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AI-Powered Customer Care nel settore Mobility & Financial Services
Scenario
Un noto gruppo europeo attivo nei servizi finanziari e nelle soluzioni di mobilità per il settore automotive, insieme alla propria controllata operativa nel settore del noleggio e della mobilità, ha intrapreso un percorso di adozione progressiva delle funzionalità di intelligenza artificiale di Salesforce — dapprima con Einstein for Service, successivamente con Agentforce — a supporto delle operazioni di Customer Care.
L'implementazione ha interessato diversi mercati europei, con l'Italia nel ruolo di mercato pilota, seguita da Belgio, Finlandia, Spagna, Francia, Germania e Austria. L'obiettivo era supportare gli operatori del Customer Care nelle attività di riconoscimento del cliente e di categorizzazione del caso, migliorando efficienza e qualità del servizio.
Sfide
La sfida principale è stata definire in maniera corretta e univoca i parametri chiave per l'identificazione del cliente — quali ad esempio numero di contratto, numero di targa, codice fiscale o partita IVA.
A ciò si è aggiunta la necessità di garantire una corretta categorizzazione del caso, indispensabile per l'instradamento verso il team specializzato di competenza. Raggiungere un livello adeguato di accuratezza nella classificazione del motivo di contatto, tale da minimizzare il re-work manuale da parte degli operatori, ha rappresentato al contempo una sfida tecnica significativa e un incentivo costante nell'evoluzione della soluzione.
A completamento di questo percorso, è stato predisposto un sistema di monitoraggio costante volto a verificare il livello di adozione da parte degli agenti e l'affidabilità dei processi basati sull'intelligenza artificiale, garantendo così un controllo continuo sulla qualità e sull'efficacia della soluzione implementata.
Soluzione
La soluzione, implementata su Salesforce Service Cloud, è stata progettata per classificare automaticamente le email in ingresso che generano nuovi Case, sfruttando funzionalità di intelligenza artificiale. In particolare:
Einstein Prompt Builder — Componente di AI generativa, non addestrabile, basata sul modello LLM importato tramite la funzionalità BYOLLM (Bring Your Own LLM) di Amazon Bedrock. Per garantire il rispetto dei requisiti di sicurezza del Gruppo, è stato adottato un modello LLM ospitato su AWS e integrato con Salesforce attraverso la connessione nativa BYOLLM. Il modello attualmente utilizzato è Anthropic Claude Sonnet 4.6;
Einstein Case Classification (ECC) in Flow — Modelli predittivi che utilizzano lo storico dei Case presenti nel CRM per identificare e classificare automaticamente i nuovi Case;
Flow Automation — Il prompt e il modello ECC vengono richiamati all'interno di un Flow automatizzato che processa i Case generati a partire dalle email in ingresso.
Risultati
L'implementazione della soluzione ha permesso al Gruppo di conseguire risultati significativi in termini di efficienza operativa e qualità del servizio. I principali KPI monitorati sono:
Accuratezza della classificazione — misura la percentuale di Case classificati correttamente dall’AI rispetto a quelli non classificati automaticamente o successivamente riclassificati manualmente dall’operatore;
Riduzione dell'Average Handling Time (AHT) — misura la riduzione del tempo medio necessario agli operatori per la gestione dei Case, grazie all’automazione delle attività di classificazione;
Tasso di riconoscimento del cliente — misura la percentuale di Case per i quali il cliente viene identificato correttamente.
L’AI automatizza le attività di ricezione, classificazione e arricchimento dei Case, riducendo il ricorso al triage manuale e all’inserimento dei dati da parte degli operatori. La classificazione predittiva contribuisce inoltre a ridurre le assegnazioni errate e le conseguenti inefficienze nella gestione dei Case.