Chatbot vs IA conversazionale: quale è giusto per il tuo business?

Le aziende cercano di migliorare l'esperienza del cliente riducendo i costi del servizio nell'ambiente competitivo di oggi. Molte aziende si rivolgono ai chatbot e all'intelligenza artificiale conversazionale per raggiungere questi obiettivi. Gli esperti del settore prevedono che il mercato globale dei chatbot raggiungerà $9,4 milioni entro il 2024. Tuttavia, i leader del servizio clienti devono comprendere le differenze tra queste due tecnologie e il modo in cui possono influire sui loro clienti e sui loro profitti. Imparando le distinzioni tra chatbot e funzionalità AI conversazionali, puoi determinare quale tecnologia è più adatta per ottimizzare i tuoi processi interni e il tuo esperienza del cliente (CX).

Chatbot vs IA conversazionale: qual è la differenza tra chatbot e IA conversazionale

I chatbot e l'intelligenza artificiale conversazionale sono due tecnologie popolari utilizzate dalle aziende per migliorare l'esperienza dei clienti.

I chatbot sono programmi per computer che simulano conversazioni umane e possono operare sulla base di flussi di conversazione predefiniti. Possono usare l'intelligenza artificiale e elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le domande degli utenti e fornire risposte automatizzate in tempo reale.

L'intelligenza artificiale conversazionale è un termine più ampio che include le tecnologie di comunicazione basate sull'intelligenza artificiale. Queste tecnologie includono cose come chatbot e assistenti virtuali come Siri o Amazon Alexa. Le piattaforme AI conversazionali sfruttano i dati, l'apprendimento automatico (ML) e la PNL per riconoscere gli input vocali e testuali. Imita le interazioni umane e facilita il flusso della conversazione. A differenza dei chatbot, i sistemi di intelligenza artificiale conversazionale sono progettati per gestire conversazioni complesse. Può adattare le sue risposte in base alle interazioni precedenti.

Quando si decide quale tecnologia è la migliore per un'organizzazione, ci sono due cose da considerare. Ciò include la complessità delle attività che devono essere automatizzate e il tipo di interazione con il cliente che deve essere facilitata. Per compiti semplici, i chatbot sono un'opzione conveniente. Tuttavia, l'IA conversazionale potrebbe essere la scelta migliore per interazioni più complesse che richiedono un tocco umano.

I chatbot possono essere programmati per fornire risposte con script alle domande più frequenti. Aiuta a ridurre i tempi di attesa e migliorare i tempi di risposta. Ad esempio, un chatbot su un sito Web di vendita al dettaglio può aiutare i clienti a trovare prodotti o elaborare ordini. I chatbot possono anche automatizzare attività di routine come la pianificazione di appuntamenti o fornire supporto tecnico.

D'altra parte, l'IA conversazionale può gestire interazioni più complesse, come le richieste del servizio clienti e le diagnosi mediche. L'intelligenza artificiale conversazionale può adattarsi alle esigenze e alle preferenze uniche dei clienti. Può fornire un'esperienza più personalizzata per i clienti. Ad esempio, un assistente virtuale AI conversazionale può aiutare i clienti ad aprire nuovi account. Può anche aiutare i clienti a trasferire fondi o ottenere consigli sugli investimenti.

Ecco una tabella che delinea alcune delle principali differenze tra AI conversazionale e chatbot:

Differenziatori chiave	IA conversazionale	Chatbot
Elaborazione del linguaggio naturale	Utilizza la PNL avanzata per comprendere e rispondere a domande complesse in un formato di linguaggio naturale	Capacità limitate di PNL, si basano su regole o algoritmi predefiniti
Apprendimento automatico	Utilizza algoritmi ML per apprendere dalle interazioni degli utenti e migliorare le prestazioni nel tempo	Capacità di apprendimento automatico limitate
Personalizzazione	Può fornire esperienze personalizzate comprendendo il contesto e le preferenze dell'utente	Capacità di personalizzazione limitate
Costo	In genere richiede più tempo e risorse di sviluppo, con conseguenti costi più elevati	In genere meno costoso da sviluppare e mantenere
Complessità	Può gestire query e attività complesse	Capacità limitate per la gestione di query o attività complesse
adeguatezza	Adatto a un'ampia gamma di esigenze aziendali e casi d'uso	Potrebbe non essere adatto a tutte le esigenze aziendali o casi d'uso

Che cos'è un chatbot conversazionale?

