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MACHINE LEARNING E INTELLIGENZA ARTIFICIALE SONO LA STESSA COSA?

La convergenza tra Big Data e Intelligenza Artificiale risulta essere lo sviluppo più importante in assoluto che plasmerà il modo in cui le aziende creeranno valore attraversi l’uso dei propri dati e degli analytics.

L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning sono due parole molto in voga e spesso sembrano essere usate in modo intercambiabile. Questi due termini si sentono molto di frequente quando si parla di Big Data, di analytics ed emergono nelle ondate di trasformazioni tecnologiche che stanno attraversando la nostra era. Per entrambi, il reale valore per le imprese si fonda sui dati.

Tuttavia, l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning non sono esattamente la stessa cosa, ma la percezione che lo siano può talvolta causare un pò di confusione.

L'Intelligenza Artificiale (IA) è l'intelligenza esibita dalle macchine.Il termine "Intelligenza Artificiale" viene utilizzato quando una macchina simula le funzioni "cognitive" che l’uomo associa ad altre menti dei suoi simili, quali "Apprendimento" e "Risoluzione dei problemi".

Il Machine Learning (ML) è una classe di algoritmi che automatizza la costruzione di modelli analitici e offre ai computer la capacità di apprendere senza essere stati esplicitamente programmati. Utilizzando algoritmi che apprendono in modo iterativo dai dati, il Machine Learning consente di trovare informazioni nascoste senza essere stati esplicitamente programmati.

IA & ML:
COME UTILIZZARLI

L'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning sono strategicamente importanti per guidare le strategie aziendali.

Ogni giorno vengono alla luce esempi di nuovi problemi risolti e di mercati obsoleti trasformati da quella che viene comunemente chiamata "IA". In generale, l'Intelligenza Artificiale può andare a soddisfare tre importanti necessità aziendali:

  • automatizzare i processi aziendali
  • ottenere informazioni attraverso l'analisi dei dati
  • ingaggiare clienti e dipendenti

Tuttavia, perfino con il progredire della tecnologia, le aziende hanno ancora difficoltà a sfruttarne i benefici, soprattutto perché non comprendono chiaramente come implementare in modo strategico il Machine Learning al servizio degli obiettivi di business.

scienza
dei dati

Fa riferimento alle tecniche in cui un essere umano supportato da una macchina tenta di estrarre informazioni e conoscenza dai dati. Questo include modelli predittivi al massimo livello.

machine
learning

È la scienza del creare algoritmi e programmi in grado di imparare da soli sulla base di sorgenti di dati eterogenee come sistemi, cose ed esseri umani.

intelligenza artificiale

È lo studio sulla creazione di agenti intelligenti. Nella pratica, consiste nella programmazione di un computer affinché si comporti ed esegua un'attività come farebbe un agente intelligente (ovvero una persona).

LE LEZIONI CHE ABBIAMO IMPARATO

Dopo un paio d’anni di esperienza con i progetti di Machine Learning abbiamo appreso alcune lezioni.

Leggi di più
  • IA e ML…

    ...danno risultati quando si ha un problema in cui la definizione di tutte le possibili condizioni e regole che descrivono quel problema particolare richiede una quantità di tempo infinita. Un algoritmo è in grado di comprendere come definire tutte quelle regole infinite a partire dai dati.

    L’IA si occupa di macchine intelligenti che scrivono autonomamente un insieme infinito di regole per automatizzare un task a partire dai dati.

  • I DATI SONO IL PROBLEMA DA RISOLVERE E DA CUI INIZIARE IN UN PROGETTO DI IA.

    L'IA inizia da sorgenti di dati differenti: storici, generati dagli utenti e in tempo reale. Per addestrare una rete neurale sono davvero necessari i Big Data.

    Senza Big Data l'IA non darà alcun risultato.

  • SOLO I BIG DATA POSSONO ALIMENTARE E ADDESTRARE UNA RETE NEURALE.

