La guida completa alla progettazione di chatbot

Incorpora nel percorso dell'utente

L'errore più grande che vedo nelle implementazioni dei chatbot è trattare il bot come un componente aggiuntivo. 

I chatbot creano valore solo quando sono integrati nel percorso dell'utente, guidandolo dove desidera già andare.

Un esempio perfetto (e delizioso) è Fromeo, un chatbot che abbiamo creato per Les Producteurs de lait du Québec. 

Fromeo campeggia in prima linea sulla homepage di Fromages d'ici, fungendo da "maggiordomo del formaggio" digitale che invita gli utenti a vivere un'esperienza di cui non sapevano di aver bisogno.

Il lavoro di Fromeo? Aiutare le persone a orientarsi tra centinaia di formaggi del Quebec offrendo consigli personalizzati attraverso una conversazione. Invece di costringere le persone a sfogliare infinite categorie di formaggi, Fromeo offre loro un'esperienza intuitiva: "Cosa ti senti oggi?".

Questo è un esempio lampante di come integrare un chatbot nel flusso di un utente. Trasforma una sessione di navigazione passiva in un percorso interattivo di alto valore.

Stabilisci aspettative chiare fin dall'inizio

Ruby Labs ha utilizzato questo approccio per estendere il supporto a sei app basate su abbonamento.

Quando un utente apre il chatbot di supporto, gli vengono immediatamente presentate quattro semplici opzioni: 

• Annulla il mio account
• Domande sulla fatturazione
• Risoluzione di un problema tecnico
• Fai una domanda generale

Questi pulsanti guidano gli utenti verso risultati positivi, evidenziando subito le esigenze più comuni. 

Non si tratta di tecnologia sofisticata. Si tratta di mostrare alle persone, in modo semplice, in cosa può essere d'aiuto il bot.

Ciò ha avuto un ruolo importante nella capacità di Ruby Labs di automatizzare oltre 4 milioni di sessioni di supporto ogni mese con un tasso di risoluzione del 98% . 

È anche importante essere onesti su ciò che il chatbot non può fare. Se non gestisce aspetti come i rimborsi o l'assistenza dettagliata per l'account, ditelo in anticipo.

Progettazione per il flusso conversazionale

Uno dei motivi per cui mi ritrovo ad usare ChatGPT così spesso le conversazioni sembrano naturali.

ChatGPT Fa delle pause e risponde in un modo che sembra un vero e proprio botta e risposta. Questo ritmo facilita l'assorbimento delle informazioni e il coinvolgimento, soprattutto quando pongo domande complesse.

Ecco come si presenta un buon flusso di conversazione ed è così che faccio in modo che i chatbot sembrino più umani . 

Altri suggerimenti e trucchi che utilizzo quando si tratta di progettare il flusso della conversazione sono:

• Mantenere le risposte brevi e concise
• Aggiungere pause sottili tra i messaggi in modo che gli utenti abbiano il tempo di elaborare ciò che vedono

1. Approfondimento della ricerca sugli utenti e della scoperta delle intenzioni

Prima di abbozzare un flusso o scrivere un singolo messaggio, devi sapere per chi stai progettando. Non in termini vaghi di persona: utenti reali, obiettivi reali, difficoltà reali.

È qui che la maggior parte dei bot fallisce: vengono creati sulla base di presupposti, non di prove.

Iniziamo rispondendo a tre domande fondamentali:

• Chi sono gli utenti tipici? (ad esempio, nuovi visitatori, clienti abituali, dipendenti?)
• Quali sono i loro obiettivi? (ad esempio, ottenere aiuto, effettuare un acquisto, monitorare qualcosa, annullare un abbonamento?)
• Cosa li frustra nell'esperienza attuale?

Non troverai queste risposte in un brainstorming. Parla con team come l'assistenza clienti, le vendite e il prodotto per capire dove gli utenti incontrano maggiori difficoltà. 

Quindi, esamina i ticket di supporto, le trascrizioni delle chat o le ricerche nel centro assistenza per individuare degli schemi ricorrenti. 

Attraverso questa ricerca, creerai una mappa degli intenti: un elenco di ciò che il tuo bot deve gestire e del modo in cui gli utenti formulano naturalmente tali richieste.

