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Chatbot: a cosa servono e come funzionano

Per introdurre i chatbot dobbiamo spiegare la customer experience e il journey:

 

CUSTOMER EXPERIENCE

qual è la percezione da parte del consumatore del rapporto intrattenuto perché è facile per l’impresa mostrare tutte le proprie potenzialità ad un cliente durante il contatto.

Le persone delle volte possono dimenticare delle azioni intraprese dall’azienda, però non dimenticano sicuramente se hanno vissuto un’esperienza con l’impresa stessa.

 

CUSTOMER JOURNEY

è un viaggio che segue l’utente in tutti i possibili contatti che ha con l’impresa, tutte le interazioni che ci sono con l’impresa. Ogni singola interazione è definita touchpoints cioè il punto di contatto con l’impresa. Nell’analisi di ogni singolo contatto è possibile seguire ed orientare la possibilità di vendita da parte dell’impresa, aumentare i rapporti con l’impresa e sicuramente migliorare l’esperienza in ogni singolo contatto.

Il customer journey ha un punto di inizio nel quale il cliente viene a conoscenza dell’impresa e che rappresenta il punto della scoperta, successivamente fino ad arrivare all’acquisto ci sono una serie di passaggi prima e dopo l’acquisto. Prima, un’azienda che viene a conoscenza dell’impresa inizia a valutare l’impresa, il prodotto, il servizio che offre fino a confrontarla con altre imprese, per poi arrivare al punto di acquisto. Ciascun passaggio può essere modificato per migliorare la customer experience. Se l’impresa si focalizza solo a vendere il prodotto e il servizio, senza considerare l’esperienza che l’utente vive con l’impresa stessa, si potrebbe perdere qualche cliente.

Dopo l’assistenza, l’utente può abbandonare questo ciclo oppure ritornare nel ciclo stesso per acquistare un nuovo prodotto/servizio. Il cliente quando viene a conoscenza, in ogni singola fase ha dei punti di contatto con l’impresa e ci sono dei punti che possono essere fisici come i contatti in uno store, oppure dei contatti digitali che vengono vissuti principalmente online con l’azienda.

Ogni piccolo punto di contatto può essere gestito in modo diverso, vediamo che nel passo che i principali sistemi di comunicazione per identificare i chatbot potevano essere le email, i blog, i siti web mentre ora si coinvolge l’utente stesso con i chatbot tramite conversazioni con gli utenti a qualsiasi ora.

I sistemi di comunicazione possono essere principalmente raggruppati in comunicati stampa, call center, email, sms e così via.
Questi sono tanti modi di comunicare con l’utente che può venire a conoscenza tramite diversi sistemi di comunicazione, come anche social media e piattaforme di messaggistica e tramite la statistica nelle slides possiamo notare come nel 2020 quasi tutte le piattaforme di messaggistica stanno aumentando il numero di utenti attivi. Da parte dell’impresa c’è molta attenzione ad identificare un modo di comunicare con gli utenti, tramite queste app di messaggistica, offrendo assistenza non più con email ma soprattutto tramite instant message perché gli utenti aumentano sempre di più.

In questo contesto si inseriscono i chatbot che migliorano l’esperienza degli utenti attraverso i sistemi di comunicazione.

intelligenza artificiale

 

Cosa sono i Chatbot?

I chatbot sono programmi informatici intelligenti progettati per interagire con le persone attraverso il linguaggio naturale. Può sembrare banale, ma tutti dati raccolti devono essere utilizzati con il linguaggio naturale per poter comunicare con l’utente. Una macchina, tramite questo software, riesce a comunicare con l’utente.

Al centro della slide vediamo delle piattaforme che permettono di costruire un chatbot e attraverso delle integrazioni con altri tipi di piattaforme è possibile utilizzare questa piattaforma che permette di creare la macchina che sta alla base del chatbot così da comunicare con l’utente.

  • INSTANT MESSAGING PLATFORM: sono le piattaforme alle quali è collegato un chatbot.
  • AI TOOLS: piattaforme di intelligenza artificiale che vengono utilizzate poi dal chatbot per capire il linguaggio naturale o per apprendere il linguaggio dall’utente stesso.
  • BOTS ANALYTICS: servono ad identificare le domande degli utenti e le risposte ed effettuare un analytics sul funzionamento dei chatbot.

