Come l’NLP aiuta a creare i chatbot

come NLP aiuta a creare chatbot

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Vuoi creare un chatbot, ma non sai proprio come iniziare? In effetti, non è la cosa più semplice del mondo da sviluppare, ma si può iniziare pensando a cosa ti serve – ad esempio un chatbot basato su AI e NLP. 

Cos’è? Te lo spiegheremo in questo articolo, oltre a darti alcuni suggerimenti da utilizzare nelle tue strategie future.

Cosa sono i chatbot e l’NLP 

Per capire meglio il potere e le capacità dei chatbot e della NLP, sarù meglio introdurre entrambi i termini e la loro relazione.

I chatbot, secondo Investopedia, sono:

“Un chatbot è un programma per computer che simula la conversazione umana attraverso comandi vocali, chat di testo, o entrambi. Chatbot, abbreviazione di chatterbot, è una funzione di intelligenza artificiale (AI) che può essere incorporata e utilizzata attraverso qualsiasi applicazione di messaggistica principale. Ci sono diversi sinonimi di chatbot, tra cui “talkbot”, “bot”, “IM bot”, “agente interattivo”, o “entità di conversazione artificiale”

Al giorno d’oggi, sono un aiuto enorme per i brand e le strategie di marketing nella customer care perché, grazie all’automazione, possono facilmente interagire con i clienti. Se addestrati correttamente, possono anche sembrare umani. Qui è dove entrano in gioco l’elaborazione del linguaggio naturale – NLP – e la comprensione del linguaggio naturale – NLU. I chatbot sono disponibili in diverse forme, tuttavia non sono uguali agli assistenti virtuali.

D’altra parte, l’NLP è, come dicevamo nel nostro ultimo articolo, “la capacità di un programma informatico di comprendere il linguaggio umano parlato e scritto”.

È un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che aiuta le macchine e gli algoritmi a capire meglio il linguaggio umano e, in questo modo, a comunicare con noi in modo più efficiente.

Naturalmente, è uno degli elementi essenziali nella creazione dei chatbot!

Possiamo trovare un altro paio di campi all’interno della NLP: NLG – Natural language generation – e NLU – Natural language understanding. Entrambi sono fondamentali per costruire un chatbot basato sull’intelligenza artificiale che sia il più realistico possibile.

Chatbot e NLP: perché hanno bisogno l’uno dell’altra?

Ci sono due tipi principali di chatbot:

  • Chatbot basato su regole, o rule based. In questo tipo di chatbot, le capacità e le conversazioni sono limitate, perché risponde solo a un certo numero di richieste precompilate. La sua intelligenza finisce dove finisce il set di risposte, e reagisce a richieste specifiche con risposte puntuali.
  • AI Chatbot. Impara dalle conversazioni, capisce la domanda e può rispondere con le informazioni che ha a disposizione. Sono anche conosciuti come agenti virtuali, assistenti virtuali o agenti conversazionali.

I chatbot basati su AI sono preferibili perché imitano il modo in cui gli esseri umani agiscono e rispondono. Soprattutto, se possono gestire una conversazione con un’alta comprensione del linguaggio umano e delle sue sfumature, è tutto grazie all’NLP.

Ecco perché i chatbot hanno bisogno dell’NLP è il modo principale in cui possiamo costruire un chatbot realistico, efficienti e rispondenti al linguaggio umano.

Tre modi in cui i chatbot basati su NLP e AI aiutano i brand

La teoria è interessante, ma come possiamo usare l’NLP e i chatbot per le strategie di marketing? Ci sono diversi modi, ma ne vedremo tre tra i più importanti e comuni.

Conversazione più fluida per migliorare customer satisfaction

Quando un chatbot può comunicare con un linguaggio fluido e semplice, rende l’interazione con i clienti più facile: non solo sono più pazienti, ma il mood è generalmente più positivo e rilassato. 

Inoltre, una conversazione che va nel miglior modo possibile è anche un rinforzo positivo per i clienti, il che aiuta ad aumentare la fidelizzazione, la popolarità e l’engagement del brand.

Costi più bassi

Può sembrare meno sofisticato rispetto ad altri motivi, ma l’utilizzo di chatbot basati su NLP e AI, soprattutto per il customer care, significa una riduzione essenziale dei costi.

Non solo in termini di forza lavoro, ma anche di tempo: il team può concentrarsi su compiti diversi, più stimolanti e utili, per intervenire solo quando è necessario.

Più dati con cui lavorare

Se hai mai raccolto dei dati, sai quanto possono essere poco strutturati e scarsi. È un problema, soprattutto quando è necessario avere una visione chiara del mercato e dei risultati aziendali. In questo caso, l’NLP aiuta perché può assisterti nell’analisi di tutti i preziosi bit di informazione che hai raccolto dall’interazione tra il chatbot e i clienti.

Conclusioni

L’NLP è uno strumento utile per costruire chatbot? Meglio dire che è l’unico modo davvero efficiente per farlo. L’intelligenza artificiale e il machine learning contribuiscono a creare versioni più complesse e reattive di chatbot che garantiranno un feeling più simile a quello che si prova in una conversazione tra umani. Questo è un aiuto enorme per il servizio clienti: l’hai mai provato? Se no, dai un’occhiata al nostro sito!

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