Gianpiero Chironna

Come un Bot può “creare valore” per una piccola media impresa?

Che cos’è un Bot?

Un Bot altro non è che un sistema di interazione uomo-macchina che si evolve.

Uno degli esempi di Bot più conosciuto al mondo è “J.A.R.V.I.S.” nonché l’assistente virtuale di Tony Stark all’interno della saga Marvel.  Ufficializziamo la cosa, il bot, non vi farà volare (per adesso) ma riuscirà a capire le vostre esigenze le cose che chiedete ed articolerà una risposta in base ai dati in suo possesso in quel momento.

Un esempio più vicino a voi di Bot è Siri l’assistente digitale sviluppato dalla Apple Inc. derivante dal progetto DARPA, il Defense Advanced Research Projects Agency ( l’agenzia governativa USA per lo sviluppo di nuove tecnologie in campo militare).

Ma prima di Jarvis e Siri c’era ELIZA.  Eliza era un programma per computer che elaborava il linguaggio naturale umano, creata tra il 1964 ed il 1966 nel Laboratorio di Intelligenza Artificiale del MIT (Massachusetts Institute of Technology) da Joseph Weizenbaum. Eliza era in grado di simulare una conversazione utilizzando un sistema di sincronizzazione e riconoscimento della sintassi del linguaggio il quale dava all’utente l’illusione di una comprensione del linguaggio, senza avere un contesto per la definizione dei fatti.

Da quei tempi si è fatta tanta strada. Pertanto il bot non è una cosa nuova. E’ una cosa degli anni ’70. L’utilizzo allargato, avvenuto grazie all’evoluzione della tecnologia, è una cosa recente.

Un bot, si pensi a quello realizzato da Facebook/Messenger (F/M) è un sistema di messaggistica istantanea automatico che risponde alle domande dell’utente in base ai dati raccolti precedentemente.

Questo sistema di risposte intelligenti è definito tale per la sua capacità di adeguare la propria risposta alla domanda posta dal cliente. L’unica prerogativa di questo sistema è legata alla qualità e alla quantità di intelligenza artificiale sviluppata.

Come si sviluppa un F/M bot?

Dati un campione di clienti target ideale, si analizzano le possibili domande o esigenze dello stesso, e successivamente si prova a rispondere o a trovare delle soluzioni alle eventuali domande. Poi si crea un  sistema decisionale (di solito ad albero), vestendo i panni dei clienti.

Per capire il perché di questa intelligenza, cerchiamo di capire come funziona nella pratica questo servizio di messaggistica. Ma per capire come funziona è necessario in breve capire come si sviluppa. Le fasi di sviluppo del bot sono le seguenti:

• fase di apprendimento: creazione di un database brainstorming domande frequenti cliente target,
• fase brainstorming delle soluzioni: sviluppo delle risposte alle ipotetiche FAQ (Frequently Asked Questions). Questa fase è completata dalla generazione di una serie di risposte/soluzioni in base a delle priorità prefissate o generate per rilevanza dallo storico di altri utenti.
• fase creazione di un modello di risposta: creazione di un sistema decisionale ad albero che possa aiutare a definire meglio il problema-soluzione a cui si vuole rispondere,
• fase learning: generare una serie di interazione domanda-risposta per migliorare i parametri nei nodi decisionali delle risposte uomo-macchina.
• fase test: verificare la percentuale di successo del sistema. Per spiegare quest’ultima fase, vi faccio un esempio.

Vi è mai capitato di cercare un’informazione su un sito e di trovare un articolo che vi spiega come si risolve il problema di cui stavate cercando? Ok, se vi è capitato una cosa del genere, spesso al termine dell’articolo, troverete una domanda del genere “Questo articolo è stato utile?” (SI, NO). Bene, questa risposta binaria (Si o NO) permette di capire se la rilevanza della risposta è quella appropriata alla domanda. Ogni volta che qualcuno clicca Si o No, la risposta in base al feedback del cliente sale di priorità / rilevanza (se Si) o scende se l’utente  ha cliccato No.

Risultato? Il sistema di messaggistica alla prossima interazione terrà conto di quanto è avvenuto nell’ultima interazione, proponendo un nuovo sistema di risposte indicizzate in base alle preferenze registrate.

