L’ASCESA DELLE INTERFACCE CONVERSAZIONALI

Scopri di più sulle ultime tendenze nel campo delle interfacce vocali e sulla vision di Reply per una strategia Voice-First.

Contattaci

Prima di compilare il form di registrazione, si prega di prendere visione dell'Informativa Privacy ai sensi dell’art. 13 del Regolamento UE n° 679/2016

Input non valido
Input non valido
Input non valido
Input non valido
Input non valido
Input non valido

Privacy


Dichiaro di aver letto e ben compreso l'Informativa Privacy e acconsento al trattamento dei miei dati personali per finalità di marketing da parte di Reply SpA, in particolare per l’invio di comunicazioni promozionali e commerciali o la segnalazione di eventi aziendali o webinar, con modalità di contatto automatizzate (es. SMS, MMS, fax, e-mail e applicazioni web) e tradizionali (es. telefonate con operatore e posta tradizionale).

È IL MOMENTO DI USARE LA VOCE

I rapidi progressi nelle tecnologie di elaborazione e riconoscimento vocale, insieme all’avvento di molti nuovi sensori e interfacce intelligenti, hanno facilitato l’accettazione delle interfacce vocali da parte di centinaia di milioni di famiglie in tutto il mondo.

Reply, con i suoi esperti del settore, sta lavorando alla creazione di un canale per raccogliere, concentrare e indirizzare la sua UX e il suo know-how tecnico, fornendo soluzioni vocali aziendali a clienti di diversi settori.

SCUSA, PUOI RIPETERE?​

Vi è un ampio divario tra la capacità umana di parlare, scrivere, leggere e ascoltare. Gli anglofoni riescono a leggere una media di 238 parole al minuto (indicata con l’acronimo inglese WPM), ma la velocità con cui ascoltano è di circa la metà. Di conseguenza, è necessario fare molta attenzione quando si scrivono i dialoghi degli assistenti vocali.

MODALITÀ DI INPUT E OUTPUT/PAROLE AL MINUTO (INGLESE)

NIENTE PIÚ MALINTESI

Le applicazioni a comando vocale hanno successo soltanto se:

  • sono state progettate secondo delle best practice che spesso sono profondamente diverse da quelle utilizzate nell’architettura UX tradizionale;

  • il caso d’uso per l’applicazione è pertinente e aggiunge valore;

  • si posizionano in modo appropriato negli ecosistemi digitali dei clienti per potenziare la gamma dei touchpoint disponibili.

L’OFFERTA REPLY

La transizione dallo “screen design” al “voice design” presenta diverse sfide. Reply supporta i propri clienti nel superare queste difficoltà progettando interfacce che non siano solo funzionali, ma anche accattivanti.

Con la strategia giusta, i framework per un’integrazione perfetta di tutti i touchpoint del CRM possono essere implementati in modo tale da consentire un customer journey che può essere interrotto e ripreso senza perdere progressi o informazioni.

1.

UN APPROCCIO OLISTICO ALLE SOLUZIONI CRM

 

Analisi e consulenza CRM per creare una UX coerente in tutti i touchpoint.

  • Trovare le lacune

  • Identificare i KPI

  • Trovare le soluzioni tecniche migliori

  • Pianificare i progetti

2.

LA PROGRAMMAZIONE DELLE SOLUZIONI VOCALI PER UX E CRM AZIENDALI

 

Creare e implementare l’intero ambiente UX e CRM

  • Progettare, programmare e pubblicare le soluzioni vocali

  • Integrarle in sistemi esistenti

3.

IL MANTENIMENTO DELL’EFFICACIA DI UN PANORAMA CRM SPECIFICO

 

Misurare il successo studiando le scelte fatte e rianalizzandole

  • Confronto dei KPI

  • Identificazione di nuove possibilità e touchpoint

  • Mantenimento dell’infrastruttura

  • Analisi costante della UX e del brand

PARLIAMO DI STRATEGIA

In che modo la strategia Voice-First di Reply può aiutare la tua azienda trarre il massimo vantaggio dalla voice revolution?

PRIMA DI TUTTO, COS’È LA STRATEGIA VOICE-FIRST?


