Cos'è l'intelligenza artificiale conversazionale?
Il nome stesso di AI conversazionale spiega in cosa consista questa tecnologia: uno strumento che riconosce il linguaggio umano, e riesce a rispondere a quesiti e richieste con una modalità che imita al meglio la conversazione tra persone.
Per ottenere questa tipologia di interazione, si sfruttano tecnologie che ruotano intorno alla sfera del Machine Learning, come il riconoscimento vocale automatico (ASR), la comprensione del linguaggio naturale (NLU), l’elaborazione del linguaggio naturale (NPL), e l’AI per la cancellazione del rumore.
Studiando ed elaborando il linguaggio umano e i processi di dialogo, l’Artificial Intelligence conversazionale è in grado di imitare la relazione comunicativa tra gli esseri umani in modo del tutto naturale, dando la percezione all’utente di una reale conversazione con un’altra persona.
L’apprendimento dell’AI permette di creare anche fluttuazioni nella forma discorsiva, che riprendono fraseggi ed espressioni emotive tipiche del modo di esprimersi organico di ogni essere umano.
Si instaura quindi un mutuo riconoscimento tra “la macchina” e l’utente, mettendo quest’ultimo a suo agio.
Qual è la differenza tra chatbot e AI conversazionale?
In un modo o nell’altro, ognuno di noi ha avuto occasione di sperimentare l’interazione con chatbot o strumenti simili. Siti web, servizi clienti, e-commerce sono i principali protagonisti di questo metodo con cui si gestisce la customer care, oltre ovviamente ai canali più tradizionali. Ma in cosa si differenzia la Conversational Artificial Intelligence rispetto alla più diffusa chatbot, e perché le aziende dovrebbero adottare questo strumento?
Chatbot
Quando parliamo di chatbot, ci riferiamo ad un programma il cui scopo è comunicare con gli utenti.
Ma quanto spesso questa comunicazione risulta soddisfacente per lo user, per la persona che è dall’altra parte di uno schermo o di una cornetta telefonica?
L’utilizzo dei chatbot non implica necessariamente l’uso dell’AI conversazionale, che è uno strumento, non il programma stesso. Con l’AI conversazionale diamo modo ad un computer di imitare e creare reali conversazioni con le persone, mentre una chatbot è spesso confinata entro limiti predefiniti, che limiteranno molto l’interazione e la soddisfazione dell’utente.
La differenza tra i chatbot (o assistenti virtuali) e un’esperienza conversazionale sta quindi nell’integrazione di sistemi back-end per fornire informazioni ai clienti, con una modalità che imiti il più possibile quella di un naturale dialogo tra due esseri umani.
AI Conversazionale
Se applichiamo l’Intelligenza Artificiale Conversazionale ai chatbot, sfruttando l’NPL, il machine learning e tutti gli strumenti previsti dall’AI per comprendere al meglio la richiesta di un utente, le sue domande e necessità, otterremo un flusso comunicativo naturale, che imiterà sempre più efficacemente una conversazione organica, e renderà più immediata e autentica l’interazione fra customer e chatbot.
La gamma di possibilità dell’AI conversazionale è infinita: operazioni bancarie, prenotazioni (biglietti aerei, vacanze, una cena), quesiti riguardanti prodotti da acquistare sono solo alcune delle più classiche richieste.
In un mondo sempre più incentrato sulla velocità ed efficienza, poter eseguire queste operazioni autonomamente, tramite un assistente virtuale, senza lunghe attese, direttamente dal cellulare o da un pc, ma allo stesso tempo ottenendo un’esperienza immersiva e familiare, senza la “freddezza” tipica di un risponditore automatico, non è forse garantire un customer management di qualità?
I benefici che si ottengono abbinando machine learning e intelligenza artificiale con soluzioni omnicanale
Il Covid-19 ha in pochissimo tempo influenzato profondamente i mercati e il comportamento degli utenti, portando un impatto evidente sulle modalità di acquisto ed interazione della società.
L’accelerazione della digitalizzazione in alcuni settori, spinta dalla necessità di sopperire a servizi non più disponibili “di persona”, la difficoltà di reperire beni se non tramite internet e in generale un mondo del lavoro sempre più proiettato al futuro, costringono anche le aziende a nuove riflessioni riguardanti l’utilizzo della tecnologia.
Il valore stimato del mercato dell’IA conversazionale nel 2020 varia tra circa 4,7 miliardi di dollari e 5,1 miliardi di dollari. Il mercato dovrebbe crescere da circa 18,02 miliardi di dollari nel 2027 e 46,29 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) dal 18,9% al 30,75%.
Negli ultimi due anni quindi abbiamo assistito ad una crescita esponenziale di servizi omnichannel e all’adozione di tecnologie legate al machine learning e all’Artificial Intelligence, nell’intento di migliorare e personalizzare sempre più la customer care.
Ma quali sono esattamente gli aspetti maggiormente positivi nell’adozione dell’AI conversazionale abbinata a soluzioni omni canale?
Precisione
Con l’AI conversazionale è più semplice ottenere la giusta risposta ad una richiesta, o dare informazioni esatte, personalizzare un ordine. Il machine learning migliora di volta in volta l’apprendimento dell’AI e fornisce soluzioni sempre più esatte.
Riduzione dei costi
Le funzioni di un AI permettono di gestire task differenti, senza alcun tipo di interruzione, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 giorni all’anno.
Affiancare al customer care tradizionale un servizio con AI conversazionale, porta alla riduzione dei costi di formazione e di presidio, utilissimo per aziende di piccole e medie dimensioni, ma anche per quelle people intensive con gestioni complesse o che richiedono turni particolari.
Investire in questo tipo di tecnologia permette un risparmio notevole, senza rinunciare all’efficienza.
Customer management a distanza
La tendenza che si era prospettata negli anni scorsi ha visto, con la pandemia, una crescita enorme per quello che concerne l‘esperienza degli utenti in modalità remota.
App, e-commerce, home banking e in generale i servizi al cliente oggi richiedono sempre più la possibilità di gestire autonomamente i processi, con un aiuto immediato, omni canale e responsivo.
Ciò che l’AI si prefigge, è proprio di fornire quell’aiuto, nel modo più semplice ed efficace possibile.
Migliorare le vendite
Tramite l’AI omnichannel è possibile sviluppare il riconoscimento di un brand, la fidelizzazione del cliente e gestire pagamenti, cross e up-selling con strumenti che sfruttano le preferenze dei consumatori, le modalità di interazione e le loro abitudini per creare l’opzione più coinvolgente e convincente da proporre.
Servizio clienti di qualità
Machine learning e AI conversazionale sono gli strumenti migliori per tracciare e memorizzare la customer satisfaction, fornendo analisi specifiche sulla percezione del tuo customer service da parte degli utenti. Con un’assistenza H24 il tasso di soddisfazione cresce, perché il consumer si sente ascoltato e supportato quando ne ha realmente bisogno, senza dover sottostare a logiche di orario o di tempi d’attesa, mantenendo però la qualità di risposta data dall’interazione umana.
Xenialab e l'utilizzo pratico dell'Artificial Intelligence
I prodotti Xenialab, primo fra tutti XCALLY, permettono di sfruttare al meglio la Conversational AI per interagire in modalità naturale con gli utenti, con una soluzione omni canale per voce, chat, email, sms, fax e ulteriori canali (social network come Facebook, messaging app come Whatsapp…) attraverso API standard.
Grazie all’AI velocità ed efficienza dei processi si affiancano a qualità dell’interazione e monitoraggio delle performance.
