Oggi Matthias Pfeifer parla con Sophie del primo chatbot della WIR Bank. In questo episodio del podcast, potrai scoprire l’esperienza della banca con il bot, come è stato definito il primo caso d’uso e cosa ha sorpreso le persone coinvolte.

Informazioni su Matthias Pfeifer

Matthias Pfeifer è responsabile delle vendite e membro del comitato esecutivo di WIR Bank. La banca si basa su tre pilastri. Oltre ai temi tradizionali relativi a finanziamenti, pagamenti e pensioni, la banca ha creato una propria rete di PMI con una propria valuta, il WIR. Il terzo pilastro è la stretta collaborazione con le FinTech.

Primo punto di contatto

Durante il suo Master extra-occupazionale, Matthias ha approfondito per la prima volta il tema dei chatbot. Gli studenti hanno avuto l’opportunità di passare una giornata a programmare loro stessi un chatbot, riferisce entusiasta. È proprio questo entusiasmo che ha portato con sé quando è passato da UBS a WIR Bank un anno e mezzo fa. L’unica cosa che mancava era un piccolo concetto iniziale e, ovviamente, un caso d’uso.

Il vantaggio del cliente è al centro dell’attenzione

Partendo da questo motto, Matthias e i suoi colleghi hanno cercato di capire dove un chatbot potesse aumentare i vantaggi per i clienti e allo stesso tempo promuovere la trasformazione digitale all’interno della banca. Hanno trovato quello che cercavano in un caso d’uso per la loro rete di PMI. Quando un ordine viene elaborato, viene pagato in parte in WIR e in parte in franchi svizzeri. Il denaro in WIR può poi essere utilizzato per acquistare qualcosa dalle altre PMI della rete. Un totale di 30 consulenti alla clientela sono a disposizione delle 30.000 aziende della rete. Ed è proprio qui che sta il problema, riferisce Matthias, perché semplicemente non ce ne sono abbastanza.

Il chatbot supporta i clienti e li prende per mano mostrando loro per cosa possono usare il loro WE. WIR Bank si affida a un bot basato su regole. Ciò significa che il bot non comprende alcun testo libero inserito dall’utente. Invece, gli utenti cliccano attraverso il bot, che cerca di scoprire ciò che gli utenti vogliono ponendo abili domande. Una volta stabilito che l’utente sta cercando un orologio, ad esempio, può inserire la sua marca preferita in un campo alla fine del percorso e il chatbot invia un link a un’azienda della rete che offre proprio questa marca. Il chatbot non è più attivo sulla piattaforma stessa, dove un motore di ricerca dedicato aiuta l’utente a selezionare il modello giusto.

Affina i consigli sistematici con l’aiuto del bot

Matthias è particolarmente orgoglioso dell’approccio sistematico del chatbot nel consigliare i clienti. A tal fine, le modalità di utilizzo della valuta WIR sono state suddivise in quattro aree e successivamente perfezionate. Di conseguenza, anche i consulenti esperti sono stati in grado di imparare qualcosa di nuovo e di perfezionare e sistematizzare ulteriormente i loro consigli per fornire ai clienti la migliore consulenza possibile. “Ogni consulente alla clientela ha il proprio focus e la propria rete di contatti, che può utilizzare per fornire consulenza”, spiega Matthias Pfeifer. Il chatbot aiuta ad ampliare i propri orizzonti e porta un nuovo approccio sistematico alla consulenza.

Sebbene il chatbot sia destinato ai clienti esterni e non ai dipendenti interni, WIR Bank vede un ulteriore potenziale per un caso d’uso futuro grazie all’effetto di apprendimento per i consulenti interni. È ipotizzabile un bot che venga utilizzato per il trasferimento di conoscenze, ad esempio per la formazione in una specifica area tematica della consulenza.

Un modo diverso di trovare un nome

WIR Bank ha adottato un approccio non convenzionale per dare un nome al chatbot, soprattutto se si considera che si tratta di una banca nota per il suo approccio conservativo. Con l’aiuto di Sophie, è stato lanciato un sondaggio su LinkedIn che ha permesso di ricevere più di 50 proposte di nomi, uno dei quali è stato infine selezionato. L’intero processo è durato pochi giorni e non ha comportato lunghi processi di approvazione da parte della banca.

E come parla?

Poiché il chatbot della WIR Bank è un prototipo, la personalità non è ancora così marcata come quella di altri bot, ma ha un design più pragmatico, riferisce Matthias. Per WIR Bank, che è a sua volta una PMI, è importante comunicare con i propri clienti in modo diretto e diretto. Questo fatto è stato ovviamente incorporato anche nella personalità del bot. Non sorprende quindi che il chatbot si rivolga agli utenti chiamandoli “Du” anziché “Sie”. Abbiamo molti commercianti e clienti del settore edile, quindi il ghiaccio viene spesso rotto in fretta e ci conosciamo comunque rapidamente”, afferma Matthias. WIR Bank ha inoltre deciso di adottare un approccio più giovane nei confronti dei clienti per tenere conto del chatbot come innovativo canale di comunicazione digitale. Vogliamo comunicare con il nostro chatbot nello stesso modo in cui lo facciamo in una relazione commerciale personale”, afferma Matthias Pfeifer.

Il prossimo passo

Nel corso del tempo, WIR Bank si è resa conto che i gruppi target che utilizzano il bot sono diversi da quelli inizialmente previsti. Questo è sicuramente dovuto anche al fatto che il chatbot è posizionato sulla homepage del sito web e quindi attira l’attenzione di tutti i segmenti di clienti, indipendentemente dal fatto che vogliano fare provviste, risparmiare o utilizzare la loro valuta WIR. Per questo motivo, la banca vorrebbe testare il chatbot in vari altri punti del sito web aziendale nei prossimi mesi e imparare di più sul gruppo target effettivo, ovvero le persone che vogliono usare la loro valuta WIR. L’esperienza acquisita sarà poi utilizzata per rivedere l’intero concetto di chatbot e adattarlo se necessario. In realtà non c’è una fine in vista, l ‘intero processo è iterativo“, dice Matthias e ride.

Imparare

1. pone il beneficio del cliente al centro della ricerca di un caso d’uso adeguato.

2 Un chatbot può innescare effetti collaterali inaspettati. In questo articolo, ad esempio, insegnando ai consulenti clienti un nuovo sistema per fornire consigli.

3. adottare un approccio non convenzionale al progetto e, ad esempio, avviare un sondaggio su LinkedIn per trovare un nome per il chatbot.

4. non esiste una fine per un progetto di chatbot, si tratta di un processo iterativo.

È meglio ascoltare l’episodio del podcast con Sophie Hundertmark e Matthias Pfeifer. Divertiti!

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