L’automazione è ormai una componente strutturale del customer service. Chatbot, voicebot, IVR, strumenti di self-service e applicazioni di intelligenza artificiale aiutano le aziende a gestire volumi crescenti di richieste, ridurre i tempi di risposta e migliorare l’efficienza operativa.
Tuttavia, automatizzare non significa automaticamente offrire una customer experience migliore. Il vero vantaggio competitivo nasce dalla capacità di utilizzare i dati delle interazioni per capire quali attività automatizzare, quali ottimizzare e quando affidare il cliente all’esperienza di un operatore umano.
È questo il messaggio centrale del 2026 CX Landscape Report di CallMiner, realizzato su un campione di 700 decision maker senior di contact center e customer experience negli Stati Uniti, nel Regno Unito e Irlanda, in Francia, Germania e Sudafrica.
L’automazione è diffusa, ma non sempre intelligente
Il report evidenzia che il 99% delle organizzazioni utilizza oggi forme di automazione nelle interazioni con i clienti. Il 63% si considera altamente automatizzato, ma solo il 23% dichiara di combinare un elevato livello di automazione con un’ottimizzazione costante basata sugli insight provenienti dalla customer experience.
Questa differenza è fondamentale.
Un’azienda può avere chatbot, sistemi IVR e workflow automatizzati, ma continuare a proporre percorsi complessi, risposte poco pertinenti o trasferimenti ripetitivi tra canali e operatori. In questi casi la tecnologia è presente, ma non è realmente guidata dall’intelligenza del cliente.
Il rischio è creare una customer experience apparentemente efficiente dal punto di vista interno, ma frustrante dal punto di vista del cliente. Alcuni segnali tipici sono:
- il cliente deve ripetere più volte le stesse informazioni;
- il sistema non riconosce il contesto della richiesta;
- il chatbot non comprende una situazione complessa;
- il passaggio all’operatore avviene troppo tardi;
- l’automazione viene applicata a interazioni che richiedono empatia, giudizio o capacità di problem solving.
Per questo l’automazione dovrebbe essere valutata non soltanto in base alla riduzione dei costi o dei contatti gestiti dagli operatori, ma soprattutto in relazione alla qualità del risultato ottenuto dal cliente.
Dal dato all’azione
Le organizzazioni raccolgono una quantità crescente di informazioni: trascrizioni delle conversazioni, dati operativi, survey post-interazione, feedback in tempo reale, recensioni online, commenti sui social e indicatori di performance di chatbot e voicebot.
Il problema, secondo CallMiner, non è quindi la mancanza di dati. Il 100% delle organizzazioni intervistate raccoglie dati sulla customer experience e il 66% utilizza processi automatizzati per analizzarli. Eppure il 68% afferma di non sfruttare i dati CX al meglio.
Il divario si manifesta soprattutto nel passaggio dall’analisi al miglioramento concreto:
- il 42% utilizza gli insight per migliorare soddisfazione, loyalty e retention;
- il 38% li utilizza per identificare e risolvere problemi prima che si aggravino;
- solo il 30% li utilizza per migliorare le performance delle interazioni automatizzate;
- appena il 22% li utilizza per decidere quali interazioni automatizzare.
Per un customer service leader, questo significa che non basta misurare il Customer Satisfaction Score, il Net Promoter Score o il tasso di risoluzione. È necessario collegare questi indicatori alle singole fasi del journey e alle cause che generano insoddisfazione.
Ad esempio, un basso livello di soddisfazione dopo una conversazione con un chatbot potrebbe dipendere da:
- una risposta errata;
- un linguaggio poco comprensibile;
- una sequenza di domande troppo lunga;
- l’assenza di un’opzione per parlare rapidamente con un operatore;
- un trasferimento senza contesto verso il contact center.
L’insight diventa realmente utile quando permette di modificare il percorso, aggiornare la knowledge base, rivedere le regole di escalation o fornire all’operatore le informazioni già raccolte dal sistema.
Una customer experience positiva richiede un ciclo continuo
Il report mostra una correlazione significativa tra la qualità percepita delle esperienze automatizzate e l’utilizzo degli insight CX.
