Intelligenza conversazionale e NLP: come metterli al servizio del cliente

by | Jul 13, 2022 | Data Driven Strategy | 0 comments

Insieme, le tecnologie di intelligenza artificiale conversazionale e i modelli di Natural Language Processing sono una risorsa preziosissima per il business. 

Riescono a fare, tra le altre cose, questo:

  • seguire la Customer Experience in tempo reale;
  • ascoltarla con attenzione e personalizzarla;
  • programmare  interazioni in grado di accompagnare gli utenti passo dopo passo nella soluzione delle loro richieste, di qualunque tipo siano.

L’aspetto più importante, rimane la gestione positiva, soddisfacente, della relazione cliente-brand. 

Oggigiorno, il consumatore vuole risposte veloci alle sue domande, e non solo, vuole soluzioni pratiche, facili da realizzare. Essere intelligenti, di questi tempi, vuol dire saper ascoltare con estrema attenzione i bisogni del cliente, e personalizzare l’esperienza cliente in tempo reale, in ogni touch point del viaggio in cui si trova il cliente.

Quali sono le soluzioni di IA e ML che offre il mercato? 

Vediamole assieme.

FAQ Chatbot

Chi non si è imbattuto in questo acronimo – FREQUENTLY ASKED QUESTIONS (domande frequenti) – almeno una volta navigando online?

In questo caso, si raccolgono dati per creare un archivio delle domande che l’utente fa più spesso. A queste richieste, viene associata una risposta il più completa possibile. L’utente non ha la possibilità di fare domande aperte, ma può navigare la lista di domande per giungere alla risposta. 

Un tipo di approccio “semplice”, che però non presuppone l’integrazione di tecnologie di IA. Il che non vuol dire che non ci sia comunque bisogno di servizi del genere, per certi livelli “base” di richieste. 

In ambito aziendale, l’uso di tale sistema implica un 10% in media in meno nel volume di chiamate di un Customer Care.

Intent based NLP Chatbot

Se invece ci interessa qualcosa di un po’ più sofisticato (l’esigenza di un’azienda è sempre l’elemento decisivo nella scelta della tecnologia di IA da impiegare), è bene optare per l’integrazione di un algoritmo di Natural Language Understanding (NLU). Nella fase di intent recognition. 

Cioè: un algoritmo che sa collegare la domanda aperta di un utente alla FAQ adeguata a tale domanda. In questo caso, invece di lasciare l’utente “solo” a scrollare lungo le varie FAQ per trovare quella che gli serve, verrà “accompagnato” con la visualizzazione diretta della FAQ appropriata. Il che non è poco, per soddisfare un cliente potenzialmente “perso” tra una quantità di possibili risposte!

Sistemi di marketing conversazionale

Si entra ora in un ambito ancora più sofisticato: non più semplici chatbot o interfacce, ma vere piattaforme in grado di gestire svariate fonti di dati, assicurando esperienze altamente personalizzate per l’utente

Grazie all’integrazione con fonti come il CRM (Customer Relationship Management, ossia gestione delle relazioni con i clienti) o Knowledge Base, si potranno offrire risposte tramite una “data strategy” grazie a tutte le informazioni a disposizione.

Immaginiamo un utente in chat che chiede di vedere i modelli di giacca di un certo brand. Grazie all’integrazione di CRM, catalogo e cronologia acquisti, sarà possibile presentare i prodotti più vicini al gusto dell’utente, guidandolo verso l’acquisto. 

Inoltre, grazie all’analisi in diretta del sentiment dell’utente, in caso di senso di frustrazione o altro feedback negativo, si provvederà subito a mettere in contatto l’utente con un operatore in carne e ossa. Della serie: accompagnare l’utente passo dopo passo nel suo viaggio dentro il brand, seguendo i suoi interessi, il suo sentiment del momento, in modo del tutto personalizzato.

Questa è di sicuro la sfida più grande (e attuale) per il marketing conversazionale: ascoltare nel dettaglio l’utente e adattarsi a ogni sua richiesta, apprendendo in tempo reale dalle interazioni che avvengono online, e reagendo in maniera appropriata.

Il nostro sistema AiKnowYou si può applicare anche all’ambito Marketing: AiKnowYou per il Marketing. Cosa facciamo? Portiamo valore al tuo business, così:

  • analizziamo ogni interazione degli utenti con il brand, in ogni touch point;
  • riusciamo così a ridurre i tempi della sales cycle, e a favorire l’incremento delle vendite.

Il tutto, grazie all’Intelligenza Artificiale!

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