Quando parliamo di Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni, nella maggior parte dei casi facciamo riferimento ai chatbot. Ad oggi, infatti, non sono pochi i brand che utilizzano questi sistemi per automatizzare i processi e gestire i rapporti con la clientela: assistenti agli acquisti e customer care di primo livello sono soltanto alcune delle applicazioni che impiegano questa tecnologia.
Sempre a proposito di chatbot, abbiamo già avuto modo di analizzare in altri articoli e workshop quelle che sono le best practice di progettazione e testing per la creazione di hub conversazionali di qualità, allo scopo di prevenire situazioni di frustrazione nell’utente che si interfaccia con sistemi poco evoluti.
L’obiettivo di questo articolo è quello di capire quelle che potrebbero essere le opportunità che ci vengono offerte dall’intelligenza artificiale nel gestire i rapporti fra il nostro brand e i nostri clienti, partendo sì dai chatbot, ma arrivando anche a sistemi completamente diversi.
Partiamo con una domanda: “Perché creare un sistema che fa uso di Intelligenza Artificiale?”.
Le opportunità dell’AI
Il supporto di primo livello
I sistemi intelligenti sono molto potenti nell’automatizzare tutte le attività ripetitive. Basti pensare a un chatbot: risponde sempre, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gestisce innumerevoli conversazioni in contemporanea senza stancarsi, limitando così i tempi di attesa. Certo: non avrà mai la sensibilità di un umano e le soft-skills che dovrebbero contraddistinguere un operatore in carne ed ossa, ma può essere utilizzato per scremare un primo livello di richieste. Non è un caso, infatti, che ad esempio alcuni operatori telefonici abbiano inserito chatbot per gestire il loro supporto clienti e che facciano intervenire l’umano solo in casi di necessità.
Vodafone, per citarne una, ha introdotto Tobi: l’assistente personale che dà informazioni sui piani telefonici e con il quale è possibile interagire per operazioni sul proprio profilo tariffario. Laddove Tobi non riesce ad arrivare, ecco che poi interviene l’operatore umano.
Questa nuova modalità di collaborazione uomo-macchina è un altro aspetto interessante che sta emergendo con l’avvento di sistemi intelligenti e che consiste nel vedere la macchina non in sostituzione dell’umano, ma in ausilio, aumentando così quelle che sono le capacità umane ma lasciando al centro l’uomo. In questo caso, si parla anche di “augmented intelligence”.
L’analisi dei dati
Altro aspetto su cui le macchine vincono sull’umano, è quello dell’analisi e della gestione dei dati: un computer infatti è molto più veloce di un uomo nel processare grandi quantità di dati. Quello che mancava fino a ieri era la capacità cognitiva che portava poi all’interpretazione del dato stesso. Oggi, però, non è più così: l’intelligenza artificiale può aiutarci molto anche in questo.
Non avremo in questo caso un sistema con cui conversare, ma l’intelligenza artificiale rimarrà nascosta, lavorando dietro le quinte per analizzare i dati e fornendoci poi un’interpretazione chiara ed immediata e una migliore targetizzazione dei clienti. Tutto questo, poi, in un’ottica multicanale.
Già ad oggi è infatti possibile, ad esempio, utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare il comportamento dei nostri clienti sui vari canali esplorati durante la customer journey, capire come determinate azioni su un canale possono influire sulle prestazioni di un altro e andare ad individuare eventuali criticità e capirne le cause, al fine poi di migliorare l’esperienza.
È anche possibile, analizzando flussi e conversazioni online, capire la personalità e i tratti psicologici che possono regolare le decisioni di acquisto, al fine di massimizzare le conversioni.
Anche in questi casi non sarà la macchina poi a prendere decisioni, ma sarà grazie alla macchina che l’umano potrà avere una chiara rappresentazione del dato già interpretato e potrà utilizzare l’intelligenza artificiale come importante supporto alle decisioni in un’ottica di customer centricity.
Predittività ed engagement
L’elaborazione dei dati, grazie al machine learning, permette di comprendere a fondo le preferenze dell’utente, i suoi interessi e abitudini e anticipare le sue azioni. In un periodo di overload informativo l’utente non deve più cercare e filtrare le informazioni, ma sarà il sistema a selezionarle per lui, proponendole nel momento più utile, alleggerendo così il suo carico cognitivo.
Un esempio in questo senso è quanto è stato creato per la nuova app mobile del New York Times, dove è stato integrato un sistema intelligente che, controllando gli impegni in calendario, segnala le notizie di interesse soltanto quando una persona è libera da appuntamenti.
I sistemi di riconoscimento e interazione vocale sono sempre più raffinati e stanno acquisendo un linguaggio sempre più umano. Questo permette di creare più engagement e aumentare la fiducia dell’utente, che può trovare nel brand non solo un assistente, ma anche un amico, un companion.
Se guardiamo ai principali player sul mercato, Google su tutti, ci rendiamo conto che gli assitenti sono in effetti sempre più evoluti e vanno nella direzione di simulare in maniera sempre più precisa le modalità di interazioni umane, il modo di parlare e di interfacciarsi, fino spesso a diventare qualcosa che potrebbe sembrare fantascientifico, ma che in realtà rappresenta una attualità che ancora in molti facciamo fatica ad accettare.
L’analisi del sentiment
Capire il significato di un testo, capire il sentiment di quello che i clienti scrivono, è sicuramente una prerogativa umana, ma è diventata anche un’applicazione di sistemi di intelligenza artificiale.
Esistono già oggi sistemi molto avanzati di sentiment analysis che riescono ad estrapolare da un testo quelli che sono i sentimenti presenti: rabbia, desolazione, soddisfazione, etc.
Si tratta di sistemi che funzionano abbastanza bene con la lingua inglese, ma che sperabilmente in un prossimo futuro vedremo anche in italiano.
E le applicazioni? Progettare e realizzare un sistema che vada a leggere le recensioni relative al nostro brand e ne analizzi il sentiment e quelle che sono le necessità dei nostri clienti non è più fantascienza. Pensate al valore che può avere, per citare un esempio, nel caso di strutture ricettive: avere sempre a portata di mano il dato sulla soddisfazione degli utenti e la percezione di cosa realmente vogliono, è un valore enorme.
Uomo e macchina: una stretta collaborazione
Soluzioni diverse, diverse applicazioni, ma un unico filo conduttore: lavoreremo a stretto contatto con le macchine e dalla collaborazione nasceranno delle importanti opportunità. Unire le soft-skills proprie degli umani alla potenza di calcolo e alla capacità di analisi dei dati, all’instancabilità delle macchine è un cambio culturale forte ma che dovremo percorrere.
Nuovi prodotti, nuovi servizi e nuove modalità di interazione, ma che non perdano mai di vista la centralità dell’utente e del cliente.
Giacomo Bosio, CEO Hedron srl
Nicoletta Bruno, UX & Conversational Designer Hedron srl
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