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Come creare un chatbot di successo

By Barbara Ripamonti on 05 luglio 2022/ Tempo di lettura : 8 minutes

Algoritmi intelligenti capaci di comprendere il linguaggio naturale, rispondere alle domande del cliente 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e supportare l’attività dell’essere umano. Sono i chatbot, automatismi fondati sulla Knowledge Base (KB).

Spesso, associamo la Knowledge Base a un contenuto testuale, strutturato come un insieme di FAQ: in realtà, è un concetto molto più ampio. Comprende anche contenuti multimediali, integrazioni e chiavi semantiche che consentono all’AI di comprendere le richieste e rispondere in modo pertinente.

Per creare un’intelligenza davvero efficace è fondamentale che le aziende coinvolte nel progetto instaurino una vera e propria partnership: i committenti per il know-how, i fornitori per le competenze ibride che caratterizzano le nuove figure professionali che operano nel mondo dell’AI.

Il successo di un chatbot dipende dalla sinergia tra le parti coinvolte in ogni fase della sua costruzione, che il nostro partner Livehelp spiega in dettaglio in questo articolo. 

 

 

Analizzare le conversazioni

L’analisi delle conversazioni è la prima fase della costruzione perché per comprendere le reali esigenze dei clienti, la base è l’ascolto. Inizia dalle interazioni già esistenti (es.: scambi di email, chat) o, in assenza di queste, da quelle che sono le casistiche identificate come più critiche. Il risultato è una panoramica della distribuzione delle richieste.

L’analisi mira a individuare:

  • La copertura tematica dell’AI: si ottiene attribuendo delle etichette al campione di richieste in base alla loro natura, creando una macro classificazione dei diversi argomenti.
  • La copertura semantica dell’AI: consiste nell’identificare le principali parole chiave utilizzate dai clienti nel formulare la richiesta e le loro varietà, in modo che l’AI sappia riconoscere le diverse forme lessicali e rispondere in modo coerente.

La maggior parte delle aziende crede di conoscere i temi più ricorrenti; tuttavia, solo un’analisi statistica può misurare la reale entità delle esigenze dei clienti, rivelare necessità non considerate e supportare la decisione rispetto a quali casi possono essere automatizzati e quali no.

customer care

 

Costruire la Knowledge Base

Dall’analisi nasce la prima bozza della Knowledge Base, che prende forma grazie alla stretta collaborazione tra i partner coinvolti.

Questo processo è un’occasione per l’azienda committente per riflettere sulle proprie procedure: quali sono automatizzabili e quali no, le prassi che funzionano e quelle che creano attrito e possono quindi essere migliorate. Inoltre, grazie alla costruzione della KB, l’azienda ha l’opportunità di esplicitare la propria conoscenza, creando un asset condivisibile e semplice da aggiornare.

 

Quali sono i ruoli e le competenze coinvolte?

L’azienda fornitrice mette in campo le sue competenze ibride con lo scopo di considerare ogni aspetto dell’esperienza con l’AI ed ottimizzarlo in ottica Customer Centric.

Questa attività coinvolge saperi diversi ed eterogenei: capacità testuali e comunicative per la costruzione dei testi, la padronanza delle lingue straniere, in caso di progetti internazionali, il design della comunicazione per strutturare il flusso conversazionale… e non solo. Attinge alle soft skills come l’empatia, per modulare il messaggio e scegliere termini non discriminatori, la flessibilità per calarsi in un ambito molto settoriale ed acquisirne le logiche, il problem solving e pensiero strategico per prevedere soluzioni alternative in caso di fallimento dell’AI.

Infine, è importante predisporre il vocabolario di un bot, dove coesistono il lessico base e le parole chiave per il core business, espressioni di uso quotidiano e gergo professionale, sinonimi e forme flesse. Tutti i vocaboli associati al chatbot aiuteranno l’AI a comprendere le sfumature del linguaggio umano e rispondere in modo sempre più preciso e performante ai clienti.

 

Come costruire questa Knowledge Base?

La KB è l’enciclopedia del chatbot, formata dalle risposte alle richieste, dai contenuti multimediali, da integrazioni, escalation ed elementi semantici.
Andiamo con ordine. Un contenuto è costituito da una domanda a cui corrisponde una risposta, formulate secondo i criteri base di qualsiasi testo e ai principi di usabilità, come predisporre testi non troppo lunghi e ben formattati, se destinati ad un canale scritto.

