Per anni la Customer Experience è stata il paradigma con cui le aziende hanno cercato di migliorare la relazione con i clienti. Oggi, per HNRG, questo approccio da solo non è più sufficiente. In uno scenario segnato dall’accelerazione dell’AI, da nuove regole sulla sovranità del dato e da una crescente complessità dei modelli digitali, il tema non è introdurre un’altra tecnologia, ma capire come trasformarla in valore reale, misurabile e duraturo.

Da qui nasce Strategy to Value, il framework con cui HNRG sposta l’attenzione dalla singola implementazione a un sistema capace di orientare decisioni, orchestrare touchpoint e capitalizzare risultati nel tempo. Il punto, infatti, non è digitalizzare un processo o aggiungere funzionalità, ma costruire una logica end-to-end che parta dagli obiettivi di business e li traduca in esperienze, dati e azioni misurabili. In questo senso, la tecnologia non è più la differenza: è la condizione di partenza. La differenza sta nella capacità di usarla per migliorare decisioni, processi, modelli operativi e qualità della relazione.

È in questo passaggio che la Customer Experience evolve in Ecosystem Experience. Non basta più far dialogare alcuni touchpoint: occorre progettare un ecosistema in cui ogni canale, ogni interazione generi valore per chi la vive e conoscenza per chi la governa. I dati, infatti, non diventano automaticamente insight. Spesso restano semplice traccia nei sistemi o alimentano soltanto reporting retrospettivi. Il salto avviene quando vengono riletti lungo l’intera catena di relazione e trasformati in leve operative per il business.

In questa visione, per esempio, l’after-sales non è la coda del processo commerciale, ma un osservatorio strategico. È il punto in cui emergono i segnali più autentici: quelli legati all’uso reale, ai comportamenti, ai problemi ricorrenti e ai bisogni che cambiano nel tempo. Lo stesso vale per i touchpoint indiretti: partner, dealer, distributori e rete vendita non sono solo canali, ma generatori di segnali utili a leggere meglio il business e a guidarne l’evoluzione.

Gli esempi sono concreti. In un contesto commerce B2B, un agente conversazionale può interrogare l’ERP, verificare disponibilità e capacità produttiva e suggerire al cliente l’opzione più realistica per tempi di consegna, riordino o personalizzazione. Nell’after-sales, gli stessi dati possono segnalare anomalie ricorrenti e attivare in modo proattivo assistenza, manutenzione o upgrade. Nei touchpoint indiretti, un sistema ben progettato può offrire a partner e distributori informazioni coerenti, aggiornate e contestualizzate, migliorando la qualità dell’intera relazione di ecosistema.

L’AI rende possibile questo cambio di prospettiva, ma non lo garantisce da sola. Per HNRG è un acceleratore: se si innesta su processi chiari, architetture dati pulite e logiche decisionali esplicite, moltiplica il valore; se si appoggia su frammentazione e disordine, amplifica il caos. Il vantaggio competitivo, quindi, non nasce dalla sola connessione tra tecnologie, ma dalla capacità di comprendere i bisogni e orchestrare esperienze, dati e decisioni dentro un ecosistema che apprende nel tempo. Non è solo un progetto IT: è una trasformazione del modo in cui l’azienda crea valore.

L'articolo Verso l’Ecosystem Experience proviene da Data Manager Online.

L’AI non solo rende i processi più efficienti, ma è la chiave di volta per offrire nuovo valore agli utenti, grazie a una agilità maggiore nelle operazioni aziendali e a innovazioni tecnologiche che stanno cambiando l’interazione tra l’applicazione e l’utente stesso. Questo il tema al centro di “The Customer Show 2025”, l’evento organizzato da HNRG, l’hub di innovazione digitale di Altea Federation, che mira, in un mondo sempre più digitalizzato, a mettere l’essere umano al centro di ogni strategia di Customer Experience. Obiettivo dell’incontro, esplorare l’effetto AI e gli impatti trasformativi di nuove tecnologie e modalità operative che stanno ridefinendo il modo di lavorare, collaborare e interagire con gli utenti.

Al netto dei primi entusiasmi attorno all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale e della sua potenzialità trasformativa, nell’ultimo anno l’attenzione si è spostata sulla portata concreta di valore generata da questa tecnologia. Come sottolineato da Lorenzo Diaferia – Lecturer Digital Transformation di SDA Bocconi, le aziende non vogliono variabilità: amano le regole, l’affidabilità e la ripetibilità degli output; ma in quest’ottica, proprio la versatilità intrinseca all’intelligenza artificiale, è il più grande ostacolo all’effettiva applicazione nei processi di customer experience per la creazione di valore. Se si esce dal contesto delle Big Tech e si guarda a realtà più comuni, ci si accorge facilmente che la trasformazione in valore non è così immediata per tre motivi:

• adozione: le nuove applicazioni hanno pochi anni di vita e i risultati non sono di conseguenza abbastanza esaustivi per misurarne l’impatto effettivo sul business;
• performance e segnali di mercato: nonostante le aspettative di grandi remunerazioni derivanti da investimenti ingenti, i beneficiari non hanno raccolto i frutti prospettati;
• produttività: nel contesto economico globale, la produttività è stagnante da circa vent’anni e non basta solo l’applicazione di Intelligenza Artificiale ai processi produttivi per risollevare le sorti.