    Se si ha una casistica limitata a 10 esempi, sarà molto difficile lavorare sul deep learning. Ogni azienda che dispone di decine o centinaia di migliaia di interazioni cliente possiede una scala sufficiente per iniziare a pensare all'uso di questo genere di cose.

    "Il Deep learning richiede almeno 100.000 esempi" - Jeff Dean, direttore Google Brain.

  • I BOT CONVERSAZIONALI SONO FACILI DA IMPOSTARE.

    I nostri tecnici sono in grado di farlo in un paio di giorni durante un hackaton. Ma poiché un bot cela delle complessità, e le fantasie che i clienti nutrono su di essi sono tante, è davvero molto difficile soddisfare le aspettative, a meno di avere l’esperienza e le competenze necessarie.

    I chatbot sono facili da impostare, ma è difficile ottenere i risultati al livello delle aspettative (e delle fantasie) del cliente.

  • L'IA RICHIEDE MOLTA PAZIENZA, PERCHÉ ADDESTRARE ADEGUATAMENTE UNA RETE NEURALE RICHIEDE TEMPO.

    Se un cliente vuole un bot o una smart app senza impiegare tempo necessario per addestrarla, esiste il rischio di un risultato deludente. E poiché l'IA e il ML richiedono tempo, i clienti devono comprendere che è meglio iniziare in anticipo.

    I primi ad adottare l'IA e il Machine Learning otterranno l’enorme vantaggio della prima mossa.

REPLY OFFRE SOLUZIONI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING SU MISURA PER LA TUA AZIENDA


LA POTENZA DELLA CONVERSAZIONE

Siamo entrati in una nuova, promettente era del computing, dove i progressi in ambito di machine learning e intelligenza artificiale stanno riportando a galla l’interesse per le interfacce conversazionali e l'elaborazione del linguaggio naturale. Questo aumenta il potenziale della conversazione come nuova modalità di interazione con la tecnologia.

I sistemi conversazionali sono Bot intelligenti in grado di comprendere il linguaggio e di condurre una conversazione scritta o verbale con un utente. Il loro obiettivo è di fornire risposte informate, assistenza, supporto nell'interazione diretta nel canale e possibilmente in tempo reale.


L'adozione dei Sistemi Conversazionali punta a migliorare l'esperienza cliente guidando l'interazione uomo-macchina.

COSA SONO I SISTEMI CONVERSAZIONALI?

I sistemi conversazionali 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 di Reply applica ai sistemi conversazionali un approccio Human centered con l’obiettivo di creare “sistemi di esperienza”, umanizzando i processi e sfruttando le tecnologie più avanzate. Viene inoltre utilizzato un approccio che impiega 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.

Scarica la brochure sui Sistemi Conversazionali e le Soluzioni Reply

UN NUOVO CANALE DI COMUNICAZIONE ORIENTATO AL CLIENTE CHE USA STRUMENTI DI MACHINE LEARNING

L'uso delle interfacce conversazionali, basate sull'interazione vocale o le chat, sta diventando rapidamente di uso comune. Le piattaforme di messaggistica consentono di interagire con i chatbot mentre gli smart speaker (Amazon Echo, Google Home, ecc.) si stanno velocemente diffondendo.

Reply sviluppa agenti conversazionali nel campo dell'assistenza clienti e degli assistenti personali . Nel mondo del servizio ai clienti, esistono numerose applicazioni per chatbot per aumentare l'efficacia dei servizi di assistenza. Gli assistenti personali offrono supporto nelle attività quotidiane.

Scopri di più sui chatbot

IL COMMERCE CONVERSAZIONALE

L'E-commerce e il commercio al dettaglio continuano a svilupparsi. In passato, lo sviluppo continuo era spesso guidato principalmente dal progresso tecnologico, ma ciò non avviene più poiché oggi l'interesse è spesso rivolto ai clienti e ai loro comportamenti in trasformazione quando si tratta di fare acquisiti.

