Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato il settore del Food & Beverage, portando tanta innovazione sia nella gestione dei ristoranti e locali sia nelle operazioni delle aziende produttrici e degli operatori del FB.
Questa tecnologia è in grado di ottimizzare molto le operazioni, migliorare l’esperienza dei clienti – la customer journey per capirci – e aumentare l’efficienza complessiva del servizio.
Vediamo in dettaglio quali sono le principali soluzioni di mercato e i campi di applicazione dell’AI nel settore della ristorazione.
Cos’è l’analisi dei feedback dei clienti con l’AI?
L’analisi dei feedback dei clienti con AI consiste nell’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale per raccogliere, analizzare e interpretare grandi volumi di feedback provenienti da varie fonti, come recensioni online, sondaggi, interazioni con il servizio clienti ed email.
L’IA consente di ottenere informazioni utili più velocemente e con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali.
È in grado di identificare schemi, tendenze e sentimenti nelle risposte dei clienti, aiutando a comprendere le preferenze, prevedere comportamenti futuri e migliorare l’offerta di prodotti o servizi.
Vantaggi dell’analisi dei feedback con l’AI
L’analisi dei feedback tramite IA offre un modo efficiente e approfondito per gestire i feedback dei clienti.
Automatizzando le attività ripetitive, l’AI consente di elaborare grandi volumi di feedback con maggiore precisione, rivelare schemi nascosti e comprendere meglio le esigenze dei clienti, permettendo decisioni più rapide e informate.
L’IA fa risparmiare tempo?
Si, decisamente.
Gli strumenti basati sull’IA possono automatizzare qualsiasi attività ripetitiva. Se hai mai analizzato manualmente i feedback dei clienti, specialmente quelli qualitativi, sai quanto può essere faticoso e richiedere uno o più slot di tempo settimanale, se non quotidiano.
L’integrazione dell’IA ha trasformato significativamente anche il processo di ricerca di prodotto grazie all’analisi dei feedback.
In passato, raccogliere e analizzare i feedback dei clienti era un compito manuale e dispendioso in termini di tempo.
Questo approccio consente di identificare rapidamente le aree specifiche che richiedono miglioramenti, accelerando le iterazioni e migliorando i prodotti.
L’AI è precisa e individua schemi che potresti perdere
Gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comprendono le sfumature nascoste dietro le parole senza annoiarsi o saltare dettagli.
Ciò garantisce un riassunto preciso e obiettivo dei feedback ricevuti.
Ad esempio, nei sondaggi con migliaia di risposte, soprattutto quando ci sono domande aperte, riassumere le risposte frequenti può essere problematico.
È proprio qui che l’uso dell’AI può essere davvero utile.
L’IA aiuta a comprendere meglio i clienti
L’analisi dei feedback con l’IA ti consente di risparmiare energie per attività più creative.
Invece di concentrarti sull’estrazione dei punti critici dai feedback non strutturati, puoi focalizzarti sulle soluzioni, e quindi puoi comprendere meglio le esigenze e le aspettative dei clienti e adattare il tuo prodotto o servizio di conseguenza.
L’AI ha reso in generale il processo di ricerca di prodotto più veloce, accurato e allineato alle reali esigenze dei clienti.
In questo, sviluppare o adottare uno strumento interno alimentato dall’IA che consente di raccogliere, analizzare e affrontare automaticamente tutte le richieste e preoccupazioni, migliorando l’esperienza dei prodotti quasi in tempo reale, può davvero fare la differenza nei prossimi mesi.
Perché è utile mantenere tutti i feedback in un unico luogo?
Per sfruttare appieno l’analisi dei feedback con IA, è necessario raccoglierli in un unico posto.
Ogni punto di contatto in cui i consumatori esprimono le loro opinioni può essere una fonte di feedback: recensioni online, valutazioni negli store digitali, social media, interazioni con il servizio clienti, email, interviste agli utenti e sondaggi.
Quali sono i vantaggi di raccogliere tutto in un’unica piattaforma?
- Un’unica fonte di feedback per tutta l’organizzazione, senza dispersioni tra diversi team.
- Miglioramento della collaborazione e comunicazione tra i team grazie all’uso dello stesso set di dati.
- Possibilità di utilizzare un sistema di classificazione universale, evitando doppioni di tag.
- Gestione più semplice di grandi volumi di dati in contesti aziendali in crescita.
Come utilizzare l’AI per l’analisi dei feedback dei clienti
1. Categorizzare i feedback per argomenti
I dati qualitativi non organizzati sono difficili da gestire. Alcune piattaforme, ad esempio, creano automaticamente categorie per i feedback ricevuti e li organizza in base agli argomenti pertinenti al proprio business.
2. Eseguire analisi del sentiment
L’IA può determinare se i feedback sono positivi, negativi o neutri.
Questo permette di ottenere una panoramica rapida dell’esperienza cliente e individuare problematiche ricorrenti.
3. Analizzare le domande aperte dei sondaggi
L’AI è in grado di “aspirare” informazioni utili dalle risposte aperte dei sondaggi e fornire insights senza dover scorrere manualmente centinaia di risposte.
4. Monitorare le recensioni dei clienti su larga scala
Gli strumenti di AI possono aiutare la tua azienda a monitorare recensioni su canali come App Store, Google Play e Google Reviews per tenere sotto controllo l’opinione generale dei clienti.
5. Analisi delle interazioni con il servizio clienti
Le interazioni con il supporto clienti contengono un tesoro di informazioni preziose.
Integrando un software di servizio clienti (come Intercom o Zendesk) con un tool di analisi dei feedback, è possibile estrarre i principali suggerimenti e richieste.
6. Trascrizione delle chiamate di vendita e interviste agli utenti
Alcuni strumenti permettono di caricare file audio o video per trascriverli automaticamente e analizzarli insieme agli altri feedback.
Idee pratiche per i diversi ruoli aziendali
- Marketing Manager: analizzare il sentiment delle campagne e l’esperienza del sito web.
- Product Manager: individuare le funzionalità più richieste e migliorare le parti più criticate del prodotto.
- Customer Success Manager: identificare i motivi di abbandono dei clienti e migliorare i processi di onboarding.
L’AI quindi offre la possibilità di analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente e sicuro.
Automatizzando l’analisi dei feedback, le aziende possono rispondere meglio alle aspettative dei clienti e ottenere insights preziosi per migliorare i propri prodotti o servizi.
