Flussi di lavoro di escalation dei biglietti basati su WhatsApp: dal bot all'uomo

Nel panorama digitale frenetico di oggi, le aziende si stanno trasformando sempre più a WhatsApp come canale primario per l'assistenza clienti. Con oltre 2,78 miliardi di utenti in tutto il mondo, WhatsApp fornisce una piattaforma familiare e accessibile ai clienti per interagire con i marchi. Tuttavia, mentre i chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono gestire in modo efficiente le query di routine, i problemi complessi richiedono spesso un tocco umano. È qui che entra in gioco un flusso di lavoro di escalation ben progettato, garantendo una transizione senza soluzione di continuità dalle risposte automatizzate agli agenti umani. In questo articolo, esploreremo come impostare un'escalation automatica da un chatbot di WhatsApp a un operatore umano, creando un flusso di supporto a più livelli che bilancia l'automazione con il servizio personalizzato.

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Perché utilizzare WhatsApp per l'assistenza clienti?

La popolarità di WhatsApp deriva dalla sua facilità d'uso, dalla crittografia end-to-end e dalla portata globale. Per le aziende, l' API di WhatsApp Business consente una comunicazione scalabile e automatizzata tramite chatbot in grado di gestire le domande frequenti, fornire risposte istantanee e gestire elevati volumi di indagini. Tuttavia, le politiche di WhatsApp impongono che le aziende forniscano un chiaro percorso agli agenti umani per problemi irrisolti o complessi per garantire un'esperienza utente di alta qualità. Un flusso di lavoro di escalation robusto non solo è conforme a questa politica, ma migliora anche la soddisfazione dei clienti affrontando le loro esigenze in modo rapido ed efficace.

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Comprensione dell'auto-escalation e del supporto a più livelli

L'auto-escalation si riferisce al processo di intenzione automatica di un'indagine del cliente da un chatbot a un agente umano quando il bot non può risolvere il problema. Un flusso di supporto a più livelli organizza questo processo in livelli, in genere a partire dal chatbot (livello 1) e aumentando gli agenti umani (livello 2 o superiore) in base a criteri predefiniti. Questo approccio ibrido help desk combina l'efficienza dell'automazione con l'empatia e le capacità di risoluzione dei problemi degli agenti umani.

I componenti chiave di un flusso di supporto a più livelli includono

• Chatbot (Tier 1) : Gestisce richieste di routine, FAQ e attività di base come il monitoraggio degli ordini o le raccomandazioni sul prodotto.
• Agenti umani (livello 2) : gestire questioni complesse, argomenti sensibili (come rimborsi) o situazioni che richiedono empatia.
• Team specializzati (livello 3) : gestire casi di nicchia o ad alta priorità, come il supporto tecnico o le richieste dei clienti VIP.

L'obiettivo è quello di instradare perfettamente le richieste a livello di supporto adeguato, minimizzando la frustrazione dei clienti e garantire una risoluzione efficiente.

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Impostazione dell'escalation automatica su WhatsApp

Per creare un flusso di lavoro di escalation dei biglietti basato su WhatsApp efficace, le aziende devono integrare gli strumenti di automazione, definire i trigger di escalation e garantire trasmissioni fluide. Ecco una guida passo-passo per l'impostazione di un'escalation automatizzata utilizzando l'API di WhatsApp Business e una piattaforma senza codice come QuickReply.AI o N8N.

Passaggio 1: selezionare un provider API di WhatsApp Business

Per creare un chatbot di WhatsApp con capacità di escalation, avrai bisogno di accedere all'API di WhatsApp Business. A differenza dell'app Business WhatsApp, che supporta l'automazione di base, l'API offre una personalizzazione avanzata per chatbot e integrazioni. I fornitori popolari includono:

• Twilio : fornisce un flusso di studio di trascinamento per la costruzione di chatbot di WhatsApp con scalation.
• InfoBip : fornisce un costruttore di intelligenza artificiale conversazionale per elementi per trasmissioni umane senza soluzione di continuità.
• QuickReply.ai : semplifica la creazione di chatbot con modelli pre-costruiti e un'escalation basata sulle parole chiave.

Scegli un provider che si integra con il sistema CRM e supporta lo sviluppo di chatbot a code o a basso codice per una facile configurazione.

Passaggio 2: progettare il flusso di chatbot

Un flusso di chatbot ben progettato è il fondamento di un flusso di lavoro di escalation efficace. Il flusso dovrebbe guidare gli utenti attraverso richieste comuni durante l'identificazione quando è richiesto l'intervento umano. Usa un Visual Builder (come Twilio Studio o InfoBip) per creare i seguenti elementi

1. Messaggio di benvenuto: Saluta gli utenti e presenta un menu di opzioni (ad es. "Traccia ordine", "FAQ", "Speak with a Agent").
   
