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Evoluzione dei chatbot per il Service management

Nell’Inghilterra degli Anni 50, la macchina di Turing aprì le porte alla storia dei chatbot e dei software in grado di sviluppare conversazioni con il linguaggio naturale. Apparentemente distanti, in realtà gli assistenti virtuali sono tra noi da tempo e si sono decisamente evoluti in questi decenni. Tra i pionieri c’è stata Microsoft con le Personal digital assistant, come Clippy; ma il cambiamento epocale è avvenuto con Siri, l’applicazione lanciata da Apple nel 2011. È così che si è aperta la strada alla diffusione di una serie di assistenti virtuali, tra cui, quello di Google o di Amazon (Alexa), fino ad arrivare ai chatbot e all’AI conversational platform.

Con la diffusione del digitale si è assistito a una crescita vertiginosa dei chatbot e dell’Intelligenza Artificiale, sia nelle preferenze di comunicazione delle persone sia nelle relazioni commerciali e di business. Ma i chatbot non sono strategici solo per l’ecommerce o il servizio clienti. Per esempio nel Service management sono molti i processi standardizzati e poco variabili che può gestire un bot, un programma che accede alla Rete attraverso lo stesso tipo di canale utilizzato dagli utenti, liberando gli agenti di helpdesk da attività ripetitive e di semplice risoluzione; il bot, inoltre, è disponibile in qualsiasi momento. Tradotto vuol dire ottimizzare le risorse, ridurre i costi, migliorare la user experience e massimizzare i ricavi. Per questo motivo le aziende investono sempre più in soluzioni basate su Intelligenza Artificiale e Machine learning.

Ridurre l’uso dei ticket con le risposte automatiche

In questo contesto si inserisce Responsa, azienda che si occupa dello sviluppo di soluzioni che contemplano knowledge base e assistenti virtuali (bot), proprio per aiutare le aziende nel rendere più efficienti i processi e, nello specifico, ridurre l’invio massiccio di ticket legati alle richieste di assistenza. “Nell’ambito del Service management i ticket, se gestiti manualmente, richiedono molte ore di lavoro del personale”, ha affermato Gabriele Antoniazzi, Product Manager di Responsa, durante la quarta tappa del percorso organizzato da Euris GrandTour dal titolo Migliorare l’operatività e ridurre i costi di assistenza attraverso un Chatbot: casi d’uso (nel secondo webinar abbiamo parlato di IT Service Management e accennato all’integrazione tra chatbot e i tool Atlassian per la gestione dei servizi aziendali, ripresa in questa tappa. Gli altri eventi hanno affrontato il tema della gestione dei rischi tramite il monitoraggio dei KPI e della cybersecurity).

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La soluzione è quindi quella di incorporare un bot che automatizza il primo livello di assistenza: gli utenti possono risolvere in autonomia e in velocità i problemi e trovare in qualsiasi momento ciò di cui hanno bisogno, riducendo significativamente i ticket in ingresso. “Gli utenti possono fare domande in linguaggio naturale a cui il chatbot è in grado di rispondere in tempo reale, interrogando la knowledge base e offrendo un primo livello di assistenza automatizzato”, ha spiegato Antoniazzi. “Il chatbot suggerisce la risposta all’utente più adatta alla risoluzione del problema e successivamente chiede un feedback, che, in caso di risposta negativa, attiva un flusso di apertura ticket”.

Ma come funziona un bot? Il bot dialoga via API con i sistemi aziendali per automatizzare qualsiasi tipo di processo. “Può gestire processi standardizzati come gli accessi, sbloccare gli account, cambiare le password. Sono attività di basso livello che richiederebbero una mole di lavoro non indifferente”, ha continuato Antoniazzi. Inoltre, grazie al bot le richieste sono instradate verso il processo più adeguato, consentendo una riduzione nei tempi di gestione del ticket. “Nel caso in cui il chatbot non sia in grado di aiutare l’utente, lo guida nell’apertura di un ticket direttamente in chat, minimizzando i tempi di risposta”.

Migliorare la qualità del servizio

Ma non è tutto: il bot non si limita a rispondere passivamente alle richieste; grazie ai messaggi proattivi impostabili dalla dashboard è possibile avvisare automaticamente l’utente di una problematica o di un evento (come la sospensione temporanea di un servizio), in modo da non creare un sovraffollamento di richieste per la stessa problematica. Si riduce, così, il numero di situazioni da gestire dello stesso tipo.

Proprio su quest’ultimo aspetto, c’è da rilevare che l’Intelligenza Artificiale di Responsa utilizza il calcolo della “similarità semantica” per determinare la somiglianza tra due testi e prendere quindi una decisione. “Il nostro motore di ricerca utilizza un insieme di metriche per determinare la similarità tra le domande. Questa funzionalità può essere adattata per l’identificazione di ticket duplicati”, ha spiegato Antoniazzi. “Inoltre una serie di algoritmi agisce in ensemble utilizzando le ulteriori informazioni disponibili e determinando il livello finale di similarità”.

Per svolgere tutte le attività citate e simulare in modo efficiente conversazioni umane, l’accuratezza dei dati influenza lo sviluppo di modelli di classificazione e identificazione dei ticket, come la disponibilità dello storico, i dati e i metadati, lo stile dei testi (linguaggio naturale e parole-chiave), la lunghezza dei testi, la quantità di categorie, le frequenze relative e i casi d’uso, fornendo dashboard, statistiche e insight elaborati e scalabili.

Il livello di soddisfazione dei clienti, infine, è rilevato attraverso sondaggi proposti dal bot: questo processo fornisce preziose informazioni all’azienda, utili a conoscere meglio i clienti e le loro problematiche, migliorare il servizio e offrire un supporto più efficiente (per approfondimenti Gabriele Antoniazzi e il team di Responsa sono a disposizione). L’impatto di queste soluzioni si traduce in processi più fluidi e sostanziali riduzioni delle richieste e dei tempi, con ritorni di investimento a pochi mesi dall’entrata in regime.

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