Come funzionano i chatbot - Guida definitiva ai chatbot 2024

Ricordi i bei tempi in cui "Clippy" di Microsoft si affacciava sui nostri schermi desktop, rispondendo a domande e dando suggerimenti in modo giocoso?

Si può definire la prima versione di un chatbot. Era utile ma elementare e limitato nella sua capacità di rispondere alle domande. I chatbot moderni hanno fatto molta strada da allora. Sono più veloci, più precisi e hanno una base di conoscenze molto più vasta.

Grazie alla loro maggiore efficienza, i chatbot sono diventati uno strumento essenziale per le aziende. Secondo le statistiche:

• I chatbot hanno ormai conquistato quasi il 65% delle interazioni B2C per le aziende.
• I chatbot per il commercio al dettaglio hanno permesso di risparmiare oltre 11 miliardi di dollari in costi di transazione nel 2023.
• Quest'anno, ogni sei aiuti al servizio clienti che hai ricevuto è stato fornito da un chatbot.

Come funzionano i chatbot? Qual è la scienza che c'è dietro? In questo blog post parliamo del dietro le quinte dei chatbot. Scopriremo come funzionano i chatbot AI, impareremo cos'è l'NLP e concluderemo con la migliore soluzione di chatbot AI sul mercato per la tua azienda.

Allora, sei pronto? Iniziamo a leggere!

Che cos'è un chatbot?

Un chatbot è essenzialmente un robot con cui puoi chattare (come dice il nome stesso). Immagina di avere una domanda o di aver bisogno di aiuto per qualcosa e, invece di aspettare in attesa o di cercare tra le infinite FAQ, digita la tua domanda in una finestra di chat. Il chatbot ti risponde immediatamente, quasi come se stessi conversando con un esperto del servizio clienti.

Un chatbot è programmato per simulare una conversazione tra esseri umani. È progettato per capire le tue domande e fornire risposte utili, spesso imitando la conversazione umana. Che tu stia ordinando una pizza, prenotando un volo o chiedendo consigli su cosa indossare per un giorno di pioggia, un chatbot può fare al caso tuo. 

Alcuni sono semplici, rispondono a domande dirette, mentre altri sono più avanzati, capaci di interazioni complesse e persino di imparare dalle conversazioni passate per migliorare nel tempo.

Per il modo in cui funzionano i chatbot, il loro superpotere è la disponibilità. Sono sempre attivi, pronti a fornire assistenza sia di giorno che di notte. E poiché sono progettati per essere facili da usare, non è necessario essere esperti di tecnologia per interagire con loro.

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Quali sono i principali tipi di chatbot?

Lo sapevi? Un chatbot ben progettato è in grado di gestire senza problemi l '80% delle semplici domande del servizio clienti.

Ma prima di entrare nel merito del funzionamento di un chatbot, scopriamo quali sono le sue tipologie.

1. Chatbot basati su regole:

Sono quelli più semplici: seguono una serie di regole predefinite per guidare la conversazione. Pensa a loro come a un diagramma di flusso in azione. Se chiedi informazioni sugli orari del negozio, ti daranno gli orari. Se chiedi qualcosa per cui non sono programmati, potrebbero gentilmente indirizzarti verso un umano. 

Pro: Sono ottimi per gestire compiti specifici e di routine e sono abbastanza facili da sviluppare.

Contro: Possono rispondere solo a un numero limitato di domande.

Esempio: Immagina di trovarti su un sito web di vendita al dettaglio e di aprire la finestra di chat per chiedere informazioni sulla politica di restituzione. Il chatbot potrebbe rispondere con un messaggio semplice e pre-programmato:

"La nostra politica di restituzione consente di restituire i prodotti entro 30 giorni dalla data di acquisto con la ricevuta. Vuoi avviare un reso?"

2. Chatbot con intelligenza artificiale

Sono i cugini più avanzati dei bot basati su regole. I chatbot dotati di AI utilizzano l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere a domande più complesse. Sono in grado di gestire una gamma più ampia di argomenti, di imparare dalle interazioni passate e persino di offrire raccomandazioni personalizzate. È come chattare con qualcuno che ti capisce davvero.

Pro: Possono gestire un'ampia gamma di richieste.