2. Definisci uno scopo chiaro per il tuo chatbot

Il tuo chatbot non deve fare tutto. Deve solo fare una cosa in modo eccellente .

Prima di scrivere un singolo messaggio, identifica il caso d'uso di maggiore impatto, ovvero qualcosa di cui gli utenti hanno realmente bisogno e che il tuo team può automatizzare con sicurezza. 

Stai cercando un processo che colga il punto giusto:

• Alta frequenza
• Infastidisce gli utenti
• Segue uno schema prevedibile

Ad esempio, nell'e-commerce, di solito si tratta del monitoraggio degli ordini o della ricerca dei prodotti: entrambi sono frequenti, strutturati e poco rischiosi da automatizzare.

Una volta definito il tuo obiettivo, scrivi una missione di una sola riga per il bot. Qualcosa del tipo: "Guida gli utenti attraverso la cancellazione dell'account senza alcun intervento da parte dell'agente in meno di due minuti".

Ora, definisci il successo in termini numerici . Punti a un'automazione dell'80%? A una riduzione del tempo medio di gestione? A meno escalation?

3. Progettare l'intero processo Chat Viaggio

Pianifica l'intero percorso dell'utente prima di scrivere un singolo messaggio. Questo è il fondamento dell'esperienza utente dei chatbot.

4. Scrivi e testa i dialoghi campione

Una volta mappato il flusso del tuo chatbot, è il momento di entrare nei dettagli più importanti : le parole effettive che dice il tuo bot.

Ecco la regola che seguo sempre: se non riesci a scrivere un esempio realistico di conversazione per un intento, non sei ancora pronto per realizzarlo.

Inizia scrivendo da 3 a 5 dialoghi di esempio per i tuoi principali casi d'uso: scenari reali e specifici basati sulla tua ricerca utente. Questi dovrebbero riflettere il linguaggio reale utilizzato dalle persone, non un testo commerciale riadattato. 

Ad esempio:

• Un utente a cui è appena stato addebitato un doppio importo ed è frustrato.
• Qualcuno sta provando a reimpostare la propria password ma non riceve l'email.
• Un utente alle prime armi che non sa come annullare il periodo di prova.

Descrivi l' intera interazione, inclusi i casi limite e le deviazioni imbarazzanti. Se qualcuno dà una risposta a metà o esce dal copione, come lo gestisce il bot?

Mantieni i messaggi brevi e chiari. Suddividi le spiegazioni in passaggi logici e usa le interruzioni di riga per migliorarne la leggibilità.

Una volta scritti, simula i dialoghi con il tuo team o, meglio ancora, con utenti reali. 

Leggili ad alta voce. 

Osservando i log degli utenti che interagiscono con il bot, scopri dove gli utenti esitano, interpretano male o pongono domande di approfondimento che il tuo script non ha previsto. Questo è probabilmente il modo migliore per migliorare i flussi. 

5. Crea il tuo chatbot

Ora che il flusso e il contenuto sono pronti, è il momento di creare il tuo chatbot AI .

Avrai bisogno di:

• Messaggio di benvenuto
• Intenti principali (FAQ, assistenza account, ricerca ordini, ecc.)
• Supporta la logica di passaggio di consegne
• Gestione dei nuovi tentativi e dei fallback

Il tuo team dovrebbe anche decidere come il bot memorizzerà dati come i numeri degli ordini o le preferenze degli utenti. Dovrà chiamare le API per recuperare i dati di spedizione o la disponibilità del calendario? Dovrà ricordare le interazioni passate?

Integra con strumenti come Calendly o Google Calendar per la pianificazione, Zendesk per il supporto e Stripe o Shopify per le transazioni. Le API personalizzate possono aiutarti a connetterti ai tuoi sistemi interni.

6. Testare e perfezionare continuamente

Una volta che il vostro bot è attivo, imparerete rapidamente cosa funziona e cosa no. 

E per questo possiamo dire: grazie, chatbot analytics .

Quando si tratta di migliorare il tuo bot, non c'è niente di meglio dei dati reali provenienti da utenti reali.

