Che cos'è l'IA conversazionale? Tutto quello che devi sapere

L'aumento delle aspettative dei clienti insieme a costi operativi più elevati può causare problemi anche per le grandi aziende di successo, il che significa che le piccole imprese hanno ancora più difficoltà a rimanere a galla.

La tua azienda al momento non può permettersi di assumere altri membri del team, ma non puoi nemmeno permetterti le conseguenze di un basso indice di soddisfazione dei clienti.

Ecco perché gran parte del software aziendale odierno utilizza soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale per automatizzare senza problemi i processi aziendali e fornire un'esperienza cliente personalizzata.

Continua a leggere per scoprire cos'è l'IA conversazionale, come funziona e i suoi componenti chiave e scopri i vantaggi e le sfide che comporta. Tratteremo anche casi d'uso di IA conversazionale popolari in una varietà di settori.

Link veloci:

• Che cos'è l'IA conversazionale?
• Come funziona l'IA conversazionale?
• Componenti dell'IA conversazionale
• AI conversazionale vs Chatbot: qual è la differenza?
• Vantaggi dell'IA conversazionale
• Casi d'uso dell'IA conversazionale
• Sfide nell'IA conversazionale
• Domande frequenti

Che cos'è l'IA conversazionale?

Conversational AI (Artificial Intelligence) è una tecnologia di comunicazione aziendale automatizzata che utilizza l'apprendimento automatico avanzato e l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e analizzare la lingua, il contesto e le intenzioni del parlante, consentendo alle applicazioni vocali e testuali di impegnarsi in conversazioni bidirezionali dal suono naturale con gli utenti.

A differenza di altri tipi di intelligenza artificiale e automazione aziendale, gli utenti che si connettono con applicazioni basate sull'intelligenza artificiale conversazionale avranno molte più difficoltà a determinare se stanno interagendo con un "robot" o un agente attivo.

Questo perché l'IA conversazionale studia continuamente il modo in cui gli esseri umani parlano effettivamente, con l'obiettivo di valutare e imitare il flusso della conversazione naturale invece di fornire la stessa serie limitata di risposte predefinite.

Gli assistenti vocali personali virtuali, come Alexa di Amazon e Siri di Apple, sono alcuni dei più noti dispositivi IoT (Internet of Things) che sfruttano l'IA conversazionale.

Tuttavia, le aziende di oggi stanno diventando sempre più dipendenti dal software di intelligenza artificiale conversazionale per automatizzare e assistere con processi aziendali comuni come:

• Assistenza clienti (FAQ)
• Servizio clienti (consigli sui prodotti, fatturazione, gestione degli appuntamenti, ecc.)
• Tracciamento degli ordini e gestione dell'inventario
• Marketing conversazionale (filtro dei lead, raccolta dati, ecc.)
• Indagini sui clienti, feedback, monitoraggio delle prestazioni dei dipendenti

Come funziona l'IA conversazionale?

L'IA conversazionale funziona avviando una serie di processi analitici per comprendere l'intento dell'utente, generando risposte pertinenti e informate sul contesto, quindi migliorandosi continuamente in base alle risposte, alle azioni e al rinforzo dell'utente.

In breve?

Più usi l'IA conversazionale, più diventa accurata, personalizzata, pertinente, intelligente e simile a quella umana.

Tutto questo grazie all'algoritmo creato e migliorato da Conversation Design, il flusso di lavoro e l'architettura dietro le migliori conversazioni basate sull'intelligenza artificiale.

Come probabilmente avrai intuito, il Conversation Design è un argomento incredibilmente complesso che include raccolta di dati, analisi del linguaggio e delle intenzioni, modelli vocali, psicologia, KPI e mappatura del percorso del cliente, buyer personas, tecnologia... l'elenco potrebbe continuare.

Non possiamo coprire tutto questo in un articolo, quindi diamo un'occhiata ai componenti chiave dell'IA conversazionale di seguito.

Componenti dell'IA conversazionale

L'IA conversazionale è composta da due componenti principali: Machine Learning (ML) e Natural Language Processing (NLP).

