Aumento del 33%
Nel tasso di risoluzione dei problemi gestiti dall'agente
Scopri come un’azienda da 11.000 dipendenti ha automatizzato l’assistenza della propria app welfare con un agente vocale AI: aumento delle risoluzioni dei problemi del 33% e 100% di ticket gestiti in autonomia.
Scopri come un’azienda da 11.000 dipendenti ha automatizzato l’assistenza della propria app welfare con un agente vocale AI: aumento delle risoluzioni dei problemi del 33% e 100% di ticket gestiti in autonomia.
Gestire l’assistenza di un’app welfare usata da 11.000 dipendenti non è un problema di tecnologia. È un problema di scala. Se lavori in HR o in un contact center interno, sai già cosa succede quando migliaia di persone non riescono ad accedere alla piattaforma welfare aziendale: il centralino si intasa, i ticket si accumulano, e il team umano passa le giornate a rispondere sempre alle stesse domande.
In questo caso studio scoprirai come Food&Care Enterprise ha risolto questo collo di bottiglia implementando un agente vocale AI customer care welfare: in due mesi di osservazione — dal 19 gennaio al 17 marzo — il tasso di risoluzione è passato dal 44,9% al 65,7%, con un incremento del 33% nei goal met e ticket gestiti in autonomia al 100%.
Food&Care Enterprise è una realtà di grandi dimensioni attiva nel settore della ristorazione collettiva e dei servizi alle imprese, con oltre 11.000 dipendenti distribuiti su sedi operative in tutta Italia. Come parte del proprio pacchetto HR, l’azienda mette a disposizione dei dipendenti un’app welfare che consente di accedere a benefit, rimborsi e servizi convenzionati.
La gestione del supporto per questa app era affidata a un contact center interno. Il volume di richieste in ingresso — prevalentemente problemi di accesso, credenziali smarrite, navigazione e utilizzo della piattaforma — stava superando la capacità operativa del team, con impatti diretti sulla qualità del servizio e sulla soddisfazione dei dipendenti.
Prima dell’implementazione, il processo di assistenza dipendenti app HR presentava criticità strutturali difficili da risolvere con le sole risorse umane:
Il risultato era un servizio percepito come lento, discontinuo, e dipendente dalla disponibilità delle persone. I dipendenti che non riuscivano a contattare il supporto rinunciavano all’utilizzo dell’app, riducendo il ritorno sull’investimento welfare dell’azienda.
DeepAgent ha implementato un agente vocale AI addestrato specificamente sul contesto dell’app welfare aziendale di Food&Care Enterprise. L’agente è stato configurato per gestire in autonomia il primo livello di supporto, con capacità di risoluzione diretta e, nei casi non risolvibili al primo contatto, apertura automatica del ticket con tutti i dati raccolti durante la conversazione.
L’agente risponde alla chiamata, identifica il dipendente tramite le informazioni fornite, classifica il problema e avvia il flusso di risoluzione appropriato. I casi più frequenti — problemi di accesso, reset credenziali, navigazione base — vengono gestiti direttamente. Per le problematiche che richiedono un intervento tecnico di secondo livello, il sistema apre automaticamente un ticket con tutti i dettagli della richiesta già strutturati, senza che l’operatore debba raccogliere le informazioni da zero.
Questo approccio ha trasformato la funzione del contact center: da gestore di primo livello per tutte le richieste a punto di escalation per i soli casi complessi.
Nel tasso di risoluzione dei problemi gestiti dall'agente
Di incremento della durata media per chiamata a garanzia di un supporto efficace
Nell'apertura ticket per i problemi non risolti al primo contatto
Le metriche raccolte in due periodi consecutivi di osservazione — Periodo A (19/01–19/02) e Periodo B (19/02–17/03) — mostrano un impatto misurabile su tutti i principali indicatori di performance del contact center.
| Metrica | Risultato |
|---|---|
| Aumento tasso di risoluzione (Goal Met) | +33% |
| Incremento durata media per chiamata | +60% |
| Automazione apertura ticket (casi non risolti) | 100% |
+33% nel tasso di risoluzione dei problemi gestiti dall’agente.
L’agente vocale AI customer care welfare ha aumentato significativamente la percentuale di chiamate che si concludono con una risoluzione effettiva, senza necessità di escalation.
+60% nella durata media per chiamata.
Questo dato riflette conversazioni più complete e strutturate: l’agente dedica il tempo necessario a raccogliere tutte le informazioni rilevanti, senza pressioni legate ai volumi di coda. Una chiamata più lunga, in questo contesto, significa un supporto più efficace.
100% di automazione nell’apertura ticket per i problemi non risolti al primo contatto.
Ogni caso che richiede un intervento di secondo livello genera automaticamente un ticket completo, eliminando la dipendenza dalla compilazione manuale da parte degli operatori. Il risultato è un processo di AI vocale gestione problemi dipendenti completamente tracciato e strutturato.
Il caso Food&Care Enterprise conferma una dinamica che si replica in contesti simili: i contact center interni per applicazioni HR e welfare sono sovraccarichi di richieste a bassa complessità che consumano risorse sproporzionate rispetto al loro valore.
L’AI vocale gestione problemi dipendenti funziona in questo contesto per tre ragioni concrete. Prima di tutto, le richieste sono altamente prevedibili: le problematiche di accesso a un’app seguono pattern ricorrenti che si prestano alla standardizzazione. In secondo luogo, la qualità della risposta non dipende dalla disponibilità dell’operatore: l’agente fornisce lo stesso livello di servizio a qualsiasi ora, in qualsiasi condizione di carico. Infine, l’integrazione con i sistemi di ticketing permette di non perdere nessuna informazione raccolta durante la conversazione, trasformando ogni chiamata in dati strutturati utili per il team di secondo livello.
L’assistenza dipendenti app welfare automatizzata non riduce la qualità del servizio: la stabilizza, la rende scalabile e libera il team umano per le richieste che richiedono davvero un intervento personale.
L’implementazione di Food&Care Enterprise mette in luce alcune best practice applicabili a qualsiasi organizzazione che gestisce un contact center HR o welfare:
Ogni agente DeepAgent è progettato per eccellere nel proprio ambito specifico. Aziende di diverse dimensioni e settori lo stanno già utilizzando per automatizzare il customer care HR, gestire il supporto alle app aziendali e ridurre il carico operativo dei team interni.
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