Alcune metriche chiave da monitorare dopo il lancio:

• Intenti più comuni
• Nodi ad alto dropout
• Frasi ripetute che colpiscono i fallback
• Tempo per sessione / tassi di successo

Suggerimento : crea un "registro dei miglioramenti del bot". 

Consiglio di rivedere questo registro ogni due settimane. Tieni traccia degli aggiornamenti e del loro impatto. Riqualifica il tuo riconoscimento degli intenti man mano che emergono nuovi schemi. 

Strumenti di pianificazione e mappatura

Questi strumenti aiutano a delineare la logica di un chatbot prima ancora di scrivere una riga di codice. Sono ideali per visualizzare i flussi e identificare i casi limite.

Lucidchart

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Come persona che crea chatbot per divertimento (e lavora in un'azienda di intelligenza artificiale), questo è di gran lunga uno dei miei strumenti preferiti per pianificare le conversazioni. 

È ottimo per creare alberi di conversazione dettagliati, percorsi di fallback e logiche decisionali. 

Mi piace particolarmente utilizzarlo quando lavoro con ingegneri o team di supporto perché tutto è estremamente visivo e facile da allineare. 

Bonus: la collaborazione in tempo reale è un sogno per il lavoro di squadra asincrono.

Miro

Di solito avvio i workshop di progettazione di chatbot in Miro. È ottimo per trasferire idee grezze come intenti e frasi di esempio in un ambiente visivo.

Se Lucidchart è dove formalizzo le cose, Miro è dove si sviluppa il pensiero creativo più complesso. È anche un ottimo strumento per organizzare brainstorming iniziali di gruppo o raccogliere insight dagli utenti dopo la ricerca.

capriccioso 

È il mio strumento di riferimento quando voglio creare una bozza di conversazione veloce o semplicemente abbozzare un piccolo flusso di funzionalità.

È perfetto quando lavoro da solo o ho bisogno di mostrare un concetto a qualcuno che non ha a disposizione un grande "set di strumenti". 

È anche ottimo per mantenere le cose pulite e di alto livello senza addentrarsi troppo presto nei dettagli.

Strumenti di test e ricerca

Nessuna strategia di chatbot è completa senza testare le interazioni reali degli utenti. Questi strumenti ti aiutano a convalidare la progettazione della conversazione e a raccogliere feedback prima del lancio.

PlaybookUX 

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Ho utilizzato PlaybookUX per eseguire test non moderati su prototipi di chatbot e mi ha sempre fornito una miniera di feedback.

Ottieni le reazioni degli utenti e il comportamento di navigazione, il tutto senza dover pianificare interviste. 

È particolarmente utile per individuare i punti in cui gli utenti interpretano male il bot o prendono svolte inaspettate nel flusso.

Labirinto 

Mi piace usare Maze per testare rapidamente i segnali. 

Quando vuoi solo sapere: questo flusso ha avuto senso?

Retrospettiva 

Lookback supporta interviste in diretta e registrazioni dello schermo, così puoi osservare le reazioni in tempo reale e i problemi di usabilità.

Personalmente, mi è capitato di notare piccoli problemi di tempistica o di formulazione poco chiara semplicemente osservando un utente esitare per tre secondi nel bel mezzo di una conversazione.

Distribuire gli agenti di intelligenza artificiale?

Leggete il nostro progetto per l'implementazione dell'agente AI

Leggi ora

Piattaforme di chatbot AI

Si tratta di piattaforme end-to-end utilizzate durante l'implementazione del chatbot per creare e implementare esperienze conversazionali. Spesso includono strumenti per la logica, le integrazioni e la gestione del linguaggio naturale.

Botpress

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Costruisco tutto in Botpress : rappresenta il giusto compromesso tra no-code e massima flessibilità per gli sviluppatori.

Botpress offre una piattaforma completa per la creazione di intelligenza artificiale conversazionale con supporto per NLU, RAG e flussi personalizzati. 

Il visual builder è intuitivo per i designer e la piattaforma supporta test e debug in tempo reale. 

Ed è la soluzione ideale per i team che vogliono passare dall'ideazione alla produzione con un codice minimo. 

La cosa migliore? È gratis!

