L’intelligenza artificiale e i chatbot in particolare, aiutano le organizzazioni a prendere decisioni più consapevoli e velocemente, ad aumentare produttività ed efficienza aziendale e a migliorare la “user experience” dei clienti.
Secondo una ricerca di Accenture condotta su un panel di 97 Chief Information Officer e 255 Chief Technology Officer in 12 paesi nel mondo, i chatbot giocano un ruolo critico all’interno delle organizzazioni.
Sei executive su dieci pensano che i bot possano migliorare la capacità di gestione delle richieste degli utenti, la “user experience” e le modalità di “customer acquisition” e “retention”, guidando i clienti attraverso il processo di vendita.
Inoltre, il 61% ritiene che i chatbot possano aumentare la produttività dei dipendenti, contribuendo alla pianificazione delle attività e facilitando le comunicazioni all’interno dell’organizzazione.
Dunque, che si tratti di acquisire nuovi clienti, di assistere quelli esistenti o costruire brand awareness, l’impiego dei chatbot è destinato a una sempre maggiore diffusione.
Grazie alle piattaforme “no – code” come crafter.ai, la creazione di un bot è relativamente semplice, tuttavia, occorre aver chiara la strategia da adottare, per perseguire l’obiettivo dell’automazione delle conversazioni, mantenendo la percezione di un dialogo “one to one” tra utente e brand.
chatbot strategy in 7 passi: Strategia per la creazione di un chatbot
1. Individuare i propri utenti
Si parte dalla profilazione dei propri clienti al fine di progettare una “user experience” che rispetti le aspettative del target. Le domande da farsi in questa fase sono: “Quali sono le richieste ricorrenti dei tuoi clienti?”, “Che tipo di conversazioni aprirebbero?”, “Su quali canali?”.
Ogni decisione parte proprio dalle risposte a questi primi quesiti.
2. Definire gli obiettivi
In fase di definizione degli obiettivi del bot, immagina il “best-case scenario” a livello di esperienza utente per i tuoi clienti e quali azioni potrebbero compiere nel proprio percorso. Per far questo, prova a rispondere a queste domande: “Dove vuoi portare i tuoi clienti?”, “Che tipo di azioni devono compiere sui tuoi canali al fine di ottenere delle conversioni?”. “Cosa deve saper fare il bot, per convertire il cliente (ad esempio, chiudere un contratto)?”.
3. Performance e KPI
Una volta chiariti gli obiettivi, possiamo di impostare specifici KPI (Key Performance Indicators) del nostro bot. Come ad esempio: il numero di quotazioni generate, il numero di lead qualificati, il numero di conversazioni portate a termine, etc.
In particolare, occorre definire delle metriche in grado di misurare variabili come l’incremento di efficienza dei processi, la velocità di risposta, il tasso di conversione, in modo da poter monitorare la performance del chatbot.
Alcuni esempi di metriche di un chatbot sono:
- il “Retention Rate”, ossia la percentuale di utenti che tornano a interrogare il bot in un dato lasso di tempo. Un bot di qualità sarà in grado di rispondere correttamente a oltre il 98% delle richieste del cliente, generando un alto tasso di retention.
- il “Goal Completion Rate”: indica il numero di volte che un bot processa correttamente un’informazione e fornisce la relativa risposta.
- il Fallback Rate (FBR): indica il numero di volte che il chatbot fallisce nell’interpretazione del messaggio (da tenere ovviamente al minimo).
4. Intenti chiave
Definire gli intenti che il chatbot porterà a termine man mano che si procede lungo il funnel conversazionale, aiuterà a creare dei flussi ottimizzati a livello di “user experience”. D’altro canto, la definizione degli intenti aiuterà i clienti stessi a comprendere l’ambito di azione del chatbot, in modo da settare le aspettative sulle azioni che il chatbot sarà in grado di compiere.
5. Storytelling
In questa fase si tratta di prefigurare i flussi di conversazione che porteranno a un determinato punto di “conversione”, provando a disegnare “la storia dell’esperienza utente” che il cliente avrà con il chatbot. Per la UX, si può pensare di dotare il chatbot di “personalità”: questo significa immaginare “chi” il chatbot potrebbe impersonare, che nome potrebbe avere, come potrebbe relazionarsi con il cliente, come potrebbe esprimere la tua “brand personality” .
6. Piattaforme di interazione:
Nella costruzione di un’esperienza di conversazione è inoltre importante tenere presente la piattaforma di interazione. La gestione della comunicazione via chatbot deve essere disponibile su diversi canali: web, mobile e social (Whatsapp, Facebook, Telegram ad esempio).
Un utente deve poter gestire la propria conversazione con il chatbot con la possibilità di passare da un canale all’altro e se necessario, richiedere l’intervento di un operatore umano (tramite la funzionalità di handover della conversazione).
7. Test and Feedback
Per essere certi che gli obiettivi di conversione previsti siano raggiunti con successo e il bot sia in grado di fornire ai clienti il livello di “user experience” che si aspettano, è importante prevedere una fase di test e raccolta feedback a partire dal proprio interno: sia a livello di team di progetto, sia in generale all’interno dell’azienda, e ovviamente una fase di test finale prima della messa in produzione.
chatbot strategy: in miglioramento continuo
Il lavoro non termina, tuttavia, dopo la messa in produzione. L’aumento della competitività aziendale ha reso la “customer experience” un aspetto fondamentale e differenziante, per cui occorre monitorare costantemente come il chatbot si comporta e come viene utilizzato dalle persone, nell’ottica di un miglioramento continuo.
Le piattaforme come crafter.ai, rendono disponibile una panoramica dei dati di performance e dei relativi KPI all’interno di dashboard di analytics e in specifici report, scaricabili e consultabili tramite i propri sistemi di business intelligence. Questo fornirà uno strumento prezioso per affinare la propria strategia e orientare le proprie decisioni .
Fonti:
https://bettermarketing.pub/how-to-create-a-chatbot-strategy-90aebb2137f1
https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-77/accenture-research-conversational-ai-platforms.pdf
https://research.aimultiple.com/chatbot-analytics/
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