Chatbot: cos’è e perché usarne uno nella tua organizzazione

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Indice

1. Cos’è un chatbot?

2. Perché implementare un chatbot

3. Esempi di applicazione

4. Come implementare un chatbot

La gestione delle richieste è un aspetto cruciale per ogni organizzazione in quanto influenza fortemente la Customer Experience di clienti e potenziali tali e risulta, di conseguenza, unoIl modo in cui le imprese cercano di farsi strada nel mondo della tecnologia per ritagliarsi un vantaggio competitivo sostenibile è la sfida decisiva per i business del nostro tempo. Le organizzazioni sono sempre più consapevoli della necessità di affrontarla per poter restare al passo, ma molte non sanno come oppure lo fanno nel modo sbagliato, ad esempio investendo molto sulla tecnologia e poco o niente sulla formazione o sul rinnovamento delle procedure, discostandosi di molto dagli obiettivi prefissati e, di conseguenza, dal ritorno atteso dagli investimenti effettuati.

Ciò non toglie l’enorme potenziale che deriva dalla riuscita di questa impresa. Ad esempio, secondo una ricerca di McKinsey & Co. condotta nel settore bancario, dove la trasformazione digitale e la sperimentazione con l’Intelligenza Artificiale sono in corso da un decennio, i dati empirici dimostrano che le banche che hanno intrapreso il percorso di trasformazione digitale hanno registrato prestazioni significativamente migliori rispetto ai competitor che non hanno investito in questo ambito, traducendo l’eccellenza digitale in un vantaggio competitivo e, di conseguenza, economico.


Sono diverse le tecnologie che possono essere implementate dalle organizzazioni per migliorare l’efficienza e la competitività, anche se è necessario che siano calate sulle esigenze specifiche della singola organizzazione affinché possano apportare i benefici sperati. Ciò detto, in questo articolo vedremo nel dettaglio una delle tecnologie che può essere utile allo scopo, ovvero i chatbot.

1. Cos’è un chatbot?

I chatbot sono soluzioni di Intelligenza Artificiale progettate per simulare una conversazione umana.

Grazie ad algoritmi di AI di apprendimento automatico, questi sistemi basati sul linguaggio naturale – o Natural Language Processing (NLP) – possono comprendere il significato del linguaggio umano, valutarlo e contestualizzarlo per garantire un dialogo realistico e fornire risposte puntuali e coerenti.

Il ruolo dei chatbot nel panorama aziendale attuale spicca soprattutto nell’ottica di gestione dei rapporti e della comunicazione tra imprese e clienti, specie nell’ambito del Customer Care e della Customer Experience. L’introduzione di questa tecnologia nei processi aziendali, sia interni che esterni, offre vantaggi significativi sia per il cliente, che beneficia di risposte immediate e soluzioni tempestive, sia per l’azienda, che velocizza e migliora i servizi offerti, aumentando la soddisfazione dei propri utenti.

Tuttavia, I chatbot trovano applicazione in svariati settori, come ad esempio nel campo dei viaggi e del turismo, dove liberano il personale da compiti semplici come l’assistenza nella ricerca e prenotazione di voli e alloggi, offrendo esperienze di alta qualità e accurate. Un altro importante caso d’uso è rappresentato dal settore della ristorazione, in quanto i chatbot facilitano e agevolano le prenotazioni in loco, per l’asporto e per la consegna a domicilio.

2. Perché implementare un chatbot


Utilizzare un chatbot all’interno di un’organizzazione può fare la differenza per diversi motivi:

È disponibile H24 7 giorni su 7 e questo garantisce un vantaggio competitivo non indifferente rispetto alle organizzazioni che forniscono assistenza solo attraverso gli operatori nei giorni e orari lavorativi;

Riduce a 0 il tempo di attesa che il cliente impiega per ricevere una risposta, aspetto che risulta determinante in termini di soddisfazione del cliente e fidelizzazione;

Permette di automatizzare i processi interni semplici e ripetitivi togliendoli al carico di lavoro delle risorse umane, dando loro la possibilità di concentrarsi su attività a maggiore valore aggiunto e aumentando l’efficienza complessiva;

Monitora e raccoglie dati sulle abitudini dei clienti, come ad esempio il loro coinvolgimento sul sito web, la soddisfazione degli utenti o le preferenze d’acquisto, che possono essere utilizzati per fare analisi sull’andamento dei prodotti e servizi venduti e strutturare campagne di cross- e up-selling efficaci.