Rasa 

Da persona con un background non tecnico, direi che Rasa è più ingegneristico. Ho usato Rasa per bot personalizzati più basati su machine learning, ad esempio quando avevo bisogno del pieno controllo sui modelli di intenti.

Ma se il tuo team ha esperienza con Python e ha bisogno di realizzare qualcosa che vada oltre la logica drag-and-drop, Rasa è incredibilmente potente. 

Dialogflow 

Dialogflow è ottimo per bot semplici o quando il tuo stack è già immerso in Google Cloud.

L'ho usato una volta per costruire un helpbot IT abilitato alla voce che si collegava a Google Calendar e fogli. 

Non è molto flessibile per flussi avanzati o logiche personalizzate, ma è davvero fluido se le tue esigenze sono semplici.

Strumenti di analisi e ottimizzazione

Una volta che il tuo chatbot è attivo, avrai bisogno di informazioni sulle sue prestazioni. Gli strumenti di analisi monitorano il comportamento degli utenti, il successo delle conversazioni, i punti di abbandono e altro ancora.

Botpress (integrato) 

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Un altro aspetto di Botpress Ciò che adoro è la scheda di analisi integrata.

È davvero semplice eseguire il debug dei flussi nel contesto e vedere cosa hanno digitato gli utenti prima che il bot si confondesse.

Dashbot 

Se gestisci più bot o desideri una dashboard dedicata per il coinvolgimento e le prestazioni, Dashbot è la soluzione perfetta.

Fornisce agli utenti informazioni strutturate su aspetti quali la fidelizzazione degli utenti e i trigger di fallback. 

Google Analytics (eventi personalizzati) 

Lo consiglio vivamente Google Analytics per i team di marketing che vogliono vedere in che modo il bot influisce sulle conversioni, sui tassi di rimbalzo o sul coinvolgimento generale della pagina. 

Non è nativo per i chatbot, ma è ottimo per un'analisi più ampia del funnel.

Quanto tempo occorre per progettare e lanciare un chatbot?

La progettazione e il lancio di un chatbot ben funzionante possono richiedere da poche ore a diverse settimane, a seconda della complessità. I semplici bot per le domande frequenti possono essere lanciati in 2 o 3 ore, mentre quelli più avanzati che gestiscono attività complesse possono richiedere un paio di giorni o più per garantire qualità e affidabilità.

Ho bisogno di competenze di codifica per progettare un chatbot?

Le competenze di codifica non sono strettamente necessarie per la progettazione di chatbot, grazie ai visual builder e agli strumenti no-code offerti da piattaforme come Botpress (o Dialogflow). Tuttavia, integrazioni complesse o funzioni specializzate spesso beneficiano del supporto di uno sviluppatore per estendere le capacità di un bot.

Un chatbot può gestire più lingue o dialetti nello stesso bot?

Un chatbot può gestire più lingue o dialetti nello stesso bot se è progettato utilizzando modelli di comprensione del linguaggio naturale (NLU) multilingue e se supporta dati di addestramento specifici per la lingua. Molte moderne piattaforme di chatbot offrono funzionalità multilingue integrate, ma è comunque necessario pianificare attentamente le traduzioni e testare le sfumature di fraseggio, il contesto culturale e le aspettative degli utenti nelle diverse regioni.

Come posso misurare se il mio progetto di chatbot ha successo dopo il lancio?

Il successo del design del chatbot viene misurato dopo il lancio utilizzando metriche come i tassi di completamento delle attività, i punteggi di soddisfazione degli utenti, i tassi di ripiego e il tempo medio di risoluzione. I registri delle conversazioni e i feedback degli utenti aiutano a identificare i punti di attrito e l'efficacia complessiva.

Quali sono gli errori più comuni da evitare quando si progettano le conversazioni dei chatbot?

Gli errori più comuni nella progettazione dei chatbot includono l'uso di un linguaggio robotico o troppo formale, la mancata chiarificazione delle capacità del bot, la creazione di flussi rigidi che ignorano gli input inattesi e la mancanza di messaggi di ripiego efficaci. I test con utenti reali aiutano a garantire conversazioni naturali e interazioni fluide e utili.