Non molto tempo fa, i consumatori si avvicinavano ai chatbot con grande scetticismo, pronti a chiedere l’intervento di un operatore umano dopo pochi secondi dall’inizio della conversazione — e non a torto. Quei bot erano spesso rigidi, poco informativi e incapaci di comprendere input in linguaggio naturale.
Tutto è cambiato con l’avvento dell’intelligenza artificiale per il servizio clienti e lo sviluppo dell’AI conversazionale.
Le soluzioni attuali basate sull’AI sono in grado di comprendere il contesto, interpretare le sfumature del linguaggio naturale e fornire risposte davvero utili. In molti casi riescono a risolvere l’intero problema del cliente senza intervento umano, con disponibilità continua 24/7 e la capacità di imparare dalle interazioni passate. Questo le rende una risorsa estremamente preziosa per qualsiasi team dedicato al customer success.
In questo articolo daremo uno sguardo approfondito agli strumenti più efficaci di AI per customer success e ai loro casi d’uso, che oggi vanno ben oltre le semplici chat testuali. Scoprirai come i modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono offrire una comprensione più profonda di ciò che pensano i tuoi clienti, come percepiscono il tuo brand e quali sono le loro esigenze reali.
Vedremo anche come questi strumenti di intelligenza artificiale per il servizio clienti possano aiutarti a identificare e colmare eventuali lacune nel customer service, grazie ai dati raccolti nelle interazioni più recenti.
Offrire supporto clienti 24/7 e raccomandazioni personalizzate
Il customer success è strettamente legato alla soddisfazione del cliente, e l’intelligenza artificiale per il servizio clienti aiuta a raggiungere questo obiettivo offrendo supporto immediato, coerente e disponibile 24 ore su 24. Riduce i tempi di attesa e rende più efficienti i canali di assistenza, permettendo una gestione più scalabile.
Oggi gli agenti AI e i chatbot non solo comprendono le richieste in linguaggio naturale, ma mantengono il contesto della conversazione e riconoscono intenzioni profonde dietro le domande. Sono in grado di accompagnare l’utente verso la soluzione più adatta — il tutto in più lingue e in modo fluido.
In questo esempio, l’assistente AI per lo shopping chiamato ISA offre un’esperienza di acquisto altamente personalizzata. Invece di far cercare manualmente i prodotti, propone opzioni curate, consentendo agli utenti di passare subito alla categoria di abbigliamento più pertinente.
ISA, il bot per lo shopping alimentato da AI
Ma questo è solo l’inizio. Le applicazioni di AI per customer success sono in grado di gestire anche i problemi più complessi, quelli che si trovano in fondo al funnel. Ad esempio, possono aiutare i clienti a diagnosticare e risolvere problemi tecnici o legati al prodotto, spesso senza bisogno di un operatore umano.
I flussi conversazionali guidano passo passo nella risoluzione, mentre la memoria contestuale consente all’AI di ricordare le interazioni precedenti e adattarsi in tempo reale. In aggiunta, funzionalità come il riconoscimento visivo permettono agli utenti di caricare immagini o video per spiegare meglio i problemi fisici che stanno affrontando.
Un bot AI per il servizio clienti esegue attività amministrative
L’esempio qui sopra mostra come l’intelligenza artificiale nel customer support possa semplificare le richieste in tempo reale. In questo caso, l’AI aggiorna in modo sicuro l’indirizzo di fatturazione di un cliente: chiede le ultime quattro cifre del numero di conto, recupera i dati correnti e guida l’utente in tutto il processo. Nessuna attesa, nessun passaggio tra agenti, nessuna ricerca in pagine di aiuto complesse — e come risultato, l’utente conclude con un’impressione positiva.
Con SendPulse puoi creare facilmente un chatbot AI per il supporto clienti, personalizzandone tono e voce per rispecchiare il tuo brand. Collegando il chatbot di SendPulse a OpenAI, potrai gestire automaticamente le domande più comuni e impostare un passaggio fluido a un operatore umano per le richieste più complesse.
I chatbot AI creati con SendPulse possono persino generare immagini, una funzione utile per aiutare i clienti a visualizzare le loro richieste o risultati.
