E-commerce transfrontaliero: un team per 19 lingue

Quando si fa commercio transfrontaliero, il primo ostacolo non è quasi mai la logistica, ma la lingua. Un cliente tedesco scrive in tedesco per chiedere informazioni sui resi, un cliente giapponese chiede le taglie, e nessuno nel team riesce a capirli: non resta che copiare e incollare avanti e indietro in un software di traduzione, con risposte lente, facili errori e una qualità che il cliente percepisce.

Assumere un addetto al servizio clienti che parli la lingua locale per ogni mercato sarebbe ovviamente l’ideale, ma per la maggior parte dei piccoli e medi negozi online non è realistico. Ecco un approccio per coprire più mercati linguistici con un team ridotto.

Primo passo: fai rispondere prima l’AI nella lingua del cliente

La maggior parte delle domande dei clienti è ripetitiva: tempi di spedizione, costi di consegna, come effettuare resi o cambi, disponibilità di un articolo. Per queste domande, affidarsi all’AI è la soluzione migliore.

L’aspetto fondamentale è che l’AI risponda direttamente nella lingua del cliente, invece di proporgli un testo in inglese con un tono da traduzione automatica. Ecco come fa Yinke:

• La finestra di chat mostra la lingua corrispondente in base alla località del visitatore, inclusi i testi dell’interfaccia e il messaggio di benvenuto.
• L’AI risponde nella lingua usata dal cliente; se il cliente dice «Rispondi in inglese», da quel momento continua a rispondere in inglese.
• Il cliente può anche cambiare lingua da solo nella finestra di chat.

Secondo passo: scrivi la base di conoscenza in una sola lingua

Molti pensano che un servizio clienti multilingue richieda più set di materiali. In realtà non è necessario: basta scrivere la base di conoscenza una volta nella lingua che conosci meglio; l’AI capirà il significato dei contenuti e formulerà la risposta nella lingua del cliente.

La vera attenzione va dedicata a scrivere i contenuti in modo chiaro: condizioni, numeri ed eccezioni devono essere espliciti. Una politica di reso in cinese scritta in modo chiaro è molto più utile di tre versioni multilingue scritte in modo vago.

Terzo passo: l’assistenza umana subentra grazie alla traduzione in tempo reale

I problemi che l’AI non riesce a gestire, come un prodotto danneggiato o un rimborso da negoziare, devono comunque passare a una persona. A quel punto la lingua torna a essere un ostacolo.

La soluzione è implementare una traduzione bidirezionale in tempo reale nella console di assistenza: i messaggi in lingua straniera del cliente vengono tradotti automaticamente nella lingua dell’operatore, l’operatore risponde nella propria lingua e, al momento dell’invio, il messaggio viene tradotto nella lingua del cliente. Il cliente vede sempre la propria lingua e l’operatore non deve uscire dalla console.

In combinazione con i suggerimenti di risposta e i riepiloghi delle conversazioni dell’AI, anche un operatore che parla solo cinese può gestire senza problemi l’assistenza post-vendita di un cliente spagnolo.

Quarto passo: colmare le lacune in modo continuativo con i dati

Dopo il lancio, controlla periodicamente le domande a cui l’AI non è riuscita a rispondere. Di solito si concentrano in poche categorie: informazioni sui nuovi prodotti, dazi doganali di un determinato paese, orari di spedizione durante le festività. Aggiungi le risposte alla base di conoscenza e il prossimo cliente che farà la stessa domanda in qualsiasi lingua riceverà una risposta.

In sintesi

Un servizio clienti multilingue non significa necessariamente avere un team multilingue. Lascia che l’AI gestisca le domande frequenti nella lingua del cliente, che l’assistenza umana risolva i casi difficili con l’aiuto della traduzione e mantieni un’unica base di conoscenza: così un piccolo team può servire contemporaneamente più mercati linguistici.

Se vuoi provare, puoi registrarti gratuitamente a Yinke, importare alcune domande frequenti e provare a fare qualche domanda in diverse lingue nella sezione «Prova chat».