Der anschließende Step-by-Step-Prozess umfasst die Dialog- und Nutzerführung und führt schließlich dank der Rahmenelemente, die dem System zukunftsorientierte Funktionen verleihen, zu einer kompletten Integration mit den Unternehmenssystemen des Kunden. Denn Machine Learning Reply bietet zusätzliche Dienste, durch die sich die Effizienz der Chatbots erhöhen lässt, wie beispielsweise das Continuous Learning, wobei der Chatbot ständig vom Nutzer lernt und so seine Interaktionsfähigkeit verbessert, oder die Smart Analytics, die die Daten des Kunden erfassen und so dessen Geschmack und Vorlieben ableiten. Im Bereich des Marketing ermöglicht die bidirektionale Ausrichtung der Chatbots die Entwicklung neuer Produkte oder Dienste für Anfragen, die nicht beantwortet werden können. Der Chatbot ist auch in der Lage, die Kunden um ein Feedback bezüglich der Unternehmensangebote oder einer spezifischen Dienstleistung zu ersuchen.
Der Wettbewerbsvorteil von Machine Learning Reply liegt im Ökosystemansatz, der über den ausschließlich technologischen Kontext hinausgeht und dem Kunden einen Kanal anbietet, der die Markensprache gegenüber dem Verbraucher optimal repräsentiert. Die Möglichkeit, die Art der Interaktion und der Präsentation der Marke genau zu planen, ist ein großer Vorteil, den andere Marktplayer nicht bieten können. Die Zugehörigkeit zur Reply-Gruppe, der ersten digitalen Agentur in Italien, ermöglicht es Machine Learning Reply, ein Ökosystem anzubieten, das für die End-to-End-Entwicklung des gesamten Prozesses der Gestaltung und Implementierung von Chatbots ideal ist. Im Unternehmen sind spezifische Kompetenzen zu den Prozessen vorhanden, die Chatbots gewöhnlich analysieren, sowohl bezüglich Kundenbetreuung als auch Verkaufsmanagement. Dazu kommt die Fähigkeit, die Anforderungen nach einer Integration mit anderen Unternehmensplattformen der Kunden zu erfüllen, um so jeden Prozess zentral und unter Nutzung aller Synergien zu verwalten.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist das enorme Potenzial zur Personalisierung des von Machine Learning Reply angebotenen Dienstes, der als technologieunabhängiger Dienst nicht an ein spezifisches vertikales System gebunden ist. Daher ist es möglich, die beste Lösung bezüglich der spezifischen Anforderungen des Kunden auszuwählen und mit diesem gemeinsam die möglichen Chatbot-Anwendungen zu entwickeln.
Innerhalb des Workflows von Machine Learning Reply lässt sich der Chatbot gut mit anderen Funktionen, wie beispielsweise dem Recommendation System, verbinden: Da der Chatbot als Schnittstelle zum jeweiligen Nutzer dient, kann das Unternehmen diesen auf diese Weise kennenlernen, um ihn anschließend zu kontaktieren und ihm dank Machine-Learning-Systemen personalisierte Angebote zu unterbreiten. Zudem basiert der Chatbot auf einer bidirektionalen Kommunikation, die als Grundlage für weitere Aktivitäten dienen kann, wie beispielsweise bei der Suche nach Informationen oder der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt. Die Aktionen selbst werden jedoch nicht vom Chatbot ausgeführt, sondern durch andere moderne Systeme, die zusammen mit dem Chatbot implementiert werden, wie beispielsweise Data Robotics. Derartige Vorgänge erfordern gewöhnlich ein menschliches Eingreifen, in einem IT-Ökosystem laufen diese Prozesse jedoch dank der Lernfähigkeit der Machine-Learning-Software automatisiert ab. Der Operator greift daher nur noch dann persönlich ein, wenn der Nutzer eine sehr komplexe oder spezifische Anfrage an den Bot eingegeben hat, auf die dieser keine Antwort finden kann. Auf diese Weise wird die Rolle des Operators qualifizierter.
So ermöglicht die Nutzung von Chatbots das Re-Insourcing von bisher wenig ertragreichen Prozessen, die aufgrund der hohen Kosten oftmals an Fremdfirmen ausgelagert werden. Dies bringt für das Unternehmen sowohl hinsichtlich der Effizienz als auch der Kosten große Vorteile.