Un bot AI con generazione di immagini integrata, alimentato da SendPulse
Puoi iniziare a testare il builder con il piano gratuito oppure scegliere uno dei piani avanzati, disponibili a partire da 11 dollari al mese con fatturazione mensile.
Rilevare in modo proattivo problemi ricorrenti
Un altro modo efficace per usare l’AI nel customer success è farla monitorare il comportamento dei clienti e i modelli di utilizzo del prodotto per anticipare segnali di frustrazione o problemi, prima che la situazione si aggravi.
Strumenti come Attention AI analizzano in modo continuo conversazioni, messaggi, ticket e note CRM per estrarre informazioni rilevanti. Grazie alla capacità di riconoscere pattern su grandi volumi di dati, l’intelligenza artificiale non aspetta che i team tagghino manualmente i problemi: li identifica in tempo reale. Questi sistemi sono in grado di rilevare reclami ricorrenti, flussi di lavoro che generano confusione, lacune nei prodotti o nel supporto clienti.
Per esempio, se decine di utenti segnalano un bug durante il checkout in modi diversi (“Non riesco ad accedere”, “Il link non funziona”, “Non trovo l’account”), l’AI raggruppa le conversazioni usando modelli di somiglianza semantica. In questo modo, può contrassegnare automaticamente il problema come prioritario e inviare un alert ai team di prodotto o assistenza.
Analisi delle lacune nel servizio clienti tramite AI
Grazie a questo approccio, diventa più semplice identificare richieste di funzionalità ripetute, evidenziare punti critici nell’onboarding e individuare segnali di frustrazione o rischio di churn.
Strumenti di intelligenza artificiale per il servizio clienti come questi forniscono insight concreti, del tipo “Il 15% degli utenti si blocca alla fase 3 dell’onboarding” o “Molti clienti del settore sanitario trovano poco chiara la funzione X”. Questi dati vengono spesso accompagnati da inviti all’azione chiari, che permettono ai team di intervenire tempestivamente: ottimizzare i flussi, aggiornare la documentazione o contattare direttamente gli account più a rischio.
Guidare onboarding di successo e adozione del prodotto
L’intelligenza artificiale può diventare uno strumento estremamente potente per adattare i flussi di onboarding in base al profilo, al settore o al comportamento del cliente. Prendiamo come esempio Stonly e Helpbar: questi strumenti di AI per customer success sono progettati per offrire un onboarding proattivo, fornendo supporto personalizzato, contestuale e al momento giusto.
Invece di aspettare che l’utente si blocchi o faccia una domanda, queste soluzioni basate su AI anticipano il bisogno di aiuto e lo forniscono in modo mirato. Ad esempio, Stonly utilizza guide step-by-step senza codice, che puoi integrare direttamente nel prodotto. La sua forza sta nella logica interattiva e nella personalizzazione: rileva cosa stanno facendo — o non facendo — gli utenti, e attiva le guide che spiegano funzionalità o risolvono punti critici.
In più, con Stonly e strumenti simili, puoi arricchire l’onboarding con risposte AI integrate: un punto di riferimento veloce e intuitivo dove gli utenti possono risolvere dubbi sul prodotto in pochi secondi.
Un assistente AI guida l’adozione del prodotto
Helpbar AI ha uno scopo molto simile. Fornisce risposte generate dall’intelligenza artificiale basate sulla documentazione esistente, sul centro di supporto e sul contesto del prodotto. Gli utenti possono digitare domande aperte in linguaggio naturale e ricevere risposte pertinenti costruite a partire dai tuoi documenti interni.
Ricerca in un centro assistenza potenziato da AI
Il bello di questa soluzione è che è utile per entrambe le parti: migliora l’esperienza degli utenti finali e alleggerisce il carico sul team di supporto. In questo modo, anche le knowledge base più complesse e poco accessibili si trasformano in centri di apprendimento dinamici e coinvolgenti.
Rispondere con empatia e prevenire la frustrazione dei clienti a lungo termine
Come probabilmente saprai, gli strumenti basati su intelligenza artificiale per il servizio clienti sono ormai piuttosto efficaci nel riconoscere il sentimento dei clienti e il tono emotivo. Soluzioni come Synthesia, in particolare, hanno portato le conversazioni con l’AI a un livello superiore: si basano su avatar realistici alimentati da AI per rispondere con empatia, facendo sentire i clienti apprezzati e compresi.