Un chatbot è un programma per computer progettato per simulare una conversazione con un utente. I chatbot sono utilizzati in vari settori, dal settore immobiliare alla sanità. Forniscono informazioni ai clienti, programmano appuntamenti o eseguono altre attività. Naturalmente, i chatbot non possono sostituire completamente gli agenti umani. Ma possono aiutare le aziende a mantenere una buona esperienza complessiva del cliente su larga scala. In effetti, si prevede che il mercato globale dei chatbot digitali raggiungerà oltre 100 miliardi di dollari entro il 2028.

Non tutti i chatbot utilizzano l'IA conversazionale. Il termine "AI" viene spesso utilizzato per descrivere qualsiasi sistema informatico in grado di eseguire attività che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana. Tuttavia, alcuni sviluppatori potrebbero non considerare i chatbot basati su regole una vera IA conversazionale. Questo perché non utilizzano algoritmi ML all'avanguardia o elaborazione del linguaggio naturale.

Esistono due tipi principali di chatbot: robot basati su regole e robot AI. I chatbot basati su regole seguono regole predefinite per rispondere all'input di un utente. Questi chatbot utilizzano alberi decisionali per fornire risposte specifiche alle domande. Le loro risposte tendono ad essere fisse e ripetitive.

D'altra parte, i chatbot AI utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale e comprensione del linguaggio naturale (NLU) per interpretare l'input dell'utente e generare risposte. Questi chatbot possono riconoscere il significato delle parole di un utente e generare dinamicamente nuove informazioni. Queste funzionalità li rendono più flessibili dei chatbot basati su regole.

Sebbene entrambi i tipi di chatbot abbiano i loro vantaggi, i chatbot AI sono spesso considerati più avanzati. Ciò è dovuto alla loro capacità di fornire un'esperienza di conversazione più naturale e personalizzata. Tuttavia, i chatbot basati su regole sono spesso più convenienti e più facili da implementare per attività semplici.

I chatbot possono essere classificati in base al loro scopo e alle piattaforme progettate per funzionare. Ogni tipo di chatbot richiede un approccio di progettazione e sviluppo unico per soddisfare i requisiti specifici.

Il tipo più comune di chatbot è un chatbot di supporto. Fornisce il servizio clienti tramite un widget di chat o un'applicazione di messaggistica. Questi robot possono rispondere rapidamente alle domande dei clienti. Forniscono ai clienti informazioni su prodotti o servizi, come prezzi e disponibilità. I chatbot di supporto sono ideali per le aziende che desiderano migliorare l'esperienza del cliente fornendo assistenza immediata.

Altri tipi di chatbot includono:

• Bot dei social media: Questi robot interagiscono con gli utenti su piattaforme di social media come Instagram o Facebook. Consentono alle aziende di interagire con i clienti attraverso molti canali.
• Bot di messaggistica istantanea: Questi robot funzionano all'interno di app di messaggistica come WhatsApp o Messenger. Forniscono supporto omnicanale ai clienti e consentono alle aziende di raggiungere i clienti ovunque si trovino.
• App chatbot: Si tratta di app Android o iPhone con interfacce chatbot, come Replika. Consentono alle aziende di fornire esperienze cliente personalizzate agli utenti sui propri dispositivi mobili.
• Chatbot online: Si tratta di personalità interattive incorporate in siti Web o pagine di destinazione dedicati. Forniscono assistenza ai clienti e aiutano le aziende a generare lead.

Cos'è l'IA conversazionale?

L'intelligenza artificiale conversazionale è una potente tecnologia che riconosce e risponde agli input vocali e testuali. Viene utilizzato per interagire con gli acquirenti in modo umano, fornendo esperienze personalizzate su larga scala nel servizio clienti. Questa tecnologia può essere implementata tramite un bot di messaggistica o un assistente vocale al telefono, consentendo ai clienti di interagire con i marchi nel modo che preferiscono.

L'intelligenza artificiale conversazionale combina l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e gli algoritmi di deep learning per comprendere meglio il linguaggio umano. Grandi set di dati di addestramento forniscono approfondimenti che migliorano l'accuratezza e la pertinenza delle loro risposte nel tempo.

