Flussi di lavoro di escalation dei ticket basati su WhatsApp: da bot a umano

Nell'attuale panorama digitale in rapida evoluzione, le aziende si affidano sempre più a WhatsApp come canale principale per l'assistenza clienti. Con oltre 2,78 miliardi di utenti in tutto il mondo, WhatsApp offre una piattaforma familiare e accessibile per consentire ai clienti di interagire con i brand. Tuttavia, mentre i chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono gestire in modo efficiente le richieste di routine, i problemi complessi richiedono spesso un intervento umano. È qui che entra in gioco un flusso di lavoro di escalation ben progettato, che garantisce una transizione fluida dalle risposte automatiche agli operatori umani. In questo articolo, esploreremo come impostare l'escalation automatica da un chatbot WhatsApp a un operatore umano, creando un flusso di supporto a più livelli che bilancia l'automazione con un servizio personalizzato.

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Perché usare 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 FAQ, fornire risposte immediate e gestire elevati volumi di richieste. Tuttavia, le policy di WhatsApp impongono alle aziende di fornire un percorso chiaro verso gli operatori umani per problemi irrisolti o complessi, al fine di garantire un'esperienza utente di alta qualità. Un solido flusso di lavoro di escalation non solo è conforme a questa policy, ma migliora anche la soddisfazione del cliente rispondendo alle sue esigenze in modo rapido ed efficace.

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Comprensione dell'escalation automatica e del supporto a livelli

L'auto-escalation si riferisce al processo di inoltro automatico di una richiesta di un cliente da un chatbot a un agente umano quando il bot non riesce a risolvere il problema. Un flusso di supporto a livelli organizza questo processo in livelli, in genere iniziando dal chatbot (Livello 1) e inoltrando la richiesta agli agenti umani (Livello 2 o superiore) in base a criteri predefiniti. Questo approccio ibrido all'help desk combina l'efficienza dell'automazione con l'empatia e le capacità di problem-solving degli agenti umani.

I componenti chiave di un flusso di supporto a livelli includono

• Chatbot (Livello 1) : gestisce richieste di routine, FAQ e attività di base come il monitoraggio degli ordini o le raccomandazioni sui prodotti.
• Agenti umani (Livello 2) : gestiscono questioni complesse, argomenti delicati (come i rimborsi) o situazioni che richiedono empatia.
• Team specializzati (Livello 3) : gestiscono casi di nicchia o ad alta priorità, come supporto tecnico o richieste di clienti VIP.

L'obiettivo è quello di indirizzare senza problemi le richieste al livello di supporto appropriato, riducendo al minimo la frustrazione del cliente e garantendo una risoluzione efficiente.

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Impostazione dell'escalation automatica su WhatsApp

Per creare un flusso di lavoro di escalation dei ticket basato su WhatsApp efficace, le aziende devono integrare strumenti di automazione, definire i trigger di escalation e garantire passaggi di consegne fluidi. Ecco una guida dettagliata per configurare l'escalation automatizzata utilizzando l'API di WhatsApp Business e una piattaforma no-code come QuickReply.ai o n8n.

Passaggio 1: seleziona un provider API di WhatsApp Business

Per creare un chatbot WhatsApp con funzionalità di escalation, è necessario accedere all'API di WhatsApp Business. A differenza dell'app WhatsApp Business, che supporta l'automazione di base, l'API offre personalizzazioni avanzate per chatbot e integrazioni. Tra i provider più diffusi figurano:

• Twilio : fornisce un flusso di studio drag-and-drop per la creazione di chatbot WhatsApp con trigger di escalation.
• Infobip : fornisce un generatore di intelligenza artificiale conversazionale con elementi per passaggi di consegne umani senza interruzioni.
• QuickReply.ai : semplifica la creazione di chatbot con modelli predefiniti ed escalation basata su parole chiave.

Scegli un provider che si integri con il tuo sistema CRM e supporti lo sviluppo di chatbot senza codice o a basso codice per una facile configurazione.

Fase 2: Progettare il flusso del chatbot

Un flusso di chatbot ben progettato è la base di un flusso di lavoro di escalation efficace. Il flusso dovrebbe guidare gli utenti attraverso le richieste più comuni, identificando al contempo quando è necessario un intervento umano. Utilizza un visual builder (come Twilio Studio o Infobip) per creare i seguenti elementi

1. Messaggio di benvenuto: Accoglie gli utenti e presenta un menu di opzioni (ad esempio, "Traccia ordine", "FAQ", "Parla con un agente").
   