Generare messaggi video simili a quelli umani a partire da testo è un modo potente per umanizzare le interazioni digitali. Questo può essere utile per:
- inviare video di onboarding che sembrano personali (“Ciao Francesca, benvenuta su [Prodotto]”);
- rispondere ai reclami con video empatici, faccia a faccia, che trasmettono attenzione e cura;
- fornire richieste di rinnovo o richieste di feedback in modo diretto ma rispettoso e umano.
Sostituire le email testuali e impersonali con video amichevoli e personalizzati può aiutarti a coltivare relazioni più solide con i clienti, specialmente nei momenti delicati o ad alto carico emotivo.
Un avatar generato da AI risponde a un reclamo cliente
Un altro approccio utile consiste nel monitorare lo stato emotivo dei clienti nel tempo. ChurnZero, una piattaforma AI per customer success multifunzionale, si concentra proprio su questo: aiuta a prevenire l’abbandono dei clienti analizzandolo in modo visivo, così i team possono intervenire per riconquistare gli account a rischio.
Il sentimento dei clienti monitorato con strumenti AI
Strumenti come ChurnZero utilizzano l’intelligenza artificiale per monitorare l’uso del prodotto in tempo reale, identificare segnali d’allarme come inattività, salti nei passaggi di onboarding o feedback negativi (come NPS bassi). Questo consente al team del servizio clienti di riconoscere facilmente gli account potenzialmente a rischio e agire con messaggi su misura.
Se stai considerando di adottare un chatbot AI conversazionale creato con SendPulse, abbiamo una buona notizia: i nostri bot possono comprendere e trascrivere messaggi vocali dei clienti grazie all’integrazione con Whisper, il sistema di riconoscimento vocale automatico di OpenAI. Questo permette di catturare meglio il sentiment dell’utente e favorisce interazioni più naturali e spontanee tra clienti e bot.
Trascrizione di un messaggio vocale fatta da AI
Educare e responsabilizzare i clienti ad ogni passo
Quando si tratta di educare gli utenti, la documentazione scritta è ancora ovunque. Tuttavia, anche se gli articoli statici possono essere utili, rischiano spesso di risultare troppo densi, impersonali o difficili da seguire, soprattutto per chi apprende meglio con contenuti visivi o uditivi.
Lo strumento di generazione video Synthesia, già citato, affronta questo problema utilizzando l’intelligenza artificiale per trasformare le istruzioni scritte in video brevi e dinamici, narrati da presentatori virtuali realistici. Questi video simulano l’esperienza di essere guidati da un coach umano, rendendo i contenuti più accessibili, chiari e memorabili.
Per esempio, invece di inviare a un utente un articolo di 1.000 parole sull’impostazione di un’integrazione, puoi offrirgli un video narrato da AI di 60 secondi, che mostra lo stesso processo passo dopo passo, con animazioni intuitive, didascalie e supporti visivi. Lo stesso principio si può applicare a report, presentazioni, analisi e molto altro.
Trasformazione di un report lungo in un video dinamico generato da AI
La parte migliore è che non è necessario riscrivere nulla: puoi semplicemente caricare i contenuti esistenti nell’app di generazione video, definire la durata e lo stile desiderati, e lasciare che l’AI faccia il resto.
I video generati da AI per il customer success sono perfetti per aiutare nuovi utenti a familiarizzare più rapidamente con il tuo prodotto, riducendo la confusione iniziale. Questo approccio consente agli utenti di risolvere i problemi in autonomia, sentendosi comunque guidati da una persona reale e nella loro lingua preferita. Per il tuo team, ciò si traduce in minori costi di produzione e tempi di consegna più rapidi.
💡 Stai cercando il modo migliore per distribuire i tuoi contenuti educativi generati da AI? Il nostro builder di corsi online potrebbe essere la soluzione perfetta: ti permette di caricare e strutturare vari materiali didattici, costruendo un curriculum solido e coinvolgente. Inoltre, puoi monitorare la partecipazione degli studenti e testare le loro competenze nei momenti chiave. Il builder può essere provato gratuitamente con il piano base.