L'elaborazione del linguaggio naturale è una tecnologia di intelligenza artificiale che analizza ciò che gli esseri umani significano, sia le parole che stanno dicendo sia ciò che vogliono dalla conversazione, quando interagiscono con gli strumenti di intelligenza artificiale tramite voce o testo.

La PNL è dedicata allo studio del "linguaggio naturale", il che significa che aiuta i computer a comprendere tutto ciò che costituisce una conversazione: contesto di comunicazioni precedenti, riconoscimento vocale, analisi del sentimento del parlante, riconoscimento di entità nominative, disambiguazione del senso delle parole, parte dell'analisi vocale, ecc. .

L'apprendimento automatico è un componente dell'IA che si basa sulla ripetizione e sul rafforzamento dell'input di dati, delle statistiche e degli algoritmi, non dell'input umano manuale e degli aggiornamenti, per "insegnare" continuamente ai computer come fornire le informazioni più accurate e utili possibili.

L'apprendimento automatico è ciò che consente alle applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale di migliorare nel tempo.

Sia l'apprendimento automatico che l'elaborazione del linguaggio naturale contengono più componenti più piccoli che svolgono ciascuno un ruolo nell'esecuzione e nel miglioramento del processo di intelligenza artificiale conversazionale. Diamo un'occhiata a come funziona l'IA conversazionale in modo più dettagliato di seguito.

Fase uno: generazione di input

Durante la fase di generazione dell'input, gli utenti parlano/parlano o inviano messaggi di testo/digitano una frase iniziale, un commento o una domanda nell'applicazione (o sito Web, messaggio sui social media, ecc.) utilizzando l'IA conversazionale.

Fase due: analisi degli input

Una volta che l'utente ha finito di parlare o digitare, inizia la fase di analisi degli input.

Questa fase si concentra sia sull'ascolto che sulla comprensione.

In primo luogo, l'elaborazione del linguaggio naturale (fase di ascolto) determina la lingua utilizzata, sia essa parlata o digitata, e il significato generale di ciò che è stato detto.

Quindi, la comprensione del linguaggio naturale o NLU (fase di comprensione) valuta il contesto della conversazione e il probabile intento dietro la scelta delle parole dell'utente, non solo le loro definizioni standard.

Le interazioni vocali utilizzano sia l'NLU che il riconoscimento vocale automatico (ASR) per analizzare e comprendere ciò che l'utente ha detto e le sue intenzioni. ASR decifra esattamente ciò che l'utente ha detto e quindi traduce le sue parole in testo in modo che il computer possa "capirle".

Fase tre: gestione del dialogo

Durante la fase di Gestione del Dialogo, l'applicazione Conversational AI formula una risposta adeguata all'utente secondo la sua comprensione più accurata di quanto detto, che, ricordiamo, è sempre in miglioramento.

Fase quattro: generazione del linguaggio naturale

L'applicazione si basa sulla parte successiva della NLP, Natural Language Generation (NLG), per generare e fornire risposte facilmente comprensibili all'utente.

A seconda del canale di comunicazione utilizzato, queste risposte possono essere inviate tramite testo, sintesi vocale o sintesi vocale (voce generata automaticamente).

Fase cinque: apprendimento per rinforzo

La fase finale dell'IA conversazionale è l'apprendimento per rinforzo, a volte chiamato "apprendimento profondo".

Questa è la componente di apprendimento automatico del processo, in cui la risposta dell'utente e la reazione alle informazioni fornite dall'applicazione vengono valutate e archiviate per migliorare le future interazioni tra l'uomo e l'IA dei clienti.

AI conversazionale vs Chatbot: qual è la differenza?

Se i chatbot debbano essere visti o meno come un tipo di "IA conversazionale" è un dibattito popolare negli spazi di intelligenza artificiale e software aziendali.

Consideriamo l'IA conversazionale più sofisticata e "realistica" rispetto ai chatbot standard.

I chatbot si basano principalmente su risposte predefinite e utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale di base per rispondere a "parole e frasi trigger". Le soluzioni di IA conversazionale, invece, analizzano e contestualizzano un'intera conversazione, fornendo risposte più accurate e personalizzate rispetto ai chatbot.

