Confronta i Migliori Agenti AI nel Servizio Clienti
Gli agenti AI alimentati da large language models (LLM) possono rispondere alle domande dei clienti in linguaggio naturale, interpretare il contesto e generare risposte simili a quelle umane. Questi agenti possono elaborare e sintetizzare grandi volumi di informazioni da fonti come le basi di conoscenza.
Abbiamo raccolto quattro agenti AI per il servizio clienti: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant e Intercom Fin. Di seguito trovi ciò che abbiamo scoperto, insieme a un elenco più ampio di strumenti che vale la pena conoscere.
Abbiamo confrontato questi quattro agenti stabilendo un benchmark basato sull'agente di servizio clienti di un'azienda immaginaria. I dettagli della metodologia sono riportati di seguito.
Sulla base dei risultati chiave del nostro benchmark, ti consigliamo di:
Le nostre migliori raccomandazioni
Se la sicurezza dei dati è una priorità, scegli Tidio. Quando è stato chiesto un rimborso specifico per un cliente senza contesto di accesso, Tidio ha indirizzato l'utente al proprio account invece di leggere i dati personali nella chat. Nessuno degli altri strumenti ha fatto questo di default.
Azure funziona bene per i dati pubblici. Fuori dalla scatola, Azure ha risposto alle domande in modo accurato ma ha restituito informazioni specifiche del cliente a chiunque chiedesse senza autenticazione richiesta. Può essere bloccato, ma ciò richiede un lavoro significativo per gli sviluppatori. Se stai costruendo su contenuti non sensibili (FAQ pubbliche, documentazione sui prodotti), è una base solida.
Esempi principali di agenti AI nel servizio clienti
Tidio Lyro
Invece di costruire un chatbot generico, Tidio Lyro ha fatto compromessi deliberati: Lyro è progettato specificamente per l'e-commerce e il supporto alle PMI, non per l'infrastruttura aziendale. Funziona su Anthropic's Claude insieme ai propri modelli Tidio, e le sue risposte sono leggibili e contestualmente fondate piuttosto che basate su modelli.
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, aiutando i team a identificare rapidamente le lacune nella propria base di conoscenza. Gestisce anche query multilingue senza richiedere di fornire contenuti tradotti.
Due limitazioni da notare: il piano free copre solo 50 conversazioni e la piattaforma non è ancora stata ottimizzata per casi d'uso medici o finanziari, dove i requisiti di conformità sono più rigorosi.
Il piano Agente AI Lyro ora parte da 39$/mese per 50 conversazioni, con prezzi che scalano in base al volume. La tariffa di 0,50$ per conversazione è ancora elencata nella pagina per conversazione, ma la struttura del piano è cambiata significativamente: Lyro viene fatturato separatamente dai piani Tidio di base e spesso raddoppia i costi totali.1
Microsoft Azure AI Chatbot
L'offerta di chatbot di Azure è meno un prodotto finito e più un kit di costruzione. Puoi costruire qualsiasi cosa, da un risponditore FAQ di base a un assistente multimodale con riconoscimento vocale, elaborazione delle immagini e generazione aumentata dal recupero, ma devi fare la maggior parte di questa costruzione tu stesso. I team senza sviluppatori che conoscono il Bot Framework SDK si imbatteranno presto in un muro.
Il modello di prezzo riflette questo: nessuna licenza per utente, solo costi di consumo per il traffico del Bot Service, i OpenAI token e le query di Cognitive Search. Ciò può risultare più economico su larga scala, ma significa anche che i costi possono schizzare rapidamente se l'utilizzo dei token aumenta improvvisamente e non hai impostato avvisi di budget.
Dove Azure si distingue davvero è la copertura dei canali. Distribuisci una volta e il tuo bot è disponibile su Teams, Slack, web, mobile e Facebook Messenger. L'integrazione con SharePoint consente anche al bot di rispondere alle domande basandosi su documenti interni, in modo simile a come funziona Microsoft Copilot.