Distribuire in modo efficiente i biglietti e preservare il contesto dei clienti
Utilizzare l’AI per il customer success non significa automatizzare tutto o eliminare l’interazione umana, anzi, è proprio l’opposto. L’intelligenza artificiale può aiutarti a garantire che ogni richiesta complessa venga gestita nel modo corretto, da chi ha le competenze giuste nel tuo team.
Oggi molti strumenti basati su intelligenza artificiale per il servizio clienti includono funzionalità di smistamento intelligente dei ticket, che permettono di indirizzare le richieste al reparto o all’agente più adatto, in base a fattori come la tipologia del problema, il livello di priorità o il profilo del cliente.
Soluzioni AI come Forethought, in particolare, sono progettate per aumentare significativamente l’efficienza e l’intelligenza dei flussi di lavoro relativi ai ticket di supporto. Uno dei punti di forza è la capacità di preservare il contesto del cliente durante tutto il percorso di assistenza.
Un bot di supporto AI raccoglie informazioni per lo smistamento intelligente dei ticket
A differenza dei sistemi manuali o delle regole rigide, Forethought utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare il contenuto delle richieste e comprendere intento, urgenza e tono del cliente.
Questo tipo di routing guidato dall’AI è spesso più efficace rispetto ai tag manuali o ai filtri basati su parole chiave, perché va oltre la superficie: interpreta il significato reale della richiesta.
Forethought contribuisce anche a mantenere il contesto cliente durante tutto il ciclo di vita del ticket, un aspetto fondamentale per offrire un supporto empatico e di qualità. Raccoglie dati storici da CRM come Salesforce, biglietti passati e conversazioni precedenti, e li mette a disposizione dell’agente nel momento in cui prende in carico il caso.
Routing intelligente dei ticket alimentato da AI
Di conseguenza, ogni passaggio avviene in modo fluido, gli agenti non devono far ripetere tutto ai clienti — una delle principali fonti di frustrazione — e possono concentrarsi fin da subito sulla risoluzione del problema in modo mirato ed efficace.
Misurare la salute dei clienti ed evidenziare le tendenze di fondo
Un’altra parte fondamentale del customer success è la gestione delle relazioni. Ma costruire fiducia e continuità è impossibile senza una reale comprensione delle esigenze, degli obiettivi e dei comportamenti di ogni cliente nel tempo.
Questo richiede una visibilità costante su dati in continuo cambiamento, come le tendenze di utilizzo del prodotto, le interazioni con il supporto, il sentiment nei feedback, la frequenza di coinvolgimento, gli aspetti contrattuali e molto altro. Ciò che potrebbe sembrare un’attività ripetitiva e onerosa può invece trasformarsi in un’analisi strategica e interessante, se affidata a strumenti basati su intelligenza artificiale per il servizio clienti.
E è qui che entrano in gioco soluzioni come Staircase AI. Queste piattaforme generano punteggi dinamici di salute dei clienti combinando dati di utilizzo, feedback, cronologia dei ticket e livelli di coinvolgimento. In altre parole, ti offrono tutto ciò di cui hai bisogno per prendere decisioni mirate e agire nel momento più opportuno.
Gli strumenti di questo tipo aggregano i dati da diverse fonti per offrire una visione completa e in tempo reale dello stato del cliente. A differenza di sistemi statici che si basano solo su indicatori come l’NPS o le date di rinnovo, Staircase utilizza modelli AI in grado di riconoscere segnali sottili che rivelano il livello di soddisfazione, coinvolgimento o rischio. I punteggi di salute generati riflettono la probabilità di successo o, al contrario, di churn.
Un profilo di salute cliente sfumato creato con AI
Ciò che rende Staircase particolarmente utile è la capacità di far emergere le cause profonde dietro i punteggi di salute, individuando pattern e anomalie. Ad esempio, può rilevare se un calo nell’uso del prodotto coincide con un aumento dei ticket di supporto relativi a una funzione specifica, con sentiment negativo nei messaggi del cliente o con ritardi nei pagamenti e discussioni sul rinnovo.