I dispositivi di input/output per gli acquisti con supporto vocale sono già disponibili e possono essere scambiati all’occorrenza e a seconda delle necessità: lo smartwatch sul polso, il riconoscimento vocale in auto o persino assistenti vocali specializzati come Alexa di Amazon o Google Home. Se la lingua parlata naturale non può essere usata, per esempio, a causa di un contesto rumoroso o delle condizioni circostanti, è possibile anche inviare ordini scritti informali per mezzo di strumenti di messaggistica come WhatsApp o Telegram. Basato su SAP Hybris as a Service (YaaS),Reply Voice Commerce offre un pacchetto che può essere usato per comunicare con vari servizi sui dispositivi input/output utilizzando un’interfaccia generica.

Scopri di più sul Reply Voice Commerce

I SISTEMI CONVERSAZIONALI NEL 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 modo in cui le persone acquistano un auto è significativamente cambiato

Per il settore automobilistico, Reply offre una soluzione chatbot per gestire in modo istantaneo e completamente automatico le interazioni con i clienti, trattando una varietà di argomenti come la configurazione dell'auto, i sondaggi tra la clientela, il servizio di assistenza post-vendita.

I chatbot hanno il potenziale di simulare in modo convincente l’uomo e superare persino il test di Turing

AUTOMAZIONE DELL'ASSISTENZA CLIENTI NEL SETTORE DELLE UTILITY

Reply ha sviluppato un Chatbot per supportare i clienti di una multiutility italiana nelle comunicazioni con l’azienda. Oltre alla capacità di interagire con un parlante umano, il chatbot implementa un processo end-to-end che identifica ed estrae le informazioni richieste dall'utente dai sistemi back-end, fornendo queste informazioni in tempo reale all'interno del contesto di una conversazione effettuata in linguaggio naturale. L'interazione tra l'utente e il chatbot è immediata e non richiede procedure di login, la soluzione rappresenta perciò un significativo miglioramento nel servizio offerto al cliente.

La nuova sfida per la Contact Center Automation

PERSONALITY BY DESIGN

Negli ultimi decenni, abbiamo osservato l'emersione di una società sempre più robotica e la crescita di intelligenze artificiali complesse. Viviamo in un mondo in cui la conversazione è l'interfaccia e la personalità è la nuova User Experience.

Le conversazioni con i bot seguono le stesse regole della comunicazione tra le persone

Data Driven Machine Learning Robots

Intelligent Process Automation

Il Data Robotics, definito come l'insieme di tecnologie, tecniche e applicazioni richieste per progettare e implementare un nuovo processo di automazione basato sulle tecnologie di apprendimento autonomo e intelligenza artificiale, facilita l'introduzione e l'integrazione dell'automazione nei processi organizzativi. Grazie all'applicazione di tecnologie "smart", l’Intelligent Process Automation garantisce un miglioramento del Robotic Process Automation, facilitando l'evoluzione da soluzioni che si occupano di attività semplici e ricorrenti, a nuovi paradigmi basati sulle tecniche di machine learning.

Intelligent Process Automation 0

PREDICTION & PRESCRIPTION

PREDICTION & PRESCRIPTION

L'avanzata tecnologia odierna consente già alle aziende di non limitarsi a osservare i propri dati storici, ma anche di prevedere il comportamento o i risultati nel futuro: ad esempio, aiutando i credit risk officer presso gli istituti di credito a valutare quali clienti hanno maggiori probabilità di risultare inadempienti o consentendo alle telecomunicazioni di anticipare quali clienti sono portati a "sforare" nel periodo successivo.

La prescrizione è la fase più avanzata del Machine Learning, perché, in fin dei conti, non è sufficiente limitarsi a prevedere cosa faranno i clienti, ma solo comprendendo il motivo per cui lo faranno consente alle aziende di incoraggiare o impedire quel comportamento in futuro. Tecnicamente, gli algoritmi di machine learning odierni, aiutati dai traduttori umani, possono già farlo.