 

Ci sono poi altri tipi di integrazione che permettono al sistema centrale, quello del chatbot, di comunicare con l’esterno.

  • ARTIFICIAL INTELLIGENCE: Alla base del chatbot c’è l’intelligenza artificiale per il riconoscimento del linguaggio naturale, la quale nasce nel 1950 e si evolve man mano perché la prima intelligenza artificiale permetteva solo di riconoscere il linguaggio naturale, una frase e di permettere ad una macchina di comprendere una domanda dell’utente e quindi di convertire una domanda in codice e quindi la macchina che parla in codice comprendeva il significato di quella domanda ma non riusciva a comprendere a pieno cosa l’utente stesse chiedendo e così con il passare del tempo c’è stata l’evoluzione dell’intelligenza artificiale.
  • MACHINE LEARNING
  • DEEP LEARNING: apprendimento più profondo, la macchina oltre a capire la domanda, inizia ad apprendere dall’utente stesso fino ad arrivare ai giorni d’oggi che si sta evolvendo sempre di più.
  • CAPTCHA (Google), è uno strumento di intelligenza artificiale che quando viene utilizzato si va ad addestrare l’intelligenza artificiale di Google, cioè Google all’inizio aveva bisogno di tanti utenti che addestrassero la sua intelligenza artificiale.

 

La maggior parte dei CAPTCHA presentano segnali stradali, strisce pedonali, auto, biciclette e quasi tutte identificano il traffico stradale.

Google ha pensato di aprire l’addestramento a tutti gli utenti presenti nel mondo e inizialmente l’utente una volta che selezionava le immagini arrivava un feedback a Google che veniva controllato, oggi invece questa piattaforma viene utilizzata per controllo. Quando andiamo a selezionare i cartelli stradali, Google già sa la risposta perché l’intelligenza artificiale ormai è così tanto addestrata che riesce già a riconoscere i cartelli stradali.

In quel momento arriva un feedback a Google di controllare quella risposta per migliorare ancora di più l’accuratezza della macchina stessa. Ogni giorno, nell’utilizzo di questo software, noi già stiamo addestrando l’intelligenza artificiale. Sicuramente con i cartelli stradali è più semplice che con la seconda immagine che vediamo nelle slides (cani e muffin) dove possiamo trovare maggiore difficoltà nel primo impatto così come nel distinguere il gatto dal barboncino nella seconda immagine.

Un’intelligenza artificiale ben addestrata potrebbe identificare queste piccole variazioni, attraverso un addestramento continuo. Attraverso un continuo addestramento si riesce a formare una macchina che riesce ad identificare degli INPUT per poi generare degli OUTPUT.

 

Quali sono i benefici?

  • Accelerare i processi lenti, risparmiando tempo e risorse.
  • Migliorare l’efficienza, la produttività e la qualità: l’efficienza perché avviene tutto velocemente, la produttività perché si riescono a fare molti più processi in poco tempo, e la qualità perché una macchina ben addestrata è molto più precisa di una persona umana che svolge la stessa attività.
  • Migliorare l’esperienza cliente.
  • Migliorare focusing e targeting nel marketing per far crescere le vendite perché in base all’intelligenza artificiale si possono generare anche degli analytics.
  • Prendere decisioni in maniera più consapevole per creare vantaggio competitivo
  • Esplorare e sviluppare le opportunità di business nascoste
  • Migliorare il ROI e ridurre i costi operativi.

Ci sono tanti benefici che un’intelligenza artificiale può avere per un’impresa, ora andiamo a legare questi benefici a quello che è un chatbot.

 

Perché il chatbot ha bisogno di un’intelligenza artificiale per funzionare correttamente?

L’intelligenza artificiale inizialmente riconosceva solo la domanda dell’utente, con il passare del tempo di è evoluto.
Il machine learning è proprio l’abilità di imparare senza essere stata programmata per consentire al software di interagire con le persone.

Prima fase di addestramento dove i dati vengono inseriti nell’algoritmo che viene addestrato per riconoscere quei dati. Questo modello addestrato serve nel momento in cui ci saranno dei dati non classificati che passano attraverso il modello addestrato e in automatico la macchina effettua delle predizioni. Attraverso un algoritmo (modello addestrato), è sicuro che con una certa percentuale che quello è il risultato quindi è una predizione che la macchina effettua. In base a come è impostata l’intelligenza artificiale si può dire se quella predizione con un’accuratezza del 90% può essere ritenuta come risposta corretta oppure come risposta errata.

C’è un limite impostato con l’intelligenza artificiale, con il quale si può dire se quella predizione può essere considerata come risposta esatta o errata.

Il deep learning è un avanzamento del machine learning, il quale identifica diversi modelli addestrati per imitare il cervello umano. Ci sono tanti machine learning che cooperano insieme, in modo che da un’immagine e da un significato si riesce tramite diversi modelli ad arrivare al risultato finale.

L’intelligenza artificiale viene addestrata in base agli input che gli vengono dati e c’erano percentuali che si muovevano in base alla sicurezza della macchina, in base a quanti input gli sono stati dati e a come è stato addestrato il modello, l’intelligenza artificiale inizia ad apprendere e quando viene utilizzato il modello artificiale è possibile riconoscere l’input in automatico senza essere addestrato e in base all’addestramento è possibile far svolgere delle azioni all’intelligenza artificiale quando conosce con una certa sicurezza quell’input.

intelligenza artificiale

 

Come funziona per un chatbot?

Abbiamo visto le azioni che svolge la macchina in base ad un’intelligenza artificiale addestrata, adesso vediamo come funziona per un chatbot.

Il chatbot deve capire il significato dell’input con il testo scritto o con l’audio, poi tramite il natural language processing bisogna capire il significato di ogni parola della frase, andando ad identificare ogni singola parola come se fosse un’analisi logica, una volta appreso qual è la frase, sempre tramite l’intelligenza artificiale, un chatbot può definire i collegamenti all’interno della frase tramite la SEMANTIC TECHNOLOGIES, e a che cosa serve?

Analizzando cosa dice ogni singola frase, è molto più sicuro della risposta che poi deve dare un chatbot. Attraverso un’intelligenza artificiale identifica l’input e riesce a dare una risposta con maggiore sicurezza. Allo stesso modo può avvenire anche negli audio, perché le piattaforme di messaggistica funzionano anche tramite audio, quindi un chatbot deve essere in grado di riconoscere un audio, convertirlo in testo e permettere ala macchina di comprendere il significato di quell’audio.

Lo stesso funzionamento avviene per alexa: l’audio passa tramite un modello addestrato che viene analizzato tramite l’intelligenza artificiale, comprendendo il significato dell’audio la macchina è in grado di dare un output che in questo caso può essere un testo scritto o una sintetizzazione dell’audio.

 

Esempio di funzionamento di chatbot:

HEY, HO APPENA FATTO L’ORDNE! DV TROVO LA FATTURA?

Nella domanda sono stati fatti degli errori e abbreviazioni appositi: ordne e dv.

Un chatbot addestrato con intelligenza artificiale riesce a riconoscere sia gli errori sia le abbreviazioni e riesce a dare un senso alla frase in modo da dare una risposta corretta.

 

CUSTOMER CARE UMANO

  • Si trova a gestire dei processi ripetitivi.
  • Tanti canali diversi, bisogna comunicare tramite tanti canali (WHATSAPP, MESSENGER, INSTAGRAM).
  • Molto costoso, perché all’aumentare die clienti, aumentano anche il personale necessario per rispondere ai clienti.
  • Difficile da standardizzare, se chiamiamo diverse volte otteniamo diverse risposte (es: servizio ENI) perché ogni persona è formata con il tempo e può rispondere diversamente in base alle proprie conoscenze.
  • Lunghi tempi di attesa dovuti alla mole di lavoro necessaria per rispondere ai clienti.

 

CUSTOMER CON A.I. (INTELLIGENZA ARTIFICIALE)

  • Automazione dei processi.
  • Sempre disponibile.
  • Facile da misurare.
  • Più veloce e multitasking, disponibile 24h su 24 e risponde in pochi secondi.

Nel customer con A.I. l’unico costo iniziale è la configurazione, il mantenimento della macchina e il server dove gira l’intelligenza artificiale.

Una volta che riceve la domanda, risponde sempre con la medesima risposta.

Questo può essere applicato all’e-commerce e può servire ad avere una customer experience personalizzata perché un utente può essere seguito all’interno di un sito web, vedendo quali prodotti gli interessano di più o di meno, si può aiutare a prendere decisioni perché conoscendo l’utente e tracciandolo all’interno del sito, il chatbot avendo acquisito i dati riesce a dare una risposta che sia focalizzata su quel cliente. Diversamente un customer umano perde più tempo per dare la risposta e non si sa se sia corretta questa.

  • Rispondere alle domande sui prodotti: un sito web media world di venditori di grandi elettrodomestici, ognuno dei quali ha una propria scheda tecnica e tutte le guide di ogni prodotto, in base alla domanda del cliente va ad identificare in automatico la risposta.

Non solo si semplifica e velocizza il processo, ma si offre anche una risposta corretta alla domanda dell’utente.

  • Dare informazioni sullo stato di ordini e spedizioni, spesso l’utente quando deve cercare informazioni sull’ordine, deve andare sul sito ed identificare lo stato dell’ordine, invece il chatbot tramite una semplice domanda dell’utente può dare delle informazioni rapidamente.

 

Le banche raccolgono le informazioni sull’utente, quando chiamiamo l’assistenza clienti dobbiamo aspettare i tempi di attesa, dare tutte le password e le informazioni per ottenere una risposta invece in questo modo ci viene permesso di gestire il nostro conto corrente attraverso una conversazione che avviene in modo automatico e nel momento in cui il chatbot non sa rispondere si attende l’intervento dell’operatore umano perché il chatbot non è addestrato a quella domanda.

L’operatore umano nel momento in cui inizia a comunicare con l’utente, arriva una segnalazione al reparto che si occupa dell’addestramento dell’intelligenza artificiale e permette di addestrare quel chatbot anche a quella funzione in modo che nella volta successiva se viene posta la stessa domanda da parte dello stesso utente o di un altro utente, il chatbot sarà addestrato per rispondere.

Come possiamo immaginare vedendo questi esempi, notiamo che il chatbot è come se fosse un bambino che inizialmente non ha informazioni, gli vengono date delle informazioni e inizia a crescere e ad apprendere sempre di più, fino ad essere quanto più ampio possibile. Con tante informazioni che gli vengono date nel tempo riesce ad ampliare la propria conoscenza riuscendo a rispondere alle domande degli utenti, senza bisogno dell’intervento di un operatore umano.

Altri esempi possono essere nell’ambito del turismo, nella scelta di un hotel o di una destinazione, chiedendo ad Expedia di voler un hotel con una moquette rossa oppure senza moquette, identifica in automatico tutti gli hotel con le immagini e può anche dare consigli sui luoghi da visitare, una volta che è stata fatta la prenotazione. Tutti questi servizi sono collegati per offrire un servizio sempre migliore al cliente.

Andare a considerare queste tecnologie per migliorare l’esperienza dell’utente significa anche offrire servizi in modo diverso tramite una conversazione. Se il chatbot è addestrato bene, spesso l’utente non riesce a capire se sta conversando con una persona umana oppure con una macchina.  Un chatbot può essere utilizzato per l’assistenza del customer service ma può anche fare domande all’utente quindi può capire se si tratta di scarpe da donna o da uomo perché non sa se sta parlando con un utente donna o uomo può apprendere dalla risposta.

 

Infine vediamo il chatbot può essere utilizzato anche per gestire il personale di un’azienda, perché avendo tutte le informazioni sui dipendenti può rispondere in automatico e in un secondo senza occupare né le linee telefoniche, né il personale.

Immaginiamo sia l’esperienza dell’utente che deve chiedere quelle informazioni, sia le risorse che è possibile risparmiare attraverso un chatbot.

È ovvio che per la configurazione del chatbot c’è bisogno di altro personale che stia lì a controllare, però l’esperienza dell’utente e il servizio che viene offerto è migliore se il chatbot è addestrato bene.

Innovation and International Management student and Web Developer.