   • Esempio: "Benvenuti in [il tuo marchio]! Come possiamo aiutarti oggi? Risposta 1 per lo stato dell'ordine, 2 per le domande frequenti o 3 per parlare con un agente".
2. Acquisisci input dell'utente : acquisire le risposte dell'utente per indirizzarle all'azione o alla risposta appropriati.
3. Opzione di fallback : includi una risposta per input non riconosciuti (ad esempio, "scusa, non ho capito. Seleziona un'opzione o un 'digitare" agente "per parlare con qualcuno.").
4. Percorso di escalation : definire un percorso per intensificare la conversazione a un agente umano quando innescato.

Passaggio 3: definire i trigger di escalation

I trigger di escalation determinano quando un chatbot consegna una conversazione a un agente umano. Questi fattori scatenanti dovrebbero basarsi sul comportamento dei clienti, sulla complessità delle query e sulle priorità aziendali. I trigger comuni includono:

• Trigger basati su parole chiave : intensificare quando gli utenti digitano frasi come "umano", "agente", "supporto" o "rimborso". Ad esempio, gli intenti sociali ti consentono di configurare frasi come " parlare con un agente " o "rappresentante" per iniziare l'escalation.
• Limite di risposta non riuscita : se il chatbot non riesce a risolvere un problema dopo un determinato numero di tentativi (ad es. Tre risposte non riuscite), si intensifica automaticamente. Ciò impedisce ai clienti di essere bloccati in un ciclo.
• Analisi del sentimento : rileva la frustrazione attraverso tono o parole chiave come i messaggi "inutili" o all-caps (ad esempio ", questo è ridicolo!"). Strumenti come N8N possono integrare i modelli AI per analizzare il sentimento.
• Query complesse : intensificare le query che coinvolgono argomenti sensibili (ad es. Problemi di fatturazione, cancellazioni) o quelle al di fuori della base di conoscenza del chatbot.
• Tipo di utente e tempistica : dare la priorità ai clienti di alto valore (ad esempio, abbonati premium) o domande durante le ore lavorative per un'escalation immediata. Per le ore fuori ora, guida gli utenti a canali alternativi come l'e-mail.
• Richiesta manuale : consenti agli utenti di richiedere esplicitamente un agente umano (ad esempio, selezionando "Parla con un agente" da un menu).

Passaggio 4: integrare con una coda di supporto

Una volta intensificata una richiesta, deve essere indirizzata a un agente umano attraverso una coda di supporto. Integra il tuo chatbot WhatsApp con una piattaforma di help desk come Zendesk, Hootsuite Inbox 2.0 o Microsoft Teams per gestire le escalation. Le considerazioni chiave includono:

• Storia di conversazione : assicurarsi che gli agenti abbiano accesso alla cronologia della chat completa per evitare che i clienti ripeti i loro problemi. Piattaforme come InfoBip e Flamingo supportano questo sincronizzando i registri delle chat.
• Routing in coda : richieste di rotta per il team appropriato (ad es. Billeghe, supporto tecnico) in base al tipo di emissione. Ad esempio, una domanda su una "doppia carica" può essere instradata al team di fatturazione con i dettagli dell'ordine allegati.
• Notifica degli agenti : notificare gli agenti tramite il loro canale preferito (ad es. Slack, Microsoft Teams o una dashboard Web) quando una conversazione viene intensificata.

Passaggio 5: configurare i trasferimenti senza cuciture

Un trasferimento senza soluzione di continuità garantisce che i clienti non si sentano interrotti quando passano da un chatbot a un agente umano. Le migliori pratiche includono:

• Informare l'utente : avvisare al cliente che vengono trasferiti (ad esempio, "Ti trasferisco a un agente di supporto che può aiutarti ulteriormente. Si prega di tenere per un momento.").
• Fornire contesto : fornire dettagli pertinenti (ad esempio, numero di ordine, tipo di emissione) all'agente per semplificare la risoluzione.
• Mantenere la continuità : consentire alla conversazione di continuare in WhatsApp anziché reindirizzare su un altro canale, se non specificato dall'utente.

Passaggio 6: testare e distribuire

Prima di distribuire, testare il flusso di escalation utilizzando un ambiente Sandbox (come la funzione Sandbox di Engati). Simulare scenari come input non riconosciuti, fattori scatenanti e domande complesse per garantire che il bot si intensifichi correttamente. Una volta testato, distribuire il chatbot collegandolo al numero di business di WhatsApp utilizzando l'URL Webhook del provider API.

