Corso AI per CX con Chatbot e Analytics

Lezione 1 • Cosa significa l'IA per la CX

Definisce IA, machine learning e NLP in termini aziendali semplici. Collega queste definizioni a risultati misurabili di CX come la soddisfazione e la fidelizzazione.

Lezione 2 • Il panorama tecnologico della CX

Mappa l'ecosistema degli strumenti CX, inclusi chatbot, piattaforme di analytics e CRM. Aiuta a posizionare l'IA all'interno degli stack tecnologici esistenti.

Lezione 3 • Customer Journey e Touchpoint dell'IA

Analizza il customer journey end-to-end per identificare dove l'IA apporta il maggior valore. Fondamenta i capitoli successivi su modelli di interazione reali.

Lezione 1 • Fondamenti di Natural Language Understanding

Spiega come i motori NLU analizzano l'input dell'utente per estrarne il significato. Fornisce le basi tecniche necessarie per addestrare e ottimizzare i bot in modo efficace.

Lezione 2 • Progettazione del Flusso di Conversazione

Insegna la progettazione strutturata del dialogo utilizzando intenti, entità e alberi di conversazione. Determina direttamente la qualità delle interazioni utente costruite nei capitoli successivi.

Lezione 3 • Tipi di Chatbot e Loro Utilizzi

Distingue i chatbot rule-based, retrieval-based e generativi per capacità e caso d'uso. Pone le basi per le decisioni architetturali nelle sezioni successive.

Lezione 4 • Architettura e Integrazione dei Bot

Tratta l'architettura backend, le connessioni API e le opzioni di distribuzione sui canali. Prepara a pianificare implementazioni di chatbot tecnicamente solide.

Lezione 1 • Connessione a Fonti di Dati Live

Mostra come recuperare dati in tempo reale da API e database per le risposte del bot. Consente risposte dinamiche e personalizzate anziché testo statico.

Lezione 2 • Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo

Guida attraverso la selezione della piattaforma, la configurazione dell'account e del workspace. Rimuove le barriere tecniche affinché la costruzione pratica possa iniziare immediatamente.

Lezione 3 • Costruire Flussi di Dialogo nella Pratica

Traduce la teoria della progettazione delle conversazioni in flussi configurati all'interno di una piattaforma live. Potrà osservare come le decisioni progettuali si manifestano nel comportamento reale del bot.

Lezione 4 • Creare Intenti e Dati di Addestramento

Dimostra come scrivere frasi di addestramento, etichettare le entità e costruire una libreria di intenti robusta. La qualità dei dati di addestramento determina direttamente l'accuratezza del bot.

Lezione 1 • Deployment Multicanale

Spiega come pubblicare i bot su web, mobile, app di messaggistica e canali vocali. Garantisce una CX coerente indipendentemente dal canale utilizzato dal cliente.

Lezione 2 • Passaggio all'Operatore Umano e Progettazione dell'Escalation

Progetta transizioni fluide dal bot all'agente umano quando necessario. Protegge la soddisfazione del cliente durante interazioni complesse o sensibili.

Lezione 3 • Monitoraggio dello Stato di Salute e dell'Uptime dei Bot

Configura dashboard e avvisi per tracciare la disponibilità, il tempo di risposta e i tassi di errore del bot. Consente una risoluzione proattiva dei problemi prima che i clienti ne siano impattati.

Lezione 4 • Flussi di Lavoro per il Miglioramento Continuo

Stabilisce cicli di feedback utilizzando i log delle conversazioni e le valutazioni degli utenti per riaddestrare e perfezionare i bot. Mantiene le performance del bot in miglioramento dopo il lancio.

Lezione 1 • Pulizia e Preparazione dei Dati

Insegna la deduplica, la normalizzazione e la gestione dei valori mancanti nei dataset CX. Dati puliti sono un prerequisito per analisi affidabili e l'addestramento dei modelli.

