6 tipi di chatbot e come scegliere quello giusto per la tua azienda.

Attualmente, diverse tipologie di tecnologia chatbot svolgono un ruolo sempre più significativo nelle nostre vite, dal modo in cui riceviamo il supporto clienti o acquistiamo un prodotto, fino alla gestione delle nostre attività di routine. Molti di noi hanno interagito con questi chatbot o assistenti virtuali su telefoni, app di messaggistica o attraverso i dispositivi domestici, come Siri di Apple, Alexa di Amazon e Google Assistant. Potresti anche incontrarli attraverso SMS, social media o applicazioni di messaggistica sul luogo di lavoro.

I chatbot ci hanno semplificato la vita fornendo risposte tempestive alle nostre domande senza il fastidio di dover aspettare per parlare con un operatore umano. In questo blog approfondiamo diversi tipi di chatbot con vari gradi di complessità tecnologica e spieghiamo quali sono i più indicati per la tua attività. Prima di rispondere a queste domande, iniziamo dalle basi del funzionamento dei chatbot.

Un chatbot è uno strumento conversazionale finalizzato a semplificare le richieste dei clienti e a rispondere automaticamente, simulando conversazioni umane scritte o parlate. Alcuni chatbot sono rudimentali e offrono semplici opzioni di menu su cui gli utenti possono cliccare. Tuttavia, i chatbot più avanzati possono utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere l'input di un utente e gestire con facilità conversazioni umane complesse. 

I chatbot basati su menu o pulsanti sono il tipo più semplice di chatbot. Gli utenti interagiscono con i chatbot facendo clic sull'opzione del menu che meglio rappresenta le loro esigenze. A seconda di ciò che l'utente sceglie, questo semplice chatbot potrebbe proporre all'utente un'altra serie di opzioni tra cui scegliere, fino a raggiungere l'opzione più adeguata e specifica. In sostanza, questi chatbot funzionano come un decision tree e sono utili per le attività transazionali.

Questi chatbot offrono funzionalità semplici e sono utili per rispondere a domande ripetitive e dirette, ma faticano di fronte a richieste più complesse a causa delle limitate opzioni di risposta predefinite. Potrebbero richiedere più tempo per comprendere le esigenze dei clienti, soprattutto se gli utenti devono passare attraverso diverse iterazioni dei pulsanti del menu prima di raggiungere l'ultima opzione. Inoltre, se l'esigenza dell'utente non è elencata come opzione di menu, il chatbot sarà inutile perché manca un campo di input di testo libero.

Partendo dalla funzionalità semplice del decision tree del chatbot basato su menu, il chatbot basato su regole utilizza la logica condizionale "se, allora" per sviluppare flussi di automazione delle conversazioni. I bot basati su regole funzionano essenzialmente come FAQ interattive, in cui un progettista di conversazioni programma combinazioni predefinite di domande e risposte in modo che il chatbot possa comprendere l'input dell'utente e rispondere con precisione.

Operando sul rilevamento di parole chiave di base, questi tipi di chatbot sono relativamente facili da addestrare e funzionano bene quando vengono poste domande comuni predefinite, come quelle sui prezzi o sulle caratteristiche. Tuttavia, come i rigidi chatbot basati su menu, questi chatbot non sono all'altezza quando si trovano davanti a domande complesse. Fanno fatica a rispondere a domande che non sono state previste dal progettista della conversazione, poiché il loro output dipende dal contenuto programmato e scritto dagli sviluppatori del chatbot.

Poiché i progettisti di conversazioni non possono pre-programmare i chatbot per ogni possibile query, i chatbot basati su regole spesso rimangono bloccati quando non riescono a comprendere la richiesta dell'utente. Si perdono quindi dettagli importanti e chiedono all'utente di ripetere le informazioni condivise in precedenza, dando vita a un'esperienza frustrante per l'utente. Spesso, il chatbot trasferisce l'utente a un agente dell'assistenza umano, tuttavia se tale trasferimento non è disponibile, il chatbot finisce per fungere da gatekeeper, peggiorando ulteriormente l'esperienza dell'utente.

