Personalizzazione di chatbot: esempi positivi e negativi mostrano perché è necessario migliorare l'esperienza del cliente

Più la tecnologia Internet avanza, più i professionisti del marketing sono in grado di personalizzare veramente l'esperienza del cliente. Una volta che includeva tattiche semplici, come l'inclusione del nome di un potenziale cliente o un'e-mail di follow-up con contenuto "consigliato" basato su un acquisto, ma non lo è più.

Con la crescita dei dati, la maturazione dell'automazione del marketing e l'introduzione dell'intelligenza artificiale, la personalizzazione è salita al livello di 1 a 1, ovvero un'azienda per un consumatore.

All'intersezione di tutti e tre i fenomeni ci sono i chatbot. Oggi questi robot sono in grado di fare cose piuttosto sorprendenti, dal servire come stilista personale alla prenotazione di viaggi come agente di viaggio virtuale.

Man mano che continuano a migliorare, le esperienze di messaggistica iper-personalizzate confondono il confine tra umano e bot, consentendo ai clienti di realizzare quasi tutto ciò di cui avrebbero altrimenti bisogno per navigare in un sito Web o in un'app. Quando ottieni la personalizzazione del chatbot giusta, i tuoi clienti possono ottenere ciò che vogliono e possono ottenerlo più velocemente.

La personalizzazione dei chatbot è davvero una cosa?

I chatbot sono nella mente dei marketer da molto tempo. Ma per alcuni sembrano tattiche pubblicitarie fantascientifiche che noi, nel presente, non riusciremo mai a raggiungere. Christi Olson, esperta di chatbot e Head of Evangelism for Search di Bing, chiede di dissentire:

Gartner prevede che entro il 2020 le persone avranno più conversazioni con i chatbot rispetto al proprio coniuge... I chatbot del futuro non rispondono solo alle domande. Parlano. Pensano. Traggono informazioni dai grafici della conoscenza. Creano relazioni emotive con i clienti.

Larry Kim, CEO di Mobile Monkey, aggiunge:

Il 2019 sarà un anno importante per il chat blasting con le nuove API delle applicazioni di messaggistica più popolari al mondo, tra cui Instagram, WhatsApp, Google RCS e altro ancora.
Le preferenze dei consumatori stanno già favorendo la chat rispetto alla posta elettronica per la comunicazione e sempre più aziende lo stanno capendo!

Almeno un sondaggio di marzo 2018 di Bing supporta queste previsioni. Quando è stato chiesto loro se in futuro avrebbero interagito con i marchi su base individuale, il 60% dei consumatori non si è limitato a rispondere di sì, ma ha detto che si aspettava di avere il proprio assistente personale con il proprio marchio con cui costruire una relazione nei prossimi cinque anni.

Per approfondimenti sull'utilizzo attuale dei chatbot, possiamo rivolgerci al report di Salesforce, The 2018 State of Chatbots. In esso, l'azienda rileva che, sebbene l'adozione dei chatbot non sia ancora del tutto diffusa, il 15% di tutti i consumatori ha interagito con un chatbot di marca negli ultimi 12 mesi.

È ancora abbastanza impressionante se si considera che l'e-mail, il canale di comunicazione più consolidato del web, vanta un tasso di coinvolgimento del 60%.

Inoltre, i consumatori identificano molti casi in cui i chatbot sono preferiti alle app:

Chatbot contro app

Per una serie di motivi, è chiaro che i chatbot sono preferiti dai clienti. Diamo un'occhiata al fattore principale che guida la loro adozione.

Perché è necessaria la personalizzazione del chatbot

I chatbot hanno un grande potenziale per colmare il divario di personalizzazione nei canali online come il sito Web e l'e-mail, in cui la personalizzazione viene applicata su vasta scala: gli elenchi di e-mail sono segmentati in gruppi, i siti Web possono offrire una versione specifica per genere di un sito Web rilevante per l'utente - - ma niente di tutto ciò è vero, personalizzazione one-to-one.

Considera questo esempio, una splash page di H&M:

È così impersonale che mi viene chiesto di scegliere il paese da cui vengo. E poi, dopo aver fatto clic su Stati Uniti e aver passato il mouse sopra "Uomini", mi viene presentato un elenco travolgente di prodotti:

Lo stesso vale per Polo Ralph Lauren:

E lo stesso si può dire della maggior parte dei siti Web dei principali negozi che trasportano molti prodotti. Ti lanciano solo un mucchio di categorie e ti fanno ordinare. Come mai?

"La maggior parte dei prodotti ha l'obiettivo di risolvere un problema doloroso per un gruppo specifico di persone", afferma il fondatore di ChatbotsLife, Stefan Kojourahov. “Le grandi aziende imparano molto sui loro clienti e costruiscono soluzioni complete per loro. Nel processo, vengono eseguiti molti test e un prodotto diventa il risultato di un test A/B in corso che è la media di ciò che fa la maggior parte dei clienti. Il risultato finale diventa un flusso generico, come questo:”

Ma c'è un modo migliore.

Personalizzazione di chatbot fatta bene e male

Quel menu principale di H&M e Polo Ralph Lauren potrebbe essere quello su cui atterri come utente, ma non significa che sia la soluzione migliore e più veloce, solo la soluzione migliore e più veloce delle iterazioni precedenti.

