri di valutazione
I nostri criteri di valutazione consistevano nella media di queste tre metriche:
- Accuratezza : la risposta corrisponde alle politiche di TechStyle e ai dati dei clienti?
- Completezza : risponde pienamente a quanto richiesto dal cliente?
- Disponibilità : è professionale, empatica e orientata all'azione?
In termini di accuratezza e completezza , abbiamo premiato i fornitori che hanno protetto i dati dei clienti anziché divulgarli nelle risposte in chat. La valutazione delle risposte è stata condotta tramite ampi modelli linguistici che ne hanno valutato la somiglianza con le risposte accurate fornite dal dataset Bitext e dalle nostre personalizzazioni per i dati di TechStyle.
L'utilità valuta quanto bene l'IA crea un'esperienza positiva per il cliente utilizzando un tono professionale con un linguaggio cortese e rispettoso; dimostrando empatia riconoscendo la frustrazione; fornendo istruzioni chiare e concise; offrendo supporto attivo anticipando le esigenze; e assicurandosi che i clienti si sentano ascoltati affrontando i loro problemi specifici invece di fornire risposte generiche.
Esempio di valutazione
Quando la domanda "Mi aspetto un rimborso di 129,99 dollari, è stato elaborato?" è stata posta ai chatbot senza alcuna informazione preliminare sulla nostra identità (non è stato effettuato alcun accesso cliente). Secondo la nostra verità di base, creata con l'aiuto di LLM, una risposta 100/100 includerebbe tutte le informazioni rilevanti come:
"Ciao! Ci scusiamo per il ritardo nell'elaborazione del rimborso. Il rimborso di 129,99 $ per l'unità SSD portatile è stato elaborato e in genere sono necessari 5-10 giorni lavorativi prima che venga visualizzato nel tuo account. Puoi monitorare lo stato nella sezione 'I miei resi', dove troverai le seguenti informazioni: Reso avviato, Reso in transito, Reso ricevuto, Reso elaborato o Rimborso emesso. Riceverai anche aggiornamenti via email per ogni fase. Posso esserti d'aiuto in altro modo?"
Nel frattempo, le risposte fornite dai 2 principali fornitori sono le seguenti:
Azzurro
Risposta : Il rimborso di $129,99 per il tuo SSD portatile è stato elaborato. In genere, occorrono 5-10 giorni lavorativi affinché i fondi vengano riaccreditati sul tuo conto. Puoi monitorare lo stato del tuo reso nella sezione "I miei resi" del tuo account.
Punteggio: Azure ha ricevuto un punteggio di 95/100 per l'accuratezza perché non ha menzionato che i clienti ricevono aggiornamenti via e-mail in ogni fase. Ha ottenuto un punteggio di 95/100 per la completezza perché non ha specificato un elenco esaustivo degli stati. Ha ottenuto un punteggio di 80/100 per l'utilità perché manca un saluto, dovrebbe salutare prima, e non sono presenti conferme, scuse o assistenza per il monitoraggio e il follow-up.
Tidio Lyro
Risposta: Puoi verificare lo stato del tuo rimborso nella sezione "I miei resi" del tuo account. Il sistema mostrerà uno di questi stati: Reso avviato, Reso in transito, Reso ricevuto, Reso elaborato o Rimborso emesso. Riceverai inoltre aggiornamenti via email per ogni fase.
Punteggio e: Tidio Lyro ha ottenuto 95/100 per l'accuratezza, mancando di dettagli specifici sul rimborso, ma ha raggiunto un perfetto 100/100 per la completezza poiché non sono necessarie domande di approfondimento in base alla domanda. Tidio ha ricevuto 87/100 per l'utilità perché manca un saluto e non include un ringraziamento o delle scuse.
