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L’intelligenza semantica entra in banca: il monitoraggio della customer satisfaction a servizio del customer care

11 Luglio 2011

12 lug 2011

Expert System ha sviluppato una soluzione per migliorare i servizi di assistenza ai clienti, combinando l’analisi semantica del sentiment e il monitoraggio della customer satisfaction con funzionalità avanzate per l’interazione con i clienti in linguaggio naturale.

L’attenzione al cliente è una risorsa fondamentale, strategica quando si tratta di settori di mercato molto competitivi, come quello degli istituti finanziari. Il giudizio sulla qualità dei servizi e il grado di soddisfazione dei clienti, infatti, possono rappresentare la base su cui consolidare il rapporto con la clientela e potenziare l’identificazione di nuovi bisogni, aspettative e desideri.

Con l’integrazione nei servizi di assistenza ai clienti di funzionalità per l’interpretazione del linguaggio naturale e l’analisi semantica del sentiment, è possibile misurare in modo più efficiente la customer satisfaction, intercettando tempestivamente eventuali segnali di insoddisfazione oppure nuove aspettative da assecondare. Fra i clienti di Expert System nel settore di Banche e Assicurazioni, ha recentemente scelto la tecnologia semantica Cogito un gruppo bancario leader in Italia e di dimensione europea: Intesa Sanpaolo.

“Negli ultimi anni è sorta l’esigenza di affiancare alla misurazione della Customer Satisfaction in termini quantitativi un approccio più qualitativo, basato sulla libera espressione del cliente in relazione al suo rapporto con la banca, ma valorizzare le informazioni contenute in un gran numero di commenti in testo libero è sempre stato un grosso limite di questo approccio” esprime il responsabile Customer Satisfaction di Intesa Sanpaolo. “Grazie alla tecnologia semantica di Expert System è stato possibile analizzare e strutturare queste informazioni per renderle fruibili nelle nostre analisi e per correlarle a indici derivanti da altre fonti.”

Per misurare il grado di soddisfazione dei clienti, spesso gli istituti finanziari propongono delle interviste ai propri clienti che, oltre a domande con risposta chiusa, danno anche l’opportunità di esprimere opinioni in formato aperto, per raccontare liberamente esperienze e delineare nuove necessità. Cogito analizza il contenuto testuale delle interviste trascritte, automaticamente ne comprende il significato e categorizza ciascun commento in base a un’articolata tassonomia, personalizzabile in base alle specifiche esigenze degli istituti bancari. Estrae poi i valori più importanti agli occhi dei clienti, riconducendoli alle aree di interesse della banca e, relativamente a ogni categoria individuata (ad es: convenienza economica), ne identifica il sentiment, articolandolo secondo tre diversi parametri: giudizio negativo, giudizio neutro e giudizio positivo. Offre così non solo un quadro sempre preciso e completo sul livello di soddisfazione dei clienti, ma ne traccia anche bisogni e suggerimenti utili per migliorare l’offerta, sviluppare nuovi servizi, ecc.

“Per chi offre servizi, la competizione si gioca soprattutto sulla qualità” ha dichiarato Alessandro Monico, Financial Services Sales Manager di Expert System. “È pertanto fondamentale valutare in modo corretto, tempestivo e completo la soddisfazione dei propri clienti e la qualità percepita. Grazie alla comprensione automatica dei testi, la tecnologia semantica non solo favorisce il dialogo con i propri clienti ma garantisce anche il più alto livello di precisione e accuratezza nell’analisi del sentiment, rendendo così più efficienti le attività di monitoraggio della customer satisfaction.”

L’analisi semantica di commenti e giudizi espressi in forma libera da clienti, ad esempio intervistati in merito ai propri rapporti con la banca (qualità del servizio, soddisfazione nei rapporti di assistenza, gradimento dei prodotti, ecc.), consente di capitalizzare informazioni preziose ma difficilmente gestibili perché tipicamente in forma non strutturata. In particolare, Cogito supporta efficacemente
– l’analisi e la correlazione dei fattori di successo e di insuccesso attraverso lo studio di incidenti, eventi, situazioni diffuse, ecc.;
– la misurazione del grado di soddisfazione mediante la raccolta omogenea dei giudizi riconducibili a una stessa esperienza (o categoria);
– la definizione delle priorità dei problemi riscontrati in relazione al tipo di prodotto o servizio;
– l’intercettazione tempestiva di movimenti di insoddisfazione attorno a un determinato ambito (o categoria).

 

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Nel corso del webinar sarà possibile approfondire tramite demo live le più recenti applicazioni sviluppate da Expert System per importanti realtà del settore finanziario.