Il conversational design e l’intelligenza artificiale nelle IVR del futuro

Roberto Oscurato
Apr 16, 2020 · 5 min read
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Il contesto

Siamo sempre più abituati a chiedere il meteo ad Alexa o a cambiare musica chiedendolo a Google Home, al punto che iniziamo ad aspettarci la facilità di un assistente virtuale in qualsiasi interazione vocale. Purtroppo non sempre è così semplice. Cosa succede, per esempio, quando si cerca di contattare il servizio clienti di una grande azienda? Perché l’esperienza non sempre risulta positiva in questi casi? Chi non si è mai perso tra le innumerevoli opzioni di una voce registrata? Io uso la prima telefonata solo per capire tutte le opzioni; dalla seconda telefonata in poi inizio a farmi un’idea. La tecnologia che molte di queste aziende utilizzano si chiama IVR (Interactive Voice Response) e fa uso di messaggi vocali preregistrati e dei cosiddetti toni DTMF (per intenderci, “premere 1 per le consegne, premere 2 per la il reparto tecnico, premere 3 per parlare con un operatore… premere 393 per tornare al menu principale…”).

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L’uso odierno di IVR è generalmente utile per chi chiama, ma l’ascolto di lunghe opzioni di menu può peggiorare significativamente l’esperienza del cliente e risultare spesso frustrante.

Uno dei problemi più grandi è quello di trovare la scelta del menu relativa alla soluzione che si sta cercando. Questo porta a chiamate più lunghe e all’insoddisfazione degli utenti. E quando ci sono degli utenti non soddisfatti chi è che dovrebbe intervenire? Noi designer!

Il nostro obiettivo è quello di aggiornare questo tipo di interazione che è rimasta immutata dagli anni ’90. È tempo di adattarsi alla nuova realtà e trovare un equilibrio tra la soddisfazione delle crescenti aspettative dei clienti (obiettivo degli utenti) e la riduzione dei costi operativi (obiettivo aziendale). L’utilizzo dell’AI conversazionale in un applicativo IVR permette di cambiare marcia e portare le esperienze telefoniche degli utenti nel ventunesimo secolo. Oggi abbiamo i tool tecnologici adatti e le capacità di progettazione necessarie per cambiare le esperienze vocali. Ma per arrivare alla soluzione è necessario progettare una strategia funzionale al progetto.

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“Designer che intervengono”

Il processo di design

Un servizio clienti per essere efficace deve svolgere correttamente due funzioni: capire il motivo di contatto e gestirlo nel miglior modo possibile. Pertanto nella progettazione di un assistente vocale destinato al customer care abbiamo a disposizione dei veri e propri tesori di insight, in particolare l’analisi delle chiamate degli utenti e le interviste dirette con gli operatori che ci danno la possibilità di capire il target di riferimento e quali sono i suoi bisogni.

Inoltre le conversazioni dei clienti con un particolare brand hanno sempre un insieme finito di intenti che dipendono dal settore, dai prodotti e servizi e dal modello di business del marchio; partendo da ciò si può strutturare una conoscenza di base dell’assistente vocale che sia in grado di coprire la maggior parte delle richieste degli utenti.

“Cosa direbbe in questo caso il mio personaggio virtuale?” è la domanda che il designer si pone nel momento in cui progetta l’interazione tra l’utente e il bot. Affinché questa sia il più naturale possibile è utile dare una vera e propria identità all’assistente virtuale in linea con quello che è il brand di riferimento e con il ToV (Tone of Voice) con il quale si vuole comunicare. Del resto gli utenti sono al telefono perché probabilmente hanno un problema e sono qui per raccontarcelo, non per sentirci parlare.

Un progetto senza delle solide metriche da misurare è davvero un progetto che io, da designer, sarei fiero di presentare? Gli indicatori di performance (KPI o Key Performance Indicator) aiutano a valutare l’efficacia complessiva del servizio, non solo devono essere misurati, ma anche analizzati nel tempo in modo da poter capire come migliorarne il funzionamento. E come misuriamo l’efficacia dell’AI progettata? Risulta ovvio definire in questo caso un indicatore che misuri il tasso di automazione delle richieste.

Una conversazione buona è innanzitutto una conversazione naturale.

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L’interazione, in cui si utilizzano forme di comunicazione come la voce ci sembra facile. Non richiede apprendimento. Da sempre, parlare o cercare di farlo è un’interazione perfettamente naturale ed è altrettanto naturale che questa si debba rispecchiare nell’interazione uomo-macchina. La naturalezza però non è sempre così scontata, va progettata tenendo bene a mente tutto ciò che ci siamo detti fino a questo punto.

“Let’s eat, grandpa!” — “Let’s eat grandpa!”

Come la punteggiatura nel linguaggio scritto, l’intonazione e l’inflessione del linguaggio parlato possono cambiare istantaneamente il significato della comunicazione. Se qualcuno vi fa una domanda o vi avvisa dell’importanza di un annuncio, siete sicuramente in grado di capire la differenza soltanto ascoltandoli. Vi aspettereste che l’emozione della loro voce trasmettesse un certo senso della notizia, vero? Per semplificare questa fase della progettazione potrebbe essere utile scrivere i testi dell’assistente in un linguaggio di markup che si chiama SSML (Speech Synthesis Markup Language), che offre una varietà di modi per modificare il tono e lo stile del suono delle parole.

Frasi breve e concise suonano sicuramente più naturali e fanno risparmiare tempo, quindi testi corti e focalizzati sulle informazioni che risultano davvero importanti, tralasciando cose che l’utente già conosce o non è necessario che conosca in questo momento.

Inoltre, è necessario prevedere la possibilità per l’utente di compiere qualsiasi azione in qualsiasi momento. A differenza di un chatbot, abbiamo una possibilità molto ridotta di guidare la conversazione quindi prepariamoci bene ad ogni evenienza e ricordiamoci che l’utente potrebbe anche fornire più informazioni di quelle che noi richiediamo:

“Vuoi essere richiamato da un nostro operatore?”

“Si! Oggi alle 14:00 sono libero quindi va bene per quell’orario”

Evitiamo sempre situazione in cui l’utente non sa cosa fare, cerchiamo sempre di proporre o di far capire come continuare la conversazione e offriamogli sempre una via di uscita o un modo per entrare in contatto con un umano.

Se riusciamo a seguire questi piccoli reminder riusciamo a creare una conversazione facile ma ricordiamo sempre di non avere paura di commettere errori, del resto è un campo relativamente nuovo quindi è la probabilità di sbagliare è abbastanza elevata ma una probabilità di errore elevata si porta dietro anche una probabilità di apprendimento dagli errori altrettanto elevati, quindi facciamo tesoro dei nostri errori per progettare sempre al meglio.

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Storie di design, esseri umani e interazioni.

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