AI e Customer Experience nel B2B si incontrano in una sfida concreta: comprendere il bisogno del cliente e accompagnarlo verso l’interlocutore giusto, nella sua lingua.
Arriva una richiesta dal sito, un’e-mail oppure una telefonata al centralino commerciale. Il cliente descrive un’esigenza, ma non sempre sa quale prodotto possa risolverla o quale interlocutore cercare.
L’azienda offre diverse famiglie di prodotti, ciascuna con applicazioni e competenze specialistiche. Chi riceve la richiesta deve comprendere il problema, porre domande mirate, qualificare l’interesse e indirizzare il cliente al venditore competente per quella soluzione, per quell’area geografica o per entrambe.
Se l’azienda opera attraverso filiali in diversi Paesi, si aggiunge la dimensione linguistica. Un cliente francese può preferire descrivere la propria esigenza in francese: doverlo fare in inglese, o in italiano, può rendere più faticoso il confronto.
Una Customer Experience di qualità comincia dalla possibilità di essere ascoltati nella propria lingua e accompagnati verso la persona giusta, senza dover ripetere ogni volta la propria storia.
Per gestire bene questo passaggio servono conoscenze sui prodotti, sulle applicazioni e sull’organizzazione commerciale. Servono anche le informazioni già disponibili sul cliente: il CRM raccoglie contatti e opportunità; il gestionale racconta acquisti e ordini; l’assistenza conosce eventuali problemi aperti.
Come mettere questo patrimonio a disposizione di chi gestisce il primo contatto, affinché possa comprendere la richiesta e attivare il percorso più adeguato?
Il costo di concentrare tante competenze in una persona
Da questo scenario emerge una domanda economica e organizzativa: quanto è realistico trovare una persona che parli più lingue, conosca una gamma di prodotti specialistici e sappia orientarsi tra clienti, filiali e responsabilità commerciali?
Anche quando si trova il profilo adatto, occorre investire nella formazione. Conoscere le applicazioni, imparare a porre le domande giuste e capire quando coinvolgere uno specialista richiede tempo e affiancamento.
Il costo del presidio comprende quindi il percorso necessario per raggiungere autonomia e competenza, oltre al tempo dedicato dai colleghi più esperti.
Una volta maturata questa esperienza, la persona può desiderare nuovi incarichi e opportunità di crescita. Se cambia ruolo o lascia l’azienda, quanto della sua conoscenza rimane disponibile? Quanto lavoro serve per preparare chi la sostituirà?
Garantire continuità nell’esperienza del cliente richiede che conoscenze e criteri diventino patrimonio dell’organizzazione, accessibile anche a chi sta ancora imparando.
Una proposta nata dall’esperienza sul campo
Nel 2023, durante il percorso di certificazione MIT sulle implicazioni strategiche dell’intelligenza artificiale, sviluppai una proposta basata su una sfida che affrontavo nella mia esperienza commerciale: garantire una Customer Experience di alta qualità a clienti con esigenze molto diverse, in un’azienda internazionale la cui struttura commerciale era articolata per settori applicativi e distribuita tra diversi Paesi dell’area EMEA.
L’azienda disponeva di una gamma ampia, dai prodotti acquistabili online alle soluzioni specialistiche che richiedevano un confronto consulenziale. Le applicazioni spaziavano dall’industria alla ricerca, dalla sicurezza alla nautica. Una richiesta apparentemente simile poteva quindi nascondere bisogni differenti e richiedere competenze diverse.
Il primo compito dell’Inside Sales era capire quale percorso attivare. Occorreva comprendere l’applicazione, distinguere una richiesta informativa da un’esigenza che richiedeva approfondimento e individuare il referente corretto, considerando specializzazione e territorio.
Le dimensioni tecnica, geografica e linguistica si sovrapponevano. Presidiare le principali lingue dei mercati serviti, mantenendo una conoscenza adeguata dei prodotti e delle responsabilità interne, richiedeva una copertura difficile da costruire e sostenere.
Il budget disponibile per lo sviluppo del team Inside Sales era limitato: questo condizionava il numero di persone da inserire, gli investimenti nella formazione e la possibilità di offrire percorsi di crescita capaci di trattenere le competenze maturate.
A questa complessità si aggiungeva la frammentazione delle informazioni. Marketing, vendite, amministrazione e assistenza utilizzavano sistemi distinti, ciascuno dei quali custodiva una parte della relazione con il cliente. Anche il patrimonio tecnico e applicativo, costruito in decenni di attività, era distribuito tra documenti, archivi e contenuti gestiti da funzioni diverse.
