O processo passo-a-passo que se segue inclui a gestão do diálogo e do usuário, para chegar a uma completa integração com os sistemas corporativos do cliente, graças a características de contorno que lhe permitem dar recursos avançados ao sistema. O Machine Learning Reply oferece serviços adicionais que podem ser montados no chatbot para aumentar a sua eficiência, tais como o continous learning, ou aprendizagem contínua, através da qual o chatbot continua aprendendo sobre o usuário através das suas capacidades de interação, ou smart analitycs, que permitem adquirir dados de clientes classificando seus gostos e preferências. Do ponto de vista de marketing, a bidirecionalidade do chatbot permite o desenvolvimento de novos produtos ou serviços para pedidos para os quais não há resposta. O chatbot também pode pedir que o cliente dê feedbacks sobre a oferta da empresa ou sobre um serviço específico.
A vantagem competitiva do Machine Learning Reply é a abordagem ecossistêmica, que vai além do ambiente meramente tecnológico, para oferecer ao cliente um canal que represente da melhor forma a voz da marca para o consumidor. A possibilidade de projetar o tipo de interação e a representação da marca é uma grande vantagem que outros players do mercado não podem oferecer. O fato de pertencer ao Grupo Reply, a primeira agência digital na Itália, permite que o Machine Learning Reply ofereça um ecossistema ideal para o desenvolvimento de ponta-a-ponta de todo o processo de criação e implementação do chatbot. Dentro da empresa estão as competências específicas de processos que normalmente o chatbot vai analisar, tanto em termos de atendimento ao cliente quando de gestão de vendas, bem como a capacidade de atender à necessidade de integração com outras plataformas corporativas dos clientes, a fim de gerenciar todos os processos de modo sinérgico e centralizado.
Outro fator muito importante é a extrema capacidade de personalização do serviço oferecido pela Machine Learning Reply que, sendo technology independent, não está vinculada a um sistema vertical em particular, mas pode encontrar a melhor solução para atender às necessidades específicas do cliente, estudando junto com ele as possíveis aplicações do chatbot.
Dentro do fluxo de trabalho da Machine Learning Reply, o chatbot se integra com outras funções, tais como o sistema de recomendação: uma vez que o chatbot é uma interface com o usuário, ele dá à empresa a oportunidade de conhecê-lo para entrar em contato com ele e lhe oferecer serviços personalizados, graças aos sistemas de Machine Learning que esta empresa pode oferecer. Além disso, o chatbot é baseado em conversas bidirecionais que podem ser fatores facilitadores para outras atividades, como a busca de informações ou o pedido de um produto. As ações em si não são realizadas pelo chatbot, mas por outros sistemas avançados que são implementados em conjunto com o chatbot, tais como data robotics. Estas ações geralmente requerem intervenção humana, mas em um ecossistema informático são automatizados, graças à capacidade de aprendizagem do software de Machine Learning. O operador humano é então ativado somente no caso em que o usuário faça ao bot um pedido complexo ou muito específico, no qual o chatbot não seja capaz de encontrar uma resposta. Assim, o papel do operador torna-se mais qualificado.
Neste contexto, o uso de chatbot permite o reinsourcing de processos de baixo perfil dentro da empresa, que, por terem altos custos, muitas vezes realizam outsourcing. Tudo isso traz benefícios reais para a empresa, tanto em termos de eficiência quando de custos.