Le aziende hanno sempre bisogno di rendere efficiente l’assistenza ai clienti e la gestione dei processi di vendita, per migliorare l’esperienza complessiva del cliente così come la produttività e il benessere delle risorse umane.

Spesso, gli utenti che hanno bisogno di informazioni o aiuto rivolgono agli operatori le stesse domande. Questi rispondono più e più volte descrivendo i medesimi dettagli sui prodotti e fornendo indicazioni su come utilizzarli in modo ottimale. Ogni cliente, poi, desidera poter chiedere assistenza anche in orario di chiusura, nei weekend, insomma, 24 ore al giorno e 7 giorni alla settimana.

 I chatbot rappresentano un valido ausilio nell’automazione di questo genere di attività, offrendo soluzioni pratiche alle necessità dei clienti e degli operatori. 

Ma cos’è di preciso un chatbot? Ed è corretto dire che si tratta di un assistente virtuale?

A queste ed altre domande rispondiamo nei prossimi paragrafi!

Cos’è un chatbot?

Innanzitutto, facciamo un po’ di chiarezza con una definizione:

Un chatbot è un software capace di comprendere le domande dei clienti e automatizzare le risposte corrispondenti a tali domande. Sa simulare una conversazione umana, esprimendosi con naturalezza. Questo consente agli utenti di interagire con dispositivi digitali come se stessero dialogando con una persona reale.

 I chatbot possono variare in complessità, andando da programmi rudimentali che rispondono a domande semplici con risposte brevi, fino a sofisticati assistenti digitali che imparano e si evolvono nel tempo, offrendo un livello sempre maggiore di personalizzazione mentre raccolgono e analizzano informazioni. Nel secondo caso si tratta di applicazioni che sfruttano l’intelligenza artificiale (IA) e il processo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le domande dei clienti e automatizzare le risposte corrispondenti, simulando una conversazione umana.

I chatbot semplificano notevolmente il processo di acquisizione delle informazioni desiderate da parte degli utenti. Rispondono alle domande e alle richieste fatte tramite un input di testo, input audio o una combinazione di entrambi, senza richiedere l’intervento di un operatore umano.

Nella vita di tutti i giorni abbiamo ormai a che fare continuamente con dei bot, che oltre che della chat possono anche servirsi della voce, come Alexa e Siri. Ma come fanno Alexa e Siri a capire cosa diciamo? E soprattutto, com’è che sanno sempre rispondere alle nostre domande?

Amazon Alexa, così come Siri di Apple e Google Assistant possono essere denominati anche “assistenti virtuali” o “agenti virtuali”, perché per comprendere le nostre domande ed elaborare le proprie risposte si basano sull’ Intelligenza artificiale. Questi Assistenti virtuali possono interpretare input audio o interagire con gli utenti attraverso messaggi di testo. In entrambi i casi, è possibile porre domande in modo informale, e il chatbot può aiutare a raffinare la ricerca fornendo non solo risposte, ma anche eventuali domande preliminari per una migliore comprensione delle necessità dell’utente.

Come funziona un chatbot?

Come abbiamo visto prima, in passato, i chatbot erano principalmente basati su testo e progettati per gestire un insieme limitato di domande semplici con risposte predefinite. Funzionavano come una sorta di elenco di FAQ da consultare in maniera interattiva. Riuscivano molto bene nel compito di rispondere in modo efficace alle domande specifiche su cui erano stati addestrati, ma non erano altrettanto abili quando si trattava di rispondere a domande complesse o inaspettate che non erano state previste dai programmatori.

Nel corso del tempo, i chatbot sono diventati più sofisticati, incorporando regole più avanzate e l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Questo ha permesso agli utenti finali di interagire con loro in modo più fluido, che riproducesse una conversazione umana. Gli ultimi tipi di chatbot hanno acquisito una sorta di “comprensione del contesto” e hanno sviluppato la capacità di apprendere man mano che vengono esposti a una varietà crescente di espressioni umane.