L'immagine sopra illustra i limiti dei chatbot.

Tuttavia, alcuni chatbot utilizzano l'IA conversazionale per fornire assistenza e supporto clienti, ma non tutti. La tabella seguente delinea le principali differenze tra chatbot e IA conversazionale.

Vantaggi dell'IA conversazionale

Circa il 34% dei leader del marketing e delle vendite afferma che sfruttare l'intelligenza artificiale sarà il fattore più importante per migliorare l'esperienza complessiva del cliente.

I vantaggi dell'IA conversazionale di seguito interagiscono per rafforzare non solo l'esperienza dell'utente, ma anche il riconoscimento del marchio, le strategie di vendita, la produttività del team e molto altro.

Disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7

L'80% dei consumatori afferma che il problema più grande del servizio clienti è non essere in grado di ottenere assistenza immediata quando necessario.

Gli agenti umani hanno bisogno di pause, giorni liberi, ferie e fine settimana, il che significa che non sono sempre disponibili quando i clienti contattano. Sebbene sia certamente possibile assumere agenti geograficamente diversi che lavorano in fusi orari diversi, è anche una spesa enorme.

I fornitori di IA conversazionale offrono un servizio clienti istantaneo e sempre disponibile e supporto in tempo reale. Questi strumenti possono anche pianificare le richiamate e altri follow-up con lead di qualità in qualsiasi momento, assicurandoti di non perdere mai l'opportunità di effettuare una vendita.

Servizio Clienti Omnicanale

Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale, a differenza di altre funzionalità di automazione, non si limitano a un singolo canale o interfaccia.

L'IA conversazionale funziona attraverso comunicazioni di testo e vocali, semplificando il servizio clienti omnicanale e le vendite.

I clienti possono scegliere il loro canale di comunicazione preferito tra opzioni come:

• SMS
• Chiamate VoIP
• Messaggistica della chat del sito web
• Messaggistica sui social

Le interazioni con i clienti possono continuare su più canali, offrendo una flessibilità ancora maggiore.

Servizio autonomo del cliente

Il self-service per il cliente è un altro importante vantaggio dell'IA conversazionale, in quanto fornisce interazioni simili a quelle umane e assistenza clienti senza la necessità di coinvolgere un agente dal vivo.

Questo non solo lascia gli agenti in tempo reale liberi di concentrarsi su chiamate di vendita o progetti più grandi, ma significa anche risoluzioni più rapide alle domande e ai problemi dei clienti. I consumatori non devono aspettare una richiamata o sopportare lunghi tempi di attesa per ottenere l'assistenza di cui hanno bisogno.

Invece, possono raggiungere il loro canale di comunicazione preferito e interagire con i bot basati sull'IA conversazionale, aumentando di conseguenza i tassi di risoluzione del primo contatto.

Esperienze di conversazione personalizzate

La capacità dell'IA conversazionale di creare un flusso di conversazione naturale mentre comprende accuratamente e persino anticipando le esigenze dei clienti aumenta notevolmente il coinvolgimento dei clienti.

E più tempo i consumatori trascorrono a interagire con le tue applicazioni? Più imparerai su di loro.

Ciò porta a maggiori opportunità per la raccolta di dati e ricerche di mercato target più accurate. Presto sarai in grado di creare acquirenti persona dettagliati e una segmentazione del mercato più accurata in base a dati demografici come età, interessi, sesso, reddito, posizione e altro ancora.

Ciò significa un livello più elevato di personalizzazione, che fa sentire ogni cliente riconosciuto e prioritario. Significa anche maggiori tassi di fidelizzazione dei clienti, maggiori opportunità di upselling e cross-selling e sì, più vendite complessive.

In effetti, la nostra ricerca sulle migliori competenze del servizio clienti mostra che la personalizzazione aumenta i tassi di conversione online di almeno l'8%.

Meglio di tutto?

Non devi nemmeno assumere agenti aggiuntivi per realizzarlo.

