Il processo step-by-step che segue comprende la gestione del dialogo e dell’utente, per arrivare ad una completa integrazione con i sistemi corporate del cliente, grazie a caratteristiche di contorno che permettono di dare delle funzionalità avanzate al sistema. Machine Learning Reply offre infatti servizi aggiuntivi che possono essere montati sul chatbot per aumentarne l’efficienza, come il continous learning, grazie al quale il chatbot continua a imparare dall’utente implementando le sue capacità d’interazione, o gli smart analitycs, che consentono di acquisire i dati del cliente classificandone i gusti e le preferenze. In ottica marketing, la bidirezionalità del chatbot consente di sviluppare nuovi prodotti o servizi per richieste per cui non c’è risposta. Il chatbot può anche richiedere al cliente dei feedback sull’offerta aziendale o su un particolare servizio.
Il vantaggio competitivo di Machine Learning Reply è l’approccio ecosistemico, che va oltre il contesto esclusivamente tecnologico per offrire al cliente un canale che rappresenti al meglio la voce del brand nei confronti del consumatore. La possibilità di progettare il tipo d’interazione e di rappresentazione del brand è un grosso vantaggio, che altri player del mercato non possono offrire. L’appartenenza al gruppo Reply, prima digital agency in Italia, consente a Machine Learning Reply di offrire un ecosistema ideale per lo sviluppo end-to-end di tutto il processo di creazione e implementazione del chatbot. All’interno dell’azienda, infatti, sono presenti le competenze specifiche sui processi che tipicamente i chatbot vanno ad analizzare, sia in termini di customer care che di sales management, nonché le capacità per rispondere alle necessità di integrazione con altre piattaforme corporate dei clienti, per gestire ogni processo in modo sinergico e centralizzato.
Un altro fattore molto importante è l’estrema capacità di personalizzazione del servizio offerta da Machine Learning Reply, che essendo technology independent non è legata ad uno specifico sistema verticale ma può individuare la soluzione migliore in relazione alle specifiche esigenze del cliente, studiando insieme a lui le possibili applicazioni del chatbot.
All’interno del flusso di lavoro di Machine Learning Reply, il chatbot si integra con altre funzioni, come il recommendation system: poiché il chatbot è un’interfaccia verso l’utente, esso dà all’azienda la possibilità di conoscerlo per contattarlo e offrirgli servizi personalizzati, grazie a sistemi di machine learning che la stessa società può offrire. Inoltre il chatbot si basa su conversazioni bidirezionali, che potrebbero essere dei fattori abilitanti per altre attività, come la ricerca di informazioni o la richiesta di un prodotto. Le azioni in sé non vengono effettuate dal chatbot ma da altri sistemi evoluti che vengono implementati insieme al chatbot, come i data robotics. Queste azioni normalmente richiedono un intervento umano ma in un ecosistema informatico vengono automatizzate, grazie alla capacità di apprendimento dei software machine learning. L’operatore umano viene quindi attivato solamente nel caso in cui l’utente rivolga al bot una richiesta complessa o molto specifica, al quale il chatbot non è in grado di trovare una risposta. In questo modo il ruolo dell’operatore diventa quindi più qualificato.
In quest’ottica l’utilizzo dei chatbot consente il reinsourcing all’interno dell’azienda di processi di basso profilo, che avendo costi elevati spesso vengono effettuati in outsourcing. Questo porta all’azienda benefici effettivi, in termini sia di efficienza che di costi.