La progettazione di chatbot è la convergenza tra la progettazione dell'esperienza utente (UX), la progettazione dell'interfaccia utente (IU), il copywriting, l'AI conversazionale e il machine learning nell'implementazione di chatbot, sistemi automatici di risposta vocale (IVR) e agenti virtuali. Determina l'interazione con gli utenti umani, i risultati attesi e l'ottimizzazione delle prestazioni.
Un sofisticato processo di progettazione di chatbot all'interno del contesto aziendale incorpora anche business process management e process mining per identificare dove e come le implementazioni dei chatbot possono migliorare l'esperienza utente e i risultati aziendali, mappando le azioni specifiche da intraprendere durante o dopo le interazioni con i chatbot.
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Nella progettazione di chatbot, come in qualsiasi altra disciplina di progettazione orientata all'utente, la progettazione dell'interfaccia utente e la progettazione dell'esperienza utente sono due concetti distinti, anche se interconnessi.
La progettazione dell'interfaccia utente si riferisce all'aspetto delle cose: elementi visivi tangibili come layout, pulsanti, interruttori, colori, campi di testo e caratteri, ovvero gli aspetti di un prodotto, app o sito web con cui l'utente interagisce (o "si interfaccia") più direttamente. La progettazione dell'interfaccia utente del chatbot informa le decisioni, ad esempio dove un utente digita l'input di testo o le dimensioni e la posizione della finestra del chatbot.
L'UX design si riferisce al modo in cui funzionano le cose: preoccupazioni strategiche e logistiche, come ad esempio quali azioni possono essere intraprese in ogni fase, quali informazioni vengono fornite o raccolte dall'utente e come si svolge il percorso utente ideale. Le considerazioni sulla UX dei chatbot comprendono quali domande porrà un chatbot, come risponde a input specifici o quando inoltrare i casi a un agente umano.
In sostanza, la progettazione dell'interfaccia utente mette in moto la progettazione dell'esperienza utente. Ciò che un chatbot dice (e perché) viene stabilito dalla progettazione dell'esperienza utente, ma il modo in cui il dialogo del chatbot viene visualizzato agli utenti viene stabilito dalla progettazione dell'interfaccia utente; le informazioni che un chatbot richiede in un dato passaggio sono determinate dalla progettazione dell'esperienza utente, ma il fatto che gli utenti digitino la loro risposta o la selezionino da un menu a discesa viene determinato dalla progettazione dell'interfaccia utente.
Sebbene i dettagli precisi dell'interfaccia utente del chatbot possano variare in base alla natura unica del marchio, degli utenti e dei casi d'uso, alcune considerazioni sulla progettazione dell'interfaccia utente sono abbastanza universali.
In tutti i contesti, l'interfaccia utente del chatbot dovrebbe essere:
- Facile da usare: un buon chatbot è un chatbot intuitivo. Dovrebbe essere ovvio dove cercare, su cosa fare clic e come procedere.
- Reattiva: l'interfaccia utente del chatbot dovrebbe offrire un'esperienza coerente su tutti i dispositivi pertinenti, sia su un grande monitor desktop che sul piccolo schermo di un'app mobile.
- Coinvolgente: tutto, dai pulsanti alle animazioni fino al testo (o "miscrotesto") su etichette e menu a discesa, dovrebbe essere progettato con cura in termini di forma e funzionalità.
- Un riflesso del marchio: dai colori e dai caratteri all'avatar che assegna al personaggio del chatbot, quest'ultimo dovrebbe essere trattato come un'estensione del marchio.
Per alcune implementazioni di chatbot, come le integrazioni in app di messaggistica di terze parti come Slack, WhatsApp o Facebook Messenger, l'interfaccia conversazionale non può essere personalizzata. Questi elementi fissi dell'interfaccia utente dovrebbero essere presi in considerazione nella pianificazione dell'esperienza utente.
Per molte aziende, specialmente quelle senza risorse per sviluppare un'interfaccia utente su misura da zero, è più efficiente utilizzare un generatore di chatbot con modelli e workflow drag and drop che semplificano le decisioni sull'interfaccia utente. I principali fornitori di chatbot offrono l'opportunità di personalizzare gli elementi stilistici per adattarli al proprio marchio, ma aderire a modelli di progettazione dell'interfaccia utente comprovati consente di concentrarsi sulle priorità UX uniche della propria organizzazione.
Nell'esplorare ulteriormente la progettazione dell'esperienza utente dei chatbot, utilizzeremo alcuni termini con significati specifici in questo contesto.
- Intento: l'intento è lo scopo dell'utente per interagire con il chatbot, l'obiettivo o il problema specifico da affrontare, come pagare una bolletta o ottenere una risposta a una domanda.