In continua evoluzione

Il linguaggio umano, proprio come i nostri desideri, bisogni e influenze, è sempre in mutamento.

Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale crescono con i tuoi clienti, perché raccolgono, analizzano e si adattano costantemente in base ai dati più recenti sulle interazioni umane.

Altri software aziendali possono essere basati sulle attuali tendenze di acquisto dei clienti e sul comportamento dei consumatori e, sebbene ciò sia utile ora, in futuro diventa obsoleto e alla fine obsoleto.

L'IA conversazionale è informata da un contesto molto più ampio, che include influenze culturali, cambiamenti geopolitici, eventi attuali e il modo in cui si evolve la nostra lingua. Inoltre, raccoglie i dati direttamente dalla fonte, le persone che utilizzano assistenti virtuali e chatbot di intelligenza artificiale, anziché tramite ricerche e analisi di seconda mano.

In breve?

È facile ottimizzare le applicazioni basate sull'IA conversazionale perché sono sempre influenzate dall'attività in tempo reale e dal comportamento dei consumatori.

Casi d'uso dell'IA conversazionale

Stai pensando di provare l'IA conversazionale per la prima volta, ma non sei sicuro che sia la soluzione giusta per il tuo settore?

Di seguito, abbiamo delineato alcuni dei casi d'uso dell'IA conversazionale più popolari che mostrano quanto sia davvero diversa questa soluzione.

Servizi finanziari

I servizi finanziari possono utilizzare l'IA conversazionale per aiutare i clienti a completare le richieste di prestito o carta di credito, raccogliendo informazioni chiave di contatto e reddito e formulando raccomandazioni di conseguenza.

Gli esattori e le società di carte di credito possono aiutare i clienti a impostare e regolare pagamenti e prelievi automatici, inviare promemoria o avvisare i clienti quando i saldi aumentano.

Anche i saldi dei conti in tempo reale, l'analisi dei modelli di spesa e persino i suggerimenti di salvataggio possono fornire assistenza ai clienti.

Le banche possono fornire un elevato livello di assistenza clienti utilizzando l'IA conversazionale per inviare avvisi di frode o attività sospetta in tempo reale, consentendo ai clienti di approvare gli acquisti o di spegnere istantaneamente le loro carte da qualsiasi luogo e su qualsiasi dispositivo.

Centri di contatto

I contact center e i call center trarranno vantaggio in particolare dal filtraggio dei lead e dal nutrimento che le piattaforme di IA conversazionale possono fornire.

Questi strumenti possono automatizzare la segmentazione del mercato in base all'attività dei visitatori del sito Web o al coinvolgimento dei social media, qualificando i lead e identificando obiettivi di alto valore. Possono seguire i lead mostrando loro contenuti pubblicitari pertinenti o mostrando loro i prodotti che probabilmente apprezzeranno mentre stanno ancora visitando il tuo sito web o la tua pagina.

Alla fine, possono raccogliere le informazioni sui contatti dei lead e automatizzare le telefonate in uscita, gli SMS in blocco, le e-mail o i messaggi di chat.

Gli amministratori e gli agenti di CCaaS possono anche utilizzare l'IA conversazionale per ricevere feedback sulle prestazioni dei dipendenti.

Gli acquirenti possono completare rapidamente sondaggi sui clienti in-app che offrono informazioni sulla qualità del supporto fornito, il livello di interesse per prodotti/servizi e consentono ai clienti di offrire suggerimenti sulle aree di miglioramento.

Commercio elettronico e vendita al dettaglio

L'IA conversazionale è di grande aiuto nello spazio della vendita al dettaglio e dell'e-commerce quando si tratta di monitoraggio degli ordini e aggiornamenti sulla spedizione. I clienti possono monitorare i pacchi in tempo reale, cambiare la destinazione del pacco o aggiornare le istruzioni di consegna, ottenere assistenza per gli ordini persi e automatizzare il processo di reso.

I chatbot possono assistere i clienti con consigli sulle dimensioni e sui prodotti, inviare promemoria sul carrello e rispondere a qualsiasi altra domanda durante il processo di acquisto. Possono anche dare suggerimenti in base agli acquisti passati e consentire al cliente di completare l'intero processo di check-out direttamente all'interno dell'interfaccia della chat.

