Funzionamento, casi di successo e prospettive.
Chatbot, cosa sono?
Abbiamo spesso indicato i chatbot come uno dei temi più importanti ed in rapido sviluppo nell’ambito del digital marketing.
La funzione principale di un chatbot è quella di fornire informazioni istantanee al cliente/utente. Nel complesso questi robot sono programmati per affrontare richieste e compiti prevedibili e domande frequenti. Attraverso l’interazione continua, gli algoritmi sono sviluppati in modo che possano imparare dai risultati passati, il che a sua volta rende più veloce l’intero processo del servizio clienti…
Come funzionano?
I chatbot funzionano con il linguaggio “live” e l’elaborazione di questo linguaggio attraverso software di intelligenza artificiale. Per questo motivo, i moderni chatbots hanno come obiettivo quello di imitare un dialogo tra la persona e la macchina.
Come ogni sistema, un chatbot parte da una base di conoscenza; nel caso più semplice, è un insieme di possibili domande degli utenti e le loro risposte corrispondenti. I metodi più comuni per selezionare una risposta in questo caso sono i seguenti:
• Risposta alle parole chiave: se il chatbot riconosce una determinata parola nel messaggio, risponde in modo corrispondente. Ad esempio, se si utilizzano i titoli di famiglia (“madre”, “padre”), il programma può supportare la conversazione chiedendo informazioni sulla propria famiglia.
• Corrispondenza frase: si riferisce alla somiglianza della frase di un utente con quelle contenute nel database. Se c’è una corrispondenza, il chatbot reagisce.
• Corrispondenza del contesto: è possibile che venga chiesto di non utilizzare frasi saturate con pronomi, ad esempio: “Che cos’è questo?” Per una risposta corretta, alcuni programmi possono analizzare le frasi precedenti dell’utente e scegliere la risposta appropriata.
5 caratteristiche vincenti dei Chatbot
1. Sono guidati dall’intelligenza artificiale ed eliminano ogni possibilità di errore umano, rendendo più agevole la creazione e la conversione di lead. I chatbots sono anche autoapprendimento, quindi si adattano costantemente per diventare ancora più efficienti nel tempo.
2. Sono in grado di misurare le emozioni e modificare il loro comportamento in base al profilo predeterminato dei clienti, come età, sesso e posizione.
3. Replicano l’interazione umana quotidiana in modo più accurato rispetto a quanto fanno gli umani. Il vocabolario che usiamo con i nostri amici e familiari non si sovrappone nelle interazioni aziendali con i clienti. I comandi a parola singola nelle pagine di domande frequenti come “download”, “accesso”, “fai clic qui” sono le modalità con cui le aziende soffrono di disturbi della comunicazione sociale e perdono clienti.
4. Sono infinitamente malleabili, indipendentemente dal business o dalla funzione, dalla semplice generazione di lead alle vendite automatizzate a tutti gli effetti, il tutto reso possibile da un piccolo pop-up in basso a destra sullo schermo.
5. Sono nettamente meno costosi rispetto alle loro alternative “umane”.
Metriche di valutazione di Chatbot e casi di successo
Sicuramente dipende in gran parte dal caso d’uso e dal settore di applicazione.
Chatbots bancari e finanziari
I servizi finanziari e le banche utilizzano il Chatbot per aiutare i propri utenti a eseguire le attività rapidamente, ridurre il volume delle chiamate e ridurre i costi sul servizio clienti. Quando si esegue la valutazione di efficienza su un chatbot finanziario, è importante ricordare dove questi robot si differenziano dagli altri in termini di metriche di engagement.
Per i bot bancari e finanziari infatti si dovrebbe mirare a un minor numero di passaggi in quanto l’obiettivo è quello di fornire soluzioni veloci o ad eseguire rapidamente un’attività (come controllare un saldo o inviare / ricevere denaro). Troppi passaggi potrebbero indicare che il tuo chatbot impiega troppo tempo per ottenere risultati per l’utente.
Il tasso di fidelizzazione è un’altra metrica importante da utilizzare; un’alta percentuale di retention indica che il chatbot fornisce valore agli utenti. Se il bot ha lo scopo di sostituire altri canali di comunicazione (come la riduzione del volume delle chiamate), punta a una conservazione elevata. Detto questo, ci sono molte altre opzioni automatizzate – come il sito web o l’app della tua banca – che consentono agli utenti di gestire facilmente gli account senza parlare a un umano; se il tuo chatbot si concentra maggiormente sull’assistenza clienti (vedi più sotto), allora un alto tasso di fidelizzazione non è necessario.
Un’altra cosa da ricordare nella valutazione di chatbot è quanto bene il bot gestisce la personalizzazione . Un chatbot finanziario dovrebbe conservare le informazioni dell’utente e fornire offerte pertinenti. Nel settore bancario, ciò può includere ricordare loro le politiche chiave, offrire determinati servizi o aiutarli a risparmiare. Erica di Bank of America, ad esempio, fornisce agli utenti suggerimenti su come risparmiare denaro in base alle proprie abitudini di spesa.
