Caso di successo: EVO Banco
EVO Banco, la banca 100% digitale di Bankinter, ha tra i suoi obiettivi principali quello di essere la banca principale per tutti nel corso della vita. EVO ha rivoluzionato il modo di intendere l’attività bancaria creando un sistema bancario intelligente, semplice, trasparente e innovativo. La sua APP mobile offre ai suoi clienti tutta la facilità, l’agilità e la convenienza di una banca online e la vicinanza e la professionalità di una rete di filiali fisiche.
Una chat intelligente per una banca intelligente
L’integrazione di Oct8ne in EVO risponde all’obiettivo della banca di poter rispondere a tutti i suoi clienti e aiutarli in qualsiasi momento della giornata e da qualsiasi parte del mondo.
Con questa nuova integrazione dell’intelligenza artificiale, Asier de la Torre, responsabile della Digital Origination di EVO Banco, afferma che “in EVO cerchiamo sempre di collaborare con i migliori partner per offrire le migliori soluzioni ai nostri clienti e, in questo caso, Oct8ne è la migliore soluzione già disponibile per i nostri clienti”.
Strategia di conversione
EVO Banco ha implementato la soluzione chatbot Oct8ne nel processo di contrattazione di EVO Smart Account con l’obiettivo di facilitare, guidare e consigliare i clienti senza dover contattare un agente per telefono o via e-mail.
Per il momento, il processo di integrazione di Oct8ne mira a coprire il processo di contrattazione e di iscrizione che abbiamo attualmente in EVO, per poter rispondere a tutte le domande e ottenere metriche di conversione”, spiega Asier, che aggiunge: “un cliente esistente ha molti canali di comunicazione, ma durante il processo di iscrizione, essendo un processo critico, la conversione è in gioco e crediamo che questo tipo di flusso sia quello in cui possiamo ottenere il massimo da questo tipo di soluzione”. Ciò non toglie che in futuro potremmo estendere il suo utilizzo ad altri ambienti”.
La strategia è chiara e completa l’obiettivo. Secondo lo stesso Asier, il tasso di conversione dei clienti finanziari che hanno interagito con il bot negli ultimi 3 mesi ha superato il 10%.
Come viene utilizzato Oct8ne in EVO Banco
Una volta stipulato il contratto, si sono resi conto che c’erano due possibili rami per il contenuto del loro chatbot: uno per i dubbi o le domande relative al prodotto che l’utente sta stipulando – un prodotto finanziario che, sebbene semplice perché si tratta pur sempre di un conto bancario, ha caratteristiche particolari e un ulteriore livello di intelligenza.
L’altro ramo ha a che fare con il processo di registrazione del cliente – che di solito è molto agile – e tutto ciò che riguarda le informazioni a livello di passaggi, la documentazione necessaria e gli errori che potrebbero essere commessi.
Ora, quando un utente ha un dubbio, fa semplicemente clic sul pulsante contenente l’argomento relativo al suo problema per vedere le possibili soluzioni. Ma l’utente non deve necessariamente chiedere aiuto, perché se la banca rileva che c’è un problema nel processo di registrazione, procede con il chatbot di Oct8ne e chiede se ci sono dubbi specifici su questo passaggio, in modo che in tempo reale vengano mostrati i principali errori che le persone commettono nel processo di registrazione per risolvere il problema.
Come offrivano assistenza ai potenziali clienti prima di implementare Oct8ne
In precedenza EVO Banco assisteva i clienti attraverso il call center con un agente umano che supervisionava il processo, oppure in modo proattivo se notava che gli utenti abbandonavano il processo di attivazione. Inoltre, conduceva campagne e-mail personalizzate relative all’abbandono, in base a dove gli utenti si bloccavano nel processo e fornivano assistenza per aiutarli a continuare il processo di onboarding.
Come è stato implementato Oct8ne?
“L’implementazione di Oct8ne è stata molto rapida e semplice”, spiega Asier. Hanno configurato autonomamente il chatbot e, con il supporto di Oct8ne, hanno implementato e attivato i flussi di conversazione. EVO Banco apprezza la facilità con cui possono apportare modifiche alla struttura del chatbot senza richiedere competenze tecniche o supporto esterno.
Quali informazioni sono state prese in considerazione per la configurazione del chatbot?
EVO Banco ha considerato principalmente due linee iniziali: il prodotto e la risoluzione dei problemi per l’apertura del conto. Hanno stabilito che le domande iniziali sarebbero state relative al prodotto stesso (conto intelligente): le sue caratteristiche, le opzioni di prelievo, i bancomat, ecc. Man mano che l’utente procede, l’albero di conversazione si sposta verso la soluzione di problemi operativi e tecnici in ogni fase del processo. Per creare l’albero, ci si è basati interamente sui dati storici relativi alle richieste dei clienti.
Feedback degli utenti sull’interazione con il Bot Oct8ne
“È buono, e se qualcuno dice che non è stato utile, lo reindirizziamo a un agente telefonico”, conferma Asier. E spiega: “C’è un’alta percentuale di persone che interagiscono con il chatbot per risolvere dubbi relativi al prodotto e che, dopo aver completato l’albero di conversazione, dicono che è stato efficace”. Circa il 75% di chi apre il chatbot per domande relative al prodotto riferisce di averlo capito e trovato utile”. Questo contribuisce alle conversioni future perché il chatbot ha risolto i dubbi relativi al prodotto, rendendo più probabile la conversione.
EVO Banco in numeri
In un periodo di tre mesi, EVO Banco ha ricevuto 5.407 richieste di aiuto, di cui il 99% è stato gestito dal chatbot. Questo dato conferma l’obiettivo di EVO Banco di fornire risposte autonome ai potenziali nuovi clienti, poiché solo una piccola percentuale è stata indirizzata ad agenti umani. Inoltre, il 100% delle sessioni è stato avviato senza un trigger, il che significa che gli utenti hanno cercato aiuto in modo proattivo attraverso la chat.
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