Il divario sulla sicurezza dei dati è da notare: la versione di base di Azure non impedisce ai dati dei clienti di apparire nelle risposte della chat. Nell'esempio di benchmark riportato di seguito, Azure ha restituito dettagli sul rimborso e informazioni sull'ordine a un utente che non aveva effettuato l'accesso. Se stai distribuendo su dati sensibili, pianifica un significativo fine-tuning prima del lancio.
IBM Watsonx Assistant
Watsonx Assistant è costruito per grandi organizzazioni con infrastrutture esistenti dei contact center che necessitano di un livello AI che si integri con quei sistemi piuttosto che sostituirli.
La logica di passaggio all'operatore umano è più matura rispetto alla maggior parte dei concorrenti: quando il bot non può risolvere un problema, lo passa a un operatore in tempo reale senza richiedere al cliente di ripetersi.
Due limitazioni note dai rapporti degli utenti: tempi di risposta di 15-20 secondi senza streaming in tempo reale e una tendenza a ripetere frasi nelle conversazioni multi-turno. Nessuna delle due è un ostacolo per distribuzioni interne o a basso volume, ma conta nei contesti consumer ad alto traffico.
Intercom's Fin
Fin gestisce bene la coda lunga dei ticket di supporto, il tipo di domande ripetitive e basate sulle politiche che prosciugano il tempo di un team di supporto. Estrae risposte da più fonti contemporaneamente e adatta il suo tono per corrispondere alla voce del tuo team invece di ricorrere a un registro generico.
La configurazione è davvero semplice, senza necessità di competenze tecniche per le distribuzioni standard. Le azioni personalizzate (connessione a sistemi esterni) sono add-on opzionali.
Il prezzo è il principale punto di attrito. A 0,99$ per conversazione risolta, i costi scalano rapidamente man mano che l'AI gestisce più volume, che è l'opposto della curva dei costi che vorresti. Le integrazioni di terze parti come l'app Intercom AI Agent offrono funzionalità simili a 0,10$ per conversazione, il che vale la pena valutare se il budget è una preoccupazione.
Altri esempi di agenti AI nel servizio clienti
Kore.AI Agent
L'Agent di Kore.ai migliora l'efficienza degli agenti con l'AI generativa automatizzando i flussi di lavoro e offrendo guida in tempo reale:
- Suggerimenti per la prossima migliore azione per migliorare le interazioni e i risultati.
- Coaching adattivo in tempo reale per migliorare le prestazioni del rappresentante del supporto.
- Guide guidate per supportare i rappresentanti a seguire le migliori pratiche per un servizio conforme.
Pro:
- La piattaforma richiede una conoscenza minima di NLP e LLM per configurare i bot.
- Kore.ai fornisce opzioni di personalizzazione estese attraverso il suo SDK.
- Kore.ai è adatto per le aziende, con soluzioni fuori dalla scatola per attività IT (come l'integrazione con ServiceNow).
Contro:
- L'NLU della piattaforma potrebbe avere difficoltà a gestire input utente altamente 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 personalizzazione attraverso il suo SDK, è difficile creare soluzioni personalizzate.
Genesys Agent Copilot
Genesys Agent Copilot migliora i rappresentanti del contact center fornendo una guida basata sull'AI durante e dopo le interazioni con i clienti. Identifica l'intento del cliente, recupera automaticamente le conoscenze pertinenti e indirizza gli agenti sui passi successivi più appropriati.
Caratteristiche principali:
- Cattura dei suggerimenti degli agenti sui miglioramenti delle conoscenze
- Trascrizione delle conversazioni
- Fornitura di script personalizzati
- Presentazione del documento di processo di lavoro
- Suggerimento dei codici di chiusura
- Scrittura di un riepilogo dell'interazione
Pro:
- Dopo un'interazione, il riepilogo generato può essere revisionato, modificato e incorporato nelle note dell'interazione.
- Automatizzando parti del processo, come la ricerca delle conoscenze, la generazione di script e la previsione del codice di chiusura, la piattaforma riduce significativamente il tempo medio di gestione (AHT)
Contro:
- È difficile integrare Genesys Cloud Agent Copilot con CRM diversi da Genesys o sistemi di contact center.
