L’industria immobiliare sta affrontando sostanziali cambiamenti grazie alle nuove tecnologie e alle offerte digitali che stanno modificando il modo in cui le persone abitano e lavorano. Le aspettative dei clienti riguardo a servizi in tempo reale di alta qualità rappresentano una sfida importante, visto che con gli approcci tradizionali i carichi di lavoro aumenterebbero progressivamente, rendendo gli esseri umani un collo di bottiglia. Sebbene siano già diffusi bots di chat, spesso essi risultano estremamente semplicistici, con funzionalità limitate e poca sofisticazione tecnica. Ciò che è necessario sono invece cosiddetti “assistant virtuali intelligenti”, progettati per funzionare nel proprio ambito specifico, dotati di una ricca serie di capacità e integrabili paesaggi completi del processo aziendale, mentre al contempo agiscono come un’importante interfaccia nell’intero ecosistema immobiliare.

Un servizio al cliente focalizzato sul cliente

I servizi centrati sui clienti e le esperienze di valore elevato hanno sempre rappresentato driver del successo. Ma con la trasformazione digitale dei processi aziendali, un fattore chiave di successo è allineare tecnologia e modelli di business in base alle esigenze del mercato. I clienti decidono sempre su marche o prodotti principalmente sulla base dell’esperienza personale, ma le loro aspettative riguardo all’esperienza di servizio vengono principalmente influenzate dagli standard fissati da grandi aziende tecnologiche. Sebbene un contatto personale non sia più un fattore determinante in molti processi, i requisiti principali del cliente nell’età digitale includono canali di contatto semplici ed intuitivi, disponibilità 24/7, tempi di risposta veloci e un basso tasso di errore.

I nuovi servizi digitali e la rapida evoluzione della tecnologia, insieme a un’aumentata aspettativa del cliente, mettono in evidenza numerose lacune nei servizi clienti tradizionali. L’automazione del servizio clienti e la conversational AI consentono di progettare e consegnare un’esperienza che aggiunge valore sia per i clienti che per l'azienda, migliorando e ottimizzando l’esperienza del servizio laddove necessario. Questo rappresenta un vero USP per i clienti e un punto di differenziazione rispetto alla concorrenza.

Da una semplice bot a un assistente personalizzato

Per ottenere questi risultati, però, è necessario evolvere l’offerta di AI oltre un semplice chatbot statico a un agente personalizzato che sia in grado di attivare o eseguire compiti e eventi rilevanti. Per alcuni casi d’uso specifici (ad esempio, offerte di noleggio mirate o servizi cross-selling), si svilupperanno ulteriori capacità che permetteranno all’assistente di agire come un consigliere intelligente, in grado di offrire suggerimenti grazie al suo motore di raccomandazione alimentato da IA.

Nel futuro, servizi aggiuntivi come questi potrebbero rappresentare una differenza decisiva nel settore immobiliare, così come accade già nei grandi retailer online. Prima però di poter beneficiare di queste funzionalità, ci sono ostacoli, collo di collo di bottiglia e potenziali insidie da superare. Molti dei primi a intraprendere l’implementazione hanno sperimentato risultati a volte positivi ma anche dolorosi. Sulla base di queste esperienze, il loro obiettivo è stato di affinare gli standard e i casi d’uso sottostanti, ridisegnare o allineare i processi interessati e validare e selezionare la configurazione tecnologica e il partner più appropriato.

Applicazioni multipiattaforme e adattamento alle diverse aree

Costruire un semplice chatbot potrebbe essere una vittoria immediata, ma fornire un assistente virtuale ricco di contenuti, appropriato e intelligente richiede tempo e sforzo. La AI conversazionale ha già attraversato il mercato, ma le sue implementazioni non vengono spesso trattate come un esercizio multi-domain nell’intera industria immobiliare. Gli assistenti virtuali influenzano i servizi al cliente, indipendentemente dal fatto che li si utilizzino o meno. Benché siano fonte di valore in diversi modi, i casi d’uso possono variare a seconda del settore e richiedono quindi adattamenti specifici. Questi includono progetti grafici unici e set di funzionalità, nonché flussi di dialogo personalizzati.

Le opportunità di successo immediato sono specialmente nelle aree non complesse, dove non vi è molta diversità né sensibili dati dei clienti da gestire (ad esempio, marketing residenziale o ricerche di affitti). Al contrario, nelle aree altamente interconnesse e complesse, tipo quelle corporate, serve molta attenzione. In un caso di gestione immobiliare d’impresa (CREM), ad esempio, un assistente virtuale deve rispondere a responsabilità individuali e ai requisiti di tutti i protagonisti (proprietario, inquilino, fornitore di servizi) e gestire una diversa infrastruttura, richiedendo al tempo stesso una chiara definizione di governance dei dati.

Stati di maturità nell'industria

All’interno del settore immobiliare, solo poche aziende, in particolare nel settore abitativo (circa meno del 10% delle associazioni di abitazione tedesche), hanno già iniziato a cogliere i benefici della conversational AI, come l’offerta d’esperienze che aggiungono valore, una maggiore soddisfazione del cliente, risparmi e maggiore efficienza. Tuttavia, in molte aziende si riscontrano attualmente servizi di AI conversazionale poco maturi e/o non scalabili, soprattutto per motivi come la profondità funzionale dell’ecosistema immobiliare, la diversità dei requisiti e mancanza di allineamento processuale. Questo porta spesso a cattive esperienze utente, forzando le aziende a riassestare le loro soluzioni su strumenti più avanzati e con una maggiore attenzione ai requisiti aziendali. In generale, attualmente vediamo le aziende impegnate in tre diversi livelli di maturità riguardo ai loro progetti di automazione dei servizi clienti:

    • Inizio: Implementazione iniziale basata su chatbot minimi, con limitato impatto.
    • Intermedio: Introduzione di funzionalità avanzate, ma con limitazioni in termini di scalabilità.
    • Avanzato: Sistemi ben integrati che operano in ambiti complessi e con una governance robusta.

La Deloitte e la sua piattaforma Conversational AI

Per introdurre correttamente la conversational AI in un'azienda, è necessario conoscere gli ostacoli potenziali e le risorse e le funzionalità del prodotto necessarie. Inoltre, ci sono sforzi consistenti da considerare, che possono indurre a errori nel servizio se trascurati. Questi sforzi vanno da semplici miglioramenti del prodotto a un riallenamento continuo degli assistenti virtuali in base a modifiche del mercato e l’evoluzione dei pattern linguistici. Infine,