Pro e contro dell'intelligenza artificiale conversazionale e del chatbot 

Vantaggi dei chatbot:

1. Disponibilità 24/7 – I chatbot sono disponibili 24 ore su 24 per rispondere alle domande dei clienti. Offrono praticità grazie all'accessibilità sempre attiva.
2. Maggiore velocità di risposta – I chatbot possono rispondere ai messaggi dei clienti in pochi secondi. Questa rapida velocità di risposta migliora l'esperienza del cliente.
3. Risparmi – I chatbot non richiedono salari, benefici o pause di riposo. Se implementati in modo efficace, possono ridurre i costi di manodopera per la gestione delle richieste di routine dei clienti.
4. Esperienze personalizzate – Se integrati con i dati degli utenti, i chatbot possono offrire risposte e consigli su misura per soddisfare le esigenze dei singoli clienti.

Contro dei chatbot:

• Mancanza di ragionamento complesso – I chatbot sono attualmente adatti solo per risposte semplici, basate su regole o sulla somiglianza del testo. Lottano con ragionamenti linguistici complessi e conversazioni sfumate.
• Scarsa comprensione del linguaggio naturale – I chatbot spesso fraintendono le richieste dei consumatori a causa delle limitazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale e nelle tecnologie di analisi semantica. Questo porta alla frustrazione.
• Incapacità di gestire il linguaggio in evoluzione – I chatbot si basano su dati di addestramento e risposte programmate, che non possono tenere il passo con la costante evoluzione del linguaggio utilizzato dai consumatori.
• Affidamento alla supervisione umana – La maggior parte dei chatbot richiede ancora agenti umani per identificare e gestire query non di routine, correggere errori e perfezionare le risposte nel tempo.
• Privacy e rischi per la sicurezza – Se non costruiti con adeguate precauzioni, i chatbot possono esporre i dati dei clienti e diventare un bersaglio per gli hacker a causa della loro costante connettività.

Pro dell'IA conversazionale:

1. Migliore esperienza cliente/utente – L'intelligenza artificiale conversazionale tramite chatbot e assistenti virtuali può fornire un'interfaccia più naturale e simile a quella umana per clienti e utenti. Offrono disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e risposte immediate, che migliorano l'esperienza complessiva.
2. Maggiore efficienza e produttività – Se addestrati con set di dati di grandi dimensioni, i sistemi di intelligenza artificiale conversazionale possono rispondere in modo accurato e coerente senza errori umani. Ciò si traduce in una maggiore efficienza operativa, incrementi di produttività e risparmi sui costi.
3. Capacità di gestire compiti semplici / di routine – I chatbot e gli assistenti virtuali sono adatti per gestire richieste semplici e ripetitive dei clienti, attività basate sui dati e lavoro di routine del front office. Questo libera agenti umani per lavori più complessi.

Contro dell'IA conversazionale:

• Dati e sfide di formazione – I sistemi di intelligenza artificiale conversazionale richiedono enormi set di dati per l'addestramento, che coprano tutte le possibili variazioni nella lingua e nelle risposte. I problemi relativi ai dati e la mancanza di approfondimento nella formazione possono portare a imprecisioni.
• Limitazioni nella comprensione del contesto – Nonostante i miglioramenti, l'IA conversazionale fatica ancora a comprendere appieno il contesto, interpretare query complesse e adattarsi a voci e accenti diversi. Questo porta a fallimenti e frustrazioni.
• Dipendenza da agenti umani – La maggior parte delle conversazioni richiede ancora l'intervento umano a un certo punto, soprattutto per domande e problemi complessi. Ciò limita l'impatto e i vantaggi dell'IA conversazionale.
• Mancanza di intelligenza emotiva – L'attuale IA conversazionale non è in grado di riconoscere, elaborare e rispondere alle emozioni e ai sentimenti umani. Ciò limita la sua capacità di coinvolgere gli utenti in modo veramente empatico.

Chatbot e relazione AI conversazionale

I chatbot e l'IA conversazionale sono tecnologie correlate, ma non tutti i chatbot sono basati sull'IA conversazionale. I chatbot basati su regole utilizzano parole chiave e altri identificatori linguistici per attivare risposte pre-scritte. Questo li rende meno sofisticati dei chatbot AI conversazionali.

Sebbene i chatbot e l'intelligenza artificiale conversazionale siano strumenti preziosi per le aziende, non sostituiscono gli agenti umani. Gli agenti dal vivo svolgono ancora un ruolo fondamentale nel fornire un servizio clienti eccezionale, in particolare per problemi complessi che richiedono empatia e intelligenza emotiva.