Esempi concreti di utilizzo di agenti di intelligenza artificiale nel servizio clienti
1. Lyro di Tidio
Gecko Hospitality , un'azienda di servizi di reclutamento, utilizza l'agente AI Lyro di Tidio, insieme ad automazioni di flusso di chat, per prequalificare i candidati e gestire costantemente le richieste di routine, 24 ore su 24, 7 giorni su 7. L'IA risolve autonomamente circa il 90% delle conversazioni di assistenza clienti, indirizzando i curriculum o le domande dei clienti al recruiter appropriato in meno di 90 secondi. In soli sei mesi dall'implementazione, questo ha portato a 257 lead aggiuntivi, riducendo significativamente la revisione manuale e i tempi di risposta, consentendo ai recruiter di concentrarsi su interazioni di maggior valore. 5
2. Agente dell'assistenza clienti di Ema
Envoy integra l'agente di assistenza clienti basato sull'intelligenza artificiale di Ema per fornire supporto in-app, consentendo al team di assistenza di risparmiare il 70-80% del proprio tempo. Questa soluzione basata sull'IA semplifica le attività di assistenza clienti e ne migliora l'efficienza. 6
3. Bland.ai
L'agente AI di Bland.ai risponde alle richieste dei clienti come un gestore immobiliare, occupandosi di rinnovi di contratti di locazione e altre domande. Questa soluzione basata sull'intelligenza artificiale aiuta i gestori immobiliari ad automatizzare le attività più comuni, migliorando i tempi di risposta e la soddisfazione del cliente. 7
4. Agente AI Ada
Wealthsimple si avvale dell'agente AI Ada per gestire il carico di lavoro di 10 dipendenti a tempo pieno. Le funzionalità di automazione di Ada migliorano l'esperienza del cliente, offrendo risposte rapide e precise alle richieste di informazioni finanziarie. 8
5. L'agente del servizio clienti di Beam AI
Avi Medical automatizza i servizi sanitari con l'agente di assistenza clienti di Beam AI , riducendo i tempi di risposta medi di circa l'85%. Il sistema basato sull'intelligenza artificiale migliora l'assistenza ai pazienti e accelera i tempi di risposta. 9
6. Sierra
WeightWatchers si avvale dell'intelligenza artificiale di Sierra per raggiungere un tasso di risoluzione del 70% nelle interazioni con il servizio clienti. Sfruttando la tecnologia AI, Sierra migliora l'esperienza di supporto e contribuisce a risolvere più rapidamente le richieste dei clienti. 10
Principali differenze tra chatbot e agenti di intelligenza artificiale
I chatbot tradizionalmente operano su sistemi rigidi e basati su regole, utilizzando alberi decisionali e risposte predefinite per simulare conversazioni. Si affidano a un'ampia configurazione manuale per rilevare le parole chiave e fornire risposte pertinenti e preselezionate.
Gli agenti di intelligenza artificiale si basano su modelli linguistici su larga scala (LLM) , che consentono loro di comprendere il linguaggio naturale, interpretare il contesto e generare risposte simili a quelle umane. Questi agenti possono elaborare e sintetizzare grandi quantità di informazioni provenienti da fonti quali le basi di conoscenza.
Gli agenti di intelligenza artificiale offrono anche:
- Integrazione delle conoscenze (sincronizzazione con sistemi come Zendesk).
- Azioni generative (la capacità di agire per conto del cliente).
- Ragionamento (la capacità di esaminare come il motore di risoluzione ha determinato cosa fare successivamente).
- Guida (indicare all'IA come svolgere un compito specifico).
- Analisi della risoluzione automatizzata (la frequenza con cui gli agenti di intelligenza artificiale risolvono i problemi senza ricorrere all'intervento umano).
FAQ
La maggior parte dei team non ha bisogno di eliminare nulla. Strumenti come Tidio Lyro e Intercom Fin sono progettati per integrarsi con le soluzioni già in uso, come Zendesk, Salesforce e Intercom, gestendo le domande ripetitive di primo livello senza interrompere la configurazione esistente. La questione più importante è se la base di conoscenze sia sufficientemente solida per addestrare l'IA. Un centro assistenza incompleto o obsoleto limiterà le prestazioni, indipendentemente dallo strumento scelto.
La maggior parte di questi strumenti fattura per conversazione risolta anziché per utente. Questo può sembrare equo finché il volume non aumenta e, con l'intelligenza artificiale che gestisce un numero maggiore di query, il volume tende a crescere. Tidio, ad esempio, fattura le conversazioni con l'IA Lyro separatamente dal piano base, il che può raddoppiare il costo mensile una volta che l'IA inizia a svolgere un lavoro significativo. Prima di scegliere uno strumento, è consigliabile calcolare il costo in base al volume di conversazioni mensili attuali, non solo in base al prezzo iniziale.
Ogni strumento in questo elenco dispone di una qualche forma di logica di trasferimento della conversazione, ma la qualità varia. Le implementazioni migliori, come Tidio, Fin e WatsonX, trasferiscono la conversazione a un operatore umano mantenendo intatto il contesto, in modo che il cliente non debba ripetersi. Le implementazioni meno efficaci si limitano a mostrare un messaggio del tipo "contattaci". Vale la pena testare specificamente il meccanismo di trasferimento durante qualsiasi periodo di prova, non solo la capacità di risposta dell'IA.
Idealmente, queste richieste dovrebbero arrivare al tuo team umano con il contesto completo della conversazione con l'IA già allegato. La realtà, però, è che il 30-35% delle richieste che arrivano effettivamente agli operatori umani tende a essere costituito dai casi più complessi e importanti: controversie di fatturazione, reclami, casi limite per i quali l'IA non è stata addestrata. Questo significa che il carico di lavoro del tuo team si sposta, anziché diminuire. La maggior parte dei responsabili dell'assistenza clienti afferma che questo è in realtà un aspetto positivo: gli operatori dedicano meno tempo al ripristino delle password e più tempo ai problemi che traggono vantaggio da una risposta umana.
Per approfondire
- Confronta 20 strumenti di sicurezza LLM e framework open-source
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