Chatbot NLP vs Decision Tree: quale implementare in azienda?

Chatbot NLP e Chatbot Decision Tree Immagine in evidenza

Finalmente, anche le aziende italiane (dai grandi colossi alle start-up) iniziano a servirsi sempre di più di applicativi conversazionali, volgarmente detti chatbot, a supporto dei diversi reparti aziendali e nelle diverse aree del funnel di vendita previsto.

Dall’acquisizione clienti alla fase di assistenza e referral, i chatbot si rivelano validi alleati in grado di migliorare sensibilmente l’esperienza utente e rendere l’azienda costantemente al fianco del consumatore, 24/7.

Tuttavia, per scegliere la soluzione migliore per raggiungere gli obiettivi strategici e di fatturato della propria azienda, è fondamentale sapere che esistono diverse tipologie di chatbot.

In questo articolo esploreremo le differenze tra i Chatbot Decision Tree e quelli basati sulla elaborazione del linguaggio naturale (Chatbot NLP), evidenziando i loro vantaggi e altri eventuali aspetti da prendere in considerazione se deciderai di implementarne uno per la tua attività.

Ecco cosa troverai in questo articolo:

Che cosa sono e come funzionano i Chatbot NLP e i Chatbot Decision Tree

Cosa sono e come funzionano i chatbot NLP e Decision Tree

Un Chatbot NLP è un applicativo conversazionale dotato di Natural Language Processing, ovvero il tipo di tecnologia che elabora il linguaggio naturale degli esseri umani e che permette ai bot di comunicare.

I Chatbot NLP utilizzano algoritmi avanzati per comprendere il linguaggio naturale degli utenti e rispondere in modo pertinente alle loro domande. 

Questo tipo di assistente virtuale può gestire richieste complesse e conversazioni non strutturate, rendendosi così più flessibile e adatto a situazioni più complicate.

Tuttavia, i Chat Bot basati sull’NLP possono essere più costosi e complessi da implementare rispetto alla tipologia Decision Tree (letteralmente Chatbot ad albero di decisione), che è invece pensata per rispondere ai clienti tramite una serie di domande e risposte predefinite. 

Questa tipologia è particolarmente utile, soprattutto quando si tratta di fornire informazioni di base su un prodotto o servizio, ma non solo. 

Infatti, i Chatbot Decision Tree risultano ottimi anche per il processo di acquisizione clienti delle aziende, poiché possono essere programmati per indirizzare l’utente verso specifiche azioni, come l’iscrizione alla newsletter o l’acquisto di un prodotto.

In entrambe i casi, è importante tenere presente che per ottenere il massimo beneficio dal proprio chatbot sarà necessaria una progettazione accurata dei flussi conversazionali: la struttura delle conversazioni e la logica delle risposte dovranno essere ben pensate per garantire un’esperienza utente soddisfacente e la massima efficacia della strategia di acquisizione clienti messa in atto.

In generale, la scelta tra un Chatbot Decision Tree e uno basato sull’elaborazione del linguaggio naturale dipenderà dalle esigenze specifiche della propria attività e dalle risorse disponibili:

  • Se la lead generation è un obiettivo importante e non ci sono richieste complesse da gestire, un Bot Decision Tree potrebbe essere la scelta migliore;

  • Se invece hai bisogno di gestire richieste articolate e conversazioni non strutturate, un Chatbot NLP potrebbe essere l’opzione più adatta;

In ogni caso, sappi che valutare attentamente le esigenze specifiche, gli obiettivi e le risorse disponibili in azienda prima di decidere quale tipo di chatbot implementare è davvero fondamentale per il successo della tua strategia conversazionale.

A tal proposito, ti consigliamo di leggere l’articolo che trovi qui sotto: non solo vedrai con i tuoi occhi quali tipi di bot è possibile realizzare per la tua azienda, ma avrai anche modo di conoscere degli esempi di chatbot che hanno aumentato la revenue delle imprese che li hanno implementati anche fino a 300.000€ in 24 mesi.

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Esempio di Chatbot Decision Tree

Chatbot decision Tree

Ti mostro un esempio pratico di una possibile applicazione di un Chatbot Decision Tree.

Un’azienda che si occupa di ristrutturazioni edilizie potrebbe beneficiare maggiormente di questa tipologia di Chatbot per la sua lead generation, rispetto a un Chatbot NLP: infatti, la prima tipologia di assistente virtuale potrebbe essere utilizzata per gestire le domande dei clienti e rispondere (per esempio) ai quesiti posti sui servizi offerti, come i costi di una ristrutturazione, i tempi di completamento e le opzioni di finanziamento disponibili. 

Inoltre, il Chatbot Decision Tree potrebbe essere programmato per interagire con gli utenti che desiderano richiedere un preventivo personalizzato o un appuntamento per una consulenza gratuita.

Insomma, questo chatbot può essere utilizzato per raccogliere informazioni sui potenziali clienti e generare lead qualificati!

(Vuoi scoprire come generare lead iper-profilati fin dal primo contatto? Nell’articolo che trovi qui sotto potrai conoscere come eseguire un’attività di Lead Scoring in grado di ottimizzare i tuoi processi di vendita, farti risparmiare tempo e interagire direttamente con le migliori opportunità per il tuo business!)

È inoltre utile sapere che, generalmente, se un Chatbot NLP può essere utilizzato per gestire conversazioni più complesse con i clienti (ad esempio, discutere di progetti di ristrutturazione personalizzati o rispondere a domande tecniche sui materiali e sulle tecniche utilizzate), un Chatbot Decision Tree sarebbe in grado di svolgere i medesimi compiti in modo altrettanto efficace, senza la necessità di costi e complessità aggiuntivi, utilizzando strutture e processi differenti.