Chatbot e IA conversazionale: il caso del servizio clienti

I chatbot e l'intelligenza artificiale conversazionale sono potenti strumenti che le aziende possono utilizzare per fornire un'assistenza clienti rapida ed efficiente. Ecco alcuni esempi di come le aziende utilizzano queste tecnologie nel servizio clienti:

Domino's sfrutta la tecnologia chatbot per offrire una migliore esperienza al cliente

Domino's Pizza utilizza un chatbot chiamato Dom per aiutare i clienti a effettuare ordini e monitorare le loro consegne. Dom utilizza l'intelligenza artificiale conversazionale per comprendere le richieste dei clienti e rispondere in modo naturale e umano. Con Dom, i clienti possono effettuare ordini, monitorare le consegne e ottenere risposte alle domande più frequenti, il tutto tramite un'interfaccia di messaggistica.

Bank of America dà potere ai clienti con il consulente finanziario AI

Bank of America, una delle più grandi banche degli Stati Uniti, utilizza Erica, un'assistente AI conversazionale. Erica fornisce consulenza finanziaria personalizzata ai clienti e può rispondere a domande su saldi dei conti, cronologia delle transazioni e abitudini di spesa. I clienti possono interagire con Erica tramite un'interfaccia di messaggistica o comandi vocali tramite un'app mobile.

American Express sfrutta AI Chatbot per migliorare il servizio clienti

American Express, una società globale di servizi finanziari, ha implementato un chatbot chiamato Amex Bot. Amex Bot fornisce un'assistenza clienti rapida e semplice e utilizza l'elaborazione NL per comprendere le richieste dei clienti. Fornisce informazioni rilevanti sui saldi dei conti, sulle transazioni recenti e sui programmi a premi. I clienti possono controllare il saldo dei premi, tenere traccia delle spese e segnalare carte smarrite o rubate utilizzando Amex Bot.

H&M crea un chatbot basato sull'intelligenza artificiale per offrire ai clienti esperienze alla moda

H&M utilizza un chatbot chiamato Kik per aiutare i clienti ad acquistare vestiti e ottenere consigli di stile. Kik utilizza l'intelligenza artificiale conversazionale per comprendere le preferenze e gli stili dei clienti e fornisce consigli personalizzati in base alle loro risposte. I clienti possono interagire con Kik attraverso un'interfaccia di messaggistica.

Airbnb sfrutta il chatbot per migliorare la gestione e il servizio delle prenotazioni

Airbnb utilizza un chatbot chiamato Airbot per aiutare i clienti a prenotare alloggi e rispondere a domande sulle loro prenotazioni. Airbot utilizza l'intelligenza artificiale conversazionale per comprendere le richieste dei clienti e fornire risposte utili. I clienti possono interagire con Airbot tramite un'interfaccia di messaggistica.

Chiave di differenziazione tra AI conversazionale e chatbot

Il principale elemento di differenziazione dell'IA conversazionale è la sua capacità di comprendere il contesto di una conversazione e rispondere in modo più naturale. Mentre i chatbot tradizionali possono solo ripetere a pappagallo risposte predeterminate, i sistemi di intelligenza artificiale conversazionale possono utilizzare la PNL per comprendere meglio le emozioni e gli intenti umani, consentendo loro di tenere conversazioni più complesse.

I leader aziendali spesso temono che i chatbot non siano in grado di comprendere in modo completo l'input dell'utente. Tuttavia, l'intelligenza conversazionale artificiale sfrutta l'analisi degli intenti per discernere lo scopo o l'obiettivo dietro le comunicazioni. Ad esempio, se un individuo digita "Cerco consigli per un nuovo laptop", l'intento probabile è l'acquisto di un computer portatile. Al contrario, se qualcuno inserisce "Acquistato un nuovo laptop ma si verificano problemi", il probabile intento ruota intorno alla ricerca del supporto del servizio clienti.

L'analisi delle intenzioni è un aspetto cruciale dell'IA conversazionale, poiché consente al sistema di interpretare l'input dell'utente e fornire risposte appropriate in modo accurato. Questa tecnologia utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e algoritmi di apprendimento automatico per identificare l'intento alla base dei messaggi e classificarli di conseguenza. Può anche analizzare il sentimento dei messaggi per determinare lo stato emotivo dell'utente e fornire risposte empatiche ove necessario.

Interpretazione dell'analisi delle intenzioni

L'intelligenza artificiale conversazionale può anche rilevare il sentimento di un utente e rispondere in modo appropriato. Ad esempio, può capire se ha a che fare con clienti entusiasti di un prodotto o clienti arrabbiati che si aspettano delle scuse. Queste funzionalità rendono l'IA conversazionale molto più sofisticata rispetto ai chatbot tradizionali e forniscono una migliore esperienza del cliente.

