PCF660 - Customer Satisfaction nell’era digitale: tecniche di misurazione attraverso l’IA e i big data

Attraverso un’analisi dettagliata e pratica, i partecipanti esploreranno come l'IA possa essere impiegata per interpretare in modo efficace i dati relativi ai clienti, individuando trend e bisogni latenti. Verranno presentati strumenti all'avanguardia come i mystery shopper digitali, i moduli di reclamo automatizzati e le mappature avanzate del customer journey, che consentono un monitoraggio e una valutazione costante dell’esperienza del cliente. Inoltre, il corso offrirà una panoramica sull'integrazione dell'Internet of Things (IoT) e dei sistemi di raccomandazione, due tecnologie emergenti che possono essere decisive per ottimizzare le strategie aziendali e per garantire la soddisfazione del cliente nel lungo termine. L'IoT consente di raccogliere dati in tempo reale dalle interazioni quotidiane dei clienti con i prodotti, mentre i sistemi di raccomandazione aiutano a proporre soluzioni personalizzate, migliorando il rapporto tra cliente e azienda.

Il corso si caratterizza per la presenza dei seguenti elementi:

• 3 videolezioni
• 6 testi introduttivi degli argomenti
• 14 materiali interattivi di approfondimento
• 3 test di verifica della conoscenza
• 4 Sezioni di Approfondimento per dialogare con l’Assistente Virtuale e approfondire, grazie all’uso dell’IA generativa, le conoscenze su seguenti temi:
  • Gestione avanzata del post-vendita:
    - Le basi del servizio post-vendita
    - Il post vendita nel contesto della CX
    - Il processo di post-vendita
    - Migliorare il processo di post-vendita con l’intelligenza artificiale conversazionale
    - Implementare sistemi di IA per valutare la soddisfazione del cliente
    - Il Supporto Post-Vendita: Tecniche per la sua automazione e ottimizzazione mediante tecnologie avanzate
  • Utilizzare l'IA per personalizzare le offerte post-vendita e creare programmi fedeltà digitali:
    - Il ruolo dell’IA nell’analisi del comportamento dei consumatori
    - Utilizzare l’IA per analizzare le preferenze d’acquisto
    - Metodi statistici per la previsione delle tendenze: L’analisi di successioni storiche
    - Metodi statistici per la previsione delle tendenze: modelli di regressione
    - Metodi statistici per la previsione delle tendenze: algoritmi di clustering
    - Integrare grandi quantità di dati, analitiche e IA per la previsione delle tendenze d’acquisto
    - Il ruolo delle raccomandazioni nelle tattiche di personalizzazione
    - Suggerimenti per raccomandazioni personalizzate efficaci
    - Incrementare le vendite attraverso raccomandazioni personalizzate
    - Il ruolo delle raccomandazioni personalizzate per aumentare il grado di fedeltà dei clienti
    - I loyalty programme e il ruolo dell’IA nella loro ottimizzazione
  • Customer Satisfaction nell’era digitale: tecniche di misurazione attraverso l’IA e i big data
    - La gestione della soddisfazione del cliente
    - L’uso dell’Intelligenza Artificiale nella gestione della soddisfazione del cliente
    - Il ruolo e gli strumenti di intelligenza artificiale per potenziare la Customer Satisfaction  
    - L'utilizzo dei Big Data per l'analisi della customer satisfaction 
    - Migliorare la soddisfazione del cliente attraverso i Big Data
  • Gestione del cliente e dei reclami mediante l’uso di strumenti digitali
    - Gestione del cliente attraverso chatbot AI per l’assistenza online
    - Le molteplici categorie di chatbot impiegate per gestire la relazione con il cliente
    - Sistemi digitali per la gestione dei reclami dei clienti
    - Una rassegna dei migliori strumenti digitali di CCMS