1. Introduzione sui Chatbot
Cos'è un Chatbot?
Grazie al Chatbot integrato in vtenext, potrai finalmente metterti in contatto con i tuoi clienti con il messaggio più appropriato nel momento più adatto.
Il nostro assistente virtuale si adatta ad ogni caso ed esigenza. In base allo storico azienda-cliente, alle scelte fatte in precedenza e a domande/risposte, questo Chatbot permette di mandare ai propri clienti dei messaggi specifici, su misura e totalmente personalizzati.
Inoltre può essere configurato dall’utente in completa autonomia grazie a una semantica a processi BPM o all'utilizzo delle FAQ. La configurazione viene svolta in base al contesto, variando il contenuto in base alla tipologia di utente o all’ambito di richiesta.
Il Chatbot è naturalmente integrato con vtenext e può essere collegato a tutti i maggiori business tool aziendali presenti sul mercato come CRM, ERP e Gestionali.
E' inoltre possibile sviluppare e implementare Chatbot per siti web, adatti a tutte le tipologie di aziende, che guidano il cliente in una prima fase di contatto con l’azienda.
Questa tipologia di Chatbot può ad esempio:
- Raccogliere le informazione di base dei Clienti
- Automatizzare il processo di generazione dei Lead
- Assegnare il contatto all’operatore più adatto
- Prenotare un incontro sul Calendario
- Aprire delle segnalazioni per l'Assistenza Tecnica
Questo Chatbot, il cui funnel è totalmente personalizzabile (colore, tipologia di pulsanti, logo presente sul chatbot, ecc.), può essere implementato direttamente all’interno delle proprie pagine web.
I Lead generati attraverso questo strumento, saranno importati direttamente all’interno del CRM utilizzato e potranno essere assegnati automaticamente al commerciale di riferimento, attraverso processi BPM collegati.
Possiamo aggiungere qualsiasi informazione supplementare, per noi utile, direttamente all’interno del chatbot e in pochi click (ad esempio area geografica, settore aziendale, dimensione aziendale o qualsiasi altra caratteristica che desideriamo).
Grazie ai flussi BPM, in fase di assegnazione, possiamo includere più regole contemporaneamente o di integrare il Chatbot con strumenti come il Calendario per fissare un incontro con un consulente.
Esempi di applicazione
- SITO WEB: raccoglie nuovi Lead e Contatti, fornendo così informazioni ai potenziali clienti in base al target
- COMUNICAZIONE: invia messaggi one-to-one ai tuoi clienti, facendoli interagire con un bot che già conosce le preferenze del cliente
- CONSULENTE INTERNO: aiuta il personale a gestire le procedure ed i loro requisiti
- HELPDESK: gestisce le richieste di primo livello, sia interne che esterne
Il Chatbot di vtenext
Il chatbot progettato è in grado di comprendere il linguaggio naturale in modo da interagire direttamente con i clienti (o potenziali) di un’azienda.
Esso riesce ad analizzare le richieste degli utenti al fine di ricondurle a domande frequenti già note (F.A.Q.) oppure ai capitoli di un manuale, fornendo autonomamente una risposta senza richiedere l’intervento di una risorsa aziendale.
Il chatbot in oggetto comprende tra le sue funzionalità la capacità di gestire una conversazione composta da più messaggi, tenendo traccia dello stato della conversazione nei casi in cui la domanda iniziale dovesse essere priva di una o più informazioni di interesse. Si occuperà il chatbot, quindi, di recuperare le informazioni di cui necessita mediante una o più domande specifiche all’utente.
Lo sviluppo del core del modello in oggetto si è basato sull’utilizzo di un insieme di librerie open-source. Tali librerie sono state utili per l’applicazione delle tecniche di Natural Language Processing (NLP) e dell’infrastruttura necessaria per lo sviluppo di chatbot e assistenti contestuali in grado di fornire supporto ai clienti di un’azienda nel ricevere informazioni di interesse.
In particolare, l’NLP è un campo dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi in grado di analizzare, rappresentare e quindi comprendere il linguaggio naturale, scritto o parlato.
Queste librerie consentono di fornire all’utente un modello statistico di reti neurali, allenato basandosi su un certo training set da lui specificato. Tale modello è in grado di analizzare la sintassi e la semantica della domanda digitata dall’utente, estraendo le informazioni di interesse più importanti. In seguito vengono analizzate le possibili risposte associate, assegnando a ciascuna, mediante modelli statistici, un punteggio basato sul grado di confidenza tra la domanda inserita dall’utente e quelle presenti nel training set. Infine viene ritornata la risposta alla quale è stato assegnato il punteggio maggiore.
Il core del chatbot è costituito da una knowledge base standard, ovvero comprende una base di informazioni relative alla lingua scelta (italiano, inglese, ecc.) ottenute da un pre-training sulle pagine web di Wikipedia. Oltre a questa, il modello viene allenato su un training set strettamente inerente al contesto di applicazione del chatbot.