Come creare un chatbot coinvolgente e utile

Capitale Uno. Adobe. Anche Dominos ne ha uno. Sono chatbot e stanno rapidamente diventando onnipresenti. Un chatbot scadente dice semplicemente "Mi dispiace, non capisco" ripetutamente (o peggio "errore"). Un buon chatbot si sente quasi umano e aiuta a rispondere alle domande in modo da non dover fare una telefonata oppure cerca nella pagina delle FAQ.

Ma cosa rende una buona esperienza di chatbot? Quali sono le poste in gioco che le persone si aspettano da un chatbot e cosa rovina quell'esperienza? In questo articolo risponderemo a queste domande e identificheremo cosa puoi fare come designer di contenuti per rendere il tuo chatbot di successo.

Cosa rende unico un chatbot?

Un chatbot è un programma che replica la conversazione umana. La maggior parte dei chatbot utilizza alberi decisionali per creare una conversazione. Riconoscono le parole chiave e rispondono di conseguenza, oppure consentono all'utente finale di scegliere tra le opzioni per dirigere la conversazione.

Altrettanto importante per definire cos'è un chatbot, è identificare cosa non è. Analizziamo cos'è un chatbot e chiariamo cosa non è.

Un chatbot è una forma di design conversazionale

I chatbot replicano le conversazioni umane e la maggior parte dei chatbot utilizza alberi decisionali per farlo. Riconoscono le parole chiave e rispondono di conseguenza, oppure consentono all'utente finale di scegliere tra le opzioni per dirigere la conversazione.

Il design conversazionale si riferisce in generale a qualsiasi contenuto simile a una conversazione , indipendentemente dal fatto che provenga da intestazioni e testo su una pagina Web, interfaccia utente vocale come Google Home e Alexa o chatbot. In quanto tale, il contenuto del chatbot è un tipo di design conversazionale, ma i due non sono la stessa cosa. Un chatbot non è nemmeno un essere umano che interagisce attraverso un'interfaccia di chat (che a volte viene chiamata "chat dal vivo"). Si tratta in particolare di un sistema informatico.

Perché è importante? Quando i team di progettazione e ingegneria stanno determinando il modo migliore per comunicare con il proprio pubblico, è probabile che utilizzino una scorciatoia. Sento spesso i designer dire "allora noi [l'azienda] diremo loro [al pubblico] di confermare la loro password". In questo caso, il designer potrebbe riferirsi a "raccontare" il pubblico tramite il testo su una pagina, oppure potrebbe insinuare che un chatbot sembrerà per informare il pubblico. All'inizio della fase di ideazione potrebbe non importare quale forma di design conversazionale ha in mente il team, ma alla fine il team dei contenuti sarà responsabile di molto più lavoro se il risultato finale è un chatbot. Con questo in mente, è utile chiarire quale forma di design conversazionale ha in mente il team.

Un esempio di progettazione conversazionale non chatbot è un'interfaccia utente conversazionale . Oscar Insurance ha un'interfaccia utente conversazionale, che sviluppa con alcune best practice:

• Le intestazioni sono frasi complete.
• I moduli hanno un testo di aiuto con istruzioni specifiche (invece di esempi).
• La copia è scritta in 2a persona, riferendosi al pubblico come "tu".

L'interfaccia utente vocale può anche "parlare" al pubblico e, se il team lo sta valutando, sta creando un concorrente per Alexa, Google Home e Siri, oppure (più probabilmente) sta costruendo un'app che questi sistemi possono scaricare. Anche in questo caso, possono suonare allo stesso modo da una prospettiva concettuale, ma i requisiti sono molto diversi. L'interfaccia utente vocale non ha un design visivo e non è in grado di attivare o richiedere all'utente finale di agire. Ciò è in netto contrasto con un'app per telefono, che può avviare notifiche senza che l'utente finale apra prima l'app.