Alcuni esempi dell'esperienza Reply: Machine Learning per contrastare le frodi e Rilevamento delle frodi assicurative tramite unsupervised learning

RECOMMENDATION

RECOMMENDATION

Dal punto di vista delle organizzazioni, un sistema di recommendation può essere costruito su una piccola quantità di dati, che possono essere differenziati a seconda degli specifici settori di business in cui sono contenuti.

Reply ha introdotto una strategia di sviluppo unificata per i sistemi di recommendation che consente ora a questo tipo di servizi di essere sviluppati e implementati in modo diretto, dai prototipi agli ambienti di produzione. Il motore per l'elaborazione dei dati viene fornito dall’ advanced analytics, costruito generalmente utilizzando algoritmi basati su IA e Machine Learning. Scarica la brochure sui Sistemi di Recommendation e le Soluzioni Reply

Alcuni esempi dell'esperienza Reply: Portare i motori di recommendation negli ambienti di produzione e Il caso Banca Mediolanum

RECOGNITION

Riconoscimento di immagini e video

Reply adotta tecniche innovative di Deep Learning per il riconoscimento di immagini e video. Queste tecniche, basate sulle reti neurali (p.es. rete neurale convoluzionale) consentono l'uso di reti pre-addestrate su dataset generici, o la creazione di reti personalizzate su dataset specifici. È dunque possibile realizzare motori di riconoscimento che consentano l'identificazione di oggetti e/o funzionalità specifiche per video e immagini, oltre che l’individuazione del sentimento a partire dalle espressioni facciali.

Reply ha già sviluppato progetti in questo campo, incluso il riconoscimento dello stato d’animo nel campo dell'assistenza clienti, la realtà aumentata (il riconoscimento di oggetti specifici per guidare la logica delle applicazioni), la verifica visuale delle anomalie, il conteggio di oggetti sugli scaffali, ecc.

Riconoscimento di linguaggio scritto e parlato

L'identificazione del linguaggio è una tecnica di Machine Learning che non solo consente la conversione tra voce e testo, ma anche la comprensione del significato del testo stesso. Il Deep Learning e, nello specifico, framework come TensorFlow, sono attualmente utilizzati per creare modelli di apprendimento sofisticati.

Reply ha maturato le competenze per l'integrazione di smart speaker e il know-how necessario alla realizzazione di modelli di riconoscimento del linguaggio basati sulle piattaforme più avanzate. I motori di ricerca semantici insieme agli algoritmi di machine learning supportano l'identificazione dei risultati più rilevanti per le richieste.

Business Case: Elaborazione del linguaggio naturale lungo la catena del valore nel settore automobilistico



RPA – LANCIA LA TUA TRASFORMAZIONE DIGITALE

Reply ha condotto uno studio che si occupa di analizzare i feedback sulla Robotic Process Automation (RPA) a prescindere dal livello di conoscenza degli utenti. La RPA è ancora allo stadio iniziale del processo di adattamento e sviluppo, ma si prevede che farà da apripista a molte altre tecnologie digitali rivoluzionarie. Aumenta le tue conoscenze a proposito di RPA.

RPA – LANCIA LA TUA TRASFORMAZIONE DIGITALE 0

Research

ARTIFICIAL INTELLIGENCE & COMMUNICATIONS

IA: l'inizio della fine del mondo come lo conosciamo? O un'inattesa forza per fare del bene?

Scopri i trend, le paure e le prospettive future dell'Intelligenza artificiale nel nuovo report di Fleishman Hillard.

SCARICA LA RICERCA

ARTIFICIAL INTELLIGENCE &
COMMUNICATIONS 0

Il Primo Corso di Management di Intelligent Process Automation

Reply e SDA Bocconi hanno fondato il Data Robotics Lab, una iniziativa congiunta che ha raccolto e sviluppato una quantità significativa di evidenze sul Data Robotics da ricerche e progetti pratici su aziende a livello internazionale. Questo corso executive è stato sviluppato a partire da queste ricerche per fornire a business leaders, innovatori e future thinkers interessati al Data Robotics una comprensione essenziale dell’impatto di una soluzione fondata sull’intelligent process automation sui processi, il business e l’efficienza aziendale tramite una roadmap personalizzata.

