Agenti virtuali: Superare i limiti dei chatbot tradizionali

Il volume delle richieste ricevute di servizi di assistenza ai clienti è in aumento e il tasso di abbandono degli agenti ha già raggiunto quasi il 40%. Queste tendenze stanno creando un effetto valanga nei contact center, con un impatto negativo sulla Customer Experience e sul fatturato.

Per colmare queste lacune, le aziende si stanno orientando verso i bot. Tuttavia, sebbene i chatbot tradizionali abbiano finora migliorato le funzionalità di self-service, sono stati progettati per obiettivi più ristretti. Questi bot sono predefiniti per un compito specifico e offrono una flessibilità limitata.

Non sono in grado di gestire le ambiguità come un umano, di conversare su un argomento particolare o di personalizzare le informazioni in modo unico per il tuo brand. Il trasferimento di richieste complesse ad agenti umani è possibile, ma senza alcun contesto, costringendo i clienti a ripetere le stesse cose e contribuendo così a una cattiva esperienza del cliente.

Ultima evoluzione dell’AI conversazionale, gli agenti virtuali potenziano notevolmente le funzionalità di self-service fornendo alle organizzazioni maggiore contesto e adattabilità per ampliare il loro campo d’azione. Invece di rispondere solo a input specifici, gli agenti virtuali AI utilizzano la comprensione del linguaggio naturale per interpretare il feedback del cliente in tempo reale, adattando dinamicamente le risposte in base al flusso della conversazione e catturando il contesto che può essere trasmesso anche agli agenti umani.

Ciò consente interazioni più personalizzate e avanzate rispetto a quelle offerte dai chatbot funzionali. Oltre a collaborare in modo fluido con gli agenti umani durante i diversi passaggi, sono anche addestrati per esprimere empatia nei confronti dei tuoi clienti.

Agenti virtuali: La prossima frontiera per i bot tradizionali

In passato, le prime discussioni sull’implementazione di un bot vertevano sulla sua funzione: chatbot o voicebot? E ancora, quali richieste avrebbe dovuto gestire?

Il passo successivo consisteva nel determinare il flusso di attività che il bot avrebbe dovuto gestire, per poi progettare tale flusso.

Dopo tutti questi sforzi, era possibile disporre di un bot corretto, ma con limitazioni significative. Se il bot incontrava una domanda al di fuori del suo script predefinito, si bloccava Non era nemmeno in grado di apprendere da nuovi dati, migliorare le sue risposte nel tempo o comprendere il contesto di una richiesta per fornire risposte più pertinenti.

I progressi della tecnologia AI, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’ AI generativapermettono di sviluppare più facilmente il potenziale degli agenti virtuali. Ora possono adattare le loro risposte in base al comportamento degli utenti e migliorare la personalizzazione e l’efficienza.

Esaminiamo sei modi in cui gli agenti virtuali portano i bot tradizionali a un livello successivo e i vantaggi sorprendenti che la tua azienda può aspettarsi.

Costruire intenti che vadano oltre gli script statici

Gli agenti virtuali ampliano notevolmente il campo d’azione dei bot tradizionali. La prima evoluzione degna di nota è l’integrazione degli intenti. In precedenza, ciò richiedeva una gestione meticolosa di ogni singola espressione, con adeguamenti costanti nel tempo. Ma gli LLM hanno cambiato questa situazione.

Ora è molto più semplice definire e progettare i passaggi per risolvere un compito, grazie a una serie di azioni basate su LLM in un flusso che si concentra su attività molto specifiche. Questo design basato sui flussi assicura che la tua soluzione faccia solo ciò per cui è stata addestrata, e che la formazione sia più semplice o addirittura automatizzata.

In sintesi, si fornisce una descrizione di un compito, come “raccogliere informazioni” o “trovare un articolo”, e poi l’LLM se ne occupa. Ciò rende la definizione di intenti, il percorso e i flussi più versatili e naturali rispetto al passato. Questa versatilità consente agli agenti virtuali di gestire interazioni più complesse e persino di praticare il “cambio di intento”, adottando un approccio più simile a quello umano nella gestione delle interazioni.

Supponiamo che un cliente faccia una domanda a un agente virtuale su una funzione del prodotto. Una volta che l’agente virtuale ha risposto, il cliente potrebbe porre una domanda completamente diversa. A quel punto, l’agente virtuale può passare senza problemi alla modalità di richiesta di informazioni e persino fare riferimento alla domanda inziale.

Il cliente interagisce con l’agente virtuale nello stesso modo in cui le conversazioni sono gestire con gli esseri umani, senza istruzioni mirate. L’agente virtuale può anche personalizzare la sua risposta in base alla domanda specifica e citare la fonte per verificare le informazioni.

2. Passaggi completi agli agenti e ai sistemi CRM

I chatbot non sono in grado di cogliere il contesto delle interazioni con i clienti né di effettuare trasferimenti con la stessa efficacia degli agenti virtuali. Durante i trasferimenti, il bot non fornisce alcun riassunto dell’interazione, né informazioni contestuali o codici di chiusura dell’interazione appena conclusa con un cliente.

Dopo un’interazione, l’agente virtuale sceglie la procedura corretta da seguire Se un agente umano deve occuparsi di una richiesta, l’agente virtuale può creare un riepilogo e trasmetterlo. Ciò consente all’agente umano di riprendere la conversazione dal punto in cui l’agente virtuale l’ha interrotta. Risultato: i clienti non devono ripetere ciò che hanno già detto, il che migliora direttamente la loro esperienza.

Se invece l’attività è stata completata interamente dall’agente virtuale, quest’ultimo redigerà un riassunto e assegnerà uno dei codici di chiusura predefiniti alla conversazione, seguendo la stessa procedura post-interazione di un agente umano.

In questo modo, può occuparsi di diversi compiti che richiedono molto tempo e raccogliere informazioni in modo coerente In entrambi i casi, l’agente virtuale registra i dettagli nei tuoi sistemi CRM in modo che altri strumenti, agenti virtuali, amministratori e consulenti umani possano utilizzarli.

3. Visibilità sui customer journey per affrontare in modo proattivo i problemi.

I chatbot tradizionali non sono generalmente in grado di accedere alle analisi né di utilizzarle per identificare i problemi nel customer journey durante il suo ciclo di vita. Non sanno quali informazioni potrebbero mancare, né se dovrebbero cercare di reperirle. Gli agenti virtuali, invece, sono in grado di identificare gli elementi mancanti in ogni interazione e attraverso diversi punti di contatto.

Le informazioni fornite sono direttamente utilizzabili, il che le distingue dalle tradizionali dashboard complete di metriche che richiedono tempo per essere interpretate. Utilizzando l’intelligenza artificiale e la sentiment analysissi concretizzano gli obiettivi di miglioramento continuo della Customer Experience e del contact center I dati possono rivelare i percorsi più comuni, i punti di abbandono dei clienti e altre inefficienze da correggere per migliorare i journey.

Grazie all’integrazione con i sistemi CRM, queste informazioni consentono di ottimizzare le esperienze dei clienti determinando in modo proattivo le lacune da colmare per migliorare la qualità del servizio fornito.

4. Gli agenti virtuali eliminano il lavoro pesante

Nonostante le loro capacità limitate, è necessario un grande impegno affinché i chatbot funzionino correttamente. E questo lavoro richiede competenze tecniche, in particolare team di data scientist. Ciò rappresenta un onere significativo per talenti specializzati e difficili da trovare. I requisiti di addestramento dei bot complicano ulteriormente il compito.

Al contrario, gli agenti virtuali possono essere progettati e implementati da risorse non specializzate. Noi utilizziamo un designer di flussi visivo e no-code, guidato da GenAI, LLM e servizi RAG (Retrieval-Augmented Generation) per definire gli intenti e creare agenti virtuali. L’interfaccia drag-and-drop consente ai tuoi team di creare flussi di lavoro sofisticati, adattivi e scalabili. Inoltre, nei tuoi flussi puoi utilizzare frasi in linguaggio comune invece di istruzioni rigide che devono seguire una formulazione molto specifica.

Poiché Genesys Cloud fa il lavoro pesante, il nostro approccio riduce drasticamente il carico sulle risorse dei tuoi team.

Poiché Genesys Cloud fa il lavoro pesante, il nostro approccio riduce drasticamente il carico sulle risorse dei tuoi team.

Ma soprattutto, puoi trarre ispirazione dalle conversazioni dei tuoi migliori agenti e lasciare che l’AI definisca un flusso completo basato su di esse. In questo modo risparmi tempo prezioso e garantisci la replica delle tue interazioni di maggior successo nei futuri scambi con i clienti, sia da parte di agenti umani che virtuali.

5. I flussi degli agenti virtuali sono progettati per essere riutilizzabili

Gli agenti virtuali eliminano la necessità di costruire flussi bot da zero, perché quelli generati per gli agenti virtuali sono riutilizzabili in tutte le soluzioni Genesys Cloud™ AI, tra cui Genesys Cloud Agent Copilot. Non è necessario ricreare flussi per scopi o tipi diversi di supporto sui canali digitali. Ciò semplifica la manutenzione e richiede meno risorse per scalare e ottimizzare le interazioni, con un conseguente aumento del ritorno sull’investimento (ROI).

Genesys vanta un’esperienza decennale nella risoluzione di problemi specifici dei contact center, in tutti i settori. Questa esperienza ci ha permesso di utilizzare le più recenti tecnologie di intelligenza artificiale per progettare e fornire agenti virtuali di nuova generazione, dotati delle funzionalità necessarie per servire i tuoi clienti. Questo è un modo in cui ci distinguiamo dai fornitori che offrono agenti virtuali generici che non sono specifici per i contact center.

I dati generati possono essere riutilizzati poiché i nostri agenti virtuali mantengono sempre gli esseri umani nel ciclo del processo. Essi inoltrano in modo fluido i problemi complessi agli agenti umani, fornendo il contesto delle interazioni attuali e passate. Consentono inoltre la supervisione umana in tempo reale, garantendo così l’accuratezza e la conformità delle risposte generate dall’intelligenza artificiale. Grazie a questo controllo costante da parte dell’uomo, i dati rimangono puliti e sicuri. Possono quindi essere riutilizzati senza timori.

Nel corso del tempo, continuerai ad aumentare il tuo ROI, poiché i tuoi dati non richiederanno una verifica costante per sapere se i processi sono ottimali, se i dati sono accurati o se le tue prestazioni sono buone. Abbiamo creato questi controlli per te, integrati nell’agente virtuale.

6. Le barriere di sicurezza sono già posizionate

Alcune aziende stanno lanciando iniziative di AI interne, come la creazione di GPT personalizzati, partendo dal presupposto che la loro esperienza si tradurrà in una riduzione dei costi Sebbene lo sviluppo di GPT personalizzati per uso aziendale offra una certa flessibilità, può comportare rischi significativi. Le questioni relative alla sicurezza e alla riservatezza dei dati sono motivo di grande preoccupazione, in parte per via dei numerosi casi in cui l’AI ha dato risultati negativi a causa della mancanza di adeguate barriere di protezione.

Secondo McKinsey, l’AI generativa dovrebbe aumentare notevolmente la produttività del lavoro in tutti i settori dell’economia. Automazione delle attività, miglioramento della qualità e della complessità delle risposte, eliminazione degli aggiornamenti continui… gli agenti virtuali possono contribuire ad aumentare la produttività e il ROI del tuo contact center. Ma anche loro hanno dei limiti.

Ad esempio, i modelli personalizzati possono produrre risposte inesatte o distorte, compromettendo la fiducia dei clienti. Inoltre, esistono rischi etici legati a risposte impreviste, inappropriate o allucinazioni.

Genesys adotta un approccio ibrido per gli agenti virtuali, combinando il meglio dei chatbot tradizionali basati su regole e dei chatbot GPT. L’AI generativa è integrata in ogni fase, ma le attività rimangono definite in un flusso. Ciò riduce i rischi e consente all’AI di rimanere concentrata sui propri obiettivi, proteggendo al contempo i dati aziendali e dei clienti durante l’accesso, l’analisi e la condivisione.

Questa esigenza critica è alla base del nostro approccio e dei nostri protocolli in materia di etica dell’AI. Questi protocolli coprono i dati utilizzati da tutti i nostri prodotti, al contrario di una protezione dei dati progettata esclusivamente per una soluzione specifica.

Genesys addestra anche i suoi modelli integrati utilizzando dati affidabili, accuratamente selezionati e trasversali a più settori, lingue, casi d’uso, dimensioni e altro ancora. La privacy è al centro dei nostri principi di progettazione, garantendo la protezione del diritto alla privacy sin dalla fase di sviluppo, senza necessità di aggiunte successive.

Gli agenti virtuali trasformano i bot in elementi di distinzione

La trasformazione dei chatbot tradizionali in agenti virtuali rappresenta un progresso considerevole e in grado di creare rapidamente valore. La loro capacità di integrarsi in modo trasparente nei flussi di bot esistenti, gestire interazioni complesse e offrire una visibilità approfondita sui customer journey li rende uno strumento potente per migliorare la Customer Experience.

Grazie alle sue solide misure di sicurezza dei dati e ai suoi rigorosi standard per l’AI etica, Genesys consente di trarre rapidamente vantaggio dagli agenti virtuali applicando al contempo le pratiche di sicurezza esistenti.

Scopri quante cose in più si possono realizzare con un Genesys Virtual Agent.

* Alcune funzionalità menzionate in questo articolo saranno rilasciate nel prossimo futuro.