IBM Watson

Gli assistenti basati su intelligenza artificiale possono trasformare l’esperienza del servizio clienti automatizzato dall’essere frustrante ad appagante e di successo.

Da esperienza negativa, possono trasformarlo in una nuova opportunità per l’engagement e la fidelizzazione della clientela.

Ciò non è semplice, come può testimoniare chiunque abbia navigato attraverso un sistema di risposta vocale interattivo complesso. È quindi ora di adottare un approccio diverso al servizio clienti automatizzato.

È la posizione di Ibm in un recente post per opera da Lakisha Hall, Director, Watson Expert & Delivery Service dell’azienda. Un post sul blog Watson in cui Lakisha Hall offre interessanti spunti su come sviluppare conversazioni che offrano la migliore esperienza possibile per il cliente. E in cui delinea gli aspetti fondamentali del design conversazionale.

Le sei fasi del progetto di un servizio clienti conversazionale

Il design conversazionale è un processo che copre diversi punti. La pianificazione delle esigenze dei propri utenti. La costruzione del dialogo. La creazione del flusso di una conversazione tipica. La scrittura delle risposte. La creazione di opportunità da cui l’assistente di intelligenza artificiale possa imparare e crescere insieme all’azienda.

Tale processo, secondo Lakisha Hall richiede sei fasi principali.

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Fonte: IBM

1. Raccolta di domande

Nel primo e cruciale passaggio, bisogna raccogliere le domande frequenti degli utenti (frequently-asked questions, FAQ). È consigliabile resistere all’impulso di anticipare ciò che gli utenti potrebbero chiedere. Invece, è necessario allenare l’assistente di intelligenza artificiale su ciò che gli utenti effettivamente chiedono con regolarità.

Da qui, si insegnano all’assistente virtuale abbreviazioni, slang, acronimi e tutti gli altri modi che gli utenti utilizzano per comunicare. Non è necessario fornire ogni possibile espressione. Basta dare al sistema abbastanza esempi per catturare i modi tipici con cui un utente esprime i concetti chiave.

2. Mappare la ground truth

Il mapping della cosiddetta ground truth consente di allineare l’azione e fornire chiarezza sui concetti a cui i clienti possono fare riferimento quando si relazionano a una intelligenza artificiale conversazionale.

Ciò implica il raggruppare le frasi con lo stesso significato (intento). Una buona regola empirica è assicurarsi di avere almeno dieci versioni (“enunciazioni”) di una domanda per ogni intento.

3. Progettare il dialogo

Progettare il dialogo dell’assistente basato su intelligenza artificiale implica la personalizzazione delle parole, frasi e domande e risposte che costituiscono la user experience.

La progettazione del dialogo può essere descritta nei termini delle tre P.

Personalità: il tono dell’assistente virtuale e il modo in cui caratterizza le interazioni.

Posizionamento: lo scopo del dialogo, la job description. Informa o esegue un’azione per un utente?

Proattività: definisce quanto l’assistente virtuale vada verso l’utente e lo indirizzi, rispetto al tenersi un po’ indietro, lasciando che l’utente guidi l’esperienza.

4. Elaborazione del flusso conversazionale

Quali passi desideriamo che i nostri utenti prendano in seguito al dialogo? Il flusso conversazionale li conduce nella giusta direzione.

Per prima cosa, quindi, si deve pensare a cosa vogliamo che i clienti raggiungano. Si avvia un dialogo dando il benvenuto ai clienti e spiegando loro a che tipo di domande l’assistente virtuale può rispondere.

Quindi, si guida gli utenti durante tutta l’esperienza. Ad esempio, si potrebbe offrire una serie di azioni diverse tra cui scegliere, attraverso domande a scelta multipla.

5. Progettare le risposte

Si progettano le risposte in modo da rendere naturali le interazioni dell’assistente virtuale e mantenere coinvolti gli utenti.

Allo stesso tempo, è meglio assicurarsi che le risposte siano concise, in modo che gli utenti possano ottenere rapidamente ciò di cui hanno bisogno.

6. Apprendimento continuo

Infine, il consiglio è di costruire processi di apprendimento continuo per assicurarsi che l’assistente virtuale acquisisca capacità man mano che l’attività si sviluppa. È inoltre necessario monitorare i pattern di utilizzo da parte della clientela. Il modo in cui gli utenti interagiscono offrirà molte informazioni su come aggiornare l’assistente basato su intelligenza artificiale.

Il post completo di Lakisha Hall è consultabile a questo indirizzo.

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