Un Chatbot può rispondere a (molte) domande

Da questa descrizione può sembrare che i chatbot siano la risposta perfetta: possono lanciare notifiche, incorporare un'interfaccia utente visiva e conversano! Certamente, la popolarità dei chatbot è in parte dovuta a questi vantaggi. Ma questo può creare l'ipotesi che la conversazione umana sia il modo migliore per connettersi con gli utenti finali. A volte è vero, ma non sempre!

Nel discorso di Button di Michael J Metts "Scusa, non posso aiutarti con quello", ha detto che un'azienda deve sapere qual è il suo obiettivo e quindi determinare se un chatbot aiuterà a raggiungere tale obiettivo. Questo è un approccio fantastico: un chatbot è una soluzione e dovrebbe essere impiegato quando è la soluzione a un problema.

Il servizio clienti e le vendite sono in genere buoni obiettivi da raggiungere per i chatbot. In entrambi i casi il problema potrebbe essere "come potrebbe il nostro team di assistenza clienti rispondere rapidamente alle domande comuni" o "in che modo il nostro team di vendita potrebbe aiutare i clienti a conoscere un prodotto o un servizio in modo rapido e semplice, senza impiegare molto tempo da parte dei dipendenti?" In questi casi un chatbot può aiutare le persone a ottenere le risposte che desiderano senza dover chiamare e attendere in attesa.

Tuttavia, se il problema è "come potrebbe il nostro ospedale diagnosticare in modo più accurato problemi di salute" o "come potrebbe la nostra banca aiutare più rapidamente i dipendenti a trovare le buste paga perse dai loro datori di lavoro", un chatbot potrebbe non essere appropriato. Un medico umano è molto più preciso di un chatbot e gli utenti finali se ne accorgeranno. Allo stesso modo, è improbabile che il chatbot di una banca sia in grado di connettersi ai numerosi sistemi di buste paga dei datori di lavoro necessari per rintracciare le buste paga. Sebbene l'utente finale possa pensare di volere risposte da un chatbot, perderà rapidamente fiducia quando il chatbot non è in grado di rispondere alle sue domande.

Insomma, un chatbot non è un buon modo per gestire sfumature o situazioni estremamente complicate, a causa delle numerose possibilità di errore umano. Ci sono semplicemente troppe variabili per essere "rapide" e "accurate" da realizzare in queste situazioni.

Un Chatbot non è un algoritmo

Non dimenticare mai che un chatbot è buono quanto il suo contenuto . Sì, un chatbot è controllato da un algoritmo e può essere rafforzato dall'apprendimento automatico. Ma prima che l'apprendimento automatico possa iniziare, il chatbot ha bisogno di una serie di regole e ha bisogno di contenuti per parlare. Questo è il ruolo da definire del designer di contenuti, dello scrittore di UX o dello stratega dei contenuti.

Lo vediamo spesso nelle conversazioni sull'etica dell'IA. Gli assistenti vocali e i chatbot sono spesso identificati come sessisti e razzisti. Non sono di parte perché il team di progettazione e ingegneria ha fatto una scelta consapevole per renderli tali. Sono di parte perché "riflettono i pregiudizi nei punti di vista dei team che l'hanno costruita", per citare l'etica dell'IA Josie Young nel suo discorso TED.

Per quelli di noi che costruiscono chatbot, questo significa che dobbiamo essere consapevolmente antisessisti e antirazzisti . Dobbiamo creare chatbot in modo ponderato e non collegare l'apprendimento automatico fino a quando non avremo progettato i contenuti da cui vogliamo che l'IA impari. Come per tante cose, quello che fa un chatbot è solo metà della storia. Potrebbe "rispondere alle domande", ma quali domande e come? Può "indirizzare le persone ai loro prossimi passi", ma quali sono i prossimi passi appropriati e come risponde il chatbot quando qualcosa va storto? In altre parole, ciò che avrà un vero impatto è il modo in cui il chatbot realizza le cose che fa.