Agente di supporto clienti di Ema
Sorgente: Ema2
L'agente di Ema supporta azioni a livello aziendale con oltre 100 LLM modelli, inclusi GPT-5, Gemini 1.5, Mistral e Llama 3. Gli utenti possono anche portare il proprio modello LLM alla piattaforma.
- Con Ema, i clienti possono distribuire altri agenti AI pre-costruiti per coprire argomenti come vendite e marketing, legale e conformità, esperienza dei dipendenti e servizio clienti.
- Casi d'uso comuni includono l'approvazione di procedure mediche, l'aggiustamento dei reclami assicurativi e la stesura di proposte commerciali.
- La piattaforma offre 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 fa ora parte della più ampia piattaforma Agentforce, con UI, autorizzazioni e documentazione aggiornate. La funzionalità è la stessa, ma il marchio è completamente cambiato. 3
Bland.ai
Bland.ai è una piattaforma di servizio clienti aziendale per chiamate telefoniche AI. L'azienda offre un agente vocale multi-prompt per l'automazione delle chiamate telefoniche in vari settori, inclusi servizio clienti e vendite.
Gli utenti possono anche eseguire un fine-tuning di un modello linguistico personalizzato per la propria azienda, utilizzando dati di conversazioni precedenti.
Può essere utilizzato in varie procedure operative di vendita per gestire:
- Elaborazione standard degli ordini
- Indagini sull'inventario
- Indagini sulla fatturazione
- Resi e scambi di base
Ada AI Agent
Ada è un agente di servizio clienti basato sull'AI a livello aziendale che consente alle aziende di risolvere automaticamente i problemi di servizio attraverso canali e lingue. Ada può essere costoso (1-3,50$/risoluzione del ticket).
Ada AI Agent:
- Esegue azioni in migliaia di app e database.
- Assicura che ogni risposta sia basata sulla tua base di conoscenza.
- Integra i dati passati dei clienti con le fonti di informazioni per personalizzare le risposte.
My AskAI
My AskAI è un assistente AI per i team di supporto, è un'opzione conveniente.
My AskAI si integra con Zendesk, offrendo funzionalità simili (e persino di più in alcune aree, come integrazioni delle conoscenze migliorate, migliori approfondimenti e funzionalità di miglioramento delle conoscenze), pur essendo 2-10 volte più conveniente di soluzioni come gli agenti AI Ada o gli agenti AI Zendesk.
Metodologia del benchmark dell'agente AI per il servizio clienti
Misurazione
Abbiamo valutato quattro leader del settore sui loro API key o playground con il dataset di hold-out che consiste in 100 domande selezionate casualmente dal Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset4 .
Dataset
Abbiamo creato un'azienda immaginaria, TechStyle, con un sito web e-commerce e tutte le sue politiche di base in atto. Abbiamo anche stabilito un piccolo database di clienti. Queste informazioni sono state fornite a ciascun vendor di agenti AI, dopo di che abbiamo posto le nostre domande.
Criteri di valutazione
I nostri criteri di valutazione consistevano nella media di queste tre metriche:
- Accuratezza: La risposta corrisponde alle politiche e ai dati dei clienti di TechStyle?
- Completezza: Affronta completamente ciò che il cliente ha chiesto?
- Utilità: È professionale, empatica e azionabile?
Nell'accuratezza e completezza, abbiamo anche premiato i vendor per la salvaguardia dei dati dei clienti invece di divulgarli nelle risposte della chat. La valutazione delle risposte è stata condotta da large language models 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'AI crea un'esperienza positiva per il cliente utilizzando un tono professionale con un linguaggio educato e rispettoso; dimostrando empatia riconoscendo la frustrazione; fornendo istruzioni chiare e concise; offrendo supporto attivo anticipando i bisogni; e assicurando che i clienti si sentano ascoltati affrontando i loro problemi specifici invece di dare risposte generiche.