Vendita al dettaglio ed e-commerce
I chatbot degli store al dettaglio offrono modi divertenti, nuovi e utili per fare acquisti. Attraverso un’interfaccia conversazionale i marchi si trasformano in assistenti personali per lo shopping che possono aiutare gli utenti a scoprire esattamente l’oggetto che stanno cercando, fornendo nel contempo qualche ispirazione lungo il percorso.
A differenza dei chatbot bancari, l’obiettivo dei creatori di questi robot per store al dettaglio dovrebbero cercare un elevato numero di passaggi di conversazione nelle metriche di engagement. Mentre gli utenti potrebbero cercare una soluzione rapida (come trovare il regalo perfetto), i chatbots al dettaglio dovrebbero catturare e mantenere la loro attenzione incoraggiandoli a navigare, rispondere alle domande sui prodotti o incrociare / upselling di un acquisto. Un ottimo esempio è ShopBot di eBay : fornisce rapidamente una soluzione immediata per chi ne ha bisogno, quindi offre diverse opzioni per incoraggiare la navigazione e l’acquisto di ispirazione.
Pagina di monitoraggio delle attività di conversazione
La fidelizzazione è uno dei parametri per le prestazioni del chatbot più importante da tracciare. Un alto tasso di ritenzione indica che il consumatore è soddisfatto della propria esperienza di acquisto; la ritenzione progressiva suggerisce che ci siano problemi da identificare.
Quando si tratta di personalizzazione , è essenziale che i chatbots retail imparino dalle abitudini di acquisto degli utenti per garantire che i loro risultati siano rilevanti. Oltre a trovare prodotti consigliati, la personalizzazione consente ai bot di vendita al dettaglio di offrire offerte e offerte in seguito. A seconda di quando gli utenti sono più attivi, il bot può inviare notifiche push per ispirare gli acquisti quando è più probabile che vengano esplorati.
Intrattenimento e giochi
Misurare il successo di chatbot per i robot di intrattenimento è simile alla vendita al dettaglio. I chatbot di intrattenimento cercano di offrire un’esperienza divertente o nuova, che si tratti di un gioco o della capacità di interagire con un personaggio di libri, film, videogiochi e altro. Poiché questi robot prosperano sull’attenzione dell’utente, la valutazione di chatbot dovrebbe misurare le metriche in modo appropriato.
Un buon chatbot di intrattenimento dovrebbe raccogliere un lungo tempo di conversazione e molti passaggi di conversazione . Questo perché, cercando di fornire un’esperienza veramente avvincente che trattiene l’attenzione dell’utente, li incoraggia a continuare quell’esperienza acquistando un libro, un film, un gioco o altri media (Bot di Game of Thrones su Facebook). Prestare particolare attenzione al modo in cui il pubblico più coinvolto utilizza il bot, quindi rivedere il bot per fornire quell’esperienza a tutti. Ciò contribuirà ad aumentare la fidelizzazione , che deve necessariamente essere alta.
A differenza delle precedenti tendenze del settore chatbot sopra elencate, la personalizzazione non è molto essenziale per un chatbot di intrattenimento di successo. Questi robot offrono giochi o conversazioni con un personaggio, offrendo poco bisogno di personalizzazione al di fuori delle precedenti risposte dell’utente alle domande. Ad esempio, il bot Kim Kardashian offre una coinvolgente conversazione in stile avventura per incoraggiare gli utenti a giocare al gioco mobile della star.
Servizio Clienti
Nei prossimi 5 anni, circa l’80% delle attività di comunicazione con i propri clienti verrà effettuato utilizzando i chatbot, con una stima del 40% entro la fine del 2019 (fonte:Spiceworks Inc.)
Questo è quindi naturalmente il settore più ovvio per sfruttare i chatbot: questo ambito di applicazione guida le tendenze del settore di chatbot e aiuta qualsiasi marchio a ridurre i costi del customer care per soddisfare al meglio le esigenze dei propri clienti. Questa tipologia di robot deve ottimizzare gli step di conversazione con l’utente riducendo il numero di scambi nel dialogo al massimo. Per fare ciò è necessario identificare, comprendere e risolvere rapidamente i problemi dei clienti quando le frustrazioni sono elevate. Se i problemi persistono, devono essere in grado di trasferire l’utente ad un essere umano in maniera estremamente fluida.
La fidelizzazione in questo caso non è tanto importante perché gli utenti probabilmente chiameranno un bot del servizio clienti solo quando avranno bisogno di aiuto per risolvere un problema specifico; pertanto un alto tasso di fidelizzazione nelle metriche di coinvolgimento del cliente potrebbe suggerire un problema serio del nostro prodotto/servizio o potrebbe indicare che il bot non è in grado di risolvere un problema, causando la restituzione dell’utente più volte.
In termini di personalizzazione, un bot del servizio clienti può beneficiare del mantenimento di una cronologia delle comunicazioni con l’utente; in questo modo l’utente non deve ripetere le stesse domande durante la discussione di un problema ricorrente e il bot non suggerirà le fasi di risoluzione dei problemi che sono già state indicate. Il bot potrebbe anche venire incontro al cliente suggerendo offerte e sconti su prodotti e servizi rilevanti per l’utente.