Quindi se nel processore Eliza (1964) la programmazione delle risposte avveniva a monte, nei nuovi sistemi di chatbot la complessità delle risposte di evolve, grazie ai dati che raccoglie il sistema macchina e grazie all’evoluzione della capacità di articolare le risposte in base ai nuovi dati raccolti. Quindi il sistema macchina è in grado di apprendere nuove risposte in base ai dati in input ed in base al riconoscimento di alcuni schemi nei dati (la distribuzione degli stessi): Machine Learning.

E’ chiaro che il sistema di preferenza di risposte può essere determinato in automatico nella fase di settaggio.  “E tutto questo senza che l’essere umano faccia niente?” Be non è proprio cosi. Ogni macchina ha bisogno di manutenzione. Allora se comunque ci deve essere una tantum un mantenimento al sistema macchina “Bot” perché un azienda dovrebbe essere interessata?

Quali sono i benefici di un BOT?

Ma che gli va in tasca ad un’azienda di un bot? Quali sono le applicazioni di un bot? O quali potrebbero essere?

Cerchiamo di capire i frutti da portare a casa.

Convenienza e Automatizzazione

Nel caso di un bot che ha come funzione base un sistema di messaggistica istantanea si ha un sistema di comunicazione scalabile. Il bot è un sistema che una volta creato, può dialogare con molti utenti contemporaneamente, questo è un vantaggio importante per chi cerca e ha bisogno di liberare risorse in azienda.

Nel caso di un’impresa che vuole creare un sistema online di Customer Service (Assistente Virtuale) senza dover allocare una risorsa fisica, il bot di Facebook/Messanger è l’ideale.

La convenienza è lampante, un sistema macchina (supervisionata) che risponde automaticamente al 98-100% delle domande dei clienti, con la possibilità di completare la risposta qualora la risposta non risulti esaustiva, risulta essere un sistema utile. In fin dei conti quanto vale il tempo di un vostro collaboratore assumendo che volete offrire un servizio 24h/7g/365g?

Chiaramente un servizio automatizzato di risposte, riduce l’onere di dover organizzare dei turni del personale per coprire le 24 ore di assistenza.

Sviluppo o Acquisto Prodotti On Demand

Un bot è un sistema che ricevendo un input genera un output, sostanzialmente scambia dati con l’utente, quindi risponde ad un’interrogazione. Ma assumiamo per un secondo che quello che ci chiede il nostro utente sul nostro bot non sia disponibile cosa fa il sistema macchina? Chiaramente risponderà con la domanda di default che abbiamo programmato.

Ora ipotizziamo che in un mese su 100 interazioni, 25 persone hanno posto la stessa domanda in base ad un servizio o un prodotto che non era attualmente disponibile o non era ancora presente nel nostro portafoglio prodotti. Ecco con questi dati possiamo iniziare e a fare Business intelligence, in parole semplici, si utilizzano dati ed informazioni per migliorare il business, con la consapevolezza che sul mercato di riferimento il 25% dei clienti che si sono rivolti a noi hanno già chiesto un certo prodotto/servizio. Pertanto la domanda si è formata ora è necessario creare un’offerta. Si sviluppa o si inserisce un prodotto su una domanda già esistente.

 Maggiore Visibilità dei Prodotti e Servizi

La grande sfida delle PMI spesso non è attirare il cliente, quanto poter comunicare efficacemente e mettere in risalto il proprio portafoglio prodotti/servizi.

Il bot permette la creazione di una vetrina virtuale dove il limite fisico dello spazio è eliminato, questo enorme vantaggio permette di aumentare la propria visibilità proponendo l’intera gamma di prodotti o servizi disponibili.

Anticipate

Un bot è una porta aperta per ascoltare le esigenze dell’utente/cliente. Il bot permette di catturare la nascita di nuove esigenze di nuovi prodotti di nuovi servizi forse non ancora sviluppati. Il bot è una porta nel laboratorio di un’impresa dove si ascolta l’esigenza del cliente e poi si cerca di trovare una soluzione.

Questo dovrebbero fare le aziende per anticipare i cambiamenti e non subirli. Come direbbe Nassim Nicholas Taleb, potrebbe essere un modo utile per mantenere “skin in the game” (la pelle sul campo).

Ad oggi quali sono le applicazioni più frequenti dei bot?

Tra i bot più utilizzati troviamo:

• Dom: il bot di Domino’s Pizza per ordinare una pizza a casa tua attraverso Facebook Messenger (F/M),
• Skyscanner: ha sviluppato un bot per prenotare il tuo prossimo viaggio utilizzando F/M.
• Cortona: assistente di Microsoft
• Siri: assistente Apple
• Statsbot: Personal Analytics Assistant, gestisce gli indicatori di performance che a te interessano di più: vendite, traffico, etc.
• Jarvis: ti aiuta a programmare la tua agenda personale,
• Tradeshift Go: permette di prenotare voli, alberghi, etc
• Ed altri: Botkeeper, Payments F/M, Chymebot, Slack, Niki.ai, etc, etc.