Il Primo Corso di Management di Intelligent Process Automation 0

Data Robotics Accelerator

Automated Invoice

Automated Invoice è la soluzione, erogabile anche in modalità di servizio, che permette di gestire in modo automatico il processo di ciclo passivo dalla registrazione fino alla riconciliazione fra le fatture e l’ordine d’acquisto/ddt/ricevimento, evidenziando le differenze riscontrate.

Data Robotics Accelerator

Brick Machine Learning

Brick Machine Learning è la soluzione che permette di simulare varie configurazioni della linea automatica, al fine di suggerire il mix ottimale di dispositivi per raggiungere le prestazioni complessive richieste dal cliente finale.

Data Robotics Accelerator

Customer Recovery

Customer Recovery è la soluzione che risponde alla sfida dell'approccio comportamentale alla gestione del rischio di credito. La soluzione è sviluppata con Microsoft Azure Machine Learning, un servizio che consente di creare e testare potenti analisi predittive basate sul cloud.

Data Robotics Accelerator

Employee Monthly Expenses

Employee Monthly Expenses è la soluzione che permette di automatizzare la creazione della nota spese a partire dagli stessi giustificativi, velocemente e senza bisogno di intervento manuale.

Data Robotics Accelerator

Know Your Orders

Know your Orders è la soluzione che permette di creare una semplice interfaccia interrogabile tramite linguaggio naturale dagli utenti, agevola l’accesso alle informazioni garantendone consistenza e accuratezza.

Data Robotics Accelerator

Match-up

Match-up è uno strumento evoluto per l’analisi, la riconciliazione e l’abbinamento di dati complessi (singoli e/o multipli). L’utilizzo di tale strumento trova applicazione nelle attività su dati.

Reply Framework

Hot Spot

Robotics for Customers è qui!

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: i Recommendation Systems e i Conversational Systems.

Robotics for Customers è qui! 0

Machine Learning

Best Practice

Machine Learning: Piattaforme e Scenari

Il Machine Learning si sta rapidamente trasformando in una serie di tecnologie affidabili e scalabili che possono essere applicate a diversi settori aziendali, in grado di automatizzare i processi e rendere le applicazioni più intelligenti. Reply supporta le aziende nello sfruttare le potenzialità del Machine Learning e dell’intelligenza artificiale per implementare soluzioni specifiche di settore e di business come: Data Robotics, chatbots o Predictive Engines.

Artificial Intelligence

Best Practice

Verso l'intelligenza aumentata

L’intelligenza Artificiale e l’Intelligenza Aumentata sono entrate con entusiasmo nell’agenda delle aziende, nelle discussioni accademiche e online, nell’immaginario collettivo. Target Reply spiega come l’Intelligenza artificiale e aumentata possa portare valore ai clienti in diverse aree di applicazione, mostrando le tecniche e le tecnologie in concreti casi di utilizzo.

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.

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.

Prediction & Prescription

Case Study

MACHINE LEARNING PER CONTRASTARE LE FRODI

Reply ha supportato una primaria azienda di credito al consumo in Italia, con milioni di finanziamenti erogati ogni anno.

La soluzione Target Reply anticipa e automatizza la rilevazione delle frodi. La soluzione identifica i truffatori seriali che modificano le proprie abitudini per evadere i controlli e crea modelli più avanzati e predittivi che si adattano a contesti nuovi e sconosciuti.

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.

Prediction & Prescription

Case Study

RILEVAMENTO DI FRODI ASSICURATIVE

Reply ha supportato una grande società assicurativa a identificare potenziali utenti fraudolenti.

Data Reply ha sviluppato un sistema unsupervised di rilevazione delle anomalie per separare gli utenti fraudolenti da quelli onesti, così che le persone che si comportano in modo corretto non vengano sospettate di aver commesso un reato.