- Pronuncia: un enunciato è qualsiasi dichiarazione individuale durante uno scambio, come "Salve!" o "Vorrei pagare la mia bolletta" o "Sì".
- Scambio: uno scambio consiste in due o più enunciati. Essenzialmente, il termine si riferisce olisticamente alla conversazione avanti e indietro tra utente e chatbot.
- Contatto: ogni istanza di un utente che si rivolge a un chatbot è un contatto. Il contatto non coincide del tutto con lo scambio: se un utente avvia un contatto aprendo la finestra del chatbot ma non risponde al saluto del chatbot, non si è verificato alcuno scambio; se un utente riavvia una conversazione, quel contatto ora include più scambi.
- Dominio: il dominio è un'ampia descrizione dell'ambito del tuo chatbot, come il supporto clienti o le risorse umane. Ogni dominio comprende più argomenti. I chatbot progettati per conversare su qualsiasi argomento, come ChatGPT, sono chiamati chatbot a dominio aperto.
- Argomento: un argomento è una materia specifica o un insieme di compiti all'interno di un dominio. Ad esempio, il dominio del supporto clienti potrebbe contenere argomenti come il pagamento delle bollette, gli orari di apertura del negozio o i resi. Ogni argomento viene mappato a finalità specifiche dell'utente.
- Entità: un'entità è un sostantivo rilevante per l'intento dell'utente, come un prodotto, un documento o un servizio, menzionato in un enunciato. La corretta identificazione delle entità è un elemento importante dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- Escalation: l'escalation è un passaggio dal chatbot all'agente umano. Può trattarsi di un'escalation "pianificata" o di un'escalation di "fallback" (quando un bot non è in grado di riconoscere o risolvere l'intento dell'utente).
- Passaggio: ogni interazione avanti e indietro tra chatbot e utente è un passaggio. I passaggi possono includere saluti, domande di chiarimento, azioni, passaggi di consegne o anche chiacchiere.
- Logica di flusso: la logica di flusso determina il modo in cui i bot reagiscono a ogni espressione e procedono al passaggio successivo. Ciò può comportare semplici istruzioni if-else, alberi decisionali, algoritmi complessi o logica probabilistica basata sul machine learning.
- Risposta preferita: un enunciato che spinge positivamente lo scambio verso la risoluzione dell'intento dell'utente.
- Risposta non preferita: un enunciato che non fa progredire lo scambio verso la risoluzione dell'intento.
Un'ottima esperienza di chatbot richiede una profonda comprensione di ciò di cui gli utenti finali hanno bisogno e quali di queste esigenze sono meglio soddisfatte con un'esperienza conversazionale. Utilizza il chatbot non solo perché puoi, ma perché sai che un chatbot fornirà la migliore esperienza utente possibile.
Scegli il dominio o i domini giusti: dove può essere di grande aiuto un chatbot?
Le tue FAQ sono un'eccellente base di conoscenza per query, attività e problemi che emergono frequentemente e in modo prevedibile. Anche i team del servizio clienti sono un'importante fonte di insight. Un solido business process management può identificare ulteriormente opportunità e inefficienze, nonché aiutare a delineare i diversi centri di conoscenza, canali di comunicazione e livelli di complessità, sicurezza e privacy pertinenti a ciascun dominio.
I chatbot offrono il massimo valore quando è necessaria una conversazione bidirezionale o quando un bot può realizzare qualcosa più velocemente, più facilmente o più spesso rispetto ai mezzi tradizionali. Alcuni domini potrebbero essere meglio serviti dagli articoli di aiuto o dalle procedure guidate di configurazione. Altri, come quelli che richiedono assistenza altamente tecnica o informazioni personali sensibili, potrebbero essere meglio affidati a una persona reale.
Bilancia gli obiettivi aziendali a breve e lungo termine
Per il tuo primo chatbot, è consigliabile iniziare dalle basi prima di provare qualcosa di più avanzato. Meno dati ha, meno può fare previsioni con sicurezza: le aziende che trascorrono mesi a creare un chatbot inaugurale che abbraccia molti argomenti spesso apprendono (dopo il lancio) che i presupposti chiave sul comportamento degli utenti erano sbagliati e devono praticamente ricominciare da capo. Affrontare efficacemente un elenco più breve di argomenti e intenti offre un'esperienza utente migliore rispetto alla fornitura di risultati incoerenti in un dominio più ampio.
Detto questo, scegli un dominio con potenziale di crescita. Una strategia chatbot davvero efficace non produce soluzioni autonome, ma strumenti di conversazione distribuiti su tutti i canali pertinenti (siti web, app di messaggistica, sistemi telefonici) che si arricchiscono a vicenda generando dati condivisi per l'addestramento e l'ottimizzazione.
In generale, le offerte di chatbot si dividono in due categorie: chatbot basati su regole e AI chatbot.
