Si possono usare i dati per capire le esigenze del cliente, quelle che magari nemmeno lui conosce, per soddisfarle poi attraverso professionisti che fanno della customer satisfaction il proprio obiettivo

Il caffè no, il caffè non l’avevo considerato. Di sabato, in banca, mi fanno accomodare e mi offrono un caffè che sorseggio mentre osservo tra i vetri della filiale l’impiegato che propone al correntista servizi assicurativi, automobili e convenzioni per l’acquisto di computer o cellulari.

Ne parlavo, ai margini dell’evento IDC Customer Experience Conference con Marco Puccioni uno dei relatori e fondatore di due banche digitali, una delle quali la prima “banca conversazionale” in Europa: BuddyBank.

Puccioni ride quando gli dico “oggi in banca ti fanno accomodare, ti offrono un caffè e poi iniziano a proporti qualsiasi cosa: polizze assicurative, automobili. Di tutto, tranne un prestito”.

La proposizione di offerte lontane dalla missione tradizionale di una banca non è certo una novità. Sono anni che quel mercato cerca nuovi margini di guadagno intorno all’unico vero dato prezioso che hanno: la visibilità sul valore e sui movimenti di patrimonio di una persona. E oggi più che mai, che su quei dati grazie alla Direttiva Europea nota con il nome di PSd2 ci potranno mettere le mani in tanti, è arrivato per le banche il momento di darsi una mossa se vogliono conservare la loro relazione privilegiata con il cliente.

“Molte banche, però, fanno male questa mossa”, spiega il mio interlocutore. Usando metodologie e strumenti obsoleti e poco razionali, magari con l’unico obiettivo di ricollocare gli esuberi, senza riuscire ad attirare nuovo pubblico. A partire dai millennials, vero target del desiderio del settore.

Non ti vendo qualcosa, anticipo i tuoi desideri

BuddyBank ha ridefinito totalmente il paradigma, andando subito controcorrente. Se, infatti, il trend diffuso è quello dell’omnicanalità, il modello BuddyBank prevede un unico canale di comunicazione con il consumatore: lo smartphone. E, giusto per rendere le cose ancora più complicate (ma attraenti da un’altra prospettiva), solo un tipo di smartphone: l’iPhone di Apple.

Così, addio a filiali sul territorio, home banking desktop o mobile e a investimenti dal poco ritorno. E via a un concept nuovo, che ponga realmente il target al centro del business, e la tecnologia come abilitatore unico di un nuovo modo di gestire i processi.

La nuova banca virtuale si esprime attraverso una semplice app di messaggistica – la UI del sito ufficiale è emblematica – ed eroga pochi servizi essenziali: gestione conto corrente, gestione carte di credito/debito e prestiti personali, ma anche un servizio di concierge che non veicola il messaggio “ti propongo questa polizza” ma, piuttosto, “esaudisco i tuoi desideri”.

Il consumatore è contento di condividere i dati

Già perché, si dibatte tanto dell’etica della raccolta dei dati correlati a un’esperienza di navigazione ma poi si scopre che i consumatori sono contenti se un’azienda usa bene i dati che raccoglie. Dove per “bene” si intende semplicemente: anticipa le richieste, risolve i problemi, velocemente.

Definito il mezzo o l’Engagement Level, come lo definisce IDC in un recente workshop dedicato alla Customer eXperience, si è lavorato sul metodo. È stato chiaro fin da subito che un servizio di Concierge non è un servizio di Call Center.

Oggi l’interlocutore non si accontenta di centralinisti pronti a recitare una litania di risposte preconfezionate, tantomeno di una chatbot. Dopo l’entusiasmo iniziale a seguito dell’introduzione dei bot, infatti, si è compreso fin da subito che un set di risposte automatiche può avere senso solo per i primissimi stadi della chat, due/tre domande e relative risposte.

Poi è necessario far entrare in gioco i professionisti veri, in un contesto definibile oggi (sempre secondo IDC) come Proactive Customer Service. E non si tratta di semplici venditori, ma di figure ibride a cavallo tra i Marketer e i Data Scientists, in grado di interpretare e operare in tempo reale sul flusso di informazioni aggregato in una console centralizzata che proviene da diversi fonti applicative.

La rivoluzione è soprattutto nel back end

Una piattaforma per la customer experience come quella messa a punto da BuddyBank si declina ancora in due componenti fondamentali: il front end, ovvero l’interfaccia a disposizione del consumatore, e il back end, tutto ciò che è invisibile all’utente ma visibile e gestibile dall’operatore in linea in quel momento. Lasciando da parte la User Interface (UI) e la definizione di uno specifico linguaggio da utilizzare nella conversazione, la vera criticità del progetto riguarda il back end.

Gli strati critici di una architettura CX sono il Process Level e l’Information Level. Data la mole e l’eterogeneità delle informazioni da trattare in maniera dinamica, l’approccio a una architettura CX moderna non può non passare per un forte processo di integrazione e sviluppo da far svolgere a una software house.

Secondo la visione di IDC, il Process Level deve favorire principalmente le seguenti istanze: Connect, Discover, Engage, Sell e Service. E deve fornire dinamicamente all’operatore gli strumenti per completare l’istanza stessa. La piattaforma, allora, deve essere in grado di gestire istantaneamente servizi di terze parti – come per esempio un servizio di ticketing – tipicamente attraverso Api di interscambio. Semplificando, questo livello si ciba di connettori applicativi da sviluppare alla bisogna.

L’Information Level, invece, è rappresentato da un Info Lake unificato che comprenda dati strutturati e non strutturati provenienti da diverse fonti. In particolare, si tratta di informazioni acquisite dal cliente, o dai clienti appartenenti allo stesso cluster, relative ai prodotti o ai servizi proposti, oppure provenienti da archivi e database del fornitore del servizio o da quelli di terze parti.

Anche in questo caso, si procede alla raccolta delle informazioni e le si veicola all’interno della piattaforma applicativa in cui, prima di essere rese disponibili all’operatore, sono sottoposte a processi di aggregazione e ad algoritmi di machine learning.

Un progetto con due anni di gestazione

In definitiva, l’operatore visualizza su una maschera dinamica il flusso di dati relativi al cliente ed è in grado di effettuare ricerche e analisi in tempo reale durante la conversazione. È evidente che applicare un’architettura di customer experience di questo tipo è un progetto di sviluppo e integrazione per niente banale, visto che le piattaforme applicative da cui provengono i dati possono essere obsolete, non omogenee e legacy.

BuddyBank di Unicredit è stata lanciata a fine gennaio 2018, dopo due anni di sviluppo, ed è una delle prime realtà in Europa ad aver adattato Apple Business Chat, il servizio di messaggistica per piattaforma Apple pensato per il business. Inoltre, sull’AppStore, il servizio ha una percentuale del 28% di clienti che lasciano una recensione, a fronte di una media di circa il 2% per le app bancarie.

Ciò che è interessante è che il 75% della clientela BuddyBank entra per la prima volta in contatto con Unicredit, dimostrando quanto un servizio innovativo possa contribuire ad ampliare il target a segmenti nuovi e difficili da approcciare con gli strumenti tradizionali.