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5 steps to choose the right partner for building your chatBot and have a 6-month payback

Sandro Parisi

Sandro Parisi

Eudata Ceo

The world of conversational AI is certainly growing, and the traditional problem of any client is to compare different solutions offered in the market.
Here there are the 5 key points to orientate yourself in the first evaluation of a chatBOT solution that provides paybacks and image.

  1. A chatBOT must be a tool that allows you to implement conversational processes in a simple way.
    It must be intuitive, rich in templates and micro-functions that can simply be configured and used. In general, who designs BOT services is not a developer, but someone who deals with business, marketing or customer care processes. Being independent in creating your own services is essential.
  2. “I would like my BOT to understand the natural language” this is more or less the sentence that we have to understand.
    The expectation is often betrayed by the result, because typically those who sell these solutions, trust in ever-green “overselling”, except then having to deal with the harsh reality. A good BOT must understand well in its context of the application, so it certainly helps to have a good understanding layer on the specific language, perhaps associated with a wealth of concepts related to specific industries (finance, telco, …). For example, if I speak with my bank’s BOT and I say “card”, first it must understand that I am leaving a credit card, but if I say “card” to my phone company’s BOT, it would be more correct that I’d associate it with the “Telephone card”
  3. And then… the BOT is online, I understand well. It’s even nice because I gave it a nice character. But, how do you really perform? Can I check its efficiency? A BOT without efficient control tools does not allow me to understand how it is performing, if the services are inefficient or if the customers are unsatisfied. A BOT solution must have a layer of analytics of the highest level, which measures the effectiveness of the conversations, the ability to manage customers independently and an index that measures the effectiveness of the NLP layer
  4. Looking at the data gives me information about the effectiveness in order to understand. But, the great value is being a click away from marking, improving. I can really see a service, evaluate the adherence to my expectations and understand if something is wrong. I can improve it with a click, review the processes if needed or add intent to the domain of competence that helps to better understand a question.
  5. Finally, an often overlooked topic to the detriment of the focus on the NLP part: the effectiveness of the management of the different front ends is essential. Today the front ends are many and different, and every 6 months they change. Once you have created a process, it must be easy to export to different front ends (web, mobile, WhatsApp, FB Messenger, Alexa or Google Home, …) without comparing the complexity of an adjustment. An application that is independent in using the capabilities of web interfaces to deliver images, videos, menus to Carosello or buttons, but at the same time, it could guarantee the effectiveness even on text-only interfaces, or only voice, without affecting the service.

Eudata developed Convy AI in 2016. After more than 40 projects for large enterprises, Eudata proposes a platform that, combined with a clear methodology of development and evolution, guarantees paybacks in a short time.

For SMEs, Convy is also available on Amazon AWS directly from the market place.

Sales@eudata.com
www.eudata.com

Per maggiori info:

5 steps per scegliere il giusto partner per la creazione del tuo chatBOT ed ottenere il tuo ROI in 6 mesi

Sandro Parisi

Sandro Parisi

Eudata Ceo

Il mondo dell’AI conversazionale è senza dubbio in crescita, e il tipico problema di qualsiasi cliente è comparare differenti soluzioni offerte nel mercato.

Di seguito i 5 punti fondamentali per orientarsi nella prima valutazione di una soluzione chatBOT che fornisca ritorni di investimento e di immagine.

 

  1. Numero uno, un chatBOT deve essere un tool che permette di implementare processi conversazionali in modo semplice. Deve essere intuitivo, ricco di template e  microfunzioni da poter semplicemente configurare e usare. Tipicamente chi disegna servizi BOT non è un programmatore, ma qualcuno che si occupa di business, marketing o processi di customer care. Essere autonomi nel creare i propri servizi è fondamentale.
  2. Vorrei che il mio BOT capisse il linguaggio naturale… ecco questa è più o meno la frase che ci troviamo a dover interpretare. L’aspettativa è spesso tradita dal risultato, perchè tipicamente chi vende queste soluzioni si affida al sempre verde “overselling”, salvo poi doversi cimentare con la dura realtà. Un buon BOT deve capire bene nel suo contesto di applicazione, quindi aiuta certamente avere un buon layer di comprensione sulla lingua specifica, associato magari ad un bagaglio di concetti legati a specifiche industry (finance, telco, …). Un esempio, se parlo con il BOT della mia banca e gli dico “carta” deve in prima battuta comprendere che parto di una carta di credito, ma se dico “carta” al BOT della mia compagnia telefonica, è più corretto che lo associ alla “card telefonica”…
  3. E poi… il BOT è online, secondo me capisce bene. E’ persino simpatico perchè gli ho dato un bel carattere. Ma, come performa davvero? So controllare la sua efficienza? Un BOT senza strumenti di controllo efficienti non mi permette di capire come sta performando, se i servizi sono inefficienti o se i clienti sono insoddisfatti. Una soluzione BOT deve, deve avere un layer di analytics di altissimo livello, che misuri l’efficacia dei dialoghi, la capacità di gestire in autonomia i clienti e un indicatore che misuri l’efficacia del layer NLP
  4. Guardare i dati mi dà indicazioni dell’efficacia, da qui posso comprendere. Ma, il grande valore è essere a un click di distanza dal correggere, migliorare. Posso davvero vedere un servizio, valutarne l’aderenza alle mie aspettative e capire se qualcosa non va. Posso migliorarlo con un click, rivedere i processi se serve o aggiungere al dominio di competenza un intento che aiuta a comprendere meglio una domanda.
  5. Infine, un tema spesso trascurato a discapito del focus sulla parte NLP: l’efficacia della gestione dei diversi front end è fondamentale. Oggi i front end sono tanti e diversi, e ogni 6 mesi cambiano. Una volta creato un processo deve essere semplice da esportare su diversi front end (web, mobile, whatsapp, FB Messenger, Alexa o Google Home, …) senza confrontarsi con la complessità di un adattamento. Un’applicazione che sia autonoma nell’usare le potenzialità delle interfacce web per erogare immagini, video, menù a Carosello o a bottoni, ma allo stesso tempo garantisca l’efficacia anche su interfacce solo testo, o solo voce, senza impattare sul servizio.

 

Eudata ha sviluppato Convy nel 2016. Dopo più di 40 progetti per large enterprise, Eudata propone una piattaforma che, associata a una metodologia chiara di sviluppo ed evoluzione, garantisce ritorni di investimento in tempi ridotti.

 

Per le PMI, Convy è disponibile anche attraverso piattaforma Amazon AWS Innovate Now

 

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