Zefi: trasformare le interazioni con gli utenti in valore per le aziende

Sfruttare l'Intelligenza Artificiale per aiutare le aziende a comprendere i propri utenti. Come? Analizzando le interazioni delle aziende stesse con i propri clienti. 

Questa è la missione di Zefi, startup fondata da Aurora Maggio e Leonardo Vezzati, che vanta già un record nell'ambito dell'ecosistema d'innovazione italiano con un round pre-seed da 1.6 milioni di euro. 

Abbiamo avuto il piacere di intervistare Aurora Maggio, che ci ha raccontato in che modo Zefi supporta le aziende e quali sono gli ostacoli che un business si trova oggi ad affrontare quando cerca di analizzare e comprendere i comportamenti dei propri utenti senza l'aiuto dell'AI. 

Aiutare le aziende a conoscere meglio i propri clienti: in che modo ci riuscite?

La nostra missione è aiutare le aziende a comprendere profondamente i propri utenti, automatizzando con l’AI l'analisi delle interazioni dei diversi dipartimenti con i clienti. 

Sfruttando dati digitali come ticket del supporto clienti, conversazioni per il processo di vendita, sondaggi e molto altro, la piattaforma di Zefi fornisce analitiche e approfondimenti in tempo reale su prodotto ed esperienza. 

Perché per le aziende è difficile fare queste analisi in autonomia?

Estrarre informazioni dalle conversazioni dei propri clienti è difficile per le aziende perché i dati sono sparsi su molteplici canali, hanno formati differenti e hanno generalmente volumi impossibili da analizzare manualmente.

Sondaggi, recensioni su social e portali, richieste di supporto clienti, chatbot, conversazioni nei CRM e strumenti di intelligence delle vendite raccolgono grandi volumi di informazioni utili per individuare i desideri degli utenti, le frustrazioni più rilevanti, individuare errori e inefficienze e capire cosa può rappresentare un’opportunità di crescita. I numeri di questi dati sono però generalmente troppo elevati per essere gestiti senza il supporto di strumenti AI o l'impegno di interi team dedicati.

Le principali complessità nell'interpretare quella che possiamo definire come la voce dei clienti sono:

• Raccogliere in uno stesso luogo tutti i punti di contatto avuti dai diversi dipartimenti dell’azienda con i clienti
• Etichettarli e catalogarli per tenerli monitorati nel tempo e identificare schemi ricorrenti
• Creare analisi, grafici e report significativi da poter condividere con il management
• Mantenere i dati e le analisi costantemente aggiornati senza dover copiare ed incollare nello stesso luogo tutti i feedback in entrata

I team che ricevono feedback spesso non hanno il tempo di identificarli o analizzarli correttamente, creando silos e non passando informazioni rilevanti che potrebbero migliorare significativamente il prodotto o il servizio dell'azienda.

Quanto è importante, per un’azienda, saper interpretare e misurare le esigenze dei propri clienti?

In un ambiente dinamico come il mercato attuale, in cui le preferenze degli utenti cambiano in modo rapidissimo, emergono continuamente nuovi trend tecnologici e con essi nuovi potenziali competitors. In questo contesto, avere una visione chiara e misurabile di quelle che sono le preferenze degli utenti e le opportunità che queste rappresentano è diventato cruciale oltre che per una questione di dominanza, anche per una questione di sopravvivenza sul mercato. 

Quali sono le caratteristiche del mercato attuale e che ruolo ha la competizione?

Il mercato attuale è stato stravolto dalla rivoluzione tecnologica avvenuta un paio d’anni fa con l’avvento della generative AI. 

Aziende nate agli inizi degli anni 2000 e storicamente impegnate nell’offrire un servizio di Voice of Customer con l’utilizzo di tecniche di machine learning più tradizionali e un modello basato sulla consulenza, si vedono adesso costrette a gestire infrastrutture antiquate, con scarse capacità tecnologiche e una base di utenti sempre più insoddisfatta.

La nostra soluzione invece è semplice: non richiede alcun tipo di integrazione e si connette facilmente a dati che l’azienda già ha, permettendo di estrarne informazioni chiave (anche sullo storico!) attraverso una piattaforma semplice da usare, che permette avvicinarsi a dati qualitativi trattati come fossero quantitativi.

Spesso le aziende si approcciano alla complessità dell'analisi del feedback cliente attraverso figure come Analisti di Prodotto, Analisti dell'Esperienza Cliente o addirittura figure interne - solitamente sviluppatori - che in generale sono comunque più esperte di dati quantitativi che qualitativi. 

Di solito a queste figure viene richiesto di creare delle dashboard interne, attraverso il copia e incolla e la categorizzazione manuale dei dati e poi la creazione di grafici. Si tratta di un approccio inefficace: in termini di costi, di tempi e anche di risultati, che spesso sono falsati da pattern non oggettivi o comunque imparziali.

In alternativa, le aziende ricorrono allo sviluppo di automazioni e soluzioni interne, a cura di figure tecniche specializzate, generalmente usando strumenti come Tableau, BI o Looker. In questi casi, nonostante i dati dell'analisi siano più aggiornati rispetto al caso precedente, queste metodologie danno comunque una visione lontana dalla realtà dovuta alla mancanza di comprensione dei dati da un punto di vista semantico.

Senza considerare che anche queste metodologie sono costose, sia in termini di risorse sia di tempo necessario a svilupparle, e il numero delle fonti collegate è comunque molto limitato. Integrare CRM, sistemi di ticketing, sistemi di comunicazione (Slack, Teams, ecc.) e sistemi di gestione della conoscenza (Notion, Drive, ecc.) è complicato.

Le aziende con capacità di spesa medio-alta spesso investono in veri progetti di consulenza per strutturare ed estrarre informazioni dai feedback da varie fonti, cercando di decifrare strategie per espandere la propria base clienti, ottimizzare il ritorno sugli investimenti (ROI) e mitigare l'abbandono dei clienti. 

Sono progetti che possono fornire preziosi spunti ma presentano potenziali inefficienze: prima di tutto offrono spesso un approccio "one-shot" e di breve periodo, incompatibile con le dinamiche di un mercato attuale in continua evoluzione.

Inoltre il costo associato ai servizi di consulenza è generalmente elevato, si arriva a cifre di 4 zeri e oltre. E i consulenti spesso mancano di una comprensione completa del contesto interno dell'azienda e delle sfumature operative uniche di cui dispongono dipendenti e manager, potenzialmente portando a raccomandazioni che potrebbero non allinearsi perfettamente con il modo di lavorare dell'azienda.