diego viganò - milano chatbots meetup - codemotion milan 2017
Post on 21-Jan-2018
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Diego ViganòPresales Manager (Vidiemme)Lead SW Engineer (VDM Labs)
Hello, my name is…
Marzia La GangaBusiness Analyst andChatbot designer (Vidiemme)
Vidiemme Consulting, dal 2004 porta innovazione tecnologica e di processo sviluppando progetti web, mobile, wearable e connected device e, da due anni, sui chatbot.
VDM Labs, dal 2015 a S.Francisco garantisce una presenza viva laddove nasce la vera innovazione.
Cosa vuol dire fare un chatbot?
Business Analysis
Definizione obiettiviDefinizione funzionalitàIndicazione KPIScelta canale
1
User Experience
Scelta CarattereDefinizione tipo di interazioneRealizzazione Mockup2
Software Design
Stesura scriptAnalisi tecnicaAnalisi fonte dati3
Sviluppo
ImplementazioneTesting4
Performance Analysis
Raccolta datiValutazione KPIValutazione usabilità5
Improvement
AI TrainingEvoluzione6
Definizione degli obiettivi
Quali parti del processo aziendale possono essere gestite da un chatbot (“cosa”)
Identificazione delle macro-funzionalità (“come”)
Trovare un valore numerico per valutare il miglioramento d’efficienza (KPI) (“quanto”)• Obiettivi del chatbot (e.g. tasso abbandono)• Obiettivi della strategia chatbot (e.g. quanti prodotti vendo in più?)
Quale è il miglior canale fra quelli disponibili? (“per chi”)• Un’ interfaccia web perché il chatbot è ad uso interno (B2E/B2B)?• FB Messenger/Telegram per coprire un bacino di utenti vasto (B2C)?
Business Analysis
Definizione obiettiviDefinizione funzionalitàIndicazione KPIScelta canale
1
User Experience User Experience
Scelta CarattereDefinizione tipo di interazioneRealizzazione Mockup2
Come possiamo chiacchierarci assieme?
• Voce vs. testo• Semplice vs complessa (bottoni vs NLP)
Che carattere (persona) diamo al nostro chatbot?
• Dovrebbe rispecchiare la brand identity… • Quale genere?
La scelta del canale influisce sulla UX!
Tipologiadi dialogo
Dominio
Guidata Libera
Generico
Specifico
Software design Software Design
3 Stesura scriptAnalisi tecnicaAnalisi fonte dati
Una volta stabilito come si comporterà il nostro chatbot è ora di:
Procedere al design dello script (che è la fase più importante di tutte)
• Si procede a scrivere tutto il flusso del dialogo e le possibili casistiche• Diagramma di flusso
Scelta della tecnologia:
• Quale NLP? Quale client? etc.
Implementazione
E’ finalmente ora di pestar tasti ☺
Tecnologie “verticali” vs “orizzontali”• Conoscere a memoria ogni elemento (interfaccia, canale, NLP)?• Appoggiarsi a servizi / soluzioni più complete e già esistenti? (e.g. BotFramework,
DialogFlow)
Provare per imparare, il caso Bravey.(https://github.com/BraveyJS)
Testing != training
ImplementazioneTesting4Sviluppo
Performance analysis & improvementsPerformance Analysis
Raccolta datiValutazione KPIValutazione usabilità5
Improvement
AI TrainingEvoluzione6
“Done means deployed“ “Done means trained”
• Dopo il primo periodo di utilizzo dobbiamo raccogliere tutti quei casi in cui non ha capito e andiamo ad “allenare” il chatbot.
• Debunk del mito “non ho capito”. E’ lecito!
La valutazione delle KPI ci permette di capire la bontà del nostro design e le possibili evoluzioni.
B2C B2B
HelpBot: Assistenza stradale
Assistenza di primo livello
MedBot: assistenza alla terapia
Recruiting: lavora con noi
Ampel: Integrazione con il CRM
Recruiting: soluzione per eventi
Ricerca sale e uffici
Alcune Demo
• I chatbot rappresentano un nuovo paradigma”[…]entro 5 anni qualsiasi tecnologia con cui non sarà possibile conversare sarà inutile.”
• Stanno diventando un nuovo “touchpoint” (oltre a mail, web, intranet, call center, etc …)
• Non è un problema tecnologico, ma di approccio!
Chatbot generici tuttofare
Approccio consulenziale di analisi e assestment
• Figura del Chatbot designer
Conclusioni
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