 

La nostra esperienza? (Business case)

Ora vi racconto la nostra esperienza con l’applicazione di un bot.

Il progetto è iniziato con l’incontro di tre realtà una società retail del settore luxury che voleva adottare un modo innovativo di fare marketing e di garantire un servizio 24h al consumatore, una società di web-marketing, ed un’altra società sviluppatrice di siti e-commerce. Lo scopo era di dividere i compiti in diversi moduli:

• Creare un database,
• Ospitare il database su un CMS (content management system)
• Sincronizzazione e Training
• Promuovere il bot.

Creazione di un database

Il primo passo è stato quello di lavorare sul database. Vi ricordate il famoso detto “garbage in garbage out” GIGO? Significa che se inserisci un processo la spazzatura, probabilmente in uscita – come output – otterrai spazzatura. Quindi l’obiettivo era quello di creare un database che contenesse un numero di prodotti a sufficienza per dare all’utente finale la percezione dell’assortimento reale dello store. In definitiva al fine di garantire la qualità del dato, da un portafoglio prodotti di circa 65.000 sono stati individuati circa 2.000 prodotti per sviluppare i contenuti. Dei 2.000 prodotti sono stati trovate foto, descrizioni, codici identificativi, etc, dopo di che si è passati al punto successivo…

Ospitare il database su un CMS

Creato il database serviva un software che permettesse di ospitare il database, cioè un CMS (Content Management System). Nel nostro caso abbiamo scelto Magento.

Definite le categorie di classificazione dei prodotti su magento, è stato possibile caricare il file csv e relative foto sulla piattaforma e procedere al passo successivo.

Sincronizzazione e Training

Ospitato il database all’interno del CMS si è provveduto a sincronizzare la piattaforma Facebook/Messenger con magento. In questo modo il sistema di interazione di messaggistica istantanea di Messenger aveva una base dati da consultare per eventuali richieste dell’utente.

Una volta collegata la piattaforma di Messenger con il database, è stato possibile visualizzare in chat le varie categorie e scegliere tra le stesse le linee prodotto e poi (fare drill down) scegliere i prodotti specifici.

In questa fase è avvenuto il training della memoria della piattaforma, cioè sono state fatte una serie di domande al sistema al fine di abituare la macchina a rispondere in un certo modo. In questa fase si creano una serie di dati (serie storiche) di preferenze che la macchina utilizzerà per rispondere nelle volte successive. Alla prossima interazione la macchina valuta se a quella domanda ha già risposto e procede a rispondere come in media ha fatto le volte precedenti.

Promozione Bot

L’ultimo passo è stato aprire il sistema e pubblicizzarlo su Facebook.

Chiaramente i primi risultati hanno dimostrato che all’inizio vi è un po’ di perplessità da parte dell’utente a capire come interagire con la piattaforma, ma dopo qualche mese ci siamo accorti che le persone lo utilizzavano con molta dimestichezza quasi giocando con il sistema come se fosse il proprio armadio, vediamo questo articolo…piuttosto questo, piuttosto quest’altro.

Be la cosa sorprendente è che come strumento per aumentare l’awareness di un brand o di una linea di prodotti può essere di molto aiuto. Lo stesso vale per creare Social Engagement.

Conclusione

In definitiva portando la mia esperienza sul campo posso dire che il chatbot è un ottimo strumento per avere la pelle sul mercato, raccogliere dati sulle preferenze dei clienti e ricalibrare il proprio portafoglio prodotti in base alle richieste dei clienti. Inoltre mantenere una certa comunicazione con i propri clienti aumenta l’esperienza d’acquisto e ciò non fa altro che valorizzare la relazione che il cliente ha con la società.

Una riflessione di lungo periodo è necessaria in merito all’utilizzo del bot e risulta interessante quanto riportato da Adair Cameron il quale riporta che:

“È difficile prevedere quanto saranno adottati i chatbot, ma è chiaro che sono qui per restare in futuro, e allora avremo conversazioni con persone o con robot?

E man mano che il linguaggio nell’informatica naturale migliora, riusciremo a notare la differenza? “

Adair Cameron – Business Comparison