I chatbot basati su regole sono semplici ed economici. Funzionano secondo le regole if-then-else: a ogni passaggio (o ramo di un albero decisionale) vengono assegnati input specifici che il chatbot è in grado di riconoscere, ciascuno abbinato a una risposta scritta. In mancanza di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i bot basati su regole devono limitare le espressioni dell'utente a semplici frasi o opzioni predefinite. Questo può limitare il successo a meno che le esigenze degli utenti non siano altamente prevedibili, ripetitive e semplici e rimangano tali con l'aumento di scala.
Gli AI chatbot sono più robusti, versatili e scalabili. Le funzionalità di intelligenza artificiale come l'AI conversazionale consentono a questi chatbot di interpretare le espressioni uniche degli utenti e di identificarne accuratamente le intenzioni. Il machine learning può integrare o sostituire la programmazione basata su regole, imparando nel tempo quali enunciati hanno maggiori probabilità di produrre risposte preferite. L'AI generativa, addestrata su enunciati passati e di esempio, può creare risposte bot in tempo reale. Gli agenti virtuali sono AI chatbot in grado di applicare la Robotic Process Automation (RPA), migliorando ulteriormente la loro utilità.
Molte situazioni traggono beneficio da un approccio ibrido e la maggior parte dei bot AI sono anche in grado di programmare in base a delle regole.
Prima di progettare i dettagli della tua esperienza del cliente, pianifica le basi del tuo chatbot.
- Determina i canali di partenza: i canali in cui gli utenti interagiscono con il suo bot dovrebbero naturalmente allinearsi alle funzioni che svolge. Ogni canale diverso influisce sul modo in cui si esprimono gli utenti, su come dovrebbe rispondere il bot e quali sistemi sono disponibili per l'integrazione. Dopo aver scelto un dominio, assicurati di poter lavorare con i canali pertinenti. Ad esempio, non automatizzare le domande di pagamento se il team che gestisce la pagina dei pagamenti del sito web non consente di aggiungere il client chatbot.
- Identifica gli argomenti primari: l'obiettivo fondamentale nella pianificazione del chatbot è quello di determinare la "conoscenza minima fattibile" del bot, o MVK. MVK è la copertura minima dell'argomento che il bot deve essere in grado di avere per raggiungere il suo scopo. Ciò comporta sia l'ampiezza dell'argomento, ovvero l'intera gamma di argomenti diversi da trattare, sia il livello di approfondimento dell'argomento, ovvero il livello di accuretezza con cui deve essere trattato. Inizia con l'ampiezza dell'argomento: elenca tutti i possibili argomenti pertinenti al dominio scelto, quindi assegna le priorità. Un'ampiezza tematica focalizzata facilita una maggiore profondità tematica, aumentando le possibilità di successo.
- Aggrega tutte le knowledge base pertinenti: il bot deve essere in grado di accedere a tutte le informazioni necessarie per comprendere e rispondere agli intenti degli utenti che rientrano nel suo ambito. Queste informazioni potrebbero non trovarsi tutte in un unico posto: spesso sono distribuite in fonti eterogenee come pagine Web, database, documenti, domande frequenti, piattaforme CRM e sistemi di elaborazione transazionale online (OLTP). La ricerca intelligente è il modo ideale per aggregare tutte le fonti di dati pertinenti e semplificare il recupero delle informazioni.
Gli utenti inconsciamente deducono automaticamente un carattere dietro il tuo bot. Dovrebbe trasmettere le caratteristiche positive che cerchiamo nella conversazione umana: empatia, curiosità, pazienza, affabilità, pur mantenendo la trasparenza dell'essere un robot. Quest'ultimo aspetto è essenziale sia per gestire le aspettative degli utenti sia per evitare l'effetto "uncanny valley": lo strano disagio provocato da cose umanoidi che non sono del tutto giuste. Ciò può essere ottenuto più facilmente con una scelta ponderata del nome, dell'avatar e del saluto.
La personalità del tuo chatbot influisce sulla maggior parte degli elementi della progettazione della conversazione. Dovrebbe riflettere il tuo marchio ed essere appropriata per gli utenti e le funzioni previsti: un bot assistente fitness dovrebbe usare un linguaggio attivo; un'app di diagnosi sanitaria dovrebbe evitare barzellette.
Inizia considerando dove si colloca il tuo chatbot in vari spettri:
- Divertente o serio
- Entusiasta e Calmo
- Formale e Informale
- Caloroso o freddo
- Autorevole e Riconoscibile
Un chatbot fornisce solo metà di una conversazione. Non è possibile controllare o prevedere completamente la metà dell'utente. Una solida progettazione delle conversazioni garantisce un'esperienza utente positiva affrontando il flusso delle conversazioni in modo tale che, indipendentemente dall'espressione dell'utente, la risposta del chatbot sia naturale, credibile e produttiva.