L'IA conversazionale può anche essere utilizzata per migliorare i programmi di fidelizzazione dei clienti inviando messaggi di follow-up e ringraziamenti automatici, aggiornando i saldi dei premi, inviando promemoria di vendita e notifiche di calo dei prezzi e fornendo codici coupon.

Assistenza sanitaria

L'IA conversazionale ha praticamente rivoluzionato il settore sanitario, soprattutto grazie ai dispositivi medici IoT (Internet of Things) che consentono il monitoraggio remoto dei pazienti, le diagnosi e gli avvisi automatici del fornitore.

Gli utenti possono anche precompilare moduli medici, descrivere i loro sintomi, programmare appuntamenti, aggiornare l'assicurazione e richiedere ricariche di farmaci. Anche i pagamenti delle fatture mediche e i solleciti di pagamento possono essere gestiti automaticamente.

Alcuni professionisti della salute mentale utilizzano anche l'IA conversazionale per fornire assistenza di emergenza in tempo reale a coloro che stanno vivendo una crisi di salute mentale. Pur non sostituendo la terapia tradizionale, i robot di intelligenza artificiale conversazionale possono offrire supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e indirizzare le persone in crisi alle risorse vicine o persino avvisare i professionisti medici di un'emergenza.

Risorse umane

L'IA conversazionale fornisce un eccellente supporto interno all'azienda e gestione del flusso di lavoro, soprattutto quando si tratta di risorse umane.

I dipendenti possono richiedere o programmare automaticamente i permessi, selezionare i turni disponibili, tenere traccia delle buste paga e ricevere aggiornamenti su cambiamenti improvvisi alla pianificazione.

Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale possono fungere da repository per le basi di conoscenza e la documentazione dell'azienda, consentendo ai membri del team di ottenere risposte immediate alle principali domande sulle politiche. Questi strumenti possono anche inviare avvisi o aggiornamenti a livello aziendale, particolarmente utili in caso di emergenza sul posto di lavoro.

Questi strumenti possono anche semplificare i processi di assunzione e assunzione, fornendo accesso ai materiali di formazione dei dipendenti e filtrando i curricula per trovare candidati qualificati.

Sfide nell'IA conversazionale

Nonostante tutte le cose incredibili che l'IA conversazionale può fare, la tecnologia deve affrontare diverse sfide.

In primo luogo, c'è il semplice scetticismo umano, che si presenta in molte forme riguardo all'IA.

Molti potrebbero essere riluttanti a utilizzare l'IA conversazionale a causa della sua percepita mancanza di standard di privacy e sicurezza e potrebbero essere preoccupati per un'app o un assistente che li interpreta erroneamente e intraprende azioni che non hanno approvato. Alcuni temono l'idea che "i robot ci prendano il lavoro", mentre altri sono convinti che un giorno diventeranno senzienti e governeranno il mondo.

Anche con l'apprendimento automatico e le tecniche avanzate di NLP, l'IA conversazionale incontrerà inevitabilmente accenti sconosciuti, rumori di sottofondo, dialetti, lingue, gergo locale o parole più recenti, o persino risposte dei clienti che non riesce a capire. (Probabilmente hai ricevuto una risposta del tipo "Scusa, non lo so" o "Non riesco a capirti" quando è successo.)

Mentre alcuni utenti riformulano le loro domande o cercano aiuto altrove, altri ripeteranno con frustrazione la stessa query più e più volte, senza ottenere l'aiuto di cui hanno bisogno. Mentre alcune piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale stanno iniziando a essere in grado di riconoscere sottili cambiamenti di tono o identificare parole/frasi di insoddisfazione, questa tecnologia è ancora agli inizi. Offrire la possibilità di parlare con un agente dal vivo potrebbe fornire una soluzione nel frattempo.

Domande frequenti sull'IA conversazionale

Di seguito, abbiamo risposto alle principali domande frequenti sull'IA conversazionale.