Mentre un “semplice” assistente digitale sotto forma di un chatbot o di una skill è un’offerta che ha un ambito e una vision necessariamente limitati, l’approccio voice-first consentirà una prospettiva olistica e top-down dell’intero panorama digitale del cliente, abbracciando la prossima rivoluzione digitale, potenziando la sicurezza dei brand e incrementando notevolmente l’efficienza e la customer satisfaction.

QUAL È L’APPROCCIO ALLO SVILUPPO DI REPLY?


Durante un workshop intensivo con i clienti, gli esperti di Reply, identificano tutti i possibili touchpoint, le applicazioni, le raccolte di dati e i dispositivi aziendali che svolgono un ruolo nei loro processi di business. In seguito, insieme al tone of voice aziendale, si visualizza in modo collaborativo l’intero panorama digitale a comando vocale.

QUAL È IL VANTAGGIO DI UNA STRATEGIA VOICE-FIRST?


In futuro, molti più processi di business saranno controllati con interfacce vocali. Le società che sfruttano questa tendenza implementando una strategia globale, anziché un insieme di singole soluzioni non correlate, potranno trarre maggiore vantaggio dalle tecnologie vocali.

UNA STRATEGIA VOICE-FIRST È UN APPROCCIO ESCLUSIVAMENTE TECNICO?


No, una strategia Voice-First richiede lo stesso coinvolgimento da parte degli esperti di progettazione del brand e di marketing, come da parte dei conversational designer e dei programmatori. Per esempio, per creare un’esperienza vocale coinvolgente il tone of voice è importante quanto la sentiment analysis.

PARLIAMO DI TECNOLOGIA

Man mano che la precisione della Voice Interface Recognition si avvicinerà ai livelli umani, gli smart assistant, in particolare VUI e NLP, diventeranno le tecnologie più importanti delle interfacce prossima rivoluzione dell’interfaccia, a mano a mano che la precisione della Voice Interface Recognition si avvicina ai livelli umani.

Pertanto, Reply sfrutta vari approcci e metodologie tecniche per creare esperienze conversazionali complete.

ASR​

RICONOSCIMENTO VOCALE AUTOMATICO

Il riconoscimento vocale automatico, noto con l’acronimo ASR, dall’inglese “Automatic Speech Recognition”, è il campo interdisciplinare della linguistica computazionale che sviluppa metodi per tradurre il parlato in linguaggio macchina; in altri termini, scompone il suono delle voci umane in linguaggio binario che può essere elaborato digitalmente. ​

NLP​

ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE

L’elaborazione del linguaggio naturale, nota con l’acronimo NLP, dall’inglese “Natural Language Processing”, è un campo dell’informatica che studia le interazioni tra i computer e i linguaggi naturali, in particolare come programmare i computer per l’elaborazione e l’analisi dei dati del linguaggio naturale. L’NLP può fare riferimento a un’ampia varietà di strumenti, come il riconoscimento vocale, il riconoscimento del linguaggio naturale e la generazione di linguaggio naturale.​

NLU / Sentiment Analysis​

COMPRENSIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE

La comprensione del linguaggio naturale, nota con l’acronimo NLU, dall’inglese “Natural Language Understanding”, è il settore della NLP che si occupa della comprensione. Inoltre, l’intelligenza artificiale e il riconoscimento dei pattern di apprendimento automatico possono essere usati per la sentiment analysis per cercare di determinare la tonalità e il significato dell’input orale o scritto. La comprensione del linguaggio naturale può essere applicata a molti processi, come la categorizzazione di testi, la raccolta di notizie, l’archiviazione di singole parti di testo e, su scala più ampia, l’analisi di contenuti.

Humanizing Technology

Best Practice

Virtual Influence

La ricerca di una tecnologia sempre più "umanizzata" è molto più che un passo fondamentale verso l'integrazione definitiva dei chatbot come compagni naturali nelle nostre vite di tutti i giorni; essa rappresenta anche l'opportunità di accedere a un universo completamente nuovo della comunicazione uomo-macchina. Elbkind Reply presenta la nuova era della tecnologia creativa e dei social media con il potenziale di avvicinare le macchine e le persone come mai prima d'ora.

Virtual Influence 0

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.