Ad esempio, è meglio che venga offerta la versione americana di un sito Web fin dall'inizio invece di doverlo selezionare da soli, ma ciò non costituisce comunque una personalizzazione impressionante. I chatbot, se costruiti e mantenuti correttamente, possono offrire soluzioni ancora migliori del meglio che il web ha da offrire. Tuttavia, quando mancano il segno, può finire per assomigliare a questo:

È fondamentalmente una versione conversazionale dei menu travolgenti che abbiamo visto in precedenza. Korjourahov dice:

Questo è ciò che accade quando provi a condensare un sito Web in un bot e fai affidamento sulle medie. Quando non sai perché una persona è sul tuo sito o usa il tuo bot e finisci per giocare a indovinare e sperare che la scarpa ti stia bene. Il più delle volte non lo fa.

Con i chatbot, tuttavia, l'iper-personalizzazione è possibile con l'aiuto del test AB che può essere eseguito non su gruppi di utenti, come elenchi di e-mail o visitatori di siti Web, ma su individui:

I chatbot hanno il potenziale per memorizzare le informazioni offerte dagli utenti, come le preferenze e gli acquisti passati, e trasformarle in consigli iper-personalizzati.

Questo sarebbe l'obiettivo dei robot per H&M e Polo Ralph Lauren. Ma non tutti i robot vengono creati con l'obiettivo di diventare un assistente personale. Alcuni offrono consigli dietetici, piani di fitness.

Altri realizzano campagne di sensibilizzazione, come il bot Einstein di National Geographic, che è stato creato semplicemente come promozione per lo spettacolo della rete "Genius:"

Mentre tutto ciò che ha fatto è stato conversare con gli utenti, il ROI mostra che è stato molto efficace per mantenerli coinvolti. In media, gli utenti chattano con il bot per 6-8 minuti e il 50% di loro si è nuovamente impegnato.

Allo stesso modo, Duolingo, un'app per l'apprendimento delle lingue, ha creato diversi bot con cui gli utenti potevano conversare. Ma nel loro caso, non si trattava solo di coinvolgere gli utenti. Questi robot avevano personalità inventate, come il tassista o l'ufficiale di polizia, e offrivano agli utenti un modo per esercitare le proprie abilità linguistiche in privato:

Anche se questi potrebbero non sembrare esempi di marketing iper-personalizzato, ricorda che l'obiettivo di un bot non è sempre l'acquisto del prodotto. Quello di Einstein era la consapevolezza del marchio, i robot di Duolingo erano complementari alla loro app. E alcuni non sono nemmeno così complessi. Se il 99% dei tuoi clienti desidera semplicemente tracciare i propri pacchi con il tuo bot, allora tutto ciò che deve fare è essere in grado di fare è tracciare i pacchi. Non c'è bisogno di complicare eccessivamente se i tuoi clienti non vogliono nulla di eccessivamente complicato.

Chatbot per l'ottimizzazione del tasso di conversione

La personalizzazione dei chatbot non si limita alle app di messaggistica. Alcune aziende, invece di utilizzare la chat dal vivo, hanno incorporato i chatbot nelle loro pagine Web per facilitare l'ottimizzazione delle conversioni.

Prendi questo chatbot di MongoDB, che risponde alle domande dei potenziali clienti e, in base alle loro risposte, li qualifica per una chiamata di vendita:

Se sono qualificati, un'integrazione del calendario consente ai visitatori di scegliere l'ora in cui sono disponibili per una demo e vengono indirizzati a un venditore disponibile:

Prendi un altro esempio da Richard McGrath, fondatore di All Chat Solutions, che ha creato una sequenza di onboarding con un chatbot. Comprendeva sei domande a cui dovevano rispondere prima di iniziare a utilizzare il bot. Lui dice:

Finora, 473 persone hanno iniziato la sequenza di onboarding. Su 473, 328 (69,6%) hanno risposto alla prima domanda:

Quindi, di queste 328, 267 hanno risposto a tutte e sei le domande del chatbot:

Un esempio come questo mostra la capacità di un chatbot di ottenere informazioni preziose dai tuoi visitatori. Confronta questo con un modulo di acquisizione di lead a 6 campi, che quasi certamente non avrebbe lo stesso tasso di risposta.

Altri hanno già visto un successo simile dai chatbot, come Jay Baer, ​​che ha iniziato a usarli per coinvolgere il suo pubblico e distribuire contenuti. Ha scoperto che, rispetto all'e-mail, i clienti erano 10 volte più propensi ad aprire il contenuto e 5 volte più propensi a interagire con esso.

Quando l'azienda martech, Segment, ha incorporato i chatbot nelle proprie strategie di lead generation e qualificazione, ne ha visto i benefici quasi immediatamente. Poche settimane dopo, i chatbot sono diventati la fonte numero uno di lead per Segment e dall'inizio dell'anno sono diventati il ​​principale fattore di crescita per l'azienda. Per quanto riguarda il ROI, Segment ha registrato un aumento di 5 volte degli impegni e un aumento di 2 volte delle conversioni.

Dove sono i chatbot ora?

A seguito di uno studio sui chatbot di Pegasystems, il portavoce dell'azienda, Russell Dougan, ha affermato che "le principali lamentele sui chatbot includono non abbastanza intelligenza per rispondere efficacemente alle domande (27%), mancanza di contesto nella conversazione (24%), [e] coinvolgimento simile a un robot con poche qualità umane (14 percento). Nel complesso, mentre il futuro sembra roseo per i chatbot, sembra che siano solo all'inizio.

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