   • Esempio: "Benvenuto su [il tuo marchio]! Come possiamo aiutarti oggi? Rispondi 1 per lo stato dell'ordine, 2 per le FAQ o 3 per parlare con un agente".
2. Acquisisci input utente : acquisisci le risposte degli utenti per indirizzarli all'azione o alla risposta appropriata.
3. Opzione di fallback : includi una risposta per un input non riconosciuto (ad esempio, "Mi dispiace, non ho capito. Seleziona un'opzione o digita 'agente' per parlare con qualcuno.").
4. Percorso di escalation : definire un percorso per inoltrare la conversazione a un agente umano quando attivato.

Fase 3: definire i trigger di escalation

I trigger di escalation determinano quando un chatbot passa una conversazione a un agente umano. Questi trigger dovrebbero essere basati sul comportamento del cliente, sulla complessità della query e sulle priorità aziendali. I trigger più comuni includono:

• Trigger basati su parole chiave : si attivano quando gli utenti digitano frasi come "umano", "agente", "supporto" o "rimborso". Ad esempio, Social Intents consente di configurare frasi come " parla con un agente " o "rappresentante" per avviare l'escalation.
• Limite di risposte non riuscite : se il chatbot non riesce a risolvere un problema dopo un numero stabilito di tentativi (ad esempio, tre risposte non riuscite), la richiesta viene automaticamente inoltrata. Questo evita che i clienti rimangano bloccati in un loop.
• Analisi del sentiment : rileva la frustrazione attraverso il tono o parole chiave come "inutile" o messaggi in maiuscolo (ad esempio, "QUESTO È RIDICOLO!"). Strumenti come n8n possono integrare modelli di intelligenza artificiale per analizzare il sentiment.
• Query complesse : inoltra le query che riguardano argomenti sensibili (ad esempio, problemi di fatturazione, cancellazioni) o che sono al di fuori della knowledge base del chatbot.
• Tipologia e tempistica dell'utente : dare priorità ai clienti di alto valore (ad esempio, abbonati premium) o alle richieste durante l'orario lavorativo per un'escalation immediata. Fuori orario, indirizzare gli utenti verso canali alternativi come l'email.
• Richiesta manuale : consente agli utenti di richiedere esplicitamente un agente umano (ad esempio, selezionando "Parla con un agente" da un menu).

Passaggio 4: integrazione con una coda di supporto

Una volta inoltrata una richiesta, questa deve essere inoltrata a un operatore tramite 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. Ecco alcuni aspetti chiave da considerare:

• Cronologia delle conversazioni : assicurati che gli agenti abbiano accesso alla cronologia completa delle chat per evitare che i clienti ripetano i loro problemi. Piattaforme come Infobip e Flamingo supportano questa funzionalità sincronizzando i registri delle chat.
• Inoltro delle richieste : indirizza le richieste al team appropriato (ad esempio, fatturazione, supporto tecnico) in base al tipo di problema. Ad esempio, una richiesta relativa a un "doppio addebito" può essere inoltrata al team di fatturazione con i dettagli dell'ordine allegati.
• Notifica all'agente : avvisa gli agenti tramite il loro canale preferito (ad esempio Slack, Microsoft Teams o una dashboard Web) quando una conversazione viene inoltrata.

Passaggio 5: configurare i passaggi di consegne senza interruzioni

Un passaggio di consegne fluido garantisce che i clienti non si sentano interrotti nel passaggio da un chatbot a un operatore umano. Le migliori pratiche includono:

• Informare l'utente : avvisare il cliente che sta per essere trasferito (ad esempio, "Ti sto trasferendo a un agente di supporto che può aiutarti ulteriormente. Attendi un momento.").
• Fornire contesto : fornire all'agente dettagli rilevanti (ad esempio, numero d'ordine, tipo di problema) per semplificare la risoluzione.
• Mantieni la continuità : consente alla conversazione di continuare su WhatsApp anziché essere reindirizzata a un altro canale, a meno che non venga specificato diversamente dall'utente.

