Il 2023 sarà l’anno dei chatbot.
La diffusione dei LLM – Large language models come ChatGPT ha contribuito a sollevare il livello di attenzione e curiosità con cui aziende e consumatori guardano a queste tecnologie.
Se è chiaro per tutti che l’intelligenza artificiale sia fondamentale per la gestione e lo sviluppo della strategia conversazionale delle imprese, non è forse chiaro per tutti da dove iniziare.
Per questo abbiamo preparato una checklist per orientare strategie e decisioni delle aziende di ogni dimensione e budget.
Parte prima: CONSIDERAZIONI DI PARTENZA
- Obiettivo: qual è l’obiettivo del tuo chatbot? Il primo passo è definire l’obiettivo del bot. Cosa deve poter fare l’assistente virtuale? Deve essere in grado di rispondere alle domande frequenti dei clienti, fornire informazioni sui prodotti, supportare il processo di acquisto, facilitare la presa di appuntamenti o il tracking delle spedizioni? Aver chiaro l’obiettivo della soluzione faciliterà la presa decisionale negli step successivi.
- Sistemi e integrazioni: la tua azienda dispone dei sistemi informativi con cui il chatbot dovrà interfacciarsi per svolgere il suo compito? E’ importante verificare se i sistemi informativi con cui il chatbot dovrà interfacciarsi sono disponibili e compatibili. Ad esempio: sito web, canali social, gestionale CRM, sistema ERP, piattaforma e-commerce etc.
E’ importante, inoltre, verificare la disponibilità della documentazione API (Document Interface Agreement) con cui assicurarsi una perfetta integrazione.
- Traffico: i tuoi canali digitali hanno un traffico sufficiente per beneficiare dell’automazione del chatbot? Un chatbot può essere particolarmente utile per gestire volumi di traffico elevati, ma se il volume di traffico è troppo basso, potrebbe non essere necessario.
- Knowledge base: per addestrare il chatbot, è importante preparare una knowledge base esaustiva e strutturata. Qual è il dominio di business di cui si dovrà occupare il tuo bot? È necessario definire e preparare a monte le possibili domande e le risposte su cui addestrare l’assistente virtuale. Questo passaggio sarà utile per individuare punti in cui sviluppare flussi conversazionali funzionali a specifici compiti.
- Disegnare i flussi di conversazione: questo è uno step non strettamente necessario nel caso in cui si scelga di utilizzare piattaforme “no code” per la creazione del proprio assistente virtuale. Tuttavia, se si reputa utile avere una rappresentazione grafica del flusso, è possibile utilizzare strumenti per il design grafico del flussi, disponibili online gratuitamente, oppure attendere il rilascio del tool di flow design, prossimamente disponibile con Crafter.ai 🙂
- Risorse e budget: lo sviluppo di una soluzione efficace richiede un’infrastruttura adeguata (server) e un team di data scientist. Il budget disponibile per il progetto orienterà le tue decisioni verso l’acquisizione di una soluzione in outsourcing, l’acquisizione di risorse interne in grado di sviluppare il chatbot utilizzando un framework di sviluppo (ad. Amazon Lex, Google Dialog Flow, Microsoft Luis, Rasa), oppure, la scelta verso piattaforme di conversational AI SaaS – Software as a Service, come crafter.ai
Parte seconda: verifica i requisiti della soluzione che hai scelto
Una volta definiti i requisiti interni, è possibile procedere alla scelta della soluzione più adatta.
Iniziamo.
- Scegliere la giusta soluzione:
- Outsourcing: se non si dispone di un team di data scientist in azienda, puoi rivolgerti ad aziende specializzate, in cui un team di sviluppatori si occuperà di creare una soluzione chatbot su misura per le tue esigenze. Questo approccio garantisce personalizzazione, ma può essere costoso e difficile da manutenere.
- Framework di sviluppo: i framework di sviluppo chatbot consentono di creare soluzioni personalizzate attraverso l’utilizzo di un’interfaccia che consente ai data scientist di creare i modelli che servono per il training del bot. Questo approccio, tuttavia, richiede risorse altamente specializzate e competenze di data science.
- Piattaforma No Code AI SaaS: Le piattaforme di Conversational AI – Software as a Service integrano il codice di sviluppo, utilizzando modelli prefabbricati, ma offrono allo stesso tempo la possibilità di personalizzazione in base alle esigenze del cliente. Consentono, anche a utenti non esperti, di creare e mettere facilmente in produzione il proprio chatbot in autonomia.
- Autonomia, scalabilità, personalizzazione: questi aspetti sono fondamentali per guidare la scelta al punto 1. Nel valutare le differenti opzioni, prova a rispondere alle seguenti domande:
- La soluzione consente di aggiungere funzionalità ed effettuare integrazioni in autonomia?
- Permette l’accesso agli aggiornamenti e al rilascio di nuove release?
- La soluzione consente di personalizzare aspetti come il comportamento del bot, la knowledge base o la grafica della chatroom?
Il costo e l’accessibilità di questi aspetti possono variare in base alla soluzione che si sceglie.
- Utenti e traffico: la soluzione consente accesso illimitato agli utenti in piattaforma e lo scambio di un numero illimitato di messaggi? Molte soluzioni applicano un costo ai messaggi scambiati e alle licenze degli utenti che utilizzano il chatbot. Verificare questo aspetto consentirà di prendere la decisione migliore in termini di spesa.
- Velocità del training: quali sono i tempi di training della soluzione che hai individuato?
Il training di un chatbot potrebbe impiegare diverse ore. Le soluzioni che integrano un trainer efficiente riducono questo tempo a pochi minuti. Questo consente di aggiornare velocemente la soluzione e di garantire performance e continuità del servizio.
- Gestione multilingua: la soluzione consente la gestione multilingua?
Se il tuo business si rivolge a target di differenti nazionalità è bene verificare la capacità della soluzione di integrare la gestione multilingua, per rispondere alle esigenze di ogni mercato.
- Handover: la soluzione prevede una funzionalità di trasferimento all’operatore umano?
Gli assistenti virtuali integrati a supporto del customer care devono prevedere la possibilità di trasferire la conversazione ad un operatore umano, in caso di necessità o specifica richiesta del cliente. Durante l’handover il bot si rivela uno strumento a supporto dell’agente, nel predisporre risposte preconfezionate, oltre a dare suggerimenti di risposta, accelerando il tempo medio di risoluzione. - Profilazione utente: questo aspetto si riferisce alla capacità del bot di rilevare il profilo psicometrico dell’utente nell’istante esatto in cui viene formulata la richiesta, rivelando la sensibilità verso particolari temi o stili di comunicazione, la predisposizione all’acquisto e all’appartenenza ad un gruppo o status.
Questo è possibile grazie alla profilazione psicometrica, ovvero, fare emergere i tratti caratteriali in tempo reale durante la conversazione. Questa è basata sull’analisi delle function words utilizzate (il modo in cui si esprime l’interlocutore), che è possibile estrapolare analizzando il testo di pochi scambi conversazionali. - Analytics: la soluzione integra una dashboard di analytics? Le soluzioni più avanzate integrano una dashboard di analytics per l’accesso e il monitoraggio dei dati di conversazione come numero di messaggi, eventuali miss (messaggi non compresi), numero delle richieste di trasferimento all’operatore (handover), visualizzazione in forma grafica degli intenti più frequenti e a maggiore impatto (sankey diagram). Gli analytics sono uno strumento fondamentale per disporre di un quadro dell’esperienza conversazionale e della performance del bot e dati di monitoraggio che consentono di valutare l’andamento del proprio progetto di conversational AI.
In conclusione, l’integrazione di un chatbot in azienda richiede una pianificazione attenta e una valutazione approfondita delle opzioni disponibili. Seguendo la checklist fornita in questo articolo, sarà possibile definire gli obiettivi del chatbot, valutare le diverse opzioni e scegliere la soluzione più adatta alle tue esigenze.
Contenuti aggiuntivi:
https://uxplanet.org/conversational-ai-a-beginner-guide-aa6dcbdc6d5d
