ROBOTICS
FOR CUSTOMERS

Il nuovo framework Reply sul Data-Driven Customer Engagement

VOGLIO SAPERE DI PIÙ!
Customer Robotics

COS'E' IL ROBOTICS FOR CUSTOMERS?

Reply ha definito il proprio approccio al Robotics for Customers nel contesto del Data-Driven Customer Engagement. Il Robotics for Customers è un framework costruito su due pilastri fondamentali: Recommendation Systems e Conversational Systems.

La sinergia tra queste capacità avanzate determina un approccio unificato di Marketing Automation e Customer Intelligence:


  • un nuovo strumento di Customer Insights, abilitato da Machine Learning e Advanced Analytics
  • un nuovo touchpoint per il Customer Engagement, grazie alle capacità di elaborazione e comprensione del linguaggio naturale
  • un nuovo modo per ottenere interazioni tra diversi canali, grazie a una progettazione su misura del Customer Journey

APPROFONDISCI!

Customer Robotics

VEDIAMO IN DETTAGLIO COSA SONO I RECOMMENDATION SYSTEMS

I Recommendation Systems operano attraverso una particolare forma di filtraggio intelligente delle informazioni, mirante a estrarre valore tramite la scoperta di similarità tra utenti e/o elementi a catalogo e generando una lista ordinata di proposte realizzata su misura per le preferenze di un utente finale.

Il framework Robotics for Customers ha introdotto una strategia di sviluppo unificata per i Recommendation Systems che consente a questo tipo di servizi di essere ora sviluppati e implementati in modo agile, dai prototipi fino agli ambienti di produzione. Da una prospettiva enterprise, un Recommendation System può essere costruito su una piccola quantità di dati comportamentali del Cliente, che possono essere differenziati a seconda degli specifici settori di business in cui sono prodotti (ad esempio, portafoglio prodotti, comportamenti esibiti, reclami, interessi personali, eventi pertinenti, ecc.). Il motore per l'elaborazione dei dati viene fornito da strumenti di Advanced Analytics, tipicamente costruiti utilizzando algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning.APPROFONDISCI!

Customer Robotics
logo

COSA SONO I CONVERSATIONAL SYSTEMS?

I Conversational Systems sono Bot intelligenti in grado di comprendere il linguaggio e di condurre una conversazione scritta o verbale con un utente. La loro adozione mira a migliorare l'esperienza cliente guidando l'interazione uomo-macchina. Il loro obiettivo è di fornire risposte informate, assistenza, supporto nell'interazione diretta nel canale e possibilmente in tempo reale.

I Conversational Systems sono progettati per condurre una conversazione per mezzo di metodi verbali, simulando la comunicazione umana e sfruttando sofisticate capacità di elaborazione e comprensione del linguaggio naturale.

Il framework Robotics for Customers applica ai Conversational Systems un approccio Human centered design con l’obiettivo di creare “sistemi di esperienza”, umanizzando i processi e sfruttando tecnologie avanzate, e le metodologie di Personality By Design per modellare la personalità dei bot, migliorando quindi la progettazione degli stili di interazione, umanizzando i touchpoint e le user experience. APPROFONDISCI!

Customer Robotics

ROBOTICS FOR CUSTOMERS: UN NUOVO FRAMEWORK!

Reply ha costituito il framework Robotics for Customers per lo sviluppo di servizi strategici di Data-Driven Customer Engagement. L’obiettivo centrale del framework è quello di rendere azionabili le informazioni, che sono solitamente nascoste e frammentate nelli dati delle aziende e delle piattaforme IT.

Da questo punto di vista, il framework Robotics for Customers è stato realizzato da Reply per offrire un supporto adeguato a tutti i processi aziendali di business. Esso si occupa principalmente di servizi personalizzati, che vengono forniti agli utenti all'interno dei canali digitali diretti.

Il modello del framework è realizzato adottando un approccio multidisciplinare e una sinergia fra diversi domini, sfruttando le competenze di Reply sulla consulenza strategica in numerosi contesti e scenari di mercato. Il framework Robotics for Customers fonde da un lato competenze e practices tecniche, dall’altro lato esperienze di consulenza strategica e di business al fine di realizzare soluzioni end-to-end. APPROFONDISCI!

Customer Robotics

CERTO!
DAI UNO SGUARDO QUI!

Customer Robotics

Conversational Systems

Best Practice

I Conversational Systems applicati al settore automobilistico

Uno dei primi casi cui il framework Robotics for Customers è stato applicato appartiene al settore automobilistico, ambito in cui sono stati ideati degli assistenti on-line (chatbot) per la presentazione dei prodotti e la configurazione dei cataloghi.

Il caso Banca Mediolanum Laboratorio Data Analytics e realizzazione di un Recommedation Engine  0

Financial Services

Case Study

Il caso Banca Mediolanum: Laboratorio Data Analytics e realizzazione di un Recommedation Engine

Con lo scopo di sperimentare un approccio Advanced Analytics, l’iniziativa di laboratorio Data Analytics di Banca Mediolanum coinvolge la partnership fra il team Marketing Research e Reply per lo sviluppo di meccanismi avanzati di analisi dei dati e l’ideazione di servizi proattivi e personalizzati per il cliente.

Conversational Systems

Best Practice

Personality by Design

Negli ultimi decenni abbiamo assistito allo sviluppo di una società sempre più robotica e alla crescita di intelligenze artificiali complesse.

Siamo in un mondo in cui la conversazione è l’interfaccia e la personalità la nuova User Experience.

Human Centered Design Il più grande ostacolo alla centralità del cliente è la cultura aziendale 0

Conversational Systems

Best Practice

Human Centered Design: Il più grande ostacolo alla centralità del cliente è la cultura aziendale

Con tutto il gran parlare che oggi si fa della centralità del cliente, molte aziende stanno chiedendo a Reply di aiutarle a trasformare lo sviluppo dei propri prodotti e servizi in modo che siano maggiormente human centered.

Recommendation Systems

Best Practice

L'approccio e la metodologia Reply per portare i motori di recommendation in produzione

Reply ha creato il framework Robotics for Customers che consente ai clienti di costruire un sistema di recommendation, in modo efficiente ed efficace e che può essere facilmente integrato in tutte le piattaforme esistenti.

Utilizzo di Deep Learning e Knowledge Graphs per anticipare le necessità dei clienti  0

Recommendation Systems

Best Practice

Utilizzo di Deep Learning e Knowledge Graphs per anticipare le necessità dei clienti

I tradizionali algoritmi collaborativi non sono magici, bensì provano a proporre contenuti simili a quanto abbiamo appena visualizzato o già scoperto da altri utenti con gusti equiparabili ai nostri. Vediamo qual è l'approccio dei metodi di Deep Learning e Knowledge Graph che sfruttano dati contestuali e non strutturati.