Conoscere queste tendenze di fondo consente ai tuoi team di customer success di personalizzare il proprio approccio in base alle sfide di ciascun cliente. Inoltre, ti permette di apprendere da ogni esperienza e costruire una strategia più solida, resiliente e orientata al lungo termine.
Scoprire e utilizzare opportunità di upsell
Massimizzare il valore del cliente durante il suo ciclo di vita (CLTV) è un obiettivo chiave per ogni team di customer success, e si raggiunge attraverso una gestione attenta di rinnovi, upsell e cross-sell, sempre basata sulle esigenze reali dei clienti e sulla loro disponibilità al cambiamento.
Come avrai ormai intuito, l’intelligenza artificiale per il servizio clienti può essere una soluzione fantastica quando si tratta di analizzare i comportamenti d’uso e cogliere quei segnali sottili che indicano la predisposizione di un cliente a un upgrade.
Una piattaforma come Trendskout è un ottimo esempio di come le tecnologie basate su AI per customer success possono monitorare in modo continuo l’utilizzo del prodotto, le interazioni recenti e la cronologia degli acquisti. Grazie a queste analisi, lo strumento rileva modifiche nei bisogni, un maggiore coinvolgimento con le funzionalità premium o segnali che suggeriscono una crescita nelle esigenze aziendali del cliente. In pratica, individua i contatti che sono già pronti per ricevere una proposta di upsell.
Utilizzo dell’AI per scoprire opportunità di upselling
Ad esempio, se un cliente inizia a utilizzare intensivamente una funzione base o a interagire frequentemente con strumenti avanzati, Trendskout interpreta questo comportamento come un segnale d’interesse per un piano superiore. A quel punto, può avviare una campagna di messaggi altamente personalizzati, trasformando i dati in azioni concrete. È un approccio molto più efficace e sostenibile rispetto alle classiche strategie di vendita aggressiva, perché mette il focus sul valore aggiunto.
Ma l’AI può essere utile anche per guidare i team nel momento giusto e con il tono giusto. Alcune piattaforme offrono flussi di lavoro e playbook basati sull’intelligenza artificiale per aiutare i customer success manager a decidere quando proporre un aggiornamento e come farlo in modo naturale.
Un ottimo esempio è ChurnZero, che mette a disposizione un centro di abilitazione AI pensato proprio per il successo con i clienti. Questo motore intelligente aiuta gli agenti a identificare il punto esatto in cui si trova l’utente nel suo percorso e a fornire contenuti su misura, spunti personalizzati e idee per un’azione commerciale sensibile ma efficace.
Un centro di abilitazione per il customer success alimentato da ChurnZero CS AI
L’AI proprietaria di ChurnZero consente di creare facilmente messaggi, ricerche e contenuti rilevanti per ogni cliente. Addestrata sulle best practice del settore, questa tecnologia diventa una risorsa strategica per chi deve gestire account ad alto valore e promuovere l’upselling senza forzature.
Automatizzare e personalizzare i follow-up
È normale che un rappresentante del customer success abbia sempre molte attività in corso. Per questo, ha perfettamente senso sfruttare l’intelligenza artificiale per aiutare i tuoi agenti a gestire la loro agenda e i processi quotidiani. Ad esempio, con l’integrazione di Attention AI con Slack, ogni membro del team può iniziare la giornata con chiarezza e priorità ben definite grazie alla funzione di agenda automatizzata.
Uno strumento AI per customer success integrato con Slack
Quando si tratta di conversazioni delicate o impegnative con i clienti, puoi contare su strumenti basati su AI per customer success per generare email di follow-up personalizzate in pochi secondi. A differenza dei classici chatbot AI generici, questi strumenti analizzano in profondità il contenuto di interazioni precedenti, come ticket, email, chat e pattern di comportamento, per determinare il momento migliore e il contenuto ideale per ogni follow-up.
Attention AI, in particolare, si distingue per la capacità di generare messaggi altamente personalizzati in base al contesto del cliente. Utilizzando dati storici, elabora risposte dinamiche che affrontano bisogni specifici, dubbi ricorrenti o problematiche rilevate in passato. Il risultato è una comunicazione che appare autentica, empatica e centrata sulla relazione.
