Sì. L'invio di un messaggio di benvenuto dopo un acquisto o un'iscrizione è un compito che oggi può già essere ben ripreso dall'automazione. Non è nemmeno un compito che richiede AI avanzata: l'automazione tradizionale (RPA) combinata con uno strumento di email marketing o un CRM è sufficiente in quasi tutti i casi.
Tre assi sono qui determinanti: strutturabilità, margine di giudizio e volume. Tutti e tre ottengono il punteggio massimo.
Strutturabilità (5 su 5). Un messaggio di benvenuto segue uno schema fisso: il cliente acquista o si iscrive, il sistema riconosce il trigger, il modello viene compilato con nome e dati di base, il messaggio parte automaticamente. Non è necessaria alcuna interpretazione della situazione, nessun lavoro di ricerca, nessuna valutazione su cosa debba contenere il messaggio. Il contenuto è stabilito in anticipo.
Margine di giudizio (5 su 5). Non c'è alcuna decisione da prendere. Il sistema non deve valutare se questo sia il messaggio giusto per questo cliente; ogni nuovo cliente riceve lo stesso messaggio, eventualmente con alcuni campi variabili. Dove non è necessario alcun giudizio, non c'è nemmeno il rischio che l'automazione faccia una valutazione sbagliata.
Volume (5 su 5). I messaggi di benvenuto vengono inviati molte volte e ripetutamente, spesso quotidianamente. Un volume elevato combinato con uno schema fisso è esattamente il profilo in cui l'automazione si ripaga in breve tempo: ogni momento liberato si somma man mano che aumenta il numero di nuovi clienti.
Gli altri assi sono meno univoci, ma qui non sono determinanti.
Contatto con il cliente (3 su 5). Il messaggio raggiunge direttamente il cliente, quindi c'è effettivamente contatto con il cliente. Ma poiché si tratta di un messaggio informativo, fattuale — non un reclamo, non una negoziazione, non una situazione delicata — questo momento di contatto conta meno, ad esempio, di una risposta a un cliente arrabbiato.
Creatività (4 su 5) e compliance (4 su 5). Non è quasi necessario alcun contributo creativo: il tono e il contenuto sono fissati nel modello. La compliance gioca un ruolo se il messaggio elabora dati personali o deve contenere informazioni obbligatorie per legge (si pensi al diritto di recesso in caso di acquisto), ma questo può essere impostato nel modello stesso e non richiede un controllo umano continuo per ogni messaggio inviato.
Costi degli errori (4 su 5). Se qualcosa va storto, il danno è limitato: un cliente che riceve un messaggio di benvenuto compilato in modo errato è fastidioso ma raramente grave. Questo è diverso, ad esempio, da una fattura inviata erroneamente o da una richiesta respinta ingiustamente.
Il compito può essere automatizzato con tecnologia che esiste già da anni: un trigger nel CRM o nel webshop che attiva un'email tramite lo strumento di marketing, con un modello approvato in anticipo. Ci sono due condizioni preliminari. Primo, il modello deve essere completo — compreso qualsiasi testo obbligatorio per legge — prima di attivare il processo. Secondo, il trigger deve essere ben collegato al momento giusto: il momento dell'acquisto o dell'iscrizione, non a un altro evento del sistema che attiva accidentalmente lo stesso messaggio.
Questo risultato vale per il messaggio di benvenuto standard con informazioni di base. Non appena il compito si sposta verso qualcosa di più personalizzato — una conversazione di benvenuto personale, un messaggio che dipende dal tipo di cliente o dal valore dell'acquisto, oppure un messaggio che risponde a una situazione specifica — gli assi si spostano. Il margine di giudizio e la creatività aumentano, e il compito passa dalla categoria 1 alla categoria 2: l'AI o l'automazione può redigere una bozza, ma un collaboratore approva o rifiuta.
Anche se il messaggio di benvenuto è collegato a un prodotto finanziario, un'assicurazione o qualcos'altro con un quadro normativo, il quadro cambia: allora la compliance non è una questione di controllare il modello una sola volta, ma di controllo continuo. Questo riguarda il tema più ampio dell'AI ad alto rischio sul posto di lavoro, dove si applicano requisiti di supervisione più severi. E poiché un messaggio di benvenuto per definizione elabora dati personali — nome, indirizzo email, talvolta dati di acquisto — è consigliabile, durante l'impostazione, considerare anche il GDPR nell'automazione dei compiti.
Questa pagina descrive un compito, non una decisione relativa al personale. Se e come l'automazione di questo compito abbia conseguenze per l'impiego dei collaboratori nel marketing o nel servizio clienti è una scelta che spetta al datore di lavoro e per la quale valgono requisiti legali propri — tra cui possibilmente un ruolo per il consiglio aziendale. Questa pagina non fornisce alcuna consulenza in merito.
Non tutti i compiti nel marketing o nel servizio clienti sono così semplici. Ad esempio, lo screening di clienti e partner sulle liste sanzionatorie risulta diverso perché lì entrano in gioco giudizio e rischio di compliance, e anche la digitalizzazione di un archivio cartaceo è diversa per la natura del materiale. Questa differenza è esattamente il motivo per cui una scansione orientata al compito rende più di un giudizio su un intero reparto in una volta.
Vuole sapere come questo si traduce per i compiti nel suo team, non solo per i messaggi di benvenuto ma per l'intero carico di lavoro? La quickscan gratuita di ftetoai consiste in dodici domande, funziona senza account e fornisce un'indicazione di quale parte delle ore in un profilo professionale può già oggi essere ripresa dall'AI. La scansione di lavoro completa, che approfondisce i singoli processi, è ancora in fase di sviluppo — questa promessa qui non la facciamo deliberatamente più grande di quanto sia.
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