Lezione 2 • Metriche e KPI Fondamentali della CX

Definisce CSAT, NPS, CES, tasso di risoluzione e altri indicatori chiave della CX. Fornisce un vocabolario di misurazione condiviso utilizzato in tutti i capitoli di analisi.

Lezione 3 • Visualizzare i Dati CX in Modo Efficace

Tratta la selezione dei grafici, il layout delle dashboard e lo storytelling con i dati per il pubblico CX. Trasforma i numeri grezzi in decisioni su cui gli stakeholder possono agire.

Lezione 4 • Segmentazione e Analisi di Coorte

Applica la segmentazione per comportamento, dati demografici e fase del ciclo di vita ai dati CX. Rivela quali gruppi di clienti necessitano di esperienze o interventi diversi.

Lezione 1 • Previsione del Customer Lifetime Value

Applica modelli di regressione e probabilistici per prevedere il valore a lungo termine del cliente. Aiuta a prioritizzare gli investimenti CX verso i segmenti di clienti a più alto valore.

Lezione 2 • Topic Modeling ed Estrazione di Temi

Utilizza NLP non supervisionato per scoprire temi ricorrenti in grandi volumi di testo dei clienti. Fa emergere punti critici nascosti senza richiedere l'etichettatura manuale di ogni record.

Lezione 3 • Analisi in Tempo Reale e Avvisi

Implementa pipeline di dati in streaming e avvisi basati su soglia per il monitoraggio live della CX. Consente ai team di rispondere ai problemi emergenti in pochi minuti anziché in giorni.

Lezione 4 • Analisi del Sentiment sul Feedback dei Clienti

Addestra e applica classificatori di sentiment a recensioni, sondaggi e trascrizioni di chat. Converte il testo non strutturato in segnali emotivi quantificati per i team CX.

Lezione 1 • Strategia e Framework di Personalizzazione

Definisce i livelli di maturità della personalizzazione, dai modelli rule-based a quelli completamente adattivi guidati dall'IA. Allinea l'ambizione di personalizzazione con i dati e la tecnologia disponibili.

Lezione 2 • Conversazioni Chatbot Personalizzate

Integra i dati del profilo cliente nel dialogo del chatbot per creare risposte consapevoli del contesto. Si basa sulle competenze di costruzione dei bot dei capitoli precedenti con un layer di personalizzazione.

Lezione 3 • Fondamenti dei Motori di Raccomandazione

Spiega i filtri collaborativi, basati sul contenuto e gli approcci di raccomandazione ibridi. Fornisce le conoscenze per selezionare e configurare il motore giusto.

Lezione 4 • Contenuti Dinamici e Messaggistica Adattiva

Configura blocchi di contenuto guidati dall'IA che cambiano in base al profilo e al comportamento dell'utente. Aumenta l'engagement mostrando a ciascun cliente il messaggio più pertinente.

Lezione 1 • Valutazione e Mitigazione del Rischio dell'IA

Introduce framework di punteggio del rischio per i modelli di IA utilizzati nella CX, inclusa l'analisi dei modi di guasto. Prepara i team a identificare e mitigare i rischi prima che impattino i clienti.

Lezione 2 • Costruire un Framework di Governance dell'IA

Guida nella creazione di policy, ruoli e cicli di revisione per l'IA nella CX. Produce una struttura di governance riutilizzabile applicabile a qualsiasi organizzazione.

Lezione 3 • Comunicare l'Uso dell'IA ai Clienti

Progetta informative per i clienti e dichiarazioni di identità del bot che costruiscono, anziché erodere, la fiducia. Bilancia la trasparenza con una customer experience fluida.

Lezione 4 • Etica dell'IA nelle Interazioni con i Clienti

Esamina gli obblighi di correttezza, equità e trasparenza quando l'IA prende o influenza decisioni CX. Stabilisce le fondamenta etiche per tutto il lavoro di governance in questo capitolo.