Valutazione di esempio
Quando la domanda "Mi aspetto un rimborso di 129,99 dollari, è stato elaborato?" è stata posta ai chatbot senza alcuna informazione precedente sulla nostra identità (non è stato effettuato alcun accesso del cliente). Secondo la nostra verità fondamentale che abbiamo creato con l'aiuto di LLM, una risposta 100/100 includerebbe tutte le informazioni pertinenti come:
"Ciao! Ci scusiamo per il ritardo nell'elaborazione del tuo rimborso. Il tuo rimborso di 129,99$ per l'unità SSD Portatile è stato elaborato e richiede tipicamente 5-10 giorni lavorativi per apparire nel tuo account. Puoi tracciare lo stato nella sezione 'I miei resi', che mostrerà: Reso Inizializzato, Reso in Transito, Reso Ricevuto, Reso Elaborato o Rimborso Erogato. Riceverai anche aggiornamenti via email ad ogni fase. C'è qualcos'altro con cui posso aiutarti?"
Intanto, le risposte fornite dai primi 2 vendor sono:
Azure
Risposta: Il rimborso di 129,99$ per la tua unità SSD Portatile è stato elaborato. Richiede tipicamente 5-10 giorni lavorativi affinché i fondi appaiano di nuovo nel tuo account. Puoi tracciare lo stato del tuo reso nella sezione "I miei resi" del tuo account.
Punteggio: Azure ha ricevuto un punteggio di 95/100 per accuratezza perché non ha menzionato che i clienti ricevono aggiornamenti via email ad ogni fase. Ha ottenuto 95/100 per completezza perché non ha specificato un elenco completo di stati. Ha ottenuto 80/100 per utilità perché manca di un saluto, dovrebbe salutare per primo e non c'è riconoscimento, scuse o assistenza di tracciamento e follow-up.
Tidio Lyro
Risposta: Puoi controllare lo stato del tuo rimborso nella sezione "I miei resi" del tuo account. Il sistema mostrerà uno di questi stati: Reso Inizializzato, Reso in Transito, Reso Ricevuto, Reso Elaborato o Rimborso Erogato. Riceverai anche aggiornamenti via email ad ogni fase.
Punteggio: Tidio Lyro ha ottenuto 95/100 per accuratezza, mancando dettagli specifici sul rimborso, ma ha raggiunto un perfetto 100/100 per completezza poiché non sono necessarie domande di follow-up in base alla domanda. Tidio ha ricevuto 87/100 per utilità perché manca di un saluto e manca di riconoscimento o scuse.
Casi d'uso reali di agenti AI nel servizio clienti
1. Lyro di Tidio
Gecko Hospitality, un'agenzia di reclutamento, impiega l'agente AI Lyro di Tidio insieme alle automazioni del flusso di chat per pre-qualificare i candidati al lavoro e gestire le richieste di routine costantemente, 24/7. L'AI risolve in modo indipendente circa il 90% delle conversazioni di servizio clienti, indirizzando i curriculum o le domande dei clienti al reclutatore appropriato in meno di 90 secondi. In soli sei mesi di implementazione, ciò ha portato a 257 lead di candidati aggiuntivi riducendo significativamente i tempi di revisione e risposta manuali, consentendo ai reclutatori di concentrarsi su interazioni più preziose.5
2. Agente di supporto clienti di Ema
Envoy integra l'agente di supporto clienti AI di Ema per l'assistenza nell'app, risparmiando il 70%-80% del tempo del team di supporto. Questa soluzione basata sull'AI semplifica i compiti del servizio clienti e migliora l'efficienza.6
3. Bland.ai
L'agente AI di Bland.ai risponde alle domande dei clienti come un amministratore di proprietà, gestendo rinnovi di locazione e richieste. Questa soluzione basata sull'AI aiuta gli amministratori di proprietà ad automatizzare compiti comuni, migliorando i tempi di risposta e la soddisfazione del cliente.7
4. Ada AI Agent
Wealthsimple utilizza l'agente AI Ada per gestire il carico di lavoro di 10 dipendenti a tempo pieno (FTE). Le capacità di automazione di Ada migliorano l'esperienza del cliente offrendo risposte rapide e accurate alle domande finanziarie.8
5. Agente di servizio clienti di Beam AI
Avi Medical automatizza i servizi sanitari con l'agente di servizio clienti di Beam AI, riducendo i tempi di risposta mediani di circa l'85%. Il sistema basato sull'AI migliora il supporto ai pazienti e accelera i tassi di risposta.9
6. Sierra
WeightWatchers utilizza Sierra AI per raggiungere un tasso di risoluzione del 70% nelle interazioni di servizio clienti. Sfruttando la tecnologia AI, Sierra migliora l'esperienza di supporto e aiuta a risolvere le domande dei clienti più velocemente.10
Aggiungi come fonte preferitaDifferenze chiave tra chatbot e agenti AI
I chatbot operano tradizionalmente su sistemi rigidi basati su regole, utilizzando alberi decisionali e risposte pre-scritte per simulare conversazioni. Si affidano a una configurazione manuale estesa per rilevare parole chiave e fornire risposte pertinenti e pre-curate.