Sebbene il flusso conversazionale del chatbot basato su regole supporti solo domande e opzioni di risposta predefinite, i chatbot AI sono in grado di comprendere le domande degli utenti, indipendentemente dal modo in cui sono formulate. Con le funzionalità di AI e Natural Language Understanding, il bot AI è in grado di rilevare rapidamente tutte le informazioni contestuali pertinenti condivise dall'utente, consentendo alla conversazione di procedere in modo più fluido e colloquiale.

Quando il chatbot basato su AI non è sicuro di ciò che una persona sta chiedendo e trova più di un'azione che potrebbe soddisfare una richiesta, può porre domande chiarificatrici. Inoltre, può mostrare un elenco di possibili azioni da cui l'utente può selezionare l'opzione che meglio si adatta alle proprie esigenze. 

Gli algoritmi di machine learning che sostengono i chatbot AI permettono loro di apprendere in modo autonomo e di sviluppare una knowledge base sempre più intelligente, contenente domande e risposte basate sulle interazioni con gli utenti. Con il deep learning, più a lungo un chatbot AI è in funzione, meglio riesce a comprendere gli obiettivi degli utenti e a fornire risposte più dettagliate e accurate, rispetto a un chatbot con una conoscenza basata su algoritmi integrata di recente.

I chatbot di AI conversazionale possono ricordare le conversazioni con gli utenti e incorporare questo contesto nelle loro interazioni. In abbinamento alle funzionalità di automazione, come la robotic process automation (RPA), gli utenti possono svolgere attività attraverso l'esperienza del chatbot.

Ad esempio, quando ordina una pizza, il chatbot del ristorante può riconoscere un cliente fedele che torna a effettuare un ordine. Il chatbot può salutarlo per nome, ricordarne l'ordine abituale e utilizzare l'indirizzo di consegna e la carta di credito salvati per completare l'ordine. Essendo profondamente integrato con i sistemi aziendali, il chatbot AI può estrarre informazioni da più fonti che contengono la cronologia degli ordini dei clienti e creare un processo di ordinazione semplificato. 

Se un utente non è soddisfatto e vuole parlare con un agente umano, il trasferimento può avvenire in modo fluido. Al momento del trasferimento, l'operatore dell'assistenza può ottenere la cronologia delle conversazioni del chatbot ed essere in grado di iniziare la chiamata già con le informazioni necessarie.

Il tempo necessario per creare un chatbot AI può variare in base a diversi fattori. Questi fattori includono il tuo stack tecnologico e gli strumenti di sviluppo, la complessità del chatbot, le funzionalità desiderate, la disponibilità dei dati e se debba integrarsi con altri sistemi, database o piattaforme. Con una piattaforma intuitiva e no-code o low-code, è possibile creare chatbot AI più velocemente. 

Con IBM watsonx Assistant, i chatbot possono essere addestrati su pochi dati per comprendere correttamente l'utente. Possono essere migliorati con le funzionalità di ricerca, per individuare i contenuti esistenti e fornire risposte che rispondono a domande che vanno oltre quelle inizialmente programmate dal progettista di conversazioni per chatbot. 

IBM watsonx Assistant accelera l'implementazione degli agenti virtuali fornendo:

• Riconoscimento dell'intento migliorato grazie all'utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e NLP e NLU avanzati.
• Funzionalità di ricerca integrate.
• Starter kit o integrazioni integrate con canali, app di terze parti, sistemi aziendali o piattaforme di contact-center-as-a-service, come Nice CXone.

Secondo lo studio Forrester del 2023, The Total Economic Impact Of IBM watsonx Assistant, l'interfaccia low-code o no-code di IBM consente a un nuovo gruppo di dipendenti non tecnici di creare e migliorare le competenze dell'AI conversazionale. L'organizzazione composita ha rilevato incrementi della produttività grazie alla creazione di competenze con una velocità del 20% superiore rispetto a quanto sarebbe stato possibile partendo da zero.

Un chatbot vocale è un altro strumento di conversazione che consente agli utenti di interagire con il bot parlandogli, anziché digitando. Alcuni chatbot vocali possono essere piuttosto rudimentali. Alcuni utenti potrebbero trovare la tecnologia di sistema automatico di risposta vocale (IVR) frustrante, specialmente quando non riesce a recuperare le informazioni richieste dalle opzioni del menu pre-programmato e mette l'utente in attesa. Tuttavia, questo sistema si sta evolvendo insieme all'intelligenza artificiale e sta aumentando la soddisfazione dei clienti.

