Per conversational AI si intende una piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale. In altre parole si tratta della tecnologia alla base dei sistemi dedicati a gestire la user e customer experience. Stiamo parlando di chatbot, voicebot e virtual assistant.

Una ricerca condotta da Forrester ed Experian indica che l’85% delle aziende considera come obiettivo prioritario quello di migliorare la customer experience del proprio brand con l’utilizzo dei sistemi conversazionali automatizzati, anche come mezzo di ripresa dagli effetti della pandemia.

Nel report “The Three Customer Service Megatrends in 2021: Post-Pandemic Customer Service Excellence”, Forrester Research mette in evidenza come gli utenti preferiscano i sistemi automatizzati per tutte le attività di identificazione e verifica delle identità (53%), nonché per quelle di gestione degli ordini (51%).

Secondo alcune stime, in Italia entro il 2022 gli investimenti in sistemi di AI conversazionale raggiungeranno un volume di circa 300 milioni di euro, più che triplicato rispetto al 2018. A dimostrazione che questi sistemi hanno ormai raggiunto un alto grado di maturità e sono destinati ad assumere, nel breve periodo, un ruolo primario nel percorso di trasformazione digitale delle aziende.

Il successo delle soluzioni conversazionali basate su AI fonda le basi nella fase dirompente che sta attraversando la digitalizzazione. Il rapporto cliente-azienda è radicalmente cambiato e l’emergenza sanitaria non ancora del tutto superata ha fortemente accelerato questo processo.

Le tecnologie che sono alla base della conversational AI determinano molteplici vantaggi per la customer experience, ossia l’esperienza che il cliente vive nel rapporto con l’azienda. Vantaggi per il cliente che si traducono, in maniera quasi automatica, in vantaggi anche per l’azienda.

Ecco un elenco dei principali:

1. ottimizzazione del servizio: assistenza 24/7 e miglioramento dei livelli, grazie alla riduzione del tasso di abbandono, all’aumento della first contact resolution, alla riduzione del tempo medio di attesa in coda;
2. migliore qualità delle risposte fornite ai clienti: maggiore coerenza e uniformità sui diversi touchpoint e supporto al personale di vendita nella ricerca di informazioni utili a gestire il dialogo con il cliente;
3. raccolta della “voce del cliente”: individuazione dei topic più discussi dai clienti su tutti i touchpoint, al fine di intercettare rapidamente eventuali gap formativi o informativi su prodotti e servizi ed effettuare attività continue di fine tuning delle soluzioni di AI;
4. maggiore efficienza del customer service: semplificazione delle attività manuali propedeutiche alla gestione e all’analisi dei contatti da parte degli operatori, con spostamento dell’effort verso le attività a maggior valore commerciale e relazionale.
5. nuove opportunità commerciali (up/cross-sell): la conversational AI offre la possibilità di creare nuovi customer journey in grado di veicolare ai clienti offerte commerciali personalizzate sulla base del loro profilo e aiutare, quindi, gli operatori commerciali a identificare nuove opportunità.

La conversational AI favorisce un approccio omnicanale al customer service: lo scambio di informazioni può partire da una chatbot per poi proseguire con l’operatore e concludersi con un flusso di email o Sms. Per l’azienda, l’obiettivo è garantire la medesima esperienza al cliente su tutti i punti di contatto.

Un sistema di conversational AI efficiente deve soddisfare due caratteristiche essenziali:

●  non effettuare più volte la stessa richiesta all’utente;

●  essere in grado di spostarsi da un argomento a un altro, all’interno della medesima conversazione, per poi ritornare al punto precedente, mantenendo memoria di quanto detto.

È sconsigliato, pertanto, il ricorso al cosiddetto “modello a regole”, che si adatta bene solo a schemi linguistici semplici. Quando il flusso linguistico si sposta velocemente tra diversi argomenti all’interno della medesima conversazione, il sistema può essere portato a dover gestire troppe opzioni, con il risultato di ripetere più volte la stessa domanda o non capire la frase pronunciata dalla persona.

La conversational AI si basa sull’impiego di tecnologie avanzate, come:

●  piattaforme di machine learning (come quella di Google Cloud);

●  piattaforme di Natural Language Processing (fino ad arrivare alla recentissima GPT-3 di Open AI);

●  cloud ibrido;

●  architetture “a servizi” (as a service).