Tra le organizzazioni che descrivono le proprie esperienze automatizzate come “molto positive”, il 49% dichiara di ottimizzare costantemente l’automazione utilizzando gli insight della customer experience. La percentuale scende all’8% tra le organizzazioni che riportano esperienze miste o negative.
Il dato suggerisce che la maturità non consiste nell’automatizzare sempre di più, ma nell’istituire un processo di miglioramento continuo:
- raccogliere le interazioni su tutti i canali;
- analizzare conversazioni, feedback e dati operativi;
- individuare frizioni, ricorrenze e cause di contatto;
- decidere quali attività automatizzare o riprogettare;
- supportare gli operatori con suggerimenti e contesto;
- misurare l’esito dell’interazione;
- utilizzare i nuovi dati per perfezionare il journey.
Questo approccio può essere definito intelligence-led automation*: un’automazione guidata dall’intelligenza derivata dai comportamenti, dalle esigenze e dai feedback dei clienti.
Il fattore umano resta decisivo
L’intelligenza artificiale non elimina il ruolo degli operatori. Al contrario, il report conferma che automazione e competenza umana funzionano meglio quando vengono progettate come capacità complementari.
Il 95% degli intervistati ritiene che gli operatori umani aggiungano più valore dell’AI in almeno una tipologia di interazione. Le situazioni in cui il contributo umano è particolarmente importante includono:
- problemi complessi e non standard;
- reclami ed escalation;
- situazioni emotivamente delicate;
- clienti vulnerabili o con esigenze specifiche;
- richieste con conseguenze rilevanti per il cliente o per l’azienda;
- casi che richiedono negoziazione, giudizio o empatia.
Inoltre, il 73% delle organizzazioni dichiara che le interazioni automatizzate vengono trasferite a un operatore umano almeno nella metà dei casi, considerando complessivamente diverse tipologie di journey. Tra le organizzazioni con esperienze automatizzate molto positive, l’escalation verso l’operatore arriva al 76%, rispetto al 68% delle organizzazioni con esperienze miste o negative.
Questo dato può sembrare controintuitivo, ma contiene un’indicazione strategica importante: un’elevata escalation non è necessariamente un fallimento dell’automazione.
Può invece indicare che l’azienda ha progettato correttamente il punto di passaggio tra tecnologia e persona. L’obiettivo non è impedire al cliente di parlare con un operatore, ma evitare che debba lottare per riuscirci.
Una buona automazione dovrebbe quindi:
- riconoscere rapidamente i propri limiti;
- trasferire il cliente senza interrompere il contesto;
- fornire all’operatore la cronologia della conversazione;
- indicare il motivo della richiesta e i tentativi già effettuati;
- evitare che il cliente debba ripetere le informazioni già comunicate.
AI per potenziare gli operatori
L’85% delle organizzazioni che utilizza l’AI la applica ad almeno un caso d’uso dedicato agli operatori. Tra gli utilizzi più diffusi figurano l’assistenza in tempo reale, il miglioramento della produttività e la formazione o il coaching.
Il 99% ritiene inoltre che l’AI migliori la capacità degli operatori di svolgere il proprio ruolo. I principali benefici indicati sono:
- risolvere più rapidamente i problemi dei clienti;
- ricevere indicazioni e suggerimenti durante la conversazione;
- gestire richieste più complesse o articolate;
- migliorare accuratezza e coerenza delle risposte;
- ridurre il carico delle attività ripetitive.
Per il customer service, questo significa utilizzare l’AI non solo come strumento di sostituzione, ma come vero e proprio “copilota” dell’operatore.
Durante una chiamata o una chat, il sistema può ad esempio:
- recuperare in tempo reale le informazioni più rilevanti;
- suggerire la risposta più coerente con procedure e policy;
- identificare il sentiment e il livello di urgenza;
- segnalare possibili rischi di escalation;
- suggerire il passo successivo;
- generare automaticamente un riepilogo dell’interazione;
- evidenziare eventuali opportunità di coaching.
L’operatore mantiene la responsabilità della relazione, ma può lavorare con maggiore velocità, precisione e continuità.