In conclusione, un’azienda che si occupa di ristrutturazioni edilizie potrebbe beneficiare maggiormente di un Chatbot Decision Tree per la sua lead generation, poiché è in grado di rispondere alle domande frequenti degli utenti e indirizzare i clienti verso azioni specifiche (come la richiesta di preventivi personalizzati) in modo semplice ed efficiente.

Un esempio di un Chatbot NLP

Esempio di Chatbot NLP

I chatbot NLP sono ideali per tutte quelle attività che necessitano di gestire conversazioni complesse e non strutturate. Facciamo un esempio.

Uno studio legale potrebbe utilizzare un virtual assistant con competenze di human language understanding per fornire un servizio di consulenza legale online.

Infatti, programmando il bot in maniera tale da poter comprendere le domande e le richieste legali specifiche poste dall’interlocutore, è possibile fornire risposte appropriate e dettagliate, risolvendo in anticipo i problemi dei clienti, ma lasciando comunque aperta la possibilità di indirizzarli verso una consulenza di approfondimento con un professionista: in questo modo, sarà possibile continuare a rispondere alle esigenze dei clienti in modo parzialmente automatizzato, ottimizzando le disponibilità di tempo e risorse dei professionisti dello studio.

Le applicazioni di questo tipo di dispositivi in questo specifico settore non sono finite!

Un altro esempio pratico è l’utilizzo del chatbot per la generazione di documenti legali standard, come contratti e documenti di trasferimento proprietà; qui il bot potrebbe essere programmato per comprendere le esigenze specifiche del cliente e generare un documento personalizzato in modo rapido e preciso.

In generale, uno studio legale potrebbe beneficiare maggiormente di un chatbot basato sull’NLP poiché – vista la complessità e il grado di articolazione dell’argomento – esso è in grado di comprendere meglio le necessità specifiche degli utenti in ambito legale e fornire un maggior numero di risposte rispetto a una tipologia Decision Tree.

Questo migliora notevolmente l’User Experience proposta, poiché il cliente potrà ottenere risposte personalizzate alle sue richieste legali in modo rapido e automatizzato, ricevendo dal bot consigli personalizzati e informazioni dettagliate.

Insomma, le aree di utilizzo di questo tipo di applicativo conversazionale sono numerose e dipendono totalmente dal tipo di business di cui disponi e dalle sue esigenze: se hai un’attività in cui è fondamentale gestire richieste singole dall’alto livello di dettaglio e specificità, probabilmente un Chatbot NLP è la soluzione migliore per te!

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Quali sono i vantaggi dei Chatbot NLP e dei Chatbot Decision Tree

Vantaggi dei Chatbot NLP e Decision Tree

Come hai avuto modo di scoprire in questo articolo, queste due tipologie di Chatbot presentano caratteristiche e benefici differenti in grado di assecondare comunque  le necessità degli imprenditori, in base alla tipologia della loro attività e alle sue caratteristiche:

  • Se vendi prodotti e servizi che non comportano richieste di complessità elevata, probabilmente un Chatbot Decision Tree è la soluzione migliore: questo tipo di applicativo consente infatti, tra i vari servizi, di agevolare il processo di lead generation e di fornire un’assistenza clienti rapida, efficace e attiva 24 ore su 24.

  • Se invece la tua attività appartiene a un settore in cui rispondere a richieste specifiche e più approfondite è realmente fondamentale, probabilmente un Chatbot NLP sarà la scelta migliore, dato che il suo alto livello di comprensione del linguaggio umano consente di gestire in maniera automatica le richieste più basilari degli utenti, ottimizzando tempo, denaro, il lavoro delle tue risorse umane e l’esperienza dell’utente.

Le domande più frequenti sui Chatbot

Che cos'è un Chatbot?

Un chatbot è un programma informatico progettato e realizzato con lo scopo di simulare la conversazione umana.

Può essere impiegato all’interno delle imprese per automatizzare le attività più ripetitive, permettendo di valorizzare le risorse umane in mansioni maggiormente remunerative e che traggono vantaggio dall’imprescindibile elemento umano, consentendo così di risparmiare tempo, denaro e risorse per le attività aziendali. 

Che cosa può fare un chatbot?

Le aree di applicazione e le mansioni che possono essere svolte dai chatbot sono numerose, ecco un elenco dei campi in cui è possibile applicarli:

  • Lead generation;
  • Lead scoring;
  • Customer care e Assistenza al cliente;
  • Raccolta delle recensioni positive;
  • Ottimizzazione dell’User Experience;
  • Erogazione di servizi automatizzati;

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In conclusione, i Chatbot Decision Tree e quelli basati sull’NLP sono ugualmente utili; tuttavia, presentano vantaggi differenti e rispondono a dinamiche diverse. 

I Chatbot Decision Tree sono utili per rispondere alle domande più richieste da parte degli utenti e per generare nuovi lead, mentre gli applicativi basati sulla Natural Language Processing possono gestire richieste complesse e conversazioni non strutturate. 

La scelta tra i due dipenderà dalle esigenze e dagli obiettivi specifici della tua attività e dalle risorse disponibili; in ogni caso, è importante valutare attentamente l’obiettivo strategico che la tua impresa desidera raggiungere attraverso l’implementazione del chatbot e progettare accuratamente i flussi conversazionali, per ottenere il massimo beneficio dal proprio chatbot.

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