La reale conoscenza di un argomento richiede non solo la progettazione di percorsi di conversazione ideali, ma anche l'immaginazione di tutti i percorsi unici che una conversazione potrebbe seguire, comprese potenziali confusioni, deviazioni e vicoli ciechi. È possibile programmare il bot di pianificazione in modo che riconosca "Voglio modificare l'appuntamento", ma un utente potrebbe dire "Non posso più fare il martedì". Potresti avere un percorso ottimale, ma esiste un piano B se il piano A fallisce? Se il piano B fallisce, il bot può spiegare il problema all'utente? Se l'utente non comprende una richiesta, il bot può formulare l'espressione in modo diverso?
Anche se la tua logica di flusso è impeccabile, gli errori accadono, ma piccole imperfezioni non dovrebbero far deragliare uno scambio. Anche in questo caso, gli AI chatbot hanno un grande vantaggio: invece di prevedere e pianificare manualmente ogni singolo errore di battitura per evitare interruzioni, l'intelligenza artificiale può formulare ipotesi plausibili e mantenere le cose in movimento. Ad esempio, IBM watsonX Assistant è dotato di correzione automatica degli errori di ortografia e di logica fuzzy per facilitare il riconoscimento di intenti ed entità. Allo stesso modo, gli AI bot con funzionalità Speech to Text possono essere addestrati a interpretare correttamente accenti, errori di pronuncia e gergo negli input vocali.
Come nelle normali conversazioni tra esseri umani, gli utenti vogliono sentirsi compresi. La progettazione di chatbot può raggiungere questo obiettivo garantendo che tutte le risposte dei bot, anche le risposte non preferite, siano informative e pertinenti all'enunciato dell'utente. Quando scrivi il dialogo del chatbot, cerca di riconoscere ciò che l'utente ha detto ed evita bruschi cambi di argomento, salti casuali nella conversazione o di "dimenticare" le informazioni che l'utente ha fornito in precedenza nel contatto.
I chatbot hanno dei limiti. La capacità di fallire in modo elegante e fornire percorsi per riparare la conversazione è essenziale: va bene che un bot si sbagli, ma sbagliare ed essere irrilevante può rovinare lo scambio e ridurre la fiducia nel chatbot. I bot devono essere progettati per gestire con garbo le molestie, riconoscere enunciati senza senso o irrilevanti, reagire ai cambiamenti di argomento e rimettere in sesto la conversazione.
Riduci sempre lo sforzo da parte dell'utente.
- Chiedi meno: invece di un numero d'ordine lungo, sarebbero sufficienti le ultime quattro cifre? Il nome e una semplice informazione aggiuntiva, ad esempio la data dell'ordine, eliminerebbero del tutto la necessità del numero?
- Scelte chiare: formula ogni domanda con attenzione. Un utente potrebbe rispondere a "desideri un appuntamento di mercoledì o giovedì?" con "sì", una risposta non preferita. Ma ci sono solo due risposte a "scegli tra mercoledì o giovedì".
- Pulsanti: quando c'è un piccolo elenco di opzioni potenziali, la scelta di un'opzione prestabilita o, per i sistemi telefonici, di un numero da tastiera, semplifica le cose ed elimina la possibilità di una risposta non preferita.
Una copia chiara e concisa riduce l'attrito e dimostra rispetto per il tempo dell'utente. Riconsidera il flusso della conversazione se richiede istruzioni lunghe.
La progettazione efficace di chatbot comporta un ciclo continuo di test, implementazione e miglioramento. Le persone possono comportarsi in modo imprevedibile, ma l'analisi dei dati dei contatti passati può rivelare flussi interrotti e opportunità per migliorare ed espandere la progettazione delle tue conversazioni.
I chatbot si basano su una grande quantità di dati degli utenti, li generano e li analizzano. Tali dati devono essere trattati con cura. La mancata osservanza di questa norma comporta conseguenze non solo etiche, ma anche potenzialmente legali e finanziarie.
Potrebbe anche influire sull'adozione del tuo chatbot: secondo Pew Research1, più della metà degli americani ha deciso di non utilizzare un prodotto per preoccupazioni su come (e quanto) raccoglie dati personali.
- I dati degli utenti devono essere protetti da furti, usi impropri o danneggiamento.
- Le politiche devono essere conformi al Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'UE (link esterno a ibm.com) (e alle normative comparabili come il CCPA).
- Le impostazioni e le autorizzazioni sulla privacy devono essere chiare, reperibili e regolabili.
- Gli utenti devono essere informati e avere il controllo di quali dati vengono utilizzati e in quale contesto.
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Note a piè di pagina
1 https://www.pewresearch.org/short-reads/2020/04/14/half-of-americans-have-decided-not-to-use-a-product-or-service-because-of-privacy-concerns/