I chatbot vocali basati su AI possono offrire le stesse funzionalità avanzate dei chatbot AI, ma sono implementati su canali vocali e utilizzano la tecnologia text-to-speech e speech-to-text. Grazie all'NLP e all'integrazione con le tecnologie informatiche e di telefonia, i chatbot vocali possono ora comprendere le domande poste a voce, analizzare le esigenze aziendali degli utenti e fornire risposte pertinenti in un tono conversazionale. Questi elementi possono aumentare il coinvolgimento dei clienti e la soddisfazione degli agenti umani, migliorare i tassi di risoluzione delle chiamate e ridurre i tempi di attesa.

La chat e i voice bot mirano entrambi a identificare le esigenze degli utenti e a fornire risposte utili. Tuttavia, i chatbot vocali possono offrire un metodo di comunicazione più rapido e conveniente, poiché è più facile ottenere una risposta in tempo reale senza digitare o fare clic sulle opzioni del menu a discesa.

La prossima generazione di chatbot con funzionalità di AI generativa può offrire funzionalità ancora più avanzate. Sono fluenti nella comprensione del linguaggio comune, possono adattarsi allo stile di conversazione di un utente e usare l'empatia quando rispondono alle domande degli utenti. Mentre i chatbot basati su AI conversazionale possono elaborare le domande o i commenti degli utenti e generare una risposta simile a quella umana, i chatbot basati su AI generativa possono fare un ulteriore passo avanti, generando nuovi contenuti come output.

Questi nuovi contenuti potrebbero presentarsi come testi, immagini e suoni di alta qualità basati sugli LLM su cui sono addestrati. Il nuovo software chatbot può fornire esperienze personalizzate agli utenti e aiutare i team di supporto a raggiungere rapidamente più clienti. Le interfacce chatbot con AI generativa sono in grado di riconoscere, riassumere, tradurre, prevedere e creare contenuti in risposta alla domanda di un utente senza necessità di alcuna interazione umana.

Un chatbot ibrido è un sistema di AI conversazionale che abbina la logica basata su regole a funzionalità di machine learning. La combinazione di entrambi può offrire un'esperienza utente versatile, in grado di gestire una serie di attività con difficoltà variabili grazie all'integrazione della tecnologia AI.

I chatbot funzionano in base a una serie di regole e script predefiniti e quindi forniscono una struttura, mentre l'AI ha un potenziale di apprendimento per interazioni più complesse. Il chatbot ibrido offre il meglio di entrambi i sistemi in un unico sistema e offre un'esperienza utente vasta, semplice e personalizzata.

Quando valuti i vari tipi di chatbot e quali potrebbero funzionare meglio per la tua attività, ricordati di mettere il tuo utente finale al centro di questa decisione. Quali sono gli obiettivi e le aspettative dei tuoi utenti rispetto alla tua attività e quali sono le loro preferenze di esperienza utente per un chatbot? Preferirebbero selezionare da un semplice menu di pulsanti o necessiterebbero dell'opzione di dialogo aperto per domande più complesse? 

Considera lo stato della tua attività e i casi d'uso in cui verrebbe implementato un chatbot, sia che si tratti di un chatbot per la generazione di lead, di e-commerce o di assistenza a clienti o dipendenti. Se lavori per un'azienda più piccola o per una start-up, con un numero limitato di utenti attivi e poche domande frequenti, un chatbot più semplice potrebbe essere sufficiente. In questo caso, un chatbot basato su regole o sul riconoscimento delle parole chiave può soddisfare sia le tue esigenze aziendali che i clienti senza richiedere uno sforzo significativo.

Tuttavia, per le aziende di medie e grandi dimensioni con una vasta quantità di dati degli utenti da cui un chatbot può apprendere in modo autonomo, un chatbot alimentato dall'AI può fornire risposte dettagliate e accurate agli utenti e migliorare l'esperienza dei clienti. Un esempio è il suo utilizzo nel settore sanitario e farmaceutico, dove può aiutare i pazienti a fissare gli appuntamenti e gestire il ritiro delle prescrizioni.

Nel considerare l'impatto dell'AI generativa sui chatbot, pensa a come la tua azienda può utilizzare al meglio le risposte creative e conversazionali. Valuta inoltre quando questa tecnologia è più adatta ai tuoi obiettivi aziendali e alle esigenze dei tuoi clienti.