Il rischio: ottimizzare l’azienda, non il cliente
Uno degli aspetti più rilevanti del report riguarda il rischio di prendere decisioni di automazione sulla base di obiettivi prevalentemente interni.
Il 76% delle organizzazioni concorda sul fatto che l’automazione venga implementata in funzione di obiettivi interni più che delle esigenze dei clienti.
Ridurre i costi, contenere i volumi, migliorare la produttività e diminuire i tempi di gestione sono obiettivi legittimi. Ma se diventano gli unici criteri di progettazione, possono compromettere la qualità dell’esperienza.
Ogni progetto di automazione dovrebbe quindi rispondere ad alcune domande fondamentali:
- Il cliente ottiene una risposta più rapida?
- Il cliente riesce a completare il proprio obiettivo?
- Il percorso è più semplice rispetto a prima?
- L’automazione riduce o aumenta lo sforzo richiesto?
- Il passaggio all’operatore è semplice e trasparente?
- Gli operatori ricevono il contesto necessario?
- Il sistema viene aggiornato sulla base delle conversazioni reali?
L’automazione efficace non è quella che devia il maggior numero possibile di contatti, ma quella che risolve correttamente le richieste e rende più semplice il percorso del cliente.
Come tradurre il report in azioni concrete
Le indicazioni di CallMiner possono essere trasformate in un piano operativo per il customer service:
1. Mappare i journey prioritari: individuare le interazioni con maggiore volume, maggiore complessità o maggiore impatto sulla soddisfazione: richieste di assistenza, reclami, pagamenti, modifiche contrattuali, cancellazioni e problematiche tecniche.
2. Analizzare le conversazioni reali: non limitarsi alle survey. Le trascrizioni delle chiamate, delle chat e delle email permettono di capire cosa accade davvero durante l’interazione e quali ostacoli il cliente incontra.
3. Misurare l’automazione con metriche CX: accanto a contenimento, tempi medi e costi, monitorare:
- tasso di completamento del task;
- trasferimenti ripetuti;
- abbandoni;
- richieste reiterate;
- sentiment;
- customer effort;
- risoluzione al primo contatto;
- soddisfazione dopo l’escalation.
4. Definire regole chiare di escalation: stabilire in quali casi l’interazione deve passare a un operatore e assicurarsi che il trasferimento avvenga con il pieno contesto della conversazione.
5. Creare una governance condivisa: customer service, CX, IT, operations, compliance e risk management devono lavorare su obiettivi comuni, con responsabilità chiare e un processo strutturato di revisione.
6. Utilizzare l’AI anche per gli operatori: l’AI può migliorare la qualità del servizio non solo rispondendo direttamente ai clienti, ma anche offrendo assistenza, formazione, suggerimenti e analisi agli operatori.
Il messaggio del 2026 CX Landscape Report è chiaro: la prossima fase dell’innovazione nel customer service non sarà determinata da chi automatizza di più, ma da chi automatizza meglio.
Le aziende più mature saranno quelle capaci di collegare tre elementi:
- l’intelligenza estratta dai dati delle interazioni;
- l’automazione dei processi realmente adatti alla tecnologia;
- la competenza umana nei momenti in cui servono empatia, giudizio e capacità di risolvere problemi complessi.
L’obiettivo non è sostituire la relazione con il cliente, ma renderla più semplice, coerente e rilevante. Per riuscirci, ogni interazione deve diventare una fonte di apprendimento utile a migliorare la successiva.
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*L’intelligent automation (automazione intelligente o automazione cognitiva) è l’integrazione di tre componenti tecnologiche principali:
- intelligenza artificiale (AI)
- robotic process automation (RPA)
- business process management (BPM)
Questa combinazione consente di automatizzare non solo le attività operative, ma anche i processi decisionali.
Nel concreto:
- l’AI analizza dati strutturati e non strutturati e genera insight
- la RPA esegue attività ripetitive e transazionali
- il BPM orchestra i workflow e garantisce coerenza nei processi
Il risultato è un sistema capace di gestire processi end-to-end, adattandosi nel tempo e migliorando le proprie performance.
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