Passaggio 7: monitorare e ottimizzare

Traccia gli indicatori di prestazione chiave (KPI) come il tempo di risoluzione, il tasso di escalation e la soddisfazione del cliente (CSAT) per valutare l'efficacia del flusso di lavoro. Usa il feedback degli agenti e dei clienti per perfezionare la base di conoscenza del chatbot e i trigger di escalation. Gli audit regolari possono identificare i colli di bottiglia, come le frequenti escalazioni dovute a lacune nell'allenamento del chatbot.

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Esempio: campione di whatsapp chatbot flusso

Di seguito è riportato un flusso di chatbot Whatsapp campione creato utilizzando una piattaforma senza codice come QuickReply.AI:

1. Trigger : l'utente invia un messaggio al numero di business di WhatsApp.
2. Messaggio di benvenuto : "Ciao! Benvenuto in [il tuo marchio]. Risposta 1 per il monitoraggio degli ordini, 2 per le domande frequenti o 3 per parlare con un agente.
3. Input dell'utente:
   
   • Se "1": Bot chiederà il numero dell'ordine e fornirà dettagli di tracciamento.
   • Se "2": Bot condivide un elenco di domande frequenti o risposte domande specifiche.
   • Se "3" o parole chiave come "agente": il bot si intensifica verso un agente umano.
4. Fallback : se l'input dell'utente non viene riconosciuto dopo tre tentativi, il bot risponde: "Mi dispiace, non posso aiutarti in questo. Lascia che ti trasferisca a un agente.
5. Escalation : il bot trasferisce la conversazione a una coda di Zendesk, tra cui cronologia delle chat e dettagli dell'utente.

Questo flusso garantisce che le richieste di routine vengano gestite automaticamente, mentre i problemi complessi vengono intensificati senza soluzione di continuità.

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Le migliori pratiche per i flussi di lavoro di escalation di WhatsApp

• Aderire alla politica di WhatsApp : fornire sempre un'opzione chiara per l'escalation umana per evitare sanzioni come una valutazione di bassa qualità, che può limitare i modelli di messaggi.
• Allena il chatbot : aggiorna regolarmente la base di conoscenza del chatbot per ridurre le escalazioni inutili.
• Dai la priorità ai clienti di alto valore : utilizzare l'integrazione CRM per identificare i clienti VIP e intensificare i loro problemi più rapidamente.
• Sfrutta l'intelligenza artificiale per il rilevamento del sentimento : strumenti come N8N o Openi GPT-4 possono analizzare il tono dell'utente per rilevare la frustrazione in anticipo.
• Assicurati la privacy dei dati : aderire alle politiche di crittografia e privacy end-to-end di WhatsApp durante la gestione delle informazioni dei clienti.

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Strumenti e piattaforme per l'escalation di WhatsApp

Diverse piattaforme semplificano la creazione di chatbot di WhatsApp con capacità di escalation:

• Twilio Studio : Ideale per il design del flusso di trascinamento con trigger per l'escalation umana.
• InfoBip : supporta chatbot di AI generativi con scatti senza soluzione di continuità agli agenti.
• QuickReply.ai : offre una costruzione di chatbot senza codice con un'escalation basata su parole chiave.
• N8N : fornisce flussi di lavoro avanzati per l'elaborazione di testo, immagini e messaggi vocali con escalation guidata dall'IA.
• Engati : presenta una sandbox per test e modelli pre-costruiti per una rapida distribuzione.

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Esempi del mondo reale

• Laqo Insurance : ha creato un chatbot WhatsApp utilizzando il servizio Openai di Azure, che gestisce il 30% delle domande dei clienti e intensifica questioni complesse agli agenti umani.
• Flamingo : utilizza un chatbot per gestire i controlli e gli acquisti del saldo dell'account, con una cronologia di chat completa a disposizione degli agenti per i consegne senza soluzione di continuità.
• Poppy's : combina WhatsApp Chatbot di Engati con chat dal vivo per la generazione di lead e l'assistenza clienti in più lingue.

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La linea di fondo.

Un flusso di lavoro di escalation dei biglietti basato su WhatsApp ben progettato combina l'efficienza dei chatbot AI con l'empatia degli agenti umani, creando un help desk ibrido che aumenta la soddisfazione del cliente. Progettando attentamente il flusso di chatbot, definendo chiari innesco di escalation e integrando con una robusta coda di supporto, le organizzazioni possono fornire supporto senza soluzione di continuità e personalizzato su una piattaforma che i clienti amano già. Il monitoraggio e l'ottimizzazione regolari garantiscono che il flusso di lavoro si evolva con le esigenze dei clienti, rendendo WhatsApp uno strumento potente per il servizio clienti moderno.

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