Chatbot: un nuovo canale di comunicazione verso il cliente

Un chatbot non è solo tecnologia: è un nuovo canale di comunicazione verso il cliente che sfrutta strumenti di machine learning.

Un chatbot è un software capace di interfacciarsi da un lato con l’utente finale utilizzando il linguaggio naturale e dall’altro con i sistemi informatici, al fine di supportare l’impresa nelle sue diverse funzioni in modo efficiente ed innovativo. Ma 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.

Con linguaggio naturale si intende un linguaggio simile a quello che viene utilizzato quotidianamente dalle persone. Può essere impostato sia un linguaggio colloquiale che più formale. Di base il chatbot utilizza un linguaggio testuale, ma in alcune applicazioni è possibile integrare anche meccanismi di riconoscimento della voce per permettere all’utente di utilizzare il linguaggio naturale vocale, sia in input che in output.

All’interno di un’impresa un chatbot può essere utilizzato per ottimizzare le comunicazioni e offrire dei servizi, per gestire un canale di vendite o di informazioni, oppure per la configurazione di prodotti. Può essere applicato a vari ambiti di utilizzo, la condizione è che vi sia un flusso già strutturato all’interno del quale il chatbot possa muoversi.

La tecnologia chatbot può portare benefici anche internamente ad un’azienda, per consentire al dipendente che ha bisogno di un’informazione di interfacciarsi con un unico sistema, reperibile 24/7 e in grado di servire contemporaneamente diversi utenti.


Tecnologia per l’utente

Tecnologia a servizio dell’utente

Dal punto di vista tecnologico, all’interno del chatbot c’è un elemento fondamentale, il natural language understanding, o natural language processing, che consente di tradurre una frase trasmessa sotto forma di linguaggio naturale in un’informazione più strutturata con la quale è possibile operare in ambito informatico. Il chatbot funziona quindi come un interprete, che traduce da linguaggio naturale a linguaggio informatico e viceversa, in quanto è in grado di capire che tipo di risposta deve fornire all’utente dandogli un feedback a lui comprensibile. Per la comprensione del messaggio trasmesso e la traduzione in informazioni aggregate e utili per l’utilizzo informatico, il chatbot utilizza tecniche avanzate di machine learning.

I canali che un chatbot può utilizzare sono principalmente tre: le piattaforme di messaggistica istantanea, i device di interfaccia IoT e i personal robot. A questi corrispondono tre livelli di complessità d’interazione. Le applicazioni di messaggistica, come Telegram, Messenger e Skype, sono le più utilizzate e corrispondono al livello più semplice, in quanto prevedono solamente l’utilizzo di un linguaggio testuale. Nei device con interfaccia IoT, come gli strumenti proposti da Amazon (Amazon Echo) e Google (Google Home), si raggiunge un livello di complessità maggiore in quanto il messaggio testuale diventa vocale, quindi il chatbot converte le informazioni dalla voce al testo, e viceversa. Nell’ultimo livello, infine, l’utente ottiene dei feedback da parte del robot fisico, che permette un’interazione anche di tipo empatico. Dando dei comandi al robot esso può eseguirli, consentendo di interagire con l’ambiente reale. Con la semplicità di utilizzo da parte dell’utente aumenta quindi la complessità tecnologica nel software del chatbot.

Il 2016 è stato l’anno delle conversational technologies: tutto è nato da Telegram, la prima piattaforma a offrire un servizio attraverso i chatbot. In seguito Facebook li ha sviluppati ulteriormente, implementandoli e diffondendoli tra gli utenti. Sempre più piattaforme hanno poi iniziato ad utilizzarli. L’enorme sviluppo delle applicazioni di messaggistica ha reso possibile la diffusione di questi strumenti automatizzati, consentendo l’evoluzione dei bot a livello consumer.

Perché scegliere un chatbot?

Perché scegliere un chatbot?

La forza del chatbot è la sua semplicità, in quanto fornisce un servizio interattivo basato sul linguaggio naturale.

Fra i clienti il principale ostacolo all’adozione di uno strumento chatbot è il dubbio sull’effettiva realizzabilità di un sistema tanto evoluto. Per questo motivo Machine Learning Reply effettua insieme al cliente un percorso di accompagnamento, da una prima fase di analisi, utile a capire quanto il chatbot possa prendersi carico del servizio, fino alla realizzazione del progetto globale. Da qui il sistema può essere esteso e se ha successo all’interno dell’azienda è possibile integrarlo con tutti i sistemi corporate.

La tecnologia chatbot si applica a qualsiasi settore di mercato, in quanto tutte le aziende hanno un customer service, un’offerta di vendita e dei dipendenti da gestire. Per questo motivo si può pensare al chatbot come ad un nuovo canale di comunicazione, per il quale l’unico requisito richiesto al cliente è una mentalità innovativa in grado di immaginare un ecosistema digitale a supporto della crescita dell’impresa.

Le applicazioni del chatbot in azienda

Attualmente il chatbot presenta quattro principali applicazioni...

Product configurator


Il chatbot accompagna l’utente nel flusso di configurazione di un prodotto. Questa applicazione, ad esempio, è stata recentemente implementata per la creazione di un configuratore di automobili per una nota casa automobilistica, al fine di consentire ad un acquirente di scegliere le caratteristiche dell’auto in termini di allestimento, motore e personalizzazioni, con l’obiettivo di fornirgli un’automobile configurata secondo le sue preferenze e le sue necessità.

Smart customer support


Il chatbot permette di filtrare le richieste iniziali degli utenti risolvendole in modo semplice e veloce, grazie alle soluzioni che tipicamente vengono fornite, individuando l’ambito della richiesta e accedendo a un database con le risoluzioni dei claims. Solo nel caso in cui il chatbot non sia in grado di risolvere il problema di un utente, la conversazione viene inoltrata ad un operatore.

Smart sales


Il chatbot consente una navigazione dei prodotti nuova e interattiva, in quanto può presentare le linee di offerta all’interno di un catalogo proponendo le varie possibilità personalizzate sui feedback dell’utente. A seconda delle esigenze del cliente, è anche possibile effettuare il pagamento direttamente dal canale chatbot.

Business to employee


Il chatbot può essere utilizzato da un’azienda anche per la comunicazione interna, fornendo ai dipendenti servizi come la richiesta di moduli o di appuntamenti. Sempre in ottica HR, è possibile anche sviluppare un chatbot in grado di effettuare un primo screening dei candidati per le posizioni aperte in azienda, al fine di trovare risposta alle domande standard riguardanti studi ed esperienze, in modo più efficiente per l’organizzazione ma anche interessante dal punto di vista dell’utente. Con un chatbot ogni dato viene registrato automaticamente, quindi può anche fornire un servizio di raccolta informazioni.

Il valore aggiunto di Machine Learning Reply

In questo scenario, offre uno studio che parte dall’analisi dell’applicazione in sé, per comprendere insieme al cliente qual è lo scopo per il quale il chatbot viene creato, quale piattaforma sia meglio utilizzare e che tipo di utente ne usufruirà.

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.