Fase 6: test e distribuzione

Prima di procedere con la distribuzione, testa il flusso di escalation utilizzando un ambiente sandbox (come la funzionalità sandbox di Engati). Simula scenari come input non riconosciuti, trigger di parole chiave e query complesse per garantire che il bot esegua correttamente l'escalation. Una volta testato, distribuisci il chatbot collegandolo al tuo numero WhatsApp Business tramite l'URL del webhook del provider API.

Fase 7: Monitorare e ottimizzare

Monitora gli indicatori chiave di prestazione (KPI) come il tempo di risoluzione, il tasso di escalation e la soddisfazione del cliente (CSAT) per valutare l'efficacia del flusso di lavoro. Utilizza il feedback di agenti e clienti per perfezionare la knowledge base del chatbot e i trigger di escalation. Audit regolari possono identificare colli di bottiglia, come escalation frequenti dovute a lacune nella formazione del chatbot.

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Esempio: flusso di esempio del chatbot di WhatsApp

Di seguito è riportato un esempio di flusso di chatbot di WhatsApp creato utilizzando una piattaforma senza codice come QuickReply.ai:

1. Trigger : l'utente invia un messaggio al numero WhatsApp Business.
2. Messaggio di benvenuto : "Ciao! Benvenuto su [il tuo marchio]. Rispondi alla domanda 1 per monitorare l'ordine, alla domanda 2 per le FAQ o alla domanda 3 per parlare con un agente.
3. Input dell'utente:
   
   • Se "1": il bot chiederà il numero dell'ordine e fornirà i dettagli di tracciamento.
   • Se "2": il bot condivide un elenco di FAQ o risponde a domande specifiche.
   • Se "3" o parole chiave come "agente": il bot passa la chiamata a un agente umano.
4. Fallback : se l'input dell'utente non viene riconosciuto dopo tre tentativi, il bot risponde: "Mi dispiace, non posso aiutarti. Lascia che ti trasferisca a un agente.
5. Escalation : il bot trasferisce la conversazione a una coda Zendesk, includendo la cronologia della chat e i dettagli dell'utente.

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

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Best Practice per i flussi di lavoro di escalation di WhatsApp

• Rispettare la 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 messaggio.
• Addestrare il chatbot : aggiornare regolarmente la knowledge base del chatbot per ridurre le escalation non necessarie.
• Dai priorità ai clienti di alto valore : utilizza l'integrazione CRM per identificare i clienti VIP e segnalare più rapidamente i loro problemi.
• Sfrutta l'intelligenza artificiale per rilevare i sentimenti : strumenti come n8n o GPT-4 di OpenAI possono analizzare il tono dell'utente per rilevare precocemente la frustrazione.
• Garantire la riservatezza dei dati : rispettare le policy sulla privacy e sulla crittografia end-to-end di WhatsApp quando si gestiscono le informazioni dei clienti.

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Strumenti e piattaforme per l'escalation di WhatsApp

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

• Twilio Studio : ideale per la progettazione di flussi drag-and-drop con trigger per l'escalation umana.
• Infobip : supporta chatbot con intelligenza artificiale generativa con passaggi di consegne fluidi agli agenti.
• QuickReply.ai : offre la creazione di chatbot senza codice con escalation basata su parole chiave.
• n8n : fornisce flussi di lavoro avanzati per l'elaborazione di testo, immagini e messaggi vocali con escalation basata sull'intelligenza artificiale.
• Engati : dispone di una sandbox per i test e di modelli predefiniti 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 richieste dei clienti e inoltra i problemi complessi agli agenti umani.
• Flamingo : utilizza un chatbot per gestire i controlli del saldo del conto e gli acquisti, con la cronologia completa della chat a disposizione degli agenti per passaggi di consegne senza interruzioni.
• Poppy's : combina il chatbot WhatsApp di Engati con la chat live 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 ticket basato su WhatsApp ben progettato combina l'efficienza dei chatbot basati sull'intelligenza artificiale con l'empatia degli operatori umani, creando un help desk ibrido che aumenta la soddisfazione del cliente. Progettando attentamente il flusso del chatbot, definendo chiari trigger di escalation e integrandolo con una solida coda di supporto, le aziende possono offrire un supporto personalizzato e senza interruzioni su una piattaforma che i clienti già apprezzano. Il monitoraggio e l'ottimizzazione regolari garantiscono che il flusso di lavoro si evolva in base alle esigenze dei clienti, rendendo WhatsApp uno strumento potente per un servizio clienti moderno.

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