Lo studio si intitola "The Caring Machine:Feeling AI for Customer Care" ed è scritto da Ming-Hui Huang e Roland T. Rust.

Negli ultimi dieci anni circa, si è discusso se l’intelligenza artificiale (AI) possa gestire le emozioni dei clienti e sostituire gli esseri umani quando si tratta di costruire relazioni a lungo termine. Questo nuovo studio esplora come le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) per fornire un'assistenza clienti empatica in grado di rafforzare le relazioni e aumentare il valore della vita del cliente.

Nelle pratiche di marketing c’è una crescente attenzione al customer care. Oltre ad aiutare i clienti a fare scelte di acquisto o a risolvere problemi relativi ai prodotti, l'assistenza clienti riguarda la costruzione e il rafforzamento di relazioni a lungo termine. La costruzione di relazioni implica il consolidamento delle connessioni emotive con i clienti per dare loro un senso di appartenenza e di essere compresi. Come spiega Rust, "l'assistenza clienti non è solo un obiettivo altruistico. Se fatta bene, aumenta anche i profitti dell'azienda perché i clienti emotivamente connessi sono fedeli e portano profitti costanti."

Progressi nell'apprendimento profondo

GenAI si riferisce a modelli avanzati di deep learning, come i modelli GPT di OpenAI, Bing di Microsoft, Bard di Google e Watsonx di IBM, progettati per generare nuovi contenuti. Questi modelli utilizzano la vasta quantità di dati su cui sono stati addestrati, combinati con input specifici dell'utente, per generare output. L'apprendimento pre-formazione dall'enorme quantità di dati generati dall'uomo rende GenAI in grado di generare risposte simili a quelle umane, mentre la progettazione della risposta rapida abilita le capacità interattive e comunicative di GenAI.

Insieme, rendono GenAI la nuova generazione di "feeling AI" perché:(1) sono progettati per l'interazione e la comunicazione umana, (2) possono riconoscere ed esprimere una comprensione empatica delle emozioni dell'utente analizzando gli input diretti dell'utente, (3) possono generare risposte che dimostrino empatia, comprensione o supporto in base al contesto della conversazione e (4) fornire informazioni, suggerimenti o raccomandazioni che possano aiutare ad affrontare le sfide emotive dell'utente.

In questo studio, i ricercatori sviluppano un percorso di assistenza clienti basato sull'intelligenza artificiale che copre:

• riconoscimento accurato delle emozioni
• risposta empatica
• gestione delle emozioni utile e
• stabilimento di una connessione emotiva.

Huang afferma che "rispetto al tradizionale percorso del cliente, questa sequenza si concentra sull'aspetto emotivo, come il coinvolgimento, l'esperienza e l'emozione del cliente, piuttosto che sull'aspetto più tipico del pensiero, come le caratteristiche del prodotto o il prezzo."

I ricercatori hanno intervistato 305 responsabili marketing e clienti statunitensi di vari settori e dimensioni aziendali. In tre domande a risposta aperta, hanno chiesto loro di elencare i principali problemi che la loro azienda deve affrontare con l'assistenza clienti, i principali punti critici dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'assistenza clienti e i principali vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'assistenza clienti.

Lezioni per direttori marketing

Se sia possibile o auspicabile automatizzare completamente il percorso di assistenza al cliente è un dibattito in corso. Tenendo presente tutto ciò, lo studio offre ai professionisti del marketing punti da considerare durante il percorso di assistenza al cliente:

Per il riconoscimento delle emozioni, le aziende devono identificare accuratamente i problemi e le emozioni dei clienti per evitare errori di comunicazione. Le comunicazioni errate intensificano le emozioni dei clienti; pertanto, riconoscere accuratamente le emozioni del cliente è fondamentale per decidere se e come prendersi cura di esso. GenAI è in grado di riconoscere accuratamente le emozioni espresse se viene dato un input chiaro e onesto al cliente; tuttavia, l’accuratezza può essere compromessa se l’input è disonesto o impreciso e se GenAI non dispone di conoscenze rilevanti per la previsione. Pertanto, i professionisti del marketing devono effettuare una verifica incrociata dei risultati di GenAI.

Per comprendere le emozioni, le aziende hanno bisogno di empatia:la capacità di comprendere le emozioni del cliente come se fosse lui stesso e di rispondere alle emozioni in modo appropriato. GenAI può cogliere il punto di vista dei clienti imparando dai loro input diretti; tuttavia, le risposte che generano potrebbero essere meno appropriate a causa della mancanza di conoscenza basata sul buon senso. È importante che i professionisti del marketing padroneggino le capacità di suggerimento per sondare il pensiero e i sentimenti più profondi del cliente.

Per la gestione delle emozioni, le aziende devono fornire consigli utili per assistere i clienti nella gestione delle emozioni. In generale, le raccomandazioni dovrebbero essere specifiche per la situazione del cliente e correlate al servizio fornito dall'azienda. GenAI può fornire raccomandazioni generiche, ma le raccomandazioni tendono ad essere meno utili a livello personale. Pertanto, i professionisti del marketing devono padroneggiare le competenze di ingegneria della risposta per osservare le preferenze dei clienti nelle raccomandazioni sulla gestione delle emozioni.

Per la connessione emotiva, le aziende devono sviluppare una macchina premurosa che abbia sufficiente autoconsapevolezza (cioè, sia consapevole del proprio essere e quindi possa avere la propria prospettiva) per distinguersi dal cliente e dall'azienda. Pertanto, i professionisti del marketing devono allineare GenAI con gli obiettivi strategici dell'azienda e le intenzioni del cliente per rendere strategica la macchina di cura, mentre i ricercatori di marketing devono sviluppare strategie di marketing in grado di sfruttare strategicamente GenAI.