Conversazioni al tempo dei chatbot: l’alchimia tra linguistica cognitiva, UX e programmazione

Il linguaggio amichevole,

in combinazione con un software utile ed accurato, è la formula magica

per portare un chatbot in cima alle classifiche di gradimento degli

utenti; la pozione da utilizzare è il bot copywriting ,

nuovo alleato della customer experience. Il risultato dell’incantesimo?

Conversazioni utili ed empatiche per relazioni durature tra azienda e

cliente-utente. Come direbbe Merlino, uno degli assistenti Office di

Windows 97,«Anche se è un po’ vecchia maniera, un briciolo di magia

digitale è sempre di aiuto».

Questo saggio mago, insieme a Clippy

(la graffetta), al cane Rocky e al resto della “combriccola

dispensatrice di consigli” fa parte degli antenati dei chatbot: i primi

esperimenti di interazione utente-software in forma di dialogo .

Criticati da molti per il loro essere invadenti e d’impiccio, sono

invece rimasti nei cuori dei Dev Microsoft che hanno inserito Clippy

come easter-egg di Cortana. I chatbot, gli assistenti virtuali del

giorno d’oggi, sono meno ficcanaso e, anzi, intervengono quando sono interpellati dall’utente .

Se un tempo era Clippy a fare toc-toc! da dietro lo schermo del pc,

oggi è l’utente a decidere di suonare al campanello dei bot. I

“quartieri residenziali” in cui dimorano sono le principali app di

messaggistica istantanea (Messenger, Telegram, Skype e Slack), ma

possono anche essere “inquilini” di siti aziendali. L’obiettivo

dell’interfaccia conversazionale, propria dei chatbot, è quello di rendere più umane

le interazioni tra utente e sistemi di Intelligenza Artificiale: è una

soluzione che piace e che, a dirla tutta, diverte anche; esistono però

dei limiti che devono essere superati per rendere questa esperienza meno

robotica. Il problema più grande ad oggi è la difficoltà per i chatbot e

altri strumenti basati sull’ Artificial Intelligence (AI) di comprendere elementi fondamentali del discorso ,

come le metafore e le similitudini. E non si tratta di un problema di

poco conto, considerando il fatto che il sistema cognitivo dell’uomo

lavora su base metaforica. Nonostante queste e le non banali limitazioni

di contesto , dobbiamo prendere atto

che l’AI può solo fare progressi negli anni a venire: nel frattempo, per

rendere i chatbot più ricettivi, articolati e “naturali” dobbiamo affidarci alla penna di un copywriter ,

che non sappia solo scrivere bene ma che abbia anche… frequentato

Hogwarts. O che sappia per lo meno usare il Legilimens, incantesimo che

permette di leggere nella mente! Se avete a disposizione solo dei copy

babbani, non disperate: anche tra di loro ce ne sono di bravi a leggere

nella mente degli utenti. Babbani o meno, tutti i copywriter che

vogliono provare a dare voce ad un chatbot dovrebbero riflettere sulle fonti comunicative che legano UX, linguistica cognitiva e programmazione; in questo modo si possono trarre conclusioni che consentono di:

• Capire fino in fondo la grande opportunità offerta dal Conversational Copywriting : lasciarsi guidare dall’utente-lettore, che viene condotto di conseguenza attraverso un’esperienza costruita su misura.
• Ovviare alle mancanze dell’AI dal punto di vista (linguistico) della comprensione metaforica, utilizzando un approccio visivo.
• Applicare le basi tecniche del copywriting: seguire alcuni accorgimenti riguardanti Tone of Voice e Conversational Interjections .

Nei prossimi paragrafi approfondiamo questi tre aspetti, per capire

come integrare il nostro modo di comunicare in un servizio di

conversazione intelligente, AKA chatbot.

Dalla prospettiva del copy, uno

degli aspetti più stimolanti della scrittura di testi per chatbot è la

possibilità di costruire un’esperienza cucita su misura per ciascun

utente, grazie a dei feedback preimpostati . Per mezzo

di piccole pause del bot, seguite da domande che implicano risposte

circoscritte da parte dell’utente, si ha la possibilità di modulare di

conseguenza la conversazione del chatbot; in questo modo il copy può

prendere parte al dialogo con il lettore (anche se programmato in

precedenza) e seguire il filo logico del discorso. È il copy a guidare l’utente o viceversa?