Contro: Sono molto più avanzate e richiedono uno sviluppo tecnico.

Esempio: Supponiamo che tu stia usando un'app di viaggi per pianificare una vacanza. Chiedi al chatbot di consigliarti un hotel a Parigi. Invece di fornirti un elenco, il bot dotato di intelligenza artificiale prende in considerazione le tue preferenze passate, il tuo budget e persino le condizioni meteorologiche per suggerirti le opzioni migliori:

"In base ai tuoi precedenti soggiorni e al clima attuale di Parigi, ti consiglio l'Hotel de Paris. Rientra nel tuo budget e ha ottime recensioni per i suoi accoglienti servizi invernali".

3. Chatbot ibridi

Poi ci sono i chatbot ibridi. Questi combinano il meglio di entrambi i mondi: iniziano con interazioni basate su regole ma passano senza problemi all'intelligenza artificiale quando le cose si fanno più complicate. Sono perfetti per le aziende che hanno bisogno dell'affidabilità dei bot basati su regole ma che vogliono offrire un'esperienza più sofisticata.

Pro: Combinano i punti di forza dei chatbot basati su regole e quelli basati sull'intelligenza artificiale.

Contro: la manutenzione degli script basati sulle regole e l'addestramento della componente AI possono richiedere molte risorse.

Esempio: Stai prenotando un volo online e inizi chiedendo al chatbot informazioni sui voli disponibili. La conversazione inizia con un'interazione basata su regole:

"Inserisci la città di partenza".

Man mano che si procede e si pongono domande più complesse come "Qual è il posto migliore per chi soffre di mal d'auto?", il chatbot passa senza problemi alla sua componente AI:

"Consiglio di sedersi sopra l'ala. Tende a subire meno turbolenze. Vuole che lo scelga per lei?".

Cos'è l'architettura di un chatbot?

Per capire come funziona un chatbot, devi comprendere il principio di base del suo funzionamento.

L'architettura del chatbot si riferisce alla struttura e ai componenti sottostanti che permettono a un chatbot di funzionare. È come un progetto o un design di sistema che determina il modo in cui il chatbot comprende, elabora e risponde agli input degli utenti. Un'architettura ben progettata garantisce che il chatbot funzioni senza problemi, gestendo le conversazioni in modo naturale ed efficiente.

L'architettura di un chatbot comprende in genere diversi componenti chiave:

1. Sistema di domande e risposte

Come fa un chatbot a rispondere alle tue domande?

I chatbot dispongono di un sistema di domande e risposte che li aiuta a capire le tue domande e a generare una risposta appropriata. Il loro sistema di domande e risposte può essere costruito addestrandoli in due modi:

• Formazione manuale: Il chatbot viene alimentato con le domande più frequenti e le relative risposte accurate. L'addestramento manuale consente ai chatbot di rispondere a queste domande in modo rapido e con risposte preimpostate che puoi modificare a tuo piacimento.
• Formazione automatica: Carica una serie di documenti aziendali nel sistema del chatbot e chiedigli di addestrarsi. Il bot utilizzerà il database dell'azienda per trovare automaticamente le possibili domande e le relative risposte.

2. Motore di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Questo componente è il cervello del chatbot. È responsabile della comprensione e dell'interpretazione del linguaggio dell'utente. Il motore NLP scompone il messaggio dell'utente in parti comprensibili, identifica le intenzioni ed estrae le informazioni rilevanti, come nomi, date o preferenze.

Il motore è composto da due parti:

• Il classificatore di intenti valuta cosa chiede l'utente e come rispondere in modo appropriato alla sua richiesta.
• L'estrattore di entità mappa le parole chiave della query dell'utente e le utilizza per generare una risposta.

I chatbot possono anche incorporare i feedback degli utenti e utilizzarli per migliorare le loro prestazioni. Utilizzano inoltre l'apprendimento delle politiche per individuare quali conversazioni si concludono con risultati soddisfacenti per l'utente.

3. Interfaccia utente (UI)

Si tratta della parte front-end in cui gli utenti interagiscono con il chatbot. Potrebbe essere una finestra di chat su un sito web, un'app di messaggistica o persino un'interfaccia vocale come quella di uno smart speaker. L'interfaccia utente cattura gli input dell'utente, siano essi digitati o pronunciati.

