Elenco di controllo dello shopping di Chatbot per esperti di marketing

Google Trends suggerisce che l’interesse per i chatbot potrebbe aver raggiunto il picco alla fine del 2017 (vedi sotto). Non sorprende che siano stati i leader nei ruoli incentrati sul servizio clienti che hanno guidato le recenti adozioni da parte delle organizzazioni. Hanno cercato questa tecnologia per aiutare a raggiungere i loro risparmi sui costi e gli obiettivi di soddisfazione del cliente. Tuttavia, i loro colleghi disciplinati nel marketing hanno ampiamente sviluppato, se non ignorato la tecnologia.

Gli esperti di marketing e i leader della customer experience come Patrice Scicluna riconoscono il potenziale di marketing dei chatbot. Durante una recente chat, Patrice ha spiegato che “inizialmente abbiamo perseguito i chatbot concentrandoci al 100% sull’aiuto per raggiungere il servizio clienti e gli obiettivi di riduzione dei costi”. Patrice ha continuato a spiegare che “dopo aver conferito con i nostri stakeholder di marketing, abbiamo concordato che questo era un importante canale di marketing aggiuntivo che potremmo perseguire”.
Quella che segue è una lista della spesa a 5 punti per cosa cercare quando si studiano i fornitori di chatbot e si integra il nuovo canale nel proprio ecosistema di marketing. In un mare ininterrotto di nuove soluzioni quotidiane, è facile perdere di vista le capacità essenziali che dovrebbero essere nella lista di qualsiasi operatore di marketing.

  1. Rilevamento dei momenti di transizione
    Una potenziale ragione dell’entusiasmo ridotto dei chatbot da parte degli esperti di marketing rispetto ai colleghi del servizio clienti potrebbe essere quella di prestare attenzione al rischio percepito di abuso di canale. Mentre è vero che l’uso incontrollato di chatbot può portare a spam e alienare il cliente, le migliori soluzioni sono in grado di trovare un equilibrio tra servizio clienti e obiettivi di marketing.
    Il segreto per raggiungere l’equilibrio è garantire che la soluzione di chatbot selezionata sia consapevole dei momenti di transizione e possa condividerli con altre parti del proprio ecosistema di marketing. È solo dopo un momento di transizione che un messaggio più incentrato sul marketing può essere utile e appropriato, al contrario di imbarazzante, fastidioso o irrilevante.
    Un momento di transizione si verifica quando la domanda immediata o la necessità del servizio clienti è stata soddisfatta. Questo può essere rilevato esplicitamente chiedendo al cliente (“Ho risposto alla tua domanda?”, “C’è qualcos’altro che posso aiutarti?”) O dedotto in base al livello di confidenza delle risposte fornite e al flusso di conversazione.
    Esempi di momenti di transizione includono:
    Spiegazione fornita sulla politica di restituzione del rivenditore dettagliata
    Spiegazione dei dettagli su come riscattare i punti sulla carta fedeltà
    Confronto di più carte di credito pertinenti riepilogate
    Differenze tra piani telefonici simili prepagati e postpagati delineati
  2. Supporto di marketing in tempo reale in tandem
    A seguito del rilevamento di un momento di transizione, gli esperti di marketing sono in grado di fornire messaggi significativi e pertinenti, in linea con i loro obiettivi (in particolare, cross-sell e up-sell).
    Per sfruttare i momenti di transizione, la soluzione di chatbot selezionata richiederà una stretta integrazione con una soluzione di marketing in entrata in tempo reale, in grado di formulare raccomandazioni in millisecondi.
    Per lavorare in tandem, la perfetta integrazione dei due sistemi richiede la condivisione del contesto e delle intenzioni alla base del flusso di conversazione. Ciò consente alle soluzioni di marketing in entrata di formulare raccomandazioni basate non solo sulla conversazione corrente, ma anche su un più ampio profilo comportamentale e predittivo del cliente.
    Esempi di messaggi rilevanti dopo i momenti di transizione includono:
    Dopo un’indagine sul saldo dei punti fedeltà, suggerisci i premi che possono essere riscattati con tale saldo per aumentare il coinvolgimento del programma fedeltà
    Una volta che la politica di restituzione è stata spiegata, suggerisci articoli alternativi che potrebbero adattarsi meglio dell’articolo restituito per aumentare le dimensioni e la frequenza del carrello
    Dopo aver chiarito le politiche di emissione dei punti fedeltà, suggerire un evento in negozio a cui partecipare in base al negozio preferito e agli interessi del cliente (ad es. Adatto alle famiglie) per guidare il traffico in negozio
    A seguito di un riepilogo di vari prodotti ipotecari e opzioni per un acquirente di prima casa rilevato, suggerire prodotti assicurativi rilevanti come la protezione della casa o del mutuo
  3. Mezzo adattivo mancante
    “Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI” di Daugherty e Wilson descrive quelli che chiamano il mezzo mancante come “i nuovi lavori che nascono dalle partnership uomo-macchina” ¹. Questi sono lavori e compiti che emergono quando le soluzioni di intelligenza artificiale (AI) come i chatbot vengono valutate in termini di macchine che integrano gli esseri umani o AI che danno ai superpoteri umani (“attività ibride umane e automatiche”).
    Mentre i fornitori di soluzioni AI e chatbot generali (ad es. Google, Amazon, IBM ecc.) Sottolineano i vantaggi di approcci di implementazione completamente autonomi, la ponderata orchestrazione del servizio clienti sovrapposto e le comunicazioni di marketing rimane più efficace con una mano umana utile per riempire il mezzo mancante . In particolare, è richiesto un minimo di attento design della conversazione .
    “La semplice verità è che le aziende possono ottenere il massimo incremento delle prestazioni quando uomini e macchine lavorano insieme come alleati, non avversari, al fine di sfruttare i reciproci punti di forza. Ciò che è facile per noi (piegare un asciugamano, per esempio) può essere diabolicamente complicato per le macchine. ”¹
    Il design della conversazione prevede la mappatura dell’ambito dei possibili tipi di conversazioni che un chatbot può avere con il cliente. Questa calibrazione iniziale fornisce un punto di partenza per le capacità di machine learning di chatbot e riduce i tempi di pertinenza.
    Come illustrato in basso a sinistra, un recente studio condotto dal Centennial College in Ontario ha mostrato come questo approccio accelerato è stato in grado di migliorare notevolmente la soddisfazione degli utenti dopo 10 giorni di apprendimento³.