Migliori pratiche per coinvolgere i chatbot

Se il tuo team sta costruendo un chatbot, si spera che tu abbia già svolto gran parte del lavoro iniziale.

• Hai deciso che un chatbot è la soluzione giusta.
• Hai identificato i vincoli tecnologici, come il sistema che utilizzerai.
• Stai esaminando quali funzionalità saranno disponibili in quel sistema, come la correzione automatica o un thesaurus integrato di sinonimi.

Ora è quando alcuni dirigenti dicono "collegalo e fallo funzionare!" e devi dire "collega cosa?!" Come notato, il tuo chatbot non è solo un algoritmo e hai dei contenuti da progettare. È ora di creare il contenuto per il tuo chatbot. Esaminiamo cinque best practice per rendere umano il tuo chatbot:

1. Definisci le tue azioni.
2. Separa i tipi di risposta.
3. Abbraccia il tuo sé robotico.
4. Crea un tono per ogni scenario.
5. Progetta per gli errori.

1. Definisci le tue azioni

Poiché un chatbot non è una soluzione magica per tutte le cose, devi concentrare il tuo lavoro su flussi di utenti specifici che le persone possono realizzare con il tuo chatbot. Ad esempio, supponiamo che tu stia creando un chatbot per un'azienda come FedEx o USPS, puoi elencare flussi utente di esempio come "traccia un pacco" e "aggiorna l'indirizzo postale". Ciò significa che se un utente finale chiede aiuto al chatbot per tracciare un pacco, potrebbe rispondere "qual è il numero di tracciamento". Ma il chabot dovrebbe conoscere i suoi limiti. Forse uno degli obiettivi è "costruire la fiducia". Pertanto, se un utente finale dice "qualcuno ha commesso una frode tramite posta in mio nome", il chatbot potrebbe esprimere le condoglianze e trasferire rapidamente l'utente finale a un agente del servizio clienti in tempo reale. Poiché l'obiettivo era "costruire la fiducia", il team che costruisce il chatbot dovrebbe riconoscere che qualsiasi cosa che coinvolga informazioni sensibili dovrebbe essere gestita da un essere umano, anche se non ci sono limitazioni tecniche o legali.

Non c'è un modo giusto per farlo. La maggior parte delle organizzazioni ha una qualche forma di proposte di valore o principi di progettazione, che aiuteranno a identificare l'obiettivo del chatbot. Probabilmente ci sono anche alcuni requisiti già definiti. Pertanto l'obiettivo può derivare da uno sguardo superficiale ai requisiti e i requisiti diventeranno più specifici dopo che l'obiettivo è stato definito.

In un'intervista con Mike Bunner, VP, Director of Digital Marketing presso Franklin Mint Federal Credit Union, Bunner ha affermato che senza il chatbot, "il nostro call center riceverebbe 3 volte il normale numero di chiamate". Si potrebbe presumere che il loro obiettivo sia "diminuire le ore del servizio clienti". Questo si collega bene al prompt iniziale del loro chatbot, che suggerisce "argomenti popolari" con cui può aiutare: probabilmente questi argomenti popolari sono i motivi più comuni per cui le persone chiamano il team del servizio clienti. Nella stessa intervista Bunner ha affermato che il bot estrae il suo contenuto direttamente dal contenuto di supporto dei membri. Come molte organizzazioni, Franklin Mint aveva molti contenuti utili, ma ha avuto problemi a convincere le persone a visualizzarli.

2. Separa i tipi di risposta

Quando pensi a un chatbot, probabilmente pensi a una di queste due cose:

1. Un chatbot che risponde a tutto ciò che un utente finale digita, capendo ciò che vuole attraverso parole e frasi chiave.
2. Un chatbot che segue una serie di alberi decisionali, chiedendo all'utente finale di selezionare tra alcune opzioni e poi portandole attraverso un flusso utente.

