Nel mondo digitale in rapida evoluzione, il Conversational Marketing sta riscrivendo le regole dell’interazione cliente-azienda. Definito come l’impiego di chatbot per emulare conversazioni umane e facilitare acquisti direttamente attraverso piattaforme digitali (Garner 2019), il Conversational Marketing capitalizza gli ultimi sviluppi in intelligenza artificiale (AI) attraverso gli LLM come ChatGPT e l’approfondimento dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Secondo le previsioni, il settore è destinato a crescere quasi sette volte entro il 2025, raggiungendo un valore di circa 290 miliardi di dollari a livello globale (statista.com), posizionandosi come uno dei pilastri fondamentali del commercio elettronico moderno.

Nonostante i vantaggi come l’efficienza migliorata e l’esperienza d’acquisto personalizzata, molti consumatori mostrano ancora una certa riluttanza verso i chatbot, spesso percepiti come impersonali. Emergono quindi interrogativi significativi: è possibile rendere i chatbot non solo utili ma anche piacevoli per i consumatori? Recentemente, studi come quello di Sidlauskiene et al. (2023) hanno evidenziato come l’antropomorfizzazione dei chatbot, ovvero l’attribuzione di caratteristiche umane a questi sistemi, possa migliorare significativamente la percezione di personalizzazione del prodotto e la disponibilità a pagare un prezzo più alto da parte dei consumatori, soprattutto in contesti di solitudine situazionale, un fenomeno amplificato dall’isolamento sociale durante la pandemia di COVID-19.

Questo articolo mira a esplorare il Conversational Marketing approfondendo come questi strumenti digitali possono trasformare l’engagement del cliente e quali strategie possono adottare i marketer per navigare in questo panorama in evoluzione.

Cos’è il Conversational Marketing?

Il Conversational Marketing è un approccio moderno al marketing digitale che utilizza chatbot, assistenti virtuali e altre forme di intelligenza artificiale per creare dialoghi personalizzati e in tempo reale con i consumatori. Questo metodo si è evoluto con l’avvento dei social media e delle piattaforme di messaggistica, dove la necessità di comunicazioni rapide e interattive è diventata sempre più evidente.

La nascita del conversational marketing può essere tracciata fino all’introduzione dei primi chatbot nei primi anni 2000, ma ha visto una crescita esponenziale con il miglioramento delle tecnologie di AI e lo sviluppo di Large Language Model come ChatGPT. Queste innovazioni hanno permesso ai chatbot di passare da semplici strumenti basati su regole a sofisticati agenti conversazionali capaci di apprendere dalle interazioni precedenti e di fornire risposte sempre più accurate e umanizzate.

Conversational Marketing e Limiti

Nonostante i progressi tecnologici e la nascita dei LLM e dei sistemi di intelligenza artificiale (AI), il conversational marketing sta attualmente sperimentando alcune criticità (Rabassa et al., 2022), con i consumatori che preferiscono ancora interagire con gli esseri umani piuttosto che con i chatbot (Adam et al., 2021).

Diventa quindi cruciale per i marketer ridurre lo scetticismo dei consumatori nei confronti dei chatbot e capire come garantire percezioni e comportamenti positivi verso questi ultimi (Roy & Naidoo, 2021). Uno degli aspetti che sembrano risultare cruciali per ridurre questo limite è il processo di antropomorfizzazione del chatbot, che sembra essere correlato ad un maggiore engagement dell’utente.

Conversational Marketing & Antropomorfizzazione: uno studio

Un recente studio condotto da Sidlauskiene et al. (2023) ha esplorato l’impatto dei chatbot antropomorfici nel contesto del conversational marketing. L’obiettivo principale dello studio era determinare come i chatbot che mostrano caratteristiche umane influenzino la percezione dei consumatori riguardo alla personalizzazione dei prodotti e la loro disponibilità a pagare un prezzo più elevato. Lo studio ha utilizzato un design sperimentale che includeva un pre-test e due esperimenti online, coinvolgendo un totale di 552 partecipanti.

Gli esperimenti

Nel primo esperimento, i partecipanti sono stati divisi in due gruppi e hanno interagito con un chatbot antropomorfico o con un chatbot non antropomorfico. I risultati hanno dimostrato che i partecipanti che interagivano con il chatbot antropomorfico percepivano una maggiore personalizzazione del prodotto.

Nel secondo esperimento, oltre a replicare i risultati del primo, è stato aggiunto l’elemento della disponibilità a pagare un prezzo più alto. I risultati hanno indicato che i partecipanti erano disposti a pagare di più per un prodotto consigliato da un chatbot antropomorfico, specialmente se si sentivano soli.

Questi risultati suggeriscono che l’antropomorfizzazione dei chatbot può essere una strategia efficace per migliorare l’esperienza del consumatore nel conversational marketing.

Antropomorfismo nei Chatbot

L’antropomorfismo dei chatbot emerge quindi come un fattore critico che influenza profondamente l’engagement dei consumatori. I chatbot che incorporano caratteristiche umane, come l’uso di espressioni colloquiali o una conversazione più fluida, possono generare una percezione più personale e coinvolgente durante le interazioni.

Questi aspetti hanno delle profonde implicazioni sul futuro del conversational marketing, che avrà sempre più bisogno di poter controllare la personalità e lo stile di risposta dei chatbot e che possa offrire all’utente una esperienza più simile a quella che avrebbe con un utente umano. Fondamentale diventa quindi il design del chatbot.

