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

Ora più che mai, diversi tipi di tecnologia chatbot svolgono un ruolo sempre più importante nella nostra vita, dal modo in cui riceviamo l'assistenza clienti o decidiamo di acquistare un prodotto a come gestiamo le nostre attività di routine. Molti di noi hanno interagito con questi chatbot o assistenti virtuali sui telefoni o tramite dispositivi nelle case, come Siri di Apple, Amazon Alexa e Google Assistant. Potresti aver interagito con questi chatbot tramite SMS, social media o applicazioni messenger sul posto 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 tratteremo diversi tipi di chatbot con vari gradi di sofisticazione tecnologica e discuteremo quali sono i più idonei per la tua attività. Prima di rispondere a queste domande, inizieremo con le basi. 

Un chatbot è uno strumento conversazionale che mira a comprendere le richieste dei clienti e a rispondere automaticamente, simulando conversazioni umane scritte o parlate. Come scoprirai, alcuni chatbot sono rudimentali e presentano semplici opzioni di menu su cui gli utenti possono fare clic. Tuttavia, i chatbot più avanzati possono sfruttare l'intelligenza artificiale (AI) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere l'input di un utente e affrontare con facilità conversazioni umane complesse. 

1. Chatbot basati su menu o pulsanti

I chatbot basati su menu o pulsanti sono la tipologia più semplice di chatbot: gli utenti possono interagire con loro facendo clic sull'opzione di un menu che rappresenta al meglio le loro esigenze. A seconda di ciò su cui l'utente fa clic, questo semplice tipo di chatbot può richiedere all'utente un'altra serie di opzioni da scegliere fino a raggiungere l'opzione più adatta e specifica. In sostanza, questi chatbot funzionano come un albero decisionale. 

Sebbene questi chatbot offrano funzionalità semplici e possano essere utili per rispondere alle domande ripetitive e dirette degli utenti, questi strumenti possono avere difficoltà di fronte a richieste più sfumate perché sono limitati a opzioni di risposta predefinite. Innanzitutto, questo tipo di chatbot potrebbe richiedere più tempo per comprendere le esigenze dei clienti, soprattutto se l'utente deve eseguire diverse iterazioni dei pulsanti del menu prima di restringere il campo fino all'ultima opzione. In secondo luogo, se l'esigenza di un utente non è inclusa come opzione del menu, il chatbot sarà inutile poiché questo tipo chatbot non offre un campo di immissione di testo libero. 

2. Chatbot basati su regole

Partendo dalla semplice funzionalità dell'albero decisionale del chatbot basato su menu, il chatbot basato su regole utilizza la logica condizionale if/then per sviluppare flussi di automazione delle conversazioni. I bot basati su regole agiscono essenzialmente come FAQ interattive in cui un designer di conversazioni programma combinazioni predefinite di opzioni di domande e risposte in modo che il chatbot possa comprendere l'input dell'utente e rispondere in modo accurato.

Operando sul rilevamento di parole chiave di base, questi tipi di chatbot sono relativamente facili da addestrare e funzionano bene quando vengono poste domande predefinite. Tuttavia, come i rigidi chatbot basati su menu, questi chatbot non sono all'altezza quando si trovano di fronte a domande complesse. Faticano infatti a rispondere a domande che non sono state previste dal designer della conversazione, poiché il loro output dipende dal contenuto pre-scritto programmato dagli sviluppatori del chatbot. 

Poiché è impossibile per il designer di conversazioni prevedere e pre-programmare il chatbot per tutti i tipi di query degli utenti, i limitati chatbot basati su regole spesso si bloccano perché non riescono a cogliere la richiesta dell'utente. Quando il chatbot non è in grado di comprendere la richiesta dell'utente, perde dettagli importanti e chiede all'utente di ripetere le informazioni già condivise. Ciò si traduce in un'esperienza utente frustrante e spesso porta il chatbot a trasferire l'utente a un operatore dell'assistenza. In alcuni casi, il trasferimento a un agente umano non è abilitato, e questo crea una situazione che frustra ulteriormente l'utente. 

3. Chatbot basati sull'AI 

Mentre il flusso conversazionale del chatbot basato su regole supporta solo domande e opzioni di risposta predefinite, i chatbot AI possono comprendere le domande dell'utente, indipendentemente da come 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 basati su AI chatbot consentono di autoregolarsi e sviluppare una knowledge base sempre più intelligente di domande e risposte basate sulle interazioni con gli utenti. Con il deep learning, più a lungo un AI chatbot è in funzione, meglio riesce a capire cosa vuole ottenere l'utente 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 combinazione con le funzionalità di automazione, come la robotic process automation (RPA), gli utenti possono svolgere attività attraverso l'esperienza del chatbot. Ad esempio, quando si ordina una pizza, il chatbot del ristorante può riconoscere un cliente abituale che torna per effettuare un ordine, salutarlo per nome, ricordare il suo "solito" ordine e utilizzare l'indirizzo di consegna e la carta di credito salvati per completare l'ordine. Essendo profondamente integrato con i sistemi aziendali, l'AI chatbot può estrarre informazioni da più fonti che contengono la cronologia degli ordini dei clienti e creare un processo di ordinazione semplificato. 