4. Memorizzazione dei dati

Questo componente memorizza le cronologie delle conversazioni, le preferenze degli utenti e altri dati rilevanti. Permette al chatbot di mantenere il contesto tra le varie sessioni, di personalizzare le interazioni e di migliorare attraverso le analisi.

5. Integrazioni personalizzate

Hai bisogno di adattare il tuo chatbot alle tue esigenze specifiche? Le integrazioni personalizzate ti aiutano a integrare il tuo chatbot con il CRM, il database aziendale, il calendario, le vie di pagamento e molti altri strumenti.

Come funzionano i chatbot?

I chatbot lavorano conversando con te, proprio come faresti con una persona reale, ma attraverso un computer o uno smartphone.

Ecco una semplice spiegazione di come funzionano le cose:

• Capire il tuo messaggio: Quando digiti o dici qualcosa a un chatbot, il suo primo compito è capire cosa gli stai chiedendo. Ad esempio, se digiti "Che tempo fa oggi?", il chatbot deve riconoscere che stai chiedendo del tempo.

• Capire cosa vuoi: Dopo aver compreso il tuo messaggio, il chatbot cerca di capire cosa vuoi. Può sembrare semplice, ma è come risolvere un piccolo puzzle. Il chatbot esamina le parole che hai usato e determina il tuo "intento". In questo caso, il tuo intento è quello di ricevere un aggiornamento sul meteo.

• Trovare le informazioni giuste: Una volta che il chatbot sa cosa stai chiedendo, si mette al lavoro per trovare la risposta giusta. Potrebbe controllare un database meteo, guardare le conversazioni precedenti o collegarsi ad altri servizi online per ottenere le informazioni di cui hai bisogno.

• Rispondere all'utente: Dopo aver raccolto le informazioni necessarie, il chatbot elabora una risposta. Se hai chiesto informazioni sul tempo, potrebbe dirti: "Oggi le previsioni danno sole con una temperatura massima di 75°F". L'obiettivo è darti una risposta chiara e utile.

• Mantenere la conversazione: Il chatbot tiene anche traccia della conversazione in modo da poter rispondere in modo appropriato se l'utente fa una domanda successiva. Ad esempio, se chiedi "E domani?", il chatbot ricorda che stai ancora parlando del tempo e ti fornisce le previsioni per il giorno successivo.

• Apprendimento nel tempo: Molti chatbot migliorano con il tempo. Imparano da ogni interazione, notando gli schemi e migliorando le loro risposte. Ad esempio, se molte persone chiedono informazioni su argomenti specifici, il chatbot potrebbe iniziare a fornire risposte più dettagliate su tali argomenti.

I passaggi sopra descritti possono sembrare semplici, ma ci sono molti dettagli tecnici che regolano il processo. Vediamo come funzionano i chatbot spiegando tre concetti chiave: pattern matcher, algoritmi e reti neurali artificiali.

1. Pattern matchers: individuare le frasi familiari

Hai mai risolto un puzzle? Funziona quando si individuano i pezzi che si fissano insieme e si continua a farlo. È simile a ciò che fanno i pattern matcher nei chatbot.

• Come funzionano: I pattern matcher cercano frasi o parole specifiche in ciò che digiti. Ad esempio, se chiedi a un chatbot: "Che ora è?", il pattern matcher riconosce la parola "ora" e la abbina a una risposta preimpostata come "Sono le 14:00".

• Esempio: Supponiamo che tu digiti "Raccontami una barzelletta". Il chatbot ha un pattern matcher che riconosce la parola "barzelletta". A questo schema corrisponde una risposta memorizzata del tipo: "Perché gli scienziati non si fidano degli atomi? Perché formano tutto!".

I pattern matcher sono ottimi per gestire domande semplici e dirette, ma sono limitati perché rispondono solo alle corrispondenze esatte. Se la stessa domanda è formulata in modo diverso, il chatbot potrebbe non riconoscerla.

2. Algoritmi: risolutori di problemi passo dopo passo

Come fa un chatbot a risolvere domande più complesse? Il segreto sta negli algoritmi. Proprio come una ricetta che segui passo dopo passo mentre prepari una torta, un algoritmo è un insieme di istruzioni dettagliate che indicano al chatbot cosa fare con le informazioni che riceve.

• Come funzionano: Quando fai una domanda, il chatbot utilizza degli algoritmi per elaborare le tue parole, capire le tue intenzioni e quindi decidere la risposta migliore. Questi algoritmi suddividono il tuo input in parti più piccole, le analizzano e seguono un processo logico per trovare la risposta.

• Esempio: Se chiedi "Che tempo farà domani?", un algoritmo del chatbot seleziona innanzitutto parole chiave come "tempo" e "domani". Poi, utilizza una serie di passaggi (o regole) per cercare le previsioni del tempo di domani e presentartele in modo chiaro.

Gli algoritmi sono più flessibili dei pattern matcher perché non hanno bisogno di una corrispondenza esatta parola per parola. Sono ottimi per gestire compiti che richiedono un po' più di riflessione, come la ricerca di informazioni specifiche o l'esecuzione di semplici calcoli.

3. Reti neurali artificiali: come il cervello umano ma in un robot

I pattern matcher e gli algoritmi sono belli, ma come funzionano i chatbot AI? Le reti neurali artificiali sono ciò che rende "avanzato" un chatbot. Ispirate a una delle più grandi creazioni della natura, queste reti funzionano come il cervello e il sistema nervoso di un essere umano.

Proprio come il nostro cervello impara dalle esperienze, le reti neurali aiutano i chatbot a imparare dalle conversazioni passate per migliorare la comprensione e la risposta.

• Come funzionano: Una rete neurale è composta da strati di "nodi" (pensali come piccoli decisori). Quando invii un messaggio, il chatbot lo passa attraverso questi strati. Ogni nodo elabora un po' l'informazione, individuando il significato più probabile delle tue parole. La rete impara nel corso del tempo adattando la sua comprensione in base alle risposte precedenti, giuste o sbagliate che siano.

• Esempio: Supponiamo che tu chieda spesso a un chatbot: "Che succede?" per controllare le notizie. Inizialmente potrebbe non azzeccare la risposta. Ma man mano che impara da ogni interazione, la rete neurale inizia a riconoscere che "Come va?" significa che stai cercando aggiornamenti sulle notizie. Presto sarà in grado di fornire una risposta pertinente del tipo: "Ecco cosa sta succedendo oggi: [notizie in evidenza]".

Le reti neurali artificiali possono gestire conversazioni più complesse, adattarsi a diversi modi di porre la stessa domanda e persino comprendere il contesto e le sottili sfumature del linguaggio.

Che cos'è l'NLU (Natural Language Understanding)?

L'NLU è il modo in cui un chatbot capisce quello che gli stai chiedendo. È una parte fondamentale del modo in cui i chatbot e altri sistemi di intelligenza artificiale comprendono e rispondono al linguaggio umano.

L'NLU permette al chatbot di non limitarsi a sentire o leggere le tue parole, ma di capire effettivamente cosa intendi dire.

Per dirla in breve, l'NLU funziona attraverso questi 3 concetti:

• Identificare le entità: NLU individua i dettagli importanti del tuo messaggio, noti come "entità". Se dici: "Prenota un volo per New York venerdì", le entità sono "New York" (destinazione) e "venerdì" (data). Questi dettagli sono fondamentali affinché il chatbot possa eseguire la tua richiesta in modo accurato.

• Capire l'intento: Quando parli con un chatbot, di solito hai un obiettivo o un "intento" specifico. Ad esempio, se dici "Ho bisogno di una pizza", il tuo intento è quello di ordinare del cibo. L'NLU aiuta il chatbot a capire qual è l'obiettivo. Riconosce che la tua richiesta non è costituita da parole a caso, ma da un'azione specifica che vuoi che il bot compia, come ad esempio effettuare un ordine.

• Gestione del contesto: A volte, un singolo messaggio non è sufficiente per capire cosa vuoi. L'NLU aiuta il chatbot a tenere traccia del contesto di una conversazione. Se chiedi "Che ne dici di sabato?" dopo aver parlato della prenotazione di un volo, il chatbot utilizza l'NLU per sapere che stai ancora discutendo di viaggi.

Perché l'NLU è importante?

L'NLU è ciò che rende i chatbot più simili agli esseri umani. Senza di essa, il bot risponderebbe solo a frasi specifiche e pre-programmate. L'NLU permette al chatbot di essere flessibile e di comprendere un'ampia gamma di domande, anche se poste in modi diversi. Questo permette al bot di rispondere in modo accurato e di rendere l'interazione naturale.

Cos'è l'NLP (Natural Language Processing)?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è l'ampio campo di studi e tecnologie che si concentra su come le macchine, come i computer e i chatbot, possano comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo significativo e utile. Pensa all'NLP come al ponte che permette agli esseri umani di comunicare con le macchine usando il linguaggio di tutti i giorni, sia parlato che scritto.

Perché la PNL è importante?

La PNL è essenziale perché permette alle macchine di interagire con noi nella nostra lingua, non nella loro. Senza la PNL, dovremmo comunicare con i computer in un modo che possano capire facilmente, come ad esempio utilizzando un codice o dei comandi. La PNL rende l'interazione più umana, permettendoci di parlare con le macchine come faremmo con un'altra persona.

Per esempio, quando chiedi al tuo smartphone: "Che tempo fa oggi?". La PNL elabora la tua domanda, capisce che vuoi un aggiornamento sul meteo, controlla i dati pertinenti e genera una risposta del tipo: "C'è il sole con una temperatura massima di 75°F".

Il quadro generale: NLP vs. NLU

Mentre la NLU (Natural Language Understanding) è una parte della PNL che si concentra specificamente sulla comprensione e sull'interpretazione del significato, la PNL copre un ambito più ampio. Include non solo la comprensione ma anche la generazione di linguaggio, la traduzione di lingue, la sintesi di testi e altro ancora. In sostanza, l'NLP comprende tutte le tecniche e i processi che permettono alle macchine di lavorare con il linguaggio umano in modo intuitivo ed efficace.

Chatbot vs. chatbot AI

L'avvento di potenti chatbot come Chat GPT e Gemini ha mescolato i termini chatbot e chatbot AI. Ma qualche anno fa, quando la tecnologia non era così avanzata come oggi, questi termini non potevano essere usati in modo intercambiabile.

Un chatbot standard segue regole e script pre-programmati per rispondere agli input degli utenti. A parole chiave o frasi specifiche corrispondono risposte prestabilite. Questi chatbot sono ottimi per compiti semplici e ripetitivi, come rispondere a domande comuni o guidare gli utenti attraverso processi di base, ma possono avere difficoltà con domande più complesse o inaspettate.

D'altro canto, un chatbot AI utilizza l'intelligenza artificiale, in particolare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico, per comprendere e rispondere agli input degli utenti in modo più flessibile. I chatbot AI possono gestire conversazioni più complesse, imparare dalle interazioni precedenti e fornire risposte personalizzate. 

Ecco un confronto tra il funzionamento dei chatbot AI e quello dei chatbot standard:

Integrare i chatbot con i canali di messaggistica digitale  

I chatbot svolgono un ruolo cruciale nel marketing digitale di un marchio, coinvolgendo i clienti, migliorando l'esperienza del cliente e favorendo le conversioni. I canali di messaggistica come WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram DMs e la live chat del sito web sono alcuni dei modi in cui questi bot possono fare la loro magia.

• Attraverso i canali di messaggistica, i chatbot possono interagire con i potenziali clienti in tempo reale, rispondendo alle domande, guidandoli nel processo d'acquisto e persino formulando raccomandazioni personalizzate basate sul comportamento degli utenti.
• Fornendo risposte immediate e assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, i chatbot aiutano a mantenere i clienti impegnati, a ridurre le percentuali di rimbalzo e ad aumentare le possibilità di convertire i visitatori in clienti o vendite.
• Possono inoltre sfruttare questi canali per raccogliere dati preziosi sulle preferenze e sul comportamento dei clienti, che possono essere utilizzati per personalizzare le strategie di marketing e migliorare il targeting.

Trengo: L'ultima soluzione di chatbot AI per il tuo sito web e non solo

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