Il Conversational Copywriting dei chatbot è quindi un grande vantaggio

per chi scrive i testi; come autori di articoli si cerca sempre di

empatizzare con il lettore e questo implica un grande lavoro di congetture . Si tende ad avere in testa due o tre lettori modello ( personas )

e dal momento in cui si compongono le prime frasi a quando si conclude

il primo paragrafo è facile avere la sensazione di poter perdere per

strada un certo numero di utenti. Si cerca di indovinare cosa proveranno

nell’esperienza di lettura, per renderla migliore e fornire le risposte

adeguate ( scenari ). Non si può però accontentare tutti e così

si procede fino all’ultimo paragrafo, sperando che buona parte dei

lettori sia rimasta lì con noi. I testi di un articolo vengono costruiti

con il dubbio costante di aver portato un prezioso utente fuori strada.

Grazie ai chatbot e all’intervento del lettore nella conversazione, il

copy può porsi dei paletti e avere maggiore sicurezze sulla direzione

presa dal contenuto. I chatbot come intermediari tra azienda e cliente Il Natural-Language-Processing (NLP)

consente nei casi più sofisticati ai chatbot non solo di comprendere

specifici comandi, ma anche di identificare un contesto. Quando però la

richiesta dell’utente è insolita o nella pratica non può essere gestita

direttamente dal chatbot, è necessario trovare il modo di far percepire

il bot come il mediatore capace di accelerare la

risoluzione del problema. Dobbiamo accettare il fatto che i chatbot non

possono sostituire del tutto gli umani, ma possono comunque rendere più

umanizzata un’esperienza. Da questa prospettiva si può pensare

all’assistenza clienti umana (chatbot per coadiuvare la customer care)

come servizio che entrerà in contatto con il cliente in un secondo

momento; l’assistente umano sarà però facilitato dall’ intervento di raccolta dati

effettuato anticipatamente dal bot. Questo limita l’interruzione della

conversazione tra azienda e cliente, il quale percepisce un flusso di comunicazione continuo .

Le abilità dei chatbot legate

alla comprensione linguistica dell’utente hanno bisogno di essere

migliorate. La loro intelligenza si basa sulla logica del decision-tree diagram

(schema di decisioni e delle loro possibili conseguenze): le risposte

fornite dal bot dipendono, infatti, da specifiche keyword individuate

nella richiesta/input dell’utente. Interagendo, ad esempio, con il

chatbot di meteo.it, possiamo notare che la risposta ottenuta si basa

sulle keyword “oggi” e “Brescia”, presenti nella nostra richiesta.

Basta però poco per mandare in

crisi il nostro chatbot, che difficilmente è capace di leggere tra le

righe; il linguaggio umano è talmente intriso di strutture metaforiche che le stesse metafore divengono luoghi comuni

e quasi perdono per il parlante stesso il loro significato di partenza.

Un utente potrebbe esprimere la propria richiesta utilizzando inconsciamente

una struttura metaforica di difficile comprensione per il chatbot.

Vediamo un esempio concreto, provando a interagire con il Chatbot Fissan

su Facebook Messenger. Dopo aver ricevuto dal bot il suggerimento di un

prodotto che rispecchia le nostre esigenze, potrebbe risultarci

spontaneo (aspettandoci indicazioni su dove acquistare) rispondere con

un “Non vedo l’ora di provarlo!”. Ecco la reazione del nostro assistente

virtuale…

Nel parlato quotidiano

utilizziamo l’espressione “Non vedo” l’ora senza quasi renderci conto

che si tratta di una metafora: agli occhi del nostro amico chatbot

risultiamo troppo colti e ci chiede la parafrasi. La metafora, infatti,

non è solamente una figura retorica utilizzata per abbellire i testi,

bensì il mezzo che il nostro cervello utilizza per comprendere la realtà ,

una forma di pensiero. Come emerge dagli studi di George Lakoff e Mark

Johnson (“Metafora e vita quotidiana”, 1980), le persone si esprimono

principalmente a metafore perché il modo in cui il nostro sistema

cognitivo organizza i concetti è di natura metaforica. Attraverso la

metafora concettuale, cioè attraverso la mappatura di un dominio

concettuale ( dominio bersaglio ) nei termini di un altro ( dominio fonte ), riusciamo a fare esperienza del mondo in modo semplificato , per corrispondenza. I domini fonte sono organizzati principalmente in immagini o schemi mentali

(frame) che corrispondono ai modelli di esperienza già immagazzinati

nel nostro cervello: sono le conoscenze già consolidate che vengono

richiamate dal nostro sistema cognitivo per spiegare concetti nuovi. I frame

(schemi “contenitore”, “parte-tutto”, “su-giù”, “davanti-dietro”,

“percorso”) sono motivati dal fatto che l’essere umano riesce a

percepire il proprio corpo come riferimento per fare esperienza della

realtà. Per fare un esempio concreto, prendiamo l’espressione “Mettere

nel carrello” che utilizziamo quando facciamo un acquisto online. Si

tratta di una metafora concettuale che è ormai entrata a far parte del

nostro parlato quotidiano. In che modo? Attraverso due frame:

• Il frame “percorso” : le azioni che l’acquirente
  
  svolgerebbe in un negozio fisico rappresentano il dominio fonte, usato
  
  per trasferire significato ai passaggi svolti virtualmente.
• Il frame “contenitore” : il carrello della spesa
  
  reale è il dominio fonte che permette di mappare concettualmente
  
  l’azione di riempire un carrello virtuale.

Come includere il processo metaforico nei chatbot?

Se la metafora concettuale è parte integrante della nostra quotidianità,

fondamentale per fare esperienza in modo coinvolgente, è necessario

trovare un modo per includere questo processo cognitivo nell’utilizzo

dei chatbot. Se da un punto di vista linguistico, legato al NLP,

incontriamo ad oggi delle limitazioni, abbiamo invece campo libero

nell’ambito delle metafore visive ; queste sono rappresentazioni concrete di un concetto astratto: nel contesto della dimensione digitale ci riferiamo a icone e simboli .

I programmi di messaggistica e i social network hanno portato gli

utenti a modificare il loro modo di esprimersi e quindi alla creazione

di un linguaggio innovativo e universale, quello delle emoji .

Una vera e propria grammatica, in cui simboli e faccine sostituiscono

concetti, emozioni o parole, per comunicare in modo più diretto e

veloce. Non solo: servono a dare più impatto visivo alle conversazioni e

per rafforzare la personalità del chatbot (costruita con le parole)

dato che non possiamo sfruttare il linguaggio del corpo . Del resto le persone utilizzano sempre più immagini ed emoji nelle loro conversazioni virtuali; secondo lo studio pubblicato da Facebook IQ ,

il 56% degli intervistati ha inviato almeno una volta un messaggio

composto solo da emoji. Rappresentano, in sintesi, la nuova chiave

interpretativa del discorso; ecco perché includerle nelle conversazioni

dei chatbot è di fondamentale importanza.

Un chatbot ha successo solo se è

in grado di risolvere un problema o creare un valore aggiunto

nell’esperienza del cliente. È indispensabile quindi conoscere il

cliente per capire come aiutarlo, ma questo non basta: tutti sono capaci

di dimostrarsi utili consegnando all’utente due righe di testo noiose.

Ecco come sfruttare le basi del copywriting per creare un bot il più umanizzato possibile, capace di adattarsi al modo di esprimersi e interagire delle persone. Tone of voice

Per creare un’esperienza entusiasmante per gli utenti, è necessario

costruire un chatbot che incarni un personaggio ben definito, con una

personalità unica e una propria voce. Si tratta di un’ estensione del brand , quindi lo sviluppo del personaggio deve seguire lo stile aziendale : stabilire il tono di voce

di un chatbot significa decidere come il brand stesso verrà percepito

dal cliente. Prima di dare voce al nostro chatbot è quindi

indispensabile fare chiarezza su come l’azienda vuole essere percepita.

Lavorare sul tone of voice significa inoltre conferire un’anima

al chatbot e quindi contribuire a instaurare una connessione empatica

ed emozionale con gli utenti, aumentandone il coinvolgimento e la

volontà di tornare ad interagire con questa forma di AI. Conversational Interjections Come fa notare Patrick Stafford nell’articolo sull’ Arte della Conversazione al tempo dei bot , l’uso delle Conversational Interjections

(per i grammatici italiani “Interiezioni Discorsive”) dà un forte

impatto alla personalità del chatbot. Il bot di Stafford userebbe

espressioni come “yep”, “ah” e “sure”

molto più empatiche di una ridondante frase di circostanza del tipo: “Mi

sembra di capire che hai un problema. Mi dispiace molto”. Con

espressioni brevi ma dirette ci si mostra concentrati sul discorso,

comunicando la volontà di continuare ad ascoltare , oltre a un forte coinvolgimento. Creare un chatbot utile ad automatizzare un processo o a risolvere un problema richiede pianificazione , ottime capacità di scrittura e monitoraggio

costante per evolversi. La tecnologia unita alla comprensione degli

utenti e dei loro bisogni portano alla costruzione dell’esperienza

desiderata. Il segreto per intrattenere conversazioni migliori (tanto reali quanto virtuali) è saper ascoltare. Ascoltare con l’intento di capire.