I chatbot possono fare uno o entrambi, ed è importante sapere a cosa stai mirando. In effetti, anche se intendi concentrarti sugli alberi decisionali, c'è la possibilità che un utente esca dallo script. Con questo in mente, considera come vuoi che risponda il chatbot. Se qualcuno dice "Aiuto" o "Parla con un essere umano", come lo indirizzerai?

Mentre rifletti sulle associazioni di parole del chatbot, ricorda che le parole hanno un contesto . Quando un utente finale sta modificando il proprio profilo e digita "numero di telefono", è probabile che voglia vedere dove modificare il proprio numero di telefono. Ma se hanno digitato qualcosa che il chatbot non riconosce, il chatbot ha detto "Non capisco" e quindi l'utente finale digita "numero di telefono" potrebbe cercare una linea di servizio clienti. Questa è un'opportunità per l'ingegneria e la strategia dei contenuti di collaborare per creare un bot ben progettato e ben costruito.

Questo tipo di pianificazione ponderata si troverà nel prodotto finale. Il chatbot di Adobe, ad esempio, non riesce qui. Inizia chiedendo all'utente finale di digitare liberamente, ma dopo aver ricevuto una risposta il bot chiede all'utente finale di selezionare una delle tre opzioni. Come utente, mi chiedo perché mi è stato chiesto di digitare se il bot non riusciva a capire una semplice parola chiave come "prodotti Adobe".

3. Abbraccia il tuo sé robotico

Una volta che sai cosa può fare il tuo chatbot, è tempo di pensare a come lo farà. Innanzitutto: non fingere che il tuo chatbot sia un essere umano. In una ricerca con un ex cliente, il cliente ha scoperto che oltre l'80% delle persone si sentiva a proprio agio nell'interazione con un chatbot e gli piaceva quando un chatbot aveva un nome e una personalità. Ma quelle stesse persone hanno perso rapidamente fiducia nel bot e nell'organizzazione quando il chatbot ha finto di essere umano.

Una conversazione con un cliente riguardava se le persone avrebbero parlato con un chatbot se avessero saputo che parlare con un essere umano era un'opzione. I test hanno scoperto che sì, lo avrebbero fatto! In effetti, rassicurare gli utenti finali sulla disponibilità di un essere umano (se necessario) ha effettivamente aumentato il comfort che avevano nel parlare con il chatbot.

Il team di Hopelab ha ottenuto risultati simili quando ha creato Vivibot, un chatbot per adolescenti malati di cancro. Adolescenti e giovani adulti spesso evitano di confidarsi con i propri genitori o con gli operatori sanitari. Ma Hopelab ha scoperto che un chatbot ha rimosso alcune barriere. Nel loro studio controllato randomizzato sottoposto a revisione paritaria sono stati in grado di dimostrare che Vivibot non solo ha fornito un prezioso supporto emotivo, ma ha anche migliorato l'ansia.

Vivibot è un interessante esempio di chatbot per diversi motivi. Innanzitutto, il bot non è destinato a soluzioni una tantum, ma piuttosto come uno strumento di supporto emotivo continuo. Ciò significa che il bot doveva avere una varietà di risposte, in modo da evitare di sembrare ripetitivo. In secondo luogo, in quanto bot relativo alla salute, Vivibot doveva affrontare argomenti sensibili. Doveva essere il più trasparente possibile, senza mai rinunciare a un generico "suona bene" per paura di alienarsi le persone che fanno affidamento su di lei quando non si sentono a proprio agio nel confidarsi con gli umani.

Immagina se Vivibot si fosse rivelato insensibile? Emily Cummins, una scrittrice con un pezzo su The Worst Chatbot Fails, mostra un esempio in cui "UX Bear" di UX Magazine chiede "come descriveresti il ​​termine bot a tua nonna?" Emily ha risposto "mia nonna è morta" e ha ricambiato il pollice in su. Questa è una risposta leggermente confusa da UX Bear, ma sarebbe potenzialmente devastante da Vivibot.