Design dei Chatbot Conversazionali

Quando parliamo di un design efficace per un chatbot non ci limitiamo quindi all’aspetto estetico. Parliamo piuttosto di una attenzione alla personalità e allo stile di risposta che risponda alle esigenze dell’azienda e che ne incarni i valori, ma che sia anche in grado di adattarsi all’utente con cui sta interagendo.

Questo richiede una profonda comprensione delle dinamiche di interazione umana. Elementi di design come la capacità del chatbot di condurre conversazioni naturali e la sua abilità di riconoscere e rispondere alle esigenze specifiche degli utenti sono essenziali.

Secondo Følstad et al. (2021), i chatbot, come gateway digitali, devono non solo fornire informazioni ma anche captare e mantenere l’interesse del consumatore, aumentando potenzialmente i ricavi aziendali. Il successo di questi sistemi si basa quindi sulla loro capacità di simulare un’interazione umana credibile e piacevole, rendendo critica la scelta del tono, della modalità di risposta, della personalità del chatbot e della personalizzazione del dialogo.

Questo approccio nel design dei chatbot contribuisce significativamente alla percezione di una esperienza utente personalizzata e soddisfacente, un aspetto fondamentale per fidelizzare il cliente nel contesto competitivo dell’e-commerce moderno.

Fattori Psicologici nel Conversational Marketing

Solitudine Situazionale

Nel contesto del Conversational Marketing, la solitudine situazionale emerge come un fattore psicologico significativo che influenza l’interazione dei consumatori con i chatbot. Le ricerche dimostrano che i periodi di isolamento, come quelli sperimentati durante la pandemia di COVID-19, possono intensificare la percezione di connessione sociale con i chatbot. L’interazione prolungata e intensa con questi sistemi può mitigare la sensazione di solitudine, poiché gli utenti percepiscono una maggiore presenza sociale, che a sua volta può favorire una maggiore accettazione e dipendenza da queste tecnologie.

Fiducia nei Chatbot

La fiducia nei chatbot è cruciale per il loro successo e accettazione. Elementi come la competenza percepita del chatbot, il suo stile di comunicazione e la trasparenza nelle sue operazioni giocano un ruolo fondamentale nella costruzione della fiducia. Ad esempio, i chatbot che dimostrano un comportamento socialmente competente sono percepiti più favorevolmente, incrementando così la fiducia e l’accoglienza da parte degli utenti, in particolare tra i giovani adulti e i millennial (Haaga-Helia eSignals)

Adattamento al Comportamento del Chatbot

Uno stile più umano dei chatbot aumenta la probabilità che gli utenti aderiscano alle richieste del sistema, come compilare un modulo di feedback dopo un’interazione. Questo adattamento comportamentale suggerisce che i chatbot più “umanizzati” possono non solo migliorare l’esperienza dell’utente, ma anche incrementare l’efficacia operativa del chatbot nel guidare l’utente attraverso processi decisionali e operativi.

Questi elementi psicologici non solo modellano il modo in cui i consumatori percepiscono e interagiscono con i chatbot, ma forniscono anche intuizioni cruciali su come ottimizzare il design e l’implementazione di questi sistemi per potenziare l’engagement del cliente e l’efficacia complessiva del Conversational Marketing.

Siete interessati al Conversational Marketing?

Per concludere, il Conversational Marketing si sta affermando come uno strumento rivoluzionario nel panorama digitale, spingendo le aziende a ripensare le modalità di interazione con i consumatori. L’efficacia di questa strategia, potenziata dall’antropomorfizzazione e da un’attenta considerazione dei fattori psicologici, ha dimostrato di migliorare notevolmente l’engagement del cliente e l’efficienza delle transazioni commerciali.

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Bibliografia

Chaves, A. P., & Gerosa, M. A. (2019). How should my chatbot interact? A survey on human-chatbot interaction design. ArXiv, 1–44. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1904.02743

Roy, R., & Naidoo, V. (2021). Enhancing chatbot effectiveness: The role of anthropomorphic conversational styles and time orientation. Journal of Business Research, 126, 23–34. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.12.051

Adam, M., Wessel, M., & Benlian, A. (2021). AI-based chatbots in customer service and their effects on user compliance. Electronic Markets, 31(2), 427–445. https://doi.org/10.1007/S12525-020-00414-7/FIGURES/7

Rabassa, V., Sabri, O., & Spaletta, C. (2022). Conversational commerce: Do biased choices offered by voice assistants’ technology constrain its appropriation? Technological Forecasting and Social Change, 174, 121292. https://doi.org/10.1016/J.TECHFORE.2021.121292

Christoforakos, L., Feicht, N., Hinkofer, S., Löscher, A., Schlegl, S. F., & Diefenbach, S. (2021). Connect With Me. Exploring Influencing Factors in a Human-Technology Relationship Based on Regular Chatbot Use. Frontiers in Digital Health, 3, 689999. https://doi.org/10.3389/FDGTH.2021.689999/BIBTEX

Følstad, A., Araujo, T., Law, E. L. C., Brandtzaeg, P. B., Papadopoulos, S., Reis, L., … Luger, E. (2021). Future directions for chatbot research: an interdisciplinary research agenda. Computing, 103(12), 2915–2942. https://doi.org/10.1007/S00607-021-01016-7/TABLES/1

Sidlauskiene, J., Joye, Y., & Auruskeviciene, V. (2023). AI-based chatbots in conversational commerce and their effects on product and price perceptions. Electronic Markets 2023 33:1, 33(1), 1–21. https://doi.org/10.1007/S12525-023-00633-8