Passata la fase di hype, per valutare l’effettivo valore dell’Intelligenza Artificiale serviranno ancora alcuni anni di progettualità e monitoraggio, ma è fondamentale fin da subito identificare gli obiettivi da porsi nell’applicazione dell’AI ai processi che governano l’intero customer journey. Come affermato dallo stesso Andrew Ng, Founder & CEO di DeepLearning.AI, il problema comune a tutte le aziende nell’applicazione dell’AI risiede nella mancata traduzione in risultati concreti a causa di un’inesistente personalizzazione del progetto.

Infatti, le soluzioni vengono sviluppate come applicazioni generiche e questo comporta una carenza nel loro utilizzo in contesti aziendali specifici, in quanto emergono ostacoli che ne limitano la loro efficacia, quando in realtà il valore tangibile dell’AI è massimizzato solo se modellato sulle esigenze reali dell’utilizzatore finale.

Nuove applicazioni dell’AI nella Customer Experience: casi studio

“HNRG affronta la sfida della personalizzazione e della razionalizzazione sviluppando progetti su misura e non convenzionali, integrando piattaforme esistenti, come il CRM o il Commerce, con soluzioni ad hoc che abilitano una vera e propria customer multi experience” – spiega Del Monte, CEO di HNRG, introducendo i casi di applicazione dell’AI generativa costruiti sulle esigenze specifiche delle aziende clienti. Ognuna di loro, infatti, lavora con flussi operativi, obiettivi e processi diversificati, così come le necessità degli utenti finali variano a seconda dei contesti: dalla data collection intelligente alle logiche di district management innovativo, alla marketing automation e agli AI Agent verticalizzati, aprendo anche la visione verso la Generative UX, che rivoluzionerà a breve il modo di fruire delle applicazioni (e quindi di svilupparle). L’uso mirato di intelligenza artificiale (generativa e non) è in grado di mutare e potenziare interi processi di customer experience, nonché il rapporto stesso con clienti e utenti.

SICEP: una nuova App utente per valorizzare il servizio grazie a un Home Assistant

SICEP è una realtà di riferimento nel settore della sicurezza domestica e dal 1978 risponde all’esigenza di difesa della proprietà e integrità personale, privacy e riservatezza. L’azienda, specializzata nella produzione di sistemi di allarme, oggi introduce una nuova infrastruttura informatica basata su AWS, che consente una comunicazione più efficace tra le centrali di controllo e quelle operative: questa innovazione ha l’obiettivo di migliorare affidabilità, performance e manutenibilità delle soluzioni proposte al cliente. SICEP ha, inoltre, effettuato un completo rinnovamento della App mobile consumer destinata alla gestione del sistema di allarme e di tutte le sue fasi (registrazione, attivazione, disattivazione e configurazione), rendendola più intuitiva, di facile utilizzo e compatibile con diverse piattaforme (grazie al framework Flutter). L’app offre funzionalità avanzate come l’autenticazione biometrica e la possibilità di personalizzare l’interfaccia in base al ruolo dell’utente: cliente, installatore, operatore di vigilanza. Infine, SICEP sta integrando GenAI e Agenti AI per garantire all’utente non solo l’interazione sicura tramite comando vocale, ma anche funzioni avanzate di comprensione delle abitudini, suggerimenti di sicurezza, scenari intelligenti.

Connettere il cliente al prodotto nella realtà immersiva

Durante il Customer Show, i partecipanti hanno potuto toccare con mano anche un’altra tecnologia che impatta la customer experience. Affacciandosi, infatti, al Metaverso Industriale, grazie alle sofisticate tecnologie di Extended Reality, OOBE-XR rivoluziona i processi di progettazione, produzione e supporto alla vendita annullando il divario tra mondo digitale e reale, e supportando così nuove interazioni di valore tra brand e clienti, tra supporto tecnico e installatori, tra trainer e discenti. La tecnologia Web 3D permette per esempio di ottenere modelli dettagliati e fotorealistici di ambienti o prodotti e integrarli in un configuratore evoluto, che restituisce la massima qualità di immagine possibile e una completa visualizzazione immersiva. L’utente, una volta configurato il prodotto online secondo le proprie preferenze, può procedere direttamente alla richiesta d’ordine o contattare un addetto al customer service per approfondire o fissare un appuntamento in showroom. Inoltre, grazie all’utilizzo di visori VR/MR l’utente può vedere qualsiasi oggetto all’interno di ambienti XR e verificare in real time il progetto nello spazio.

Conclusione

Per uscire dalla logica della sperimentazione tout court, è fondamentale mantenere un flusso di continuità tra l’applicazione dell’AI e il monitoraggio del suo utilizzo. Ogni funzione è costantemente oggetto di proposte di sviluppo, nuovi use case e idee. Tuttavia, con l’ondata di AI che stiamo vivendo, il problema principale è che, sebbene sia relativamente semplice sperimentarla grazie alla sua versatilità e alla percezione che non richieda competenze tecniche avanzate, questa stessa versatilità può diventare un ostacolo significativo quando si cerca di integrarla nei processi aziendali. Per questo motivo, è cruciale identificare il giusto partner, e scegliere insieme il modello più adatto alle proprie esigenze. Ogni azienda deve costruire una roadmap che definisca le priorità, in modo da valutare e identificare l’applicazione dell’AI generativa che risponda a un’esigenza concreta, creando valore reale per l’azienda.

L'articolo AI e customer experience: opportunità e sviluppi futuri per aziende e utenti proviene da Data Manager Online.