L'implementazione della tecnologia AI conversazionale nei call center o nei dipartimenti di assistenza clienti può portare vantaggi alle aziende. Ciò consentirebbe agli imprenditori di affrontare problemi più complessi mentre l'IA gestisce le interazioni con i clienti e gli utenti. Man mano che la tecnologia AI conversazionale avanza, diventerà ancora più capace di assumere completamente il controllo delle conversazioni del servizio clienti.

Chatbot vs IA conversazionale: quale è giusto per il tuo business?

I chatbot e l'intelligenza artificiale conversazionale sono spesso usati in modo intercambiabile, ma sono tecnologie diverse. Da quanto sopra, possiamo riassumere le funzioni dei chatbot e dell'IA conversazionale come segue:

• Chatbot:
  1. Sono sistemi basati su regole che rispondono a comandi e query specifici tramite script e flussi di lavoro predefiniti.
  2. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico per interpretare i messaggi dei clienti.
  3. Si concentrano sulla gestione di conversazioni semplici e ripetitive relative a una serie ristretta di attività.
  4. Sono più adatti per rispondere alle domande di routine dei clienti e fornire informazioni di base sui prodotti.

• IA conversazionale:
  1. Comprende varie tecnologie oltre ai chatbot, inclusi gli assistenti virtuali e i sistemi di dialogo.
  2. Utilizza la PNL avanzata, l'apprendimento automatico e il deep learning per interpretare il linguaggio in modo più simile a un essere umano.
  3. Mira a comprendere le intenzioni del cliente e ad avere conversazioni fluide su vari argomenti.
  4. Cerca di fornire un'interazione più intuitiva e simile a quella umana per i clienti.

Quando utilizzare i chatbot rispetto all'IA conversazionale?

Un chatbot è probabilmente la soluzione giusta se miri ad automatizzare richieste e transazioni semplici e frequenti dei clienti. I chatbot sono ideali per:

• Assistenza clienti – Gestione di domande frequenti, controlli sullo stato degli ordini e richieste semplici.
• E-commerce – Fornire informazioni sul prodotto, controllare lo stato dell'ordine e chiarimenti sui pagamenti.
• Prenotazione appuntamento - Pianificazione di riunioni, prenotazioni e appuntamenti.

L'intelligenza artificiale conversazionale può essere più adatta se desideri fornire un'esperienza cliente più intuitiva e simile a quella umana in una vasta gamma di attività. Le soluzioni AI conversazionali sono adatte per:

• Cinterazioni complesse con i clienti – Interpretare le sfumature e adattarsi a diversi argomenti.
• Consigli personalizzati – Fornire suggerimenti personalizzati basati sui profili dei clienti.
• Moltitudine di compiti – Esecuzione di varie funzioni contestuali come programmazione, pagamenti, ecc.

L'ascesa dell'intelligenza artificiale nel servizio clienti: come i chatbot stanno trasformando le esperienze dei clienti

L'IA conversazionale è diventata la nuova norma nel servizio clienti e la sua adozione è accelerata a causa della pandemia di COVID-19. Secondo un recente studio PwC, 52% di aziende hanno aumentato l'adozione dell'IA conversazionale e di altre soluzioni di automazione in risposta alla pandemia. Inoltre, 86% degli intervistati nello studio hanno affermato che l'IA è diventata una tecnologia mainstream all'interno della loro organizzazione.

Le aziende che hanno implementato con successo la tecnologia AI nei loro contact e call center hanno guadagnato un vantaggio competitivo sul mercato. I chatbot AI come Answer Bot di Zendesk sono diventati sempre più popolari nel servizio clienti. Forniscono un'assistenza clienti rapida ed efficiente, consentendo agli agenti in tempo reale di concentrarsi su problemi più complessi. I chatbot AI possono gestire richieste semplici, ridurre i tempi di attesa e fornire esperienze personalizzate ai clienti.

Punti chiave

Mentre i chatbot e l'intelligenza artificiale conversazionale sono spesso usati in modo intercambiabile, ci sono sottili differenze tra i due. I chatbot sono progettati per automatizzare attività specifiche, mentre l'intelligenza artificiale conversazionale ha un focus più ampio sulla simulazione della conversazione umana in un modo più avanzato. L'intelligenza artificiale conversazionale utilizza la PNL e altre tecniche di apprendimento automatico per comprendere e rispondere all'input dell'utente in modo più personalizzato e coinvolgente.

Articoli Correlati:

• Jasper vs Chatgpt: confronto completo
• Come costruire un'intelligenza artificiale