Recognition

Case Study

ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE LUNGO LA CATENA DEL VALORE NEL SETTORE AUTOMOBILISTICO

Reply ha supportato una grande casa automobilistica tedesca che riceve milioni di richieste relative ai suoi prodotti.

Data Reply ha sviluppato un servizio di analitica testuale multi-threaded che prende in esame il flusso dei documenti testuali, applica metodi NLP per recuperare entità e parole chiave significative, raggruppa i documenti gerarchicamente e genera etichette intuitive.

14.03.2017

News & Communication

Cosa vogliono le donne? “AMY” lo sa - Triplesense Reply e Machine Learning Reply firmano la chatbot di Lancia Ypsilon

Lancia Ypsilon, la Fashion City Car amica delle donne, ha scelto di festeggiare l'8 marzo presentando il primo car configurator pensato per un pubblico femminile.

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.

Chatbots

Best Practice

Chatbot per il settore automobilistico

Reply supporta i clienti nel settore automobilistico implementando applicazioni chatbot per configuratori di auto, servizi post-vendita, supporto del centro interazione clienti.

Chatbot per il settore automobilistico 0

Chatbot

Best Practice

La nuova sfida per la Contact Center Automation

Syskoplan Reply ha sviluppato un Chatbot per supportare i clienti di una multiutility italiana nelle comunicazioni con l’azienda. Il chatbot rappresenta un nuovo canale di comunicazione, che soddisfa l’esigenza dell’utente di avere risposte certe ed istantanee elaborate grazie all’Intelligenza Artificiale.

Big Data Analytics

Case Study

Big Data Analytics per l’Automotive

Data Reply sta supportando CNH Industrial in un progetto finalizzato a raccogliere e analizzare i dati telematici trasmessi dai veicoli, abilitando l'azienda ad anticipare le esigenze dei propri clienti e proporre loro servizi post-vendita personalizzati.

Big Data Analytics per l’Automotive 0

Reply Voice Commerce

Best Practice

Conversational Commerce Extension per SAP Hybris

Il cliente cerca nuove esperienze di acquisto interattive e offerte ritagliate attorno alle sue esigenze, dall'altro lato cerca di fare in modo che il processo di approvvigionamento avvenga nel modo più efficiente possibile, soprattutto con i prodotti d'uso quotidiano. Con Reply Voice Commerce, Syskoplan Reply offre un'estensione per SAP Hybris che permette di rispondere proprio a questa esigenza di semplificazione, rendendo possibile l'utilizzo della lingua come mezzo di comunicazione naturale.

Conversational Commerce Extension per SAP Hybris 0

Machine Learning Tools

Best Practice

Chatbot: un nuovo canale di comunicazione verso il cliente

Un chatbot non è solo tecnologia: un chatbot è un nuovo canale di comunicazione verso il cliente, che sfrutta gli strumenti di machine learning per mettere in contatto l’azienda con i suoi stakeholder.

Chatbot un nuovo canale di comunicazione verso il cliente 0

Operational Risk & Data Robotics

White Paper

Operational Risk & Data Robotics

Le soluzioni disponibili grazie al Data Robotics sono estremamente efficaci e pratiche per le banche per ridurre il rischio operativo, migliorare l'efficienza, ridurre i costi e ottenere valore aggiuntivo. Grazie all' RPA (Robotic Process Automation) e al Machine Learning che abilita l' IPA (Intelligent Process Automation), le banche che hanno iniziato a implementare queste soluzioni stanno raccogliendo i primi frutti, sia in termini di finanziamento che di conformità.

Operational Risk & Data Robotics 0

Chatbots

Best Practice

CIC Chatbot

Cluster Reply supporta le aziende automobilistiche nel miglioramento dell'esperienza del servizio clienti sviluppando soluzioni chatbot connesse con sistemi CRM e CIC e in grado di interagire in modo fluido con i call center. Le aziende automobilistiche possono sfruttare i chatbot come uno strumento efficace dal punto di vista dei costi per ridurre i tempi di uso dei call center, incrementare la soddisfazione del cliente e creare un potenziale di upsell.