Nel prossimo futuro potremmo vedere più stati approvare leggi sui robot che fingono di essere umani, come ha fatto la California. Sebbene possa sembrare non necessario per i Chat Bears del mondo, è chiaramente importante per argomenti influenti o delicati, siano essi politici o sanitari.

4. Crea un tono per ogni scenario

Quando gli strateghi dei contenuti creano una "voce e un tono", i due sono cose diverse. Una voce è come una personalità di marca. Identifica come suona un'azienda, qualunque cosa accada. Il tono , tuttavia, sarà diverso a seconda della situazione. La voce può essere "amichevole", ma amichevole suona in modo diverso in un messaggio di errore rispetto a un messaggio di successo.

Un chatbot dovrebbe avere una voce diversa da un'azienda. Può dire cose come "oh no!" o "Sono felice per te". quando la tua azienda non può. A tal fine, il primo passo per creare una voce di chatbot è sviluppare un elenco di parole che dice il tuo chatbot. È importante che un chatbot risponda all'utente finale, per fargli sapere che è stato ascoltato. Ciò significa che i chatbot trascorrono molto tempo a dire cose come "Capito" o "Capisco" e devi sapere come suonano quei token di accordo. Il tuo chatbot dice "sì" o "sì" o entrambi? "Va bene" o "va bene"? “Ottimo” o “Capisco”? I parametri aiuteranno il tuo chatbot a sembrare coerente, in modo tale che il chatbot non risponda "okie fumoso" e poi "apprezzo il tuo tempo", ma avrai anche bisogno di abbastanza token di accordo che il tuo chatbot non sembri eccessivamente robotico.

Nel chatbot di Domino, il bot alterna token di accordo come "ottimo" e "capito", ma quando non riesce a capire la risposta non ha alcun token di errore. La ridondanza della domanda “In che città è quell'indirizzo” (senza riferimento al fatto che non avesse capito la mia risposta) inizialmente mi ha fatto pensare che il bot fosse rotto.

5. Progetta per errori

I chatbot, come le altre interfacce utente, hanno solo una possibilità di fare una prima impressione . Se l'esperienza non è fluida e semplice, le persone non torneranno. Con questo in mente, un chatbot deve avere messaggi di errore ben scritti. Un messaggio di errore da un chatbot può essere semplice come dire "Non capisco. Puoi dirmi di nuovo cosa vuoi?”, ma può anche fare molto di più.

Ad esempio, se il tuo chatbot è un MVP, il tuo messaggio di errore potrebbe dire qualcosa del tipo "Non posso aiutarti con quella [funzione] oggi, ma chiedimelo di nuovo tra qualche settimana". In alternativa, se l'utente finale chiede qualcosa che il chatbot non offrirà mai, suggerisci un'alternativa come "puoi chiamare il servizio clienti per chiedere aiuto".

Supponendo che tu consenta la digitazione gratuita, ci sarà anche il rischio che qualcuno digiti una parola o una frase che il tuo chatbot non capisce. In tal caso, il tuo chatbot potrebbe chiedere chiarimenti o addirittura dire "Non capisco". Ma assicurati di non lasciare il tuo utente finale in un loop! Se il chatbot non riesce a capire dopo due o tre tentativi, offri di mettere l'utente finale in contatto con un essere umano.

Detto questo, la pianificazione degli errori va ben oltre un semplice "Non capisco" o "Non posso aiutarti". Un chatbot ben costruito considera come gli utenti finali vedono le attività che vogliono completare. Prendi ad esempio un sistema di buste paga, che potrebbe utilizzare un chatbot per aiutare i dipendenti a controllare i loro prossimi stipendi, detrazioni fiscali e altre detrazioni ante imposte richieste. In un sistema come questo, è probabile che il chatbot sia in grado di rispondere a domande come:

• Quando mi verrà inviata la prossima busta paga?
• Voglio impostare un deposito diretto.
• Quando posso modificare le mie detrazioni 401k?