Utilizzo di modelli di email personalizzati e alimentati da AI
Un altro vantaggio di questo tipo di funzionalità è che ti offre un elevato grado di controllo. Puoi creare template coerenti con il tono di voce del tuo brand per diversi casi d’uso e lasciare che il sistema li adatti automaticamente in base alla situazione, mantenendo coerenza e personalizzazione.
Riepilogo di email generato da AI per team di successo con i clienti
Come se non bastasse, strumenti come Attention AI offrono anche una funzionalità di riepilogo automatico delle email, che ti fa risparmiare ore di lettura. L’AI estrae gli elementi chiave dai messaggi più lunghi, aiutandoti a cogliere subito i passaggi rilevanti. Questo ti permette di rispondere in modo più attento e preciso, mantenendo il contesto e il tono giusto, ma con molta meno fatica. Invece di rincorrere aggiornamenti o cercare tra decine di thread, avrai sempre un quadro chiaro della situazione e potrai concentrare le tue energie dove servono davvero.
Analizzare il feedback dei clienti su larga scala
L’uso dell’intelligenza artificiale nel servizio clienti è ormai insostituibile quando si tratta di raccogliere e analizzare grandi volumi di feedback. L’AI non solo aggrega e sintetizza un numero enorme di risposte ai sondaggi, ma permette anche di rilevare tendenze, richieste di funzionalità e punti critici in tempi molto più rapidi rispetto all’analisi manuale.
Per cominciare, un chatbot AI può avviare conversazioni strategiche nei momenti più rilevanti, ad esempio subito dopo un acquisto, una sessione di supporto o una fase di onboarding. Il bot può chiedere un feedback immediato, adattando dinamicamente le domande in base al contesto e chiedendo all’utente cosa ha apprezzato, cosa migliorerebbe e se consiglierebbe il prodotto.
Dopo, l’AI può trasformare un feedback lungo in una citazione breve e chiara oppure adattare il contenuto a formati diversi: citazione da homepage, frase per social media, clip vocale sintetizzata o snippet per un caso studio. Il bot può anche richiedere il consenso per pubblicare il feedback e, se approvato, personalizzare la testimonianza con il nome del cliente, la sua azienda o il suo ruolo.
Poiché la raccolta di feedback avviene in tempo reale, in forma di dialogo, l’utente ha meno probabilità di rimandare o saltare la richiesta — un problema comune nei classici sondaggi.
Uno strumento AI che elabora e riassume feedback su larga scala
Un esempio pratico è Chameleon AI, una piattaforma progettata per raccogliere e interpretare automaticamente il feedback da fonti diverse: sondaggi, recensioni, ticket di supporto, social media, registri chat. Invece di analizzare manualmente migliaia di messaggi, Chameleon AI classifica e riassume rapidamente i temi più ricorrenti, il sentiment generale e le problematiche emergenti.
Oltre a una semplice analisi del tono, questa soluzione basata su AI per customer success è particolarmente utile per riconoscere segnali ricorrenti, come:
- richieste frequenti di nuove funzionalità;
- cali o miglioramenti nella soddisfazione dei clienti nel tempo;
- emozioni sottili come frustrazione o entusiasmo;
- feedback segmentato in base ai dati demografici o al comportamento dei clienti.
Con strumenti specializzati come questo, il tuo team sarà in grado di individuare i problemi prima che peggiorino, convalidare ipotesi sul product-market fit e verificare se le modifiche apportate stanno davvero migliorando l’esperienza cliente.
Un altro modo per ottenere feedback nei momenti più rilevanti è utilizzare pop-up condizionali alimentati da SendPulse. Invece di proporre sondaggi generici, puoi offrire moduli conversazionali contestuali, legati esattamente al contenuto che l’utente sta consultando. Puoi personalizzare design, copy e call to action in modo che siano coerenti con il tuo brand.
Creazione di un sondaggio pop-up
Pronto a fare il prossimo step?
Speriamo che i nostri esempi d’uso degli strumenti di AI per customer success ti abbiano dimostrato quanto possano essere versatili ed efficaci queste soluzioni. Tuttavia, per ottenere davvero risultati di alto livello, serve una piattaforma solida che ti supporti nella gestione quotidiana del cliente e nella centralizzazione dei dati.
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