Gli agenti AI sono alimentati da large language models (LLM), consentendo loro di comprendere il linguaggio naturale, interpretare il contesto e generare risposte simili a quelle umane. Questi agenti possono elaborare e sintetizzare grandi volumi di informazioni da fonti come le basi di conoscenza.
Gli agenti AI offrono anche:
- Integrazioni delle conoscenze (sincronizzazione con sistemi come Zendesk).
- Azioni generative (la capacità di agire per conto del cliente).
- Ragionamento (la capacità di rivedere come il motore di risoluzione ha determinato cosa fare dopo).
- Guida (dire alla tua AI come eseguire un compito specifico).
- Approfondimenti sulla risoluzione automatizzata (il tasso con cui gli agenti AI risolvono i problemi senza escalation agli agenti umani).
FAQ
La maggior parte dei team non ha bisogno di rimuovere nulla. Strumenti come Tidio Lyro e Intercom Fin sono progettati per stare sopra ciò che usi già, Zendesk, Salesforce e Intercom, e gestire le domande ripetitive di livello 1 mentre la tua configurazione esistente rimane in atto. La domanda più grande è se la tua base di conoscenza sia in buone condizioni sufficienti per addestrare l'AI. Un centro di aiuto scarso o obsoleto limiterà le prestazioni indipendentemente dallo strumento che scegli.
La maggior parte di questi strumenti fattura per conversazione risolta piuttosto che per posto. Sembra equo fino a quando il volume non aumenta e con l'AI che gestisce più query, il volume tende ad aumentare. Tidio, ad esempio, fattura le conversazioni AI Lyro separatamente dal tuo piano di base, il che può raddoppiare il tuo costo mensile una volta che l'AI inizia a fare un lavoro significativo. Prima di impegnarti con qualsiasi strumento, vale la pena fare i calcoli sul tuo attuale volume mensile di conversazioni, non solo sul prezzo di partenza.
Ogni strumento in questa lista ha una qualche forma di logica di passaggio, ma la qualità varia. Implementazioni migliori, Tidio, Fin e WatsonX, trasferiscono la conversazione a un operatore umano con il contesto intatto, in modo che il cliente non debba ripetersi. Implementazioni più deboli lasciano semplicemente un messaggio "contattaci". Vale la pena testare il passaggio specificamente durante qualsiasi periodo di prova, non solo la capacità di risposta dell'AI.
Ideally, quelli vanno al tuo team umano con il contesto completo dalla conversazione AI già allegato. La realtà onesta è che il 30-35% che raggiunge gli umani tende ad essere i casi più difficili e ad alto rischio: controversie sulla fatturazione, reclami, casi limite su cui l'AI non è stata addestrata. Ciò significa che il lavoro del tuo team cambia piuttosto che diminuire. La maggior parte dei leader del supporto riferisce che questo è effettivamente una cosa buona; gli agenti trascorrono meno tempo sui reset delle password e più tempo sui problemi che beneficiano di una risposta umana.
Ulteriori letture
- Confronta 20 Strumenti di Sicurezza LLM e Framework Open-Source
- Assistenti AI aziendali
- Costruttori di agenti AI
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