gestione reclami RPA

Gestione Reclami

Da una corretta gestione del reclamo dipende l’intero futuro rapporto con il cliente, motivo per cui è fondamentale snellire le procedure e offrire un servizio efficiente ed efficace nel risolvere la contestazione.  Per sua natura, la gestione reclami richiede particolare attenzione e velocità, elementi che si scontrano contro le criticità tipiche dei sistemi complessi: il reclamo va raccolto, analizzato, verificato e quindi risolto positivamente o respinto. Un processo articolato che richiede notevole impegno di risorse.

L'Intelligent Automation mette in campo strumenti in grado di emulare l’interazione umana, interpretare le richieste e attivare le prime verifiche e delegare l’intervento dell’operatore solo ai casi più complessi (risoluzione autonoma nell’80% dei casi e riduzione del 30% dei costi, indagine IBM).

Criticità

Estrazione dati da più canali e sistemi

Clienti, fornitori e amministrazione, ma anche social, email e messaggistica istantanea: l’azienda comunica con una quantità di soggetti e sistemi mai uguali fra di loro. I dati recepiti vanno estratti manualmente e convertiti con grande dispendio di tempo ed energie.

Interazioni multiple con i clienti

I clienti utilizzano sistemi diversi in momenti differenti, rendendo difficile la creazione di un follow-up lineare.

Interpretazione dati non strutturati

La difformità di modalità operative porta a ricevere dati privi di un modello predefinito, ingombranti, difficili da comprendere e di ambigua collocazione.

Verifiche su sistemi terzi

La frammentarietà dei documenti richiede numerose conversioni, rendendo indispensabile la verifica manuale del dato.

criticità RPA
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Soluzione

Estrazione informazioni da archivi e database

I sistemi RPA raccolgono le informazioni da più fonti e le organizzano in database per futuro utilizzo, incrementando la capacità dell’algoritmo di risolvere i reclami in autonomia.

Normalizzazione e interpretazione con linguaggio naturale

Gli algoritmi di riconoscimento dei modelli e di elaborazione del linguaggio naturale sono in grado di assegnare significato ai dati non strutturati e di integrarli nei database esistenti.

Risponditore automatico e assistente virtuale

Chatbot e Intelligenza Artificiale sono in grado di emulare l’interazione umana e risolvere la maggior parte dei casi senza intervento dell’operatore.

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