Chi riceveva una richiesta doveva quindi collegare la storia del cliente, le possibili applicazioni dei prodotti e le responsabilità interne. Il rischio era rallentare la risposta, coinvolgere interlocutori poco pertinenti oppure chiedere informazioni che il cliente aveva già fornito all’azienda.
AI e Customer Experience: collegare conoscenza e percorso del cliente
La proposta si articolava in tre interventi collegati:
- Integrare le informazioni sul cliente, per rendere disponibile un quadro più completo della relazione.
- Organizzare la conoscenza tecnica e applicativa, affinché potesse supportare la comprensione delle richieste.
- Introdurre un’interfaccia conversazionale multilingue, capace di raccogliere le prime informazioni, rispondere alle domande ricorrenti e indirizzare la richiesta verso il canale o lo specialista appropriato, trasferendo il contesto raccolto.
L’obiettivo era rendere sostenibile una gestione differenziata: accompagnare le richieste più semplici verso un percorso rapido e dedicare le competenze delle persone alle situazioni che richiedevano approfondimento e consulenza.
Il progetto rimase una proposta. Nel 2023 l’utilizzo interno dell’AI non era ancora autorizzato a livello corporate e permaneva una forte diffidenza nei suoi confronti. Non si tratta quindi di un’esperienza di implementazione con risultati verificati, ma di un caso progettuale che mise a fuoco una questione concreta: come rendere la conoscenza dell’azienda utilizzabile nel momento in cui il cliente ne ha bisogno?
L’AI ha bisogno di un contesto commerciale
Nel CSO Report 3Q26, Gartner invita i responsabili commerciali a intervenire sui vincoli che limitano la produttività, anziché limitarsi ad aggiungere l’AI ai processi esistenti. Tra questi vincoli indica sistemi frammentati, capacità manageriale limitata e scarsa qualità delle decisioni. Propone inoltre di collegare dati, sistemi e giudizio delle persone per dare alle applicazioni AI un contesto utile al lavoro commerciale.
Il collegamento con il caso progettuale è diretto: per orientare una richiesta occorrono informazioni affidabili e criteri condivisi.
Quali domande porre prima di suggerire una soluzione? Quando coinvolgere un tecnico? A quale venditore assegnare il contatto? Quali informazioni trasferirgli affinché possa proseguire il confronto?
Se queste regole restano implicite, diventa difficile configurare e verificare un supporto AI coerente con il modo in cui l’azienda vuole servire i clienti.
Che cosa può ricavarne una PMI
Anche una PMI può avere conoscenze concentrate sul titolare, prodotti che richiedono competenze diverse e informazioni distribuite tra CRM, gestionale e persone.
Si può partire da un passaggio circoscritto, come la gestione delle richieste in ingresso, affrontando quattro questioni.
1. Definire il risultato atteso.
Comprendere l’esigenza e mettere il cliente in contatto con la persona competente, trasferendo le informazioni già raccolte.
2. Individuare le conoscenze necessarie.
Informazioni sul cliente, sui prodotti e sulle applicazioni, insieme a una mappa aggiornata delle responsabilità commerciali e tecniche.
3. Condividere i criteri.
Esplicitare le domande, i segnali e le condizioni che le persone esperte utilizzano per decidere il passo successivo.
4. Sperimentare e misurare.
Valutare un primo supporto AI osservando correttezza delle informazioni, tempi di gestione, adeguatezza dell’assegnazione e necessità di ulteriori passaggi.
La valutazione economica dovrebbe considerare anche il tempo per raggiungere l’autonomia, l’impegno di affiancamento e la continuità del servizio nei cambi di personale. Servono inoltre regole comprensibili sugli strumenti autorizzati, sui dati utilizzabili e sulla verifica delle risposte.
Prima di scegliere uno strumento, chiediamoci quindi: quanto di ciò che sappiamo dei nostri clienti, dei nostri prodotti e del nostro modo di lavorare è realmente disponibile a chi gestisce una nuova richiesta?
È su questa base che l’AI può contribuire a rendere più sostenibile il lavoro delle persone e più fluida l’esperienza del cliente.
Fonti e approfondimenti
- Gartner (2026), The CSO Report – 3Q26, pp. 3–4.