Inoltre, se un utente non è soddisfatto e ha bisogno di parlare con un agente umano, il trasferimento può avvenire senza soluzione di continuità. 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 AI chatbot può variare in base a fattori quali lo stack tecnologico e gli strumenti di sviluppo utilizzati, la complessità del chatbot, le funzionalità desiderate, la disponibilità dei dati e se è necessario integrarlo con altri sistemi, database o piattaforme. Con una piattaforma intuitiva, senza codice/a basso codice, è possibile creare AI chatbot più velocemente. 

Con watsonx Assistant, i chatbot possono essere addestrati su una piccola quantità di dati per comprendere correttamente l'utente e possono essere migliorati con le funzionalità di ricerca per individuare i contenuti esistenti e fornire risposte che rispondono alle domande oltre a quelle inizialmente programmate dal chatbot conversation designer. 

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

• Un riconoscimento dell'intento migliorato mediante l'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 Watson Assistant, l'interfaccia low-code/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 registrato incrementi di produttività grazie alla creazione di competenze con una velocità del 20% superiore rispetto a quanto sarebbe stato possibile partendo da zero.

4. Chatbot vocali

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 rimanere frustrati dalla tecnologia di risposta vocale interattiva (IVR) con cui hanno interagito, specialmente quando il sistema non è in grado di recuperare le informazioni che un utente sta cercando dalle opzioni del menu pre-programmato e mette quindi l'utente in attesa. Tuttavia, questo sistema si sta evolvendo con l'intelligenza artificiale.

I chatbot vocali basati su AI possono offrire le stesse funzionalità avanzate degli AI chatbot, ma sono implementati sui canali vocali e utilizzano la tecnologia text-to-speech e speech to text. Con l'aiuto dell'NLP e attraverso l'integrazione con le tecnologie informatiche e di telefonia, i chatbot vocali possono ora comprendere le domande vocali, analizzare le esigenze aziendali degli utenti e fornire risposte pertinenti in un tono colloquiale. 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. 

Sebbene la chatbot e i voice bot mirino entrambi a identificare le esigenze degli utenti e fornire risposte utili, 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. 

5. Chatbot alimentati da AI generativa 

La prossima generazione di chatbot alimentati da AI generativa può offrire funzionalità ancora più avanzate grazie alla loro fluidità nel comprendere il linguaggio comune, alla loro capacità di adattarsi allo stile di conversazione dell'utente e all'uso dell'empatia nel rispondere alle domande degli utenti. Mentre i chatbot basati su AI conversazionale possono assimilare 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 in avanti generando nuovi contenuti come output. Questi nuovi contenuti potrebbero presentarsi come testi, immagini e suoni di alta qualità in base agli LLM su cui sono formati. 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 la necessità di interazione umana.

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 suoi utenti rispetto alla sua attività e quali sono le loro preferenze di esperienza utente per un chatbot? Preferirebbero scegliere da un semplice menu di pulsanti o avrebbero bisogno della possibilità di interagire in un dialogo aperto per porre domande più sfumate? 

Inoltre, considera lo stato della tua attività e i casi d'uso in cui verrebbe implementato un chatbot, che si tratti di un chatbot per la generazione di lead, l'e-commerce o l'assistenza clienti o dipendenti. Se lavori per un'azienda più piccola, come una startup, con un numero limitato di utenti attivi e una quantità minima di domande frequenti che i conversation designer chatbot dovrebbero pre-programmare, un chatbot basato su regole o sul riconoscimento di parole chiave può rispondere in modo sufficiente alle tue esigenze aziendali e soddisfare i clienti senza bisogno di grandi sforzi. 

Tuttavia, nel caso di aziende di medie e grandi dimensioni che ospitano grandi quantità di dati sugli utenti da cui un chatbot potrebbe apprendere in modo autonomo, un AI chatbot potrebbe essere una soluzione vantaggiosa per fornire risposte dettagliate e accurate agli utenti e migliorare le esperienze dei clienti. 

Quando pensi all'impatto dell'AI generativa sui chatbot, considera come la tua azienda può trarre vantaggio dalle risposte creative e conversazionali e quando questa tecnologia è più sensata per i tuoi obiettivi aziendali e le esigenze dei tuoi clienti.