Benchmark Report sugli Assistenti Conversazionali

Analizzati 138 sistemi tra chatbot e voiceapp per realizzare il più completo benchmark in Italia

CELI ha realizzato nel 2020 un report di tutti gli assistenti conversazionali accessibili al pubblico e dedicati alla clientela italiana. Il report mira a raccogliere in un unico documento il panorama degli assistenti virtuali in Italia, a prescindere dall’area produttiva di pertinenza, dalla tecnologia con cui sono stati sviluppati o dal canale tramite cui sono erogati. Con le sue 280 pagine, è il benchmark report sugli assistenti conversazionali italiani più completo. 

Il report considera nella sua analisi diverse industry: dalla Pubblica Amministrazione al retail, passando per il settore bancario e quello farmaceutico. Alcune di queste si sono dimostrate particolarmente fertili per questo tipo di tecnologie, mentre altre non ne sono ancora state toccate. Qualche numero: sono stati presi in considerazione 13 settori, per un totale di 322 aziende. Ogni azienda, naturalmente, può avere uno o più chatbot, oppure offrire un’esperienza scritta su un canale e vocale per un altro canale. Per questo motivo il rapporto fra assistenti conversazionali e aziende non è di 1:1, bensì i sistemi analizzati sono 138 (82 chatbot e 56 voiceapp). 

La varietà di agenti, le diverse modalità di erogazione e la molteplicità di settori analizzati rappresenta sicuramente un fattore di complessità nel realizzare un’analisi programmatica di tutti i sistemi. Le KPI che CELI ha individuato mirano a rappresentare tutti i diversi sistemi in maniera completa ma uniforme, così da permettere un confronto fra gli stessi e fra i settori di pertinenza. Al fine di garantire una coerenza di analisi, per ogni assistente sono stati presi in considerazione i seguenti aspetti:

• Caratterizzazione: nome, immagine, genere e il tono di voce
• Trasparenza: la misura in cui l’assistente conversazionale dichiara di essere uno strumento automatico
• Modalità di accesso: canali, grado di difficoltà di reperimento, grado di apertura al pubblico
• Cooperazione: possibilità di scalare su un operatore umano e raccolta feedback utente
• Scopo: fase del ciclo di vita del cliente, ampiezza di applicazione
• Modalità di interazione: modalità interattiva, capacità conversazionale, semantica, naturalezza, gestione dei small talk, fallback e out of context
• Performance: fulfilment (raggiungimento dell’obiettivo dell’utente)

A ogni assistente è stata, inoltre, attribuita una valutazione complessiva in base all’esperienza, grado di utilità, facilità d’uso, capacità di completamento dei task richiesti.

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