Service Desk nel fashion retail: come l’AI supporta la gestione delle richieste
26/10/2026
Per chiedere assistenza, lo store deve già saper classificare il problema?
Siamo partiti da questa domanda giovedì 22 ottobre, durante il nostro webinar su LinkedIn “Fashion retail: più tempo al cliente con l’AI nel Service Desk”.
Abbiamo seguito il percorso di una richiesta di assistenza, dalla prima segnalazione fino al coinvolgimento delle competenze necessarie per risolverla, approfondendo come l’intelligenza artificiale possa intervenire nelle diverse fasi del processo.
Tra le tecnologie presentate, ci siamo soffermati su due soluzioni sviluppate da Aton: AI Call Manager e Live Call Translator.
Quando un operatore non è subito disponibile, l’AI Call Manager può iniziare a raccogliere le informazioni necessarie per gestire la richiesta.
Attraverso l’ascolto e la trascrizione della segnalazione, il sistema contribuisce a ricostruire il contesto del problema. Chi lavora in store può descrivere ciò che sta accadendo, mentre il Service Desk inizia a organizzare le informazioni utili alla presa in carico.
Il tempo di presa in carico iniziale può così passare da meno di un minuto, che è il nostro standard, a circa 15–20 secondi, utilizzando anche l’attesa per preparare la richiesta.
Quando una rete retail opera in Paesi diversi, una segnalazione deve poter essere compresa e indirizzata correttamente, indipendentemente dalla lingua utilizzata dallo store.
Il Live Call Translator di Aton, sul quale abbiamo lavorato affinché possa coprire qualsiasi lingua richiesta dal cliente, è pensato per facilitare la traduzione e la comprensione delle richieste, supportandone la classificazione e l’assegnazione dei ticket
La tecnologia si affianca a un Service Desk che già oggi offre assistenza con operatori che in Aton parlano nativamente 14 lingue.
AI Call Manager e Live Call Translator si inseriscono nel modello di Service Desk di Aton, costruito secondo un approccio human first, in cui la tecnologia è al servizio delle persone e delle loro competenze.
L’intelligenza artificiale può anticipare alcuni passaggi, dalla raccolta delle informazioni alla traduzione, fino alla classificazione e all’indirizzamento delle richieste. Gli operatori possono così ricevere segnalazioni già contestualizzate e concentrarsi sull’analisi, sulle decisioni e sul coordinamento delle competenze necessarie alla risoluzione.
Le persone restano al centro del servizio, con la loro esperienza e capacità di valutazione, mentre l’AI contribuisce a semplificare il lavoro quotidiano.
Durante il webinar abbiamo illustrato questo modello attraverso casi reali, demo e simulazioni, approfondendo anche il ruolo della Knowledge Base e il coordinamento tra i diversi livelli di supporto.
Per approfondire questi temi e recuperare il webinar completo, clicca qui.
L’intelligenza artificiale supporta diverse fasi della gestione delle richieste IT, dalla raccolta delle informazioni alla traduzione, fino alla classificazione e all’indirizzamento dei ticket. Gli operatori ricevono così segnalazioni già contestualizzate e possono concentrarsi sulla risoluzione dei problemi.
AI Call Manager è una soluzione sviluppata da Aton che, quando un operatore non è immediatamente disponibile, ascolta e trascrive le segnalazioni degli store, raccogliendo le informazioni necessarie alla presa in carico. Il sistema può contribuire a ridurre questa fase iniziale a circa 15–20 secondi.
Live Call Translator è una soluzione di Aton progettata per facilitare la traduzione e la comprensione delle richieste di assistenza provenienti da store internazionali. Supporta la classificazione e l’assegnazione dei ticket, riducendo le difficoltà legate alle differenze linguistiche.
Un Service Desk multilingue facilita la comunicazione tra punti vendita e operatori di assistenza, favorendo la corretta comprensione delle segnalazioni. Aton offre già supporto attraverso operatori che parlano nativamente 14 lingue, affiancati da strumenti di intelligenza artificiale.
Nel modello human first di Aton, gli operatori mantengono la responsabilità dell’analisi, delle decisioni e del coordinamento delle competenze necessarie alla risoluzione. L’AI li supporta automatizzando o semplificando alcune attività preliminari, come la raccolta e l’organizzazione delle informazioni.
