Casi d'uso

Un'azienda globale di tecnologia per la salute e il benessere ha collaborato con Nebuly per comprendere meglio come le persone utilizzano il suo assistente GenAI.

Al lancio, l'azienda ha mostrato in anteprima l'assistente a 1,5–2,0 milioni di utenti idonei, con analytics di Nebuly progettati per supportare fino a 500.000 interazioni giornaliere a piena scala.

Assistente GenAI – User Analytics

Nebuly fornisce analytics per l'assistente GenAI rivolto ai clienti dell'azienda.
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La piattaforma analizza le interazioni in chat per individuare intenti degli utenti, livelli di soddisfazione, punti di attrito e segnali di rischio, offrendo ai team visibilità su come le persone vivono davvero e interagiscono con l'assistente.

Questo aiuta a individuare quando gli utenti sono frustrati, confusi o disimpegnati, consentendo un miglioramento continuo della qualità delle conversazioni e della soddisfazione degli utenti.

Assistente GenAI – Analisi comportamentale

‍Nebuly consente inoltre la segmentazione comportamentale per comprendere come diversi tipi di utenti interagiscono con l'assistente nel tempo.

Raggruppando gli utenti in base ai loro pattern di engagement, ad esempio:

• Utenti occasionali (1–2 conversazioni, meno di 5 messaggi per conversazione)

• ‍Utenti medi (diverse conversazioni, 5–10 messaggi per conversazione)

• Utenti intensivi (più conversazioni, sessioni lunghe)

i team possono scoprire abitudini di utilizzo, profondità di engagement e trend comportamentali tra le coorti (ad es. utenti solo mattutini vs. power user).

Questo aiuta i team di prodotto e dati a profilare il comportamento degli utenti, identificare cosa favorisce l'adozione o l'abbandono e progettare esperienze chatbot più personalizzate ed efficaci.

Sfide

Visibilità limitata sul comportamento degli utenti

L'azienda non riusciva a identificare in modo sistematico di cosa parlavano le persone con l'assistente GenAI o in quali casi le sue prestazioni fossero al di sotto delle aspettative. Le analisi precedenti si basavano su esportazioni CSV manuali e fogli di calcolo, trascurando segnali utente silenziosi ma importanti.

Sfide di misurazione

Gli utenti spesso si scontravano con esperienze con chatbot frustranti, ricevendo risposte irrilevanti, incomplete o errate. L'azienda non aveva visibilità su quando e perché gli utenti fossero insoddisfatti, poiché gli strumenti esistenti non potevano misurare problemi specifici degli LLM come la scarsa qualità delle risposte o i follow-up confusi.

Senza metriche chiare centrate sull'utente come soddisfazione dell'utente, tasso di errore o rischio percepito, l'azienda non riusciva a identificare cosa facesse fallire le conversazioni né a migliorarle nel tempo.

Esigenze di compliance e privacy

Poiché il prodotto trattava temi sanitari sensibili, privacy e compliance non erano negoziabili. I team avevano bisogno di una soluzione che controllasse gli accessi, mantenesse i dati in locale ed escludesse contenuti specifici dell'utente o regolamentati.

La soluzione Nebuly

Integrazione dei dati e configurazione privacy-first

Un'istanza Nebuly self-hosted su AWS ha riunito i dati dell'assistente e quelli dell'esperienza. La soluzione ha fornito analytics unificati tra le business unit e supporta tagging personalizzato, clustering e analisi demografica.

KPI e segnali comportamentali definiti

Nebuly ha introdotto metriche coerenti come soddisfazione degli utenti, tasso di errore e engagement, tracciate per argomento e coorte di utenti. Le dashboard ora monitorano in tempo reale i trend di rischio e di soddisfazione.

Privacy, compliance e tracciabilità

Permessi granulari, policy di conservazione e cancellazione a livello utente garantiscono la compliance. L'opzione self-hosted offre agli stakeholder interni il pieno controllo sui dati relativi all'assistenza sanitaria.

Insight self-service

La piattaforma consente a product manager, analisti e scienziati comportamentali di accedere direttamente alle informazioni. Questo ha sostituito le analisi manuali e migliorato