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Come creare un chatbot per l’assistenza clienti: 10 regole da seguire

Come creare un chatbot per l’assistenza clienti 10 regole da seguire

Volete migliorare il vostro servizio clienti e semplificare il lavoro dei team di assistenza? Leggete 10 suggerimenti su come creare un chatbot efficace.

Sempre più aziende si affidano ai chatbot per gestire le interazioni con i clienti e facilitare il lavoro dei team di assistenza. Ma quali sono i segreti per sfruttare al meglio questa tecnologia? In questo articolo scoprirete come creare un chatbot per l’assistenza clienti efficace seguendo 10 semplici regole.

Che cos’è un chatbot?

Dal punto di vista tecnico, un chatbot è un software in grado di simulare una conversazione umana in forma scritta o parlata. Le versioni più semplici ricevono una richiesta da parte dell’utente, eseguono una ricerca per parole chiave in un database di articoli e restituiscono una risposta. Quelle più avanzate sfruttano invece l’intelligenza artificiale (IA) e offrono un’interazione più naturale tra uomo e macchina.

Grazie ai chatbot, i clienti possono ottenere risposte in modo rapido e in qualsiasi momento, mentre gli agenti del servizio clienti possono utilizzare le proprie competenze e la propria intelligenza emozionale per gestire le richieste più complesse. Tuttavia, perché un chatbot di assistenza sia davvero di aiuto e restituisca risultati soddisfacenti, deve essere realizzato secondo regole precise. Ne abbiamo identificate dieci.

10 regole per creare un chatbot per l’assistenza clienti efficace

  1. Il chatbot deve avere un nome, una personalità e un ritmo di interazione che rispecchino il brand dell’azienda. Si deve subito presentare come bot, così che il cliente sia consapevole che non sta parlando con un essere umano.

  2. Deve utilizzare frasi di benvenuto e ringraziamento: sono fondamentali per far sentire il cliente a suo agio nell’interagire con una macchina.

  3. Deve subito far capire cosa può fare in ciascuna situazione. Ad esempio, può mostrare un menu con 3-4 opzioni pertinenti alla pagina web o alla schermata dell’app da cui il cliente sta inviando la richiesta.

  4. Deve poter comprendere diversi modi di porre la stessa richiesta. Il natural language processing permette all’IA di interpretare il modo di esprimersi di ciascun cliente e rispondere di conseguenza.

  5. Deve utilizzare messaggi che facciano intendere che è presente e in ascolto. Una conversazione a senso unico viene subito percepita come artificiale o insoddisfacente.

  6. Deve lasciare il tempo di leggere le risposte. Occorre configurare un intervallo adeguato tra un messaggio e l’altro, così che il cliente non debba scorrere avanti e indietro nella chat.

  7. Deve essere in grado di distinguere e cogliere diversi concetti contenuti in una sola frase. Spesso i clienti forniscono più informazioni in contemporanea: il chatbot deve poterle correlare per dare un senso compiuto alla domanda.

  8. Se non capisce una richiesta, deve scusarsi e agire in base alla specifica situazione. Ad esempio, può chiedere di riformulare la richiesta oppure domandare al cliente se acconsente al trasferimento della conversazione a un operatore.

  9. Se non ci sono operatori disponibili, è importante offrire al cliente la possibilità di poter ricontattare l’assistenza senza dover ripetere l’intera procedura. Ad esempio, il chatbot può aprire un caso interno per far richiamare il cliente, inviare articoli della knowledge base oppure mandare un’email riassuntiva della conversazione con un questionario.

  10. Prima di chiudere una conversazione, deve chiedere al cliente se ha ancora bisogno di aiuto. In caso contrario, il chatbot può salutare e interrompere l’interazione.

Per un approfondimento su queste regole e altri suggerimenti su come creare un chatbot, guardate il nostro webinar on demand.

Luca Lattuada

Luca Lattuada ricopre il ruolo di Strategic Account Manager Service Cloud. In Salesforce dall’agosto 2018, precedentemente, con un’esperienza ultra ventennale, ha ricoperto ruoli nell’ambito commerciale come Direzione Vendite per una Start Up italiana e di Senior Account Executive nel mondo delle TLC, Customer Service, Computer Telephony Integration, Voice Treatment e del Customer Relationship Management, sviluppata in aziende italiane ed internazionali quali Telecom Italia, Avaya e Genesys. In collaborazione con i vari team commerciali, di pre-vendita e marketing, attualmente in Salesforce si occupa di sviluppare e supportare il mercato italiano dei Financial Service (banche e assicurazioni) nell’ambito delle soluzioni di Service Cloud per il customer service.  

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