Perché ogni agenzia dovrebbe creare un servizio clienti Chatbots per i propri clienti

Sam aveva avviato una capacità di sviluppo di bot per la sua agenzia digitale.

Nell'ambito del processo di sviluppo del business, ha visitato molti clienti per spiegare i vantaggi dei bot e nel farlo ha notato qualcosa di interessante.

A prescindere da tutti i diversi scenari che ha illustrato (e molti clienti sono rimasti colpiti e interessati da ciò che aveva da dire), tutti erano interessati a chatbots per i casi d'uso del servizio clienti.

Il caso d'uso del servizio clienti era qualcosa che potevano capire intuitivamente:

• Il costo degli agenti del servizio clienti era elevato.
• Gran parte del loro tempo è stato dedicato a rispondere a domande semplici e ripetitive.
• In molti casi, i bot potrebbero rispondere a questo tipo di domande in modo più efficace rispetto agli agenti.
• Il costo dei bot era tale che se avessero sostituito alcuni agenti del servizio clienti con dei bot, avrebbero potuto recuperare molto rapidamente il costo del bot grazie ai risparmi sul costo del lavoro.
• Non solo, ma il bot è migliorato nel tempo e ha aperto le porte a molte altre innovazioni.

Sam decise quindi di specializzare la sua attività sui bot del servizio clienti, in quanto erano molto richiesti e dalle discussioni con i suoi clienti e con altre agenzie aveva stabilito che gli aspetti economici erano buoni. Una volta conquistata questa nicchia, si sarebbe spostato sui mercati adiacenti.

Sapeva che, anche se alcune tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) erano sofisticate, gli strumenti disponibili erano talmente buoni che quasi tutti potevano implementare una buona soluzione NLP. Oggi si tratta di un lavoro di configurazione piuttosto che di scienza dei dati. Ciò significa che le competenze necessarie per implementare la soluzione erano alla portata anche degli sviluppatori più giovani.

Era anche consapevole del fatto che le grandi soluzioni di assistenza clienti non cercano di fare troppo. La tecnologia non era abbastanza buona per avviare conversazioni simili a quelle umane con i clienti. I motori NLP erano molto bravi a capire la prima domanda posta dal cliente, ma se la conversazione diventava più complicata o il bot non riusciva a capire il cliente al primo tentativo, era importante l'intervento immediato di un umano.

Il fatto che l'obiettivo principale della PNL fosse la prima domanda o interazione significava anche che il compito era molto più semplice da un punto di vista tecnico. È vero che alcune aziende stavano percorrendo la strada del tentativo di costruire un'esperienza realmente conversazionale, ma finora questo approccio aveva portato a una crescente complessità e a fallimenti. Sam non aveva alcun interesse a seguire questa strada.

Aveva osservato che sul mercato c'erano molte offerte emergenti di bot per il servizio clienti, quindi il mercato poteva essere competitivo. Allo stesso tempo, ogni azienda aveva bisogno di questo tipo di soluzione in qualche forma, quindi l'opportunità era enorme! In effetti, Sam vedeva il mercato come attualmente massicciamente sottoservito e riteneva che sarebbe stato così almeno per qualche anno.

Esistevano molte aziende che offrivano soluzioni proprietarie e non standardizzate per il servizio clienti. Sam aveva preso in considerazione la possibilità di diventare un rivenditore di questo tipo di soluzioni, ma non pensava che queste soluzioni proprietarie fossero le migliori a lungo termine. Non le avrebbe utilizzate per la propria attività e quindi non credeva di dover offrire questo tipo di soluzioni ai propri clienti.

Non gli piaceva l'idea di essere vincolato a un sistema proprietario per alcuni motivi:

• Non gli piaceva l'idea di accoppiare strettamente il motore di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con il resto del software. Il miglior fornitore di motore di linguaggio naturale potrebbe essere diverso dal miglior fornitore di servizi di analisi o dal miglior fornitore di connettori per le piattaforme di chat.
• Anche se la loro soluzione di linguaggio naturale era la migliore in questo momento, non c'era alcuna garanzia che sarebbe stata la migliore in futuro. Dovrebbe essere possibile cambiare motore NLP in futuro.
• I diversi motori NLP possono essere adatti a cose diverse, per cui è consigliabile utilizzarne più di uno. Ad esempio, un motore NLP potrebbe essere adatto alle domande di informatica, mentre un altro potrebbe essere adatto alle FAQ generali.
• La PNL non era l'unica capacità necessaria per un ottimo bot di assistenza clienti. Affidarsi solo al testo e alla PNL non era certo il modo per creare un'esperienza cliente straordinaria.
• Le interfacce testuali sono molto limitate e devono essere integrate con interfacce grafiche. Non sarebbe ottimale affidarsi al fornitore per la fornitura di queste interfacce in futuro.
• La funzionalità Human in the loop (che consente al bot di rivolgersi ad agenti umani se non riesce a capire qualcosa che gli viene detto) è fondamentale per il servizio clienti. La funzionalità Human in the loop diventerà più sofisticata in futuro. Comprenderà interfacce personalizzate per gli agenti che includono risposte in scatola o risposte personalizzate. Dovrebbe essere possibile per chiunque, anche per gli sviluppatori di bot interni, personalizzare lo Human in the loop per i propri scopi senza dover dipendere dal fornitore.
• I contenuti devono essere facilmente gestibili dal team che deve essere in grado di sviluppare strumenti per l'A/B test e altre analisi di mercato.
• Gli sviluppatori interni dovevano poter integrare facilmente il servizio con i sistemi interni senza dipendere dal fornitore.
• È possibile che altri servizi vengano offerti attraverso il canale del servizio clienti.
  Ad esempio, a un cliente che si informa su una camera in un hotel può essere offerto uno sconto e la possibilità di prenotare immediatamente nello stesso canale. Gli sviluppatori interni o di terze parti devono essere in grado di codificare questi servizi aggiuntivi nel canale senza doversi rivolgere al fornitore originale.

Voleva però che la soluzione offerta fosse semplice. Era importante che fosse a prova di futuro ed estensibile, ma allo stesso tempo doveva essere molto facile mettere in funzione una soluzione iniziale.

Se utilizzasse Botpress potrebbe risolvere il problema dell'estensibilità. Botpress potrebbe effettivamente fungere da middleware per tutti i migliori strumenti per chatbot presenti sul mercato e fornire molti componenti standard. Questi componenti potrebbero essere sostituiti da componenti di terze parti o personalizzati in base alle esigenze future.

Per offrire al cliente la soluzione migliore, selezionava una serie di strumenti che riteneva offrissero la soluzione più vantaggiosa per il cliente.

Per cominciare, l'architettura sarebbe molto semplice. Si sceglierebbe il miglior motore NLP tra i principali fornitori di NLP (Google, Facebook, Microsoft, IBM, Rasa) e poi si utilizzerebbero i componenti standard di Botpress per connettersi alla piattaforma di messaggistica richiesta e per fornire funzionalità di supporto come analisi, human in the loop e sicurezza basata sui ruoli.

Una volta che questa soluzione di base era già operativa con il cliente, si poteva pensare di migliorarla, se necessario. A tal fine poteva aggiungere motori NLP, aggiornare il pacchetto di analisi (se necessario con un fornitore di terze parti) o aggiungere personalizzazioni alla funzione "human in the loop".

Naturalmente, le decisioni di personalizzare ulteriormente o di aggiungere nuovi componenti o servizi al sistema sarebbero guidate dall'analisi delle interazioni dei clienti con il sistema. Le modifiche potrebbero essere apportate rapidamente, secondo le necessità, dagli sviluppatori competenti.

Sam ha deciso di iniziare con l'implementazione della soluzione per la propria azienda. Questo gli ha permesso di sperimentare alcuni degli strumenti disponibili e di scegliere le offerte migliori per la configurazione iniziale.

Non solo Sam ha iniziato subito a vincere molti progetti di assistenza ai clienti, ma ha anche scoperto che una volta ottenuta un'implementazione di successo dei servizi ai clienti, questi ultimi volevano rapidamente aggiungere altri servizi al canale.

Poiché il servizio clienti è qualcosa di cui ogni azienda al mondo ha più o meno bisogno, i clienti non mancano.

Solo quando ha iniziato a implementare la soluzione in questo modo ha capito quanto i suoi clienti apprezzassero il fatto che lui fosse in grado di aiutarli a scegliere gli strumenti migliori per la loro attività, invece di cercare di bloccarli in un'unica soluzione bloatware non estensibile.

Sam e il suo team sono diventati molto bravi a capire come utilizzare i bot del servizio clienti per apportare rapidamente miglioramenti di grande valore e impatto alla funzione di assistenza clienti di un'azienda.