Dai robot di prenotazione, ai bot bancari, ai bot che ci forniscono preventivi assicurativi o bot per i reclami, passando per i bot di assistenza clienti. Insomma, per scegliere i bot dei quali abbiamo bisogno sappiamo già che le conversazioni automatizzate che facciamo sono alimentate da un insieme sorprendentemente piccolo di componenti: i canali di messaggistica in cui i tuoi utenti sono attivi, capiscono cosa dicono al tuo bot e rispondono in modo significativo.

Anatomia di un chatbot

Ma vediamo oggi, allora, di che cosa abbiamo bisogno nelle parti più piccole ed apparentemente insignificanti per riuscire a costruire un bot efficiente e ben organizzato, che soddisfi appieno il cliente ed il suo creatore.

Il canale di comunicazione giusto

Abbiamo discusso di come più utenti passano più tempo sulle piattaforme di messaggistica che sui social media tradizionali. Nel 2014 l’uso della messaggistica ha superato quello dei social network tradizionali. Di fatto, supponendo che la tendenza continui, al ritmo attuale di aumento siamo sulla buona strada per avere quasi un miliardo di utenti attivi in WhatsApp, Messenger e altre piattaforme di messaggistica, rispetto ai tradizionali social network come Facebook. Questo vi dice qualcosa?

Se vuoi che il tuo bot interagisca con il cliente dove gli utenti stanno già spendendo il loro tempo, dovrai decidere su quale piattaforma far apparire il tuo chatbot. Attualmente le più gettonate in tutto il mondo sono:

  • WhatsApp,
  • Messenger
  • Slack
  • Kik
  • Telegram

Alcuni servizi come Smooch e Gupshup si concentrano esclusivamente sul canale capacità di connessione, mentre alcuni servizi di costruzione di bot più estesi spesso hanno le proprie capacità di connessione.

Capire l’utente

Per automatizzare le conversazioni, è necessario un modo per comprendere gli input dati dagli utenti. E per determinare il significato dell’input è necessario essere in grado di associarli a una serie di comandi a cui il tuo chatbot è in grado di rispondere.

Esistono numerosi esempi di conversazioni automatizzate che risultano essere coinvolgenti e che offrono agli utenti una serie di prompt di parole chiave tra cui scegliere sul web. Facebook Messenger ha pensato molto a progettare questi messaggi per renderli facili e utili per gli utenti, in modo che l’esperienza non assomigli a un equivalente dattilografato dei menu vocali (cioè a cosa ti sottopone il call center della tua banca o della tua compagnia telefonica quando chiami i loro servizi di assistenza). Queste esperienze di conversazione guidate automatizzate sono supportate da strumenti di abbinamento di modelli per comprendere gli input degli utenti. Dovrai configurarli con gli schemi e le parole chiave che ti aspetti come input da parte degli utenti.

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Natural Language Understanding (NLU) per capire cosa dice l’utente

Considerando che se desideri che gli utenti siano in grado di digitare come dovrebbero, ossia comunicare in modo naturale, avrai bisogno degli strumenti NLU (Natural Language Understanding) per analizzare e comprendere i loro input. Quando si utilizzano gli strumenti NLU, è necessario formare ed “allenare” il tuo chatbot con esempi delle numerose varianti con le quali gli utenti potrebbero rispondere.

A seconda che tu abbia progettato una conversazione guidata o stia adottando un approccio più libero, avrai bisogno di un parser AIML o del tuo parser di espressioni regolari o di un servizio di linguaggio naturale.

Rispondere agli utenti in modo significativo

Progettare la tua conversazione automatizzata significa configurare il tuo bot per essere in grado di rispondere in modo significativo a input dell’utente riconoscibili; e secondo noi, il modo in cui progettate la conversazione del vostro robot è l’ingrediente chiave del suo successo. Sia che si chiacchieri con i robot di consultazione / narrativa (ad esempio bot che ti forniscono idee per le vacanze) o chiacchierando con i bot transazionali (ad esempio il preventivo delle assicurazioni) una conversazione guidata ben progettata è molto più coinvolgente di un bot con NLU mal progettato e con scarsa preparazione.

Fai la tua scelta di interfacce utente basate su codice o amichevoli che ti consentono di implementare il tuo design colloquiale e far sì che il tuo bot risponda in modo significativo.

Capito quale di questi è il fattore più importante per il successo di un chatbot?

Piccolo indizio: no, non è il NLU. Il nostro responso sarebbe quello di progettare una conversazione guidata, ma non focalizzandosi solo sul NLU. Anche i bot ben addestrati sugli attuali servizi NLU non sono in grado di fornire al momento esperienze di conversazione convincenti e quanto più simili possibile a quelle degli umani. Concentrati invece sul fatto che la tua progettazione conversazionale possa essere implementata con una GUI come ManyChat o se hai bisogno della flessibilità e dell’estensibilità di un servizio basato su codice come MS Bot Service. Questa raccomandazione è ovviamente basata sul presupposto che stai cercando di far emergere il tuo bot su un canale di messaggistica mainstream come Messenger, che offre la maggior parte dei framework e dei servizi per la creazione di bot.