È possibile che il sistema delle buste paga sia collegato ad alcuni dei benefici del dipendente, ad esempio potrebbe avere un flusso costruito per consentire al dipendente di modificare le detrazioni. Ma il team di chatbot per le retribuzioni dovrebbe essere consapevole del fatto che i dipendenti possono rivolgersi a loro con domande e problemi correlati, come ad esempio:

• Quali vantaggi ho a disposizione se vado in congedo per malattia?
• Devo cambiare le mie allocazioni 401k.
• Non ho ricevuto il mio ultimo stipendio.

È improbabile che il sistema delle buste paga sia anche il sistema dei benefici. Ma il team di chatbot deve sapere che i dipendenti non pensano in termini di capacità. Pensano in termini di bisogni. "Ho bisogno di prendermi cura dei miei 401k" può significare andare su un sistema per impostare le detrazioni e un altro sistema per modificare le allocazioni. Se il chatbot non dice altro che "Non posso aiutarti in questo" in risposta, allora il chatbot ha fallito. Il nostro ipotetico sistema di buste paga potrebbe invece creare buona volontà spiegando il sistema a un membro e raccomandando di parlare con il proprio rappresentante delle risorse umane.

Il chatbot dell'assistenza clienti di Webflow svolge un ottimo lavoro non solo nel definire ciò che può fare, ma anche dicendo all'utente in anticipo: "[Se] non sono in grado di risolvere un problema per te, un membro del nostro team di assistenza ti ricontatterà per e-mail. Nota: al momento non forniamo supporto tramite telefono o chat dal vivo, poiché abbiamo ritenuto più efficace aiutarti via e-mail". Potresti non pensare a questo come a un messaggio di errore, perché si tratta davvero di risolvere il problema prima che diventi un errore.

Internamente, ciò significa che il team dovrebbe definire i flussi degli utenti dal punto di vista dell'utente finale, non solo dal punto di vista tecnico di ciò che è possibile. Se Webflow avesse considerato le cose solo dal loro punto di vista, non avrebbero pensato di chiarire cosa non fanno. Avrebbero semplicemente risolto i problemi che potevano e potenzialmente lasciato gli utenti a chiedersi perché (ad esempio) non riuscivano a trovare un numero di telefono da chiamare.

Portare l'umanità al tuo chatbot

Ovviamente un chatbot non è una persona. Ma non è nemmeno un'opzione di seconda scelta per una persona. Un chatbot può aiutare le persone a ottenere facilmente risposte alle loro domande, può aiutarle a connettersi quando si sentono vulnerabili e può semplificare processi complessi. È, come tanti strumenti, una soluzione perfetta a molti potenziali problemi.

In quanto creatori di questi chatbot, significa che abbiamo una missione importante! Dobbiamo creare risposte appropriate, toni umani e flussi di utenti utili. Dobbiamo scrivere contenuti per rispondere a persone con stati d'animo diversi e con esigenze diverse, anticipando i loro prossimi passi e guidandoli in modo appropriato. Soprattutto, dobbiamo creare bot trasparenti e affidabili, in modo che le persone che interagiscono con loro possano fidarsi delle informazioni che forniscono.

Ricorda solo: definisci le tue azioni, in modo che il tuo chatbot raggiunga un obiettivo aziendale e un'esigenza dell'utente. Crea uno script per il tuo chatbot e decidi se il tuo chatbot risponderà alle richieste fuori script. Abbraccia il tuo io robotico e non fingere mai di essere un umano. Crea un tono per ogni scenario. Infine, assicurati che il tuo chatbot possa gestire gli errori senza intoppi.

Il tuo chatbot è un programma, non un essere umano. Tuttavia, un programma ben progettato può portare felicità e facilità al tuo pubblico ! Con questi cinque passaggi, il tuo chatbot sarà in grado di stabilire una connessione quasi umana con il tuo utente finale. Ora tocca a te: segui queste best practice e facci sapere come risponde il tuo pubblico al tuo bot.