La stesura dei contenuti richiede di trovare un giusto equilibrio tra l’efficacia della comunicazione umana e la trasparenza verso il cliente, che si traduce nel palesare che l’interazione sta avvenendo con un bot, non con un essere umano.
Possiamo arricchire domande e risposte con link, immagini, video, emoticons, sempre tenendo ben presente le peculiarità della piattaforma su cui opererà il bot.

Per scatenare l’effetto WOW, trasformiamo il nostro bot in dispositivo: grazie all’integrazione con web services, possiamo permettere al cliente di svolgere delle azioni tramite bot, andando ad ottimizzare delle procedure come il recupero password, la ricerca di un prodotto o il tracciamento dell’ordine.

machine learning

Come anticipare i limiti del chatbot?

L’Intelligenza Artificiale supporta l’essere umano, senza sostituirlo, perché ci sono casistiche che solo le persone sanno gestire e dove solo le persone possono fare la differenza (es.: la personalizzazione di un prodotto o una situazione molto specifica da approfondire e verificare).

Quando si costruisce la KB è importante individuare e prevedere i casi dove l’intervento umano rimane essenziale e permettere che il chatbot trasferisca la richiesta del cliente ai colleghi umani (escalation sul canale chat o ticket).

L’escalation viene proposta anche quando un chatbot non capisce la richiesta del cliente, perché quella determinata risposta non è presente nella KB, perché non riconosce una specifica parola oppure non riesce a disambiguare, a comprendere il vero senso delle parole del cliente (per esempio, il tono ironico).

 

Tutto questo lavoro non ha senso senza l’aiuto dell’azienda committente, l’unica capace di valutare la correttezza, l’efficacia e i margini di miglioramento della KB, in modo che il bot sia performante fin dall’inizio della sua attività.

 

Declinare l’AI sui diversi canali

Dopo aver costruito la Knowledge Base, questa può essere applicata ad ogni canale con il minimo sforzo, adattando gli aspetti formali delle risposte alle particolarità del singolo touchpoint.

Per esempio, nei Social Media o in Facebook Messenger, WhatsApp, amplificheremo il tono amichevole del bot, rendendo le risposte più sintetiche. Oppure, se desideriamo fornire delle indicazioni più dettagliate tramite gli Smart Speakers, considereremo l’assenza di link per questo canale e troveremo altre soluzioni per esplicitare contenuti e percorsi.

In alcuni casi, gli adattamenti coinvolgono anche gli argomenti trattati e il panorama semantico ad essi correlato. Estendere l’attività del chatbot comporta l’emersione di nuove casistiche fino ad ora non coperte, e questa è una grande opportunità per ampliare la conoscenza dell’AI.

Per quanto riguarda l’aspetto semantico, consideriamo che il cliente cambia modalità di interazione a seconda del canale. Coloro che interagiscono con un bot dal sito spesso strutturano le loro richieste in modo più elaborato rispetto al canale WhatsApp, dove la domanda viene espressa in poche parole. Questo influenza la semantica dell’Intelligenza Artificiale, in quanto maggiore è la complessità della frase, maggiori saranno i casi che il bot deve essere in grado di fronteggiare e disambiguare.

assistenti virtuali

Il chatbot di KFC su WhatsApp. Fonte: SnatchBot

 

Definire la personalità del bot

Il bot è parte integrante della comunicazione aziendale verso i propri clienti.
Definire la sua identità significa renderlo immediatamente riconducibile al brand a 360 gradi, dal Tone of voice agli elementi grafici.

Un aspetto sottovalutato è il volto da attribuire al chatbot: molte aziende scelgono una figura umana, per dare l’impressione ai propri clienti di interagire con un operatore.

In termini di user experience, questa scelta è controproducente. Se un cliente non ha la percezione di interagire con un automatismo, non adatta il suo linguaggio al tipo di interlocutore. Inoltre, si aspetta di ricevere risposte umane e, quando questa aspettativa viene disattesa, influisce negativamente in termini di soddisfazione del cliente.

Per questo meglio scegliere una sorta di mascotte, che susciti simpatia nei clienti e li renda immediatamente consapevoli di stare interagendo con un’Intelligenza Artificiale.

Nel caso di assistenti virtuali vocali, anche la scelta della voce da attribuire all’automatismo diventa strategica: timbro maschile o femminile, la velocità, il tono… Sono gli aspetti paraverbali della comunicazione con l’AI e, come tali, determinano il significato del messaggio veicolato.

user experience

Il chatbot del sito Mondoffice: Mia

 

Conclusione

Terminata la costruzione di un bot, il Golive è l’inizio, non il punto di arrivo. Il monitoraggio delle interazioni, l’ascolto dei clienti e il machine learning sono le chiavi per rendere l’AI Customer Care ancora più straordinario.

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