Aumenta la produttività del team di assistenza clienti gestendo in autonomia le richieste più semplici e ripetitive, passando al team solo le problematiche più complesse che richiedono necessariamente l’intervento umano;

Rende il servizio di Customer Service scalabile perché è in grado di gestire qualsiasi aumento di traffico senza la necessità di aggiungere altri collaboratori e erogare ulteriore formazione ecc.;

Fornisce esperienze personalizzate ai clienti perché è in grado di distinguere i nuovi clienti da quelli abituali o dai potenziali acquirenti e di gestirli in modo differenziato e appropriato attraverso messaggi personalizzati che migliorano la Customer Experience.

3. Esempi di applicazione

Assistenza clienti

Guida gli utenti nella navigazione del sito, fornisce informazioni utili, suggerisce prodotti o servizi e risponde alle domande più frequenti dei clienti in modo automatico, rapido ed efficace.

Generazione e qualificazione lead

Gestisce i visitatori sul sito web, pone loro domande pertinenti e genera lead qualificati che vengono inseriti in automatico sul sistema in uso dall’azienda (ad esempio CRM). I lead vengono classificati in base a fattori prestabiliti (es. demografici, comportamentali ecc.) stabilendo se si tratta di lead in target per l’azienda oppure no per consentirle di concentrarsi maggiormente su quelli in target.

Classificazione dei ticket

Se collegato ad un sistema di Ticket Management, il chatbot classifica e assegna i ticket di assistenza in base alla lingua, alla problematica, alla priorità o in base ad altri parametri prestabiliti.

Onboarding

Aiuta i dipendenti nelle fasi iniziali di inserimento in azienda dando loro accesso alle informazioni che gli occorrono senza la necessità di rivolgersi a colleghi e superiori.

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4. Come implementare un chatbot

Una volta individuata la soluzione da implementare, bisogna addestrare il chatbot attraverso del materiale informativo come manuali e FAQ per fornirgli una base di conoscenza per avviare l’apprendimento in modo da poter gestire le conversazioni e rispondere alle richieste.

Per quanto riguarda i meccanismi di automazione (come la generazione automatica dei lead, la classificazione dei ticket, la prenotazione di servizi o appuntamenti ecc.) è necessario fornire al chatbot i criteri e le procedure che dovrà seguire per svolgere correttamente il lavoro.

Prendendo come esempio la classificazione dei ticket, il chatbot è in grado di leggere e comprendere il contenuto della richiesta, ma se non lo istruiamo su come deve lavorarla non sa a chi deve assegnarla; se invece gli indichiamo che ogni volta che arriva una richiesta riguardante l’area tematica “x” deve assegnarla al team “x”, oppure che ogni volta che arriva una richiesta in una determinata lingua deve assegnarla al team che opera in quella lingua ecc., allora sarà in grado smistarle correttamente.

Questo ad esempio può essere fatto attraverso la costruzione di un processo BPM che guida il chatbot passo dopo passo instradandolo sul flusso da percorrere in base alle procedure e ai criteri prestabiliti.

Data la complessità della soluzione normalmente inseriamo il chatbot all’interno di un progetto più ampio, che parte dalla diagnosi dello stato attuale dell’organizzazione svolta da un Innovation Managere finalizzata a rilevare le esigenze specifiche e identificare le soluzioni più adatte a soddisfarle. Questa figura segue l’organizzazione lungo tutta la durata del progetto, fornendo supporto anche nell’implementazione delle soluzioni e addestramento del chatbot e successivamente monitorando le performance per garantire che si ottengano dei risultati tangibili.

Invece per seguire la parte relativa alla costruzione dei flussi mettiamo a disposizione la figura dell’analista di processo, ovvero un professionista specializzato nella gestione e ottimizzazione dei flussi di lavoro; in questo caso specifico il compito dell’analista è quello di analizzare ed identificare il flusso operativo più efficiente che il chatbot deve seguire per svolgere il suo incarico, ricostruirlo attraverso le logiche BPM per poi implementarlo e verificarne il corretto funzionamento.

Un esempio di BPM per chatbot addetto alla prenotazione di viaggi

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