Non tutte le soluzioni di chatbot sono concepite per adattarsi al design della conversazione, in quanto sostengono di fare un uso esclusivo dell’apprendimento automatico per mappare i flussi di conversazione nel tempo. Spesso, i risultati di una soluzione completamente autonoma possono essere deludenti, in quanto non sono altro che un motore di ricerca di articoli (vedi sotto) al contrario di conversazioni convincenti e utili.

Sebbene una soluzione completamente autonoma sia certamente facile da implementare, anche un modesto contributo alla conversazione può fare molto per migliorare la pertinenza, in particolare per la gestione di query in flussi di conversazione particolarmente profondi o ampi .

  1. Compatibile con Analytics
    Lo stretto livello di integrazione tra il tuo chatbot e le tue soluzioni di marketing in entrata in tempo reale dovrebbe andare oltre la presentazione del messaggio giusto durante i momenti di transizione. È anche importante che le informazioni necessarie per valutare il successo delle tue decisioni di marketing e supportare altre iniziative di marketing e analisi scorrano liberamente.
    In primo luogo, la maggior parte dei sistemi di automazione del marketing forniscono storie di interazione (dette anche storie “contatto”, “risposta” e “offerta”), che sono una componente importante delle viste a 360 gradi dei vostri clienti. Non diversamente dai canali tradizionali come web o e-mail, i messaggi di marketing inviati tramite il canale chatbot devono essere reinviati nei sistemi informativi dei clienti in modo tempestivo.
    In secondo luogo, le conversazioni di chatbot offrono una finestra sull’umore e sulle intenzioni dei clienti, che possono essere inserite nei modelli comportamentali e attivate come parte delle campagne esistenti in uscita e basate sul ciclo di vita dei clienti. Se le informazioni sulla conversazione non vengono immesse nei tuoi sistemi di analisi, potresti persino perdere il controllo del pensiero dei clienti, anche inconsciamente.
    Utilizzando i dati di ricerca di Google per le elezioni degli Stati Uniti del 2016, Stephen-Davidowitz, un docente della Warton School, spiega come scrivere query di ricerca (o, in effetti, come interagiamo con i chatbot) può essere una finestra sul nostro subconscio:
    “Durante le elezioni del 2016 tra Trump e Hillary Clinton, alcune persone hanno cercato” sondaggi di Trump Clinton “. Altri hanno cercato punti salienti dal” dibattito di Clinton Trump “. In effetti, il 12 percento delle query di ricerca con” Trump “includeva anche la parola” clinton”. Oltre un quarto delle query di ricerca con “Clinton” includeva anche la parola “Trump”. Abbiamo scoperto che queste ricerche apparentemente neutre ci hanno effettivamente fornito indizi su quale candidato supporta una persona. Come?. L’ordine in cui appaiono i candidati. “La nostra ricerca suggerisce che una persona ha molte più probabilità di mettere il candidato che supporta per primo in una ricerca che include i nomi di entrambi i candidati.”
  2. Aiuti all’identità del cliente
    I chatbot offrono un’opportunità unica per aiutare a identificare (o identificare parzialmente) i clienti che normalmente sarebbero completamente anonimi. Molte soluzioni di chatbot offrono metodi di autenticazione a basso attrito (ad es. E-mail, accesso social) che i clienti possono utilizzare quando viene fornito un incentivo, come inviare via e-mail una copia di una trascrizione della chat a se stessi o per aprire e tenere traccia dei ticket di supporto.
    Per il marketer, questa è un’occasione a volte rara e preziosa per identificare potenziali clienti e clienti esistenti che verrebbero normalmente trattati senza il pieno vantaggio dell’accesso ai profili e alle storie dei clienti. Una volta identificati i clienti anonimi, questo apre la possibilità di campagne di acquisizione più personalizzate, il che può rappresentare una sfida particolare per le organizzazioni B2B.
    Testa al mercato
    Oltre alle 5 voci della lista della spesa di cui sopra, ci sono una serie di funzionalità aggiuntive da considerare, come l’abilitazione di contenuti avanzati, l’integrazione della messaggistica istantanea, il completamento delle transazioni in chat e il supporto per le installazioni locali.
    Alchemy digitale ‘s uDecide strumento di marketing in tempo reale e Core ‘s ccRobot chatbot sono un esempio paio di soluzioni che soddisfa i criteri di 5 punti di lista della spesa, e altro ancora.

Joe Maraschiello

Di ihal