I moderni chatbot basati su Intelligenza Artificiale utilizzano la comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) per identificare le intenzioni degli utenti e comprendere cosa stiano cercando di sapere. Per farlo, sfruttano avanzate tecniche di Intelligenza Artificiale come il machine learning e il deep learning, esse permettono di costruire una base di conoscenza sempre più dettagliata basata sulle interazioni degli utenti. Ciò migliora significativamente la loro capacità di anticipare in modo accurato le esigenze dell’utente e di rispondere sempre meglio col passare del tempo.

Un programma che ti capisce e si fa capire

Com’è possibile far comunicare le macchine con l’uomo, tramite il linguaggio naturale? L’elaborazione del linguaggio naturale, Natural Language Processing (NLP), è una disciplina che coinvolge linguistica, informatica e intelligenza artificiale e che tratta l’interazione tra i computer e il linguaggio umano. La NLP serve in particolare a programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati di linguaggio naturale.

Concetti come comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG) vengono spesso confusi tra loro. Tuttavia questi ultimi, benché tra loro correlati, fanno riferimento a fasi diverse del processo di elaborazione del linguaggio naturale.

Nei prossimi paragrafi definiremo ciascun termine, vedendo nel dettaglio le loro differenze per chiarire eventuali ambiguità.

L’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

L’obiettivo primario dell’ Elaborazione del linguaggio naturale è abilitare la tecnologia a “comprendere” il contenuto dei documenti e le loro sfumature contestuali, consentendo di estrarre con precisione informazioni e idee dai documenti stessi e di classificare e categorizzare tali documenti. Le sfide nell’ambito dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale spaziano dal riconoscimento vocale alla generazione di linguaggio naturale passando per la comprensione del linguaggio umano.

L’elaborazione del linguaggio naturale enfatizza l’uso di tecniche di machine learning e deep learning per completare compiti, come la traduzione della lingua o la risposta a domande. L’elaborazione del linguaggio naturale funziona prendendo dati non strutturati dalla lingua e convertendoli in dati strutturati, comprensibili dalle macchine. Lo fa etichettando e classificando gli elementi linguistici (attraverso un processo chiamato riconoscimento delle entità denominate) e identificando modelli di parole attraverso metodi come tokenizzazione, derivazione e lemmatizzazione, che esaminano le forme radicali delle parole.

Comprendere i concetti: Natural language understanding NLU

La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un sottoinsieme della sua elaborazione. La NLU utilizza l’analisi sintattica e semantica del testo e del parlato per determinare il significato di una frase. La sintassi si riferisce alla struttura di una frase, mentre la semantica allude al significato di ciascuna parola. La NLU stabilisce una struttura dati che specifica le relazioni tra le parole e frasi. Mentre gli esseri umani lo fanno naturalmente durante una conversazione, affinché una macchina possa comprendere il significato che le parole assumono in contesti diversi, sono necessarie analisi basate su criteri complessi, come ad esempio la teoria della dipendenza concettuale.

Produrre linguaggio: Natural language generation (NLG)

La generazione del linguaggio naturale è un altro sottoinsieme dell’elaborazione del linguaggio naturale. Mentre la comprensione del linguaggio naturale si concentra sulla comprensione da parte del computer della parola scritta o parlata, la sua generazione consente ai computer di produrne. NLG è, dunque, il processo di produzione di una risposta testuale in linguaggio umano. Questo testo può anche essere convertito in un formato vocale tramite servizi di sintesi vocale.

Inizialmente, i sistemi NLG utilizzavano modelli per generare testo sulla base di alcuni dati o query. Ma nel tempo, tali sistemi si sono evoluti con l’applicazione di reti neurali che consentono una generazione di testo più dinamica e in tempo reale.

Ricapitolando:

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) cerca di convertire i dati linguistici non strutturati in un formato di dati strutturati per consentire alle macchine di comprendere parlato e testo e formulare risposte pertinenti e contestuali. La NLP si struttura di elaborazione del linguaggio naturale e di generazione del linguaggio naturale. La prima si concentra sulla comprensione della lettura automatica attraverso la grammatica e il contesto, consentendole di determinare il significato di una frase. La generazione del linguaggio naturale (NLG), invece, si concentra sulla generazione di testo.

Come un chatbot migliora i processi in azienda

In un’epoca precedente all’e-commerce, i clienti con domande, preoccupazioni o lamentele erano costretti a scrivere e-mail o a telefonare alle aziende per ottenere risposte da un essere umano. Tuttavia, gestire un servizio clienti con personale per affrontare carichi di lavoro imprevedibili e garantire risposte coerenti a domande simili o ripetitive, giorno e notte, rappresentava uno sforzo costoso e continuo per molte aziende.

Oggi, i chatbot sono in grado di gestire in modo coerente le interazioni dei clienti 24/7, migliorando costantemente la qualità delle risposte e contenendo i costi. Automatizzando i flussi di lavoro, liberano i dipendenti da compiti ripetitivi. Inoltre, i chatbot eliminano i tempi di attesa prolungati per l’assistenza telefonica o le risposte via e-mail, chat e moduli web, fornendo assistenza istantanea a un numero illimitato di utenti contemporaneamente. Questo si traduce in un’eccezionale esperienza utente, e i clienti soddisfatti tendono a rimanere fedeli al brand.

Riduzione dei costi e miglioramento dell’efficienza operativa

Mantenere attivo un centro di assistenza clienti 24/7 rappresenta non solo un’operazione complessa ma anche una spesa insostenibile. Mentre esternalizzare questo servizio comporta un notevole costo, acquistare un chatbot che sia sempre disponibile per rispondere alle domande è senza dubbio più sostenibile. Un assistente virtuale può fungere da prima linea di assistenza, sostenere gli operatori umani durante i picchi di richiesta o fornire un supporto aggiuntivo. L’uso di un chatbot può contribuire a ridurre il numero di utenti che richiedono assistenza umana diretta, aiutando le aziende a evitare l’assunzione di personale supplementare dovuta all’incremento della domanda.

Generazione di opportunità di vendita e soddisfazione dei clienti

I chatbot possono svolgere un ruolo chiave nella generazione di opportunità di vendita e nell’aumento dei tassi di conversione. Ad esempio, un cliente che naviga su un sito web alla ricerca di un prodotto o servizio potrebbe avere domande su funzionalità, attributi o piani specifici. Un chatbot può fornire queste risposte, aiutando il cliente a prendere decisioni informate sull’acquisto.

Inoltre, per acquisti più complessi che richiedono una serie di passaggi, il chatbot può essere in grado di individuare opportunità di vendita e quindi indirizzare il cliente a un rappresentante qualificato per portare a termine l’affare.

Dante: il collega virtuale che risponde per te

Dante è l’assistente virtuale creato da Labitech per la tua azienda. Il suo nome dice già tutto: dall’eloquio perfetto al rigore nelle risposte, Dante è il cugino artificiale del celebre Sommo poeta. Parla con l’italiano del 2023, ovviamente, ma del suo predecessore ha conservato la voglia di condurre chi dialogherà con lui attraverso le strade che portano alla conoscenza.

Grazie a Dante i tuoi clienti avranno:

• Assistenza per prenotazioni ai servizi
• Informazioni puntuali su prodotti e servizi
• Guide agli acquisti in tempo reale
• Disponibilità continua, online 24/7
• Risposte istantanee
• Varietà di fruizione: ci sarà la possibilità di utilizzare l’assistente virtuale sia tramite chat che tramite telefonata vocale

Il tuo assistente virtuale può fare questo e molto altro!
Non lasciare il tuo business in una selva oscura, contattaci oggi per uscir, con Dante, a «riveder le stelle»!