Hanno meno di 30 anni, sono originari del Centro-Sud d’Italia, hanno già avuto esperienze formative e professionali importanti in varie parti del mondo e hanno deciso di lanciarsi nel promettente campo dell’intelligenza artificiale per le aziende costituendo, nove mesi fa, una startup a Lecce. Un team così non poteva non attirare l’attenzione degli investitori. E infatti, ad aprile 2024, Zefi.ai – questo il nome della startup – ha già raccolto un pre-seed da 1,6 milioni di euro. A convincere i finanziatori, capitanati da 360 Capital e 14Peaks, è stata certamente, oltre alla soluzione proposta – che permette alle aziende di automatizzare l’analisi di tutte le conversazioni avute con i clienti grazie all’AI – la composizione del gruppo: giovani brillanti, con esperienze pregresse che spaziano dal Massachusetts Institute of Technology alla Formula 1. E una co-founder donna, Aurora Maggio: un elemento che nel mondo delle startup, purtroppo, non è ancora così frequente. Vediamo dunque meglio chi sono questi imprenditori, cosa propongono e come la società si colloca nel mercato in cui intende operare.
Cos’è Zefi.ai
Zefi.ai è una piattaforma che permette alle aziende di automatizzare l’analisi di tutte le conversazioni avute con i loro clienti, quali reviews, chiamate, questionari, ticket, richieste al supporto clienti ecc. ecc. in tempo reale attraverso algoritmi di intelligenza artificiale. La startup aiuta le aziende ad estrarre informazioni altrimenti impossibili da identificare per migliorare il prodotto e l’esperienza utente, individuando opportunità di crescita e riducendo i costi.
Come è composto il team di Zefi.ai
Aurora Maggio – CEO
Ventotto anni, originaria di Campi Salentina (Lecce), laureata al Politecnico di Milano e all’Alta Scuola Politecnica, Aurora ha una specializzazione in architettura parametrica e computazionale. In precedenza ha fatto parte del founding team di Nebuly AI, lavorato come Chief of Staff nello studio internazionale Carlo Ratti Associati e collaborato con il Senseable Lab del MIT (Massachusetts Institute of Technology).
Nicola Sebastianelli – CTO
Originario di Jesi (Ancona), Nicola ha una doppia laurea in ingegneria del software e Machine Learning. Dopo aver fatto ricerca in ambito dell’intelligenza artificiale presso Inria in Francia, ha lavorato nei team di Formula 1 di Ferrari in Italia e Renault a Oxford, applicando modelli di machine learning all’areodinamicità delle macchine. Ha inoltre lavorato come Full-Stack Engineer e Product Engineer in Gucci prima di lanciare Zefi.
Daniele Borlizzi – CFO
Ventinove anni, di Gagliano del Capo (Lecce), laureato in ingegneria meccanica con un MBA al Collège des Ingénieurs, dopo un esperienza nel team di Formula 1 in Ferrari, come PMO di prodotti digitali in CNHi, è entrato a far parte in nelle fasi iniziali di sviluppo del team di InsilicoTrials, scaleup Healthcare che si occupa di testing di farmaci attraverso l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale.
Alexandros Fokianos – CPO
Ventotto anni, di Roma, laureato in ingegneria del software all’università la Sapienza di Roma, dopo un’esperienza in Siemens Digital Academy, Alex è stato uno dei primi membri di Scalapay dove ha contribuito a costruire il team di prodotto in qualità di Product Manager dalle prime fasi della società fino allo status di unicorno.
Leonardo Vezzati – COO
Ventinove anni, di Modena, laureato in Management in Bocconi, dopo alcune esperienze in finanza ed una breve carriera in Venture Capital, Leonardo ha fondato un’azienda chiamata Giotto in Belgio e Francia, ha lavorato come chief of staff del CEO di Homa Games, scaleup di videogiochi francese con 1 miliardo di downloads, contribuito al lancio di un’agenzia di no-code a Berlino chiamata 9x ed ha lavorato a diversi progetti di Product Design ed di automazione in veste di Freelance.
Come è nata Zefi.ai
“Il nostro percorso verso Zefi è stato singolare e divertente” dice Aurora Maggio. “Ho conosciuto Leonardo nel 2019 supportandolo nell’organizzazione della edizione della piattaforma per scaleups ScaleIT di quell’anno. Daniele e Nicola hanno lavorato insieme nel team di Formula 1 di Ferrari. Alexandros, che conosceva tutti e quattro, ha fatto da collante nella creazione del team”.
“Abbiamo iniziato a lavorare all’idea di Zefi – prosegue la co-founder – nel febbraio del 2023, riunendoci all’interno del programma di accelerazione Vento, programma supportato da Exor Ventures, per poi arrivare a formare la società ed a lavorare alla versione attuale di Zefi nel settembre del 2023“.
Quali problemi risolve Zefi.ai
Estrarre informazioni dai feedback dei propri clienti è difficile per le aziende perché i dati sono sparsi su molteplici canali, hanno forme differenti e hanno generalmente volumi impossibili da analizzare manualmente.
Sondaggi, recensioni su social e portali, richieste di supporto clienti, conversazioni nei CRM e strumenti di intelligence delle vendite raccolgono grandi volumi di informazioni utili per individuare i desideri degli utenti, le frustrazioni più rilevanti, individuare errori ed inefficienze e capire cosa può rappresentare un’opportunità di crescita. I numeri di questi dati sono però generalmente troppo elevati per essere gestiti senza il supporto di strumenti AI o l’impegno di interi team dedicati.
Le principali complessità nell’interpretare quella che possiamo definire come “la voce dei clienti” sono:
- Raccogliere tutti i punti di contatto avuti dai diversi dipartimenti dell’azienda coi clienti nello stesso luogo
- Etichettarli e catalogarli per tenerli monitorati nel tempo e identificare schemi ricorrenti
- Creare analisi, grafici e report significativi da poter condividere con il management
- Mantenere i dati e le analisi costantemente aggiornati senza dover copiare ed incollare nello stesso luogo tutti i feedback in entrata
I team che ricevono feedback spesso non hanno il tempo di identificarli o analizzarli correttamente, creando silos e non passando informazioni rilevanti che potrebbero migliorare significativamente il prodotto o il servizio della loro azienda.
Questa complessità lascia il management all’oscuro di quello che chiedono i propri clienti, e fa sì che i clienti insoddisfatti che esprimono le loro aspettative nei confronti delle aziende rimangano inascoltati, comportando la perdita di milioni di fatturato potenziali.
Come le aziende risolvono attualmente il problema
Le aziende affrontano la complessità dei feedback dei clienti principalmente in tre modi:
- Assunzione di personale dedicato: Assumono Analisti di Prodotto, Product Owner o Analisti dell’Esperienza Cliente per analizzare manualmente i feedback. Questo metodo, sebbene utile, è costoso, richiede molto tempo e spesso produce risultati non affidabili a causa della difficoltà di individuare correttamente i trend.
- Sviluppo di soluzioni interne: Le aziende utilizzano risorse tecniche per creare automazioni che estraggono dati e generano dashboard. Tuttavia, questo approccio è costoso, poiché richiede l’impiego di risorse tecniche che potrebbero essere utilizzate diversamente, e spesso produce risultati imprecisi a causa della mancanza di etichettatura corretta dei dati e della limitata integrazione delle fonti di dati.
- Progetti di consulenza: Le aziende con maggiore capacità di spesa investono in consulenze per strutturare ed estrarre informazioni dai feedback. Questi progetti possono fornire spunti utili, ma sono costosi, spesso temporanei e possono non allinearsi perfettamente con il contesto operativo interno dell’azienda.
Secondo Zefi.ai. le soluzioni attuali comportano alti costi, imprecisioni nei dati e una visione limitata delle esigenze dei clienti. Ecco perché propongono una propria soluzione.
Le funzionalità principali della piattaforma Zefi.ai
Zefi.ai, si legge in un documento aziendale, semplifica l’analisi delle interazioni degli utenti con le aziende per identificare opportunità di crescita ed efficientamento nei dati. Lo fa grazie a:
- accentramento automatico dei dati da numerose fonti in un unico spazio di lavoro
- identificazione e catalogazione automatica dei dati basata sul loro significato semantico
- trasformazione di dati qualitativi in quantitativi attraverso la creazione di grafici, analitiche ed insights relativi all’esperienza degli utenti.
Estrazione dati sui feedback delle aziende: il mercato internazionale
Il mercato dell’estrazione dei dati sui feedback delle aziende con l’AI è in rapida espansione e sta diventando sempre più sofisticato. Questo settore si concentra sull’uso di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale e machine learning per raccogliere, analizzare e interpretare i feedback dei clienti provenienti da svariate fonti. Tra le principali tecnologie utilizzate vi sono l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che permette di estrarre sentimenti, opinioni e temi ricorrenti dai commenti dei clienti, e gli algoritmi di machine learning, che identificano pattern e tendenze nei dati, migliorando continuamente l’accuratezza delle analisi. Inoltre, l’automazione delle soluzioni AI riduce significativamente il tempo e le risorse necessarie rispetto ai metodi tradizionali.
Le fonti di feedback sono molteplici e includono i social media, dove piattaforme come Twitter, Facebook e Instagram sono ricche di commenti dei clienti, e i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e i software di ticketing, che contengono enormi quantità di dati sui feedback. Anche le piattaforme di recensioni come Trustpilot, Yelp e Google Reviews sono preziose fonti di feedback autentici, così come i sistemi di comunicazione interna come Slack e Microsoft Teams, che possono contenere commenti utili provenienti da conversazioni interne.
I vantaggi dell’uso dell’AI per l’estrazione dei feedback sono molteplici. L’AI fornisce un’analisi più approfondita e accurata rispetto ai metodi manuali, identificando sentimenti nascosti e trend emergenti che potrebbero sfuggire all’occhio umano. Inoltre, consente un’analisi multicanale, integrando dati provenienti da diverse fonti per offrire una visione completa e integrata delle opinioni dei clienti. Un altro grande vantaggio è la possibilità di analizzare i feedback in tempo reale, permettendo alle aziende di reagire prontamente alle esigenze e alle preoccupazioni dei clienti.
Tuttavia, ci sono anche delle sfide. La raccolta e l’integrazione dei dati da diverse fonti può essere complessa e richiedere soluzioni tecniche avanzate. Inoltre, assicurare che i dati siano accurati e ben etichettati è essenziale per ottenere analisi affidabili. Implementare soluzioni AI avanzate può essere costoso, specialmente per le piccole e medie imprese.
I player sul mercato
Nel mercato, ci sono diversi attori. Le startup e gli innovatori, come Zefi.ai, stanno emergendo con soluzioni innovative. Dall’altro lato le grandi aziende di tecnologia, come Google, IBM e Microsoft stanno investendo pesantemente in soluzioni AI per l’analisi dei dati, inclusi i feedback dei clienti. Inoltre, i fornitori di software di CRM come Salesforce e HubSpot stanno integrando funzionalità AI nei loro prodotti per migliorare l’analisi dei feedback.
Le prospettive future del mercato sono promettenti. L’AI permetterà analisi sempre più personalizzate, adattando le soluzioni alle specifiche esigenze di ogni azienda. Ci sarà un aumento dell’integrazione tra diverse piattaforme e strumenti, rendendo l’analisi dei feedback ancora più completa e accurata. Con l’evoluzione della tecnologia, i costi delle soluzioni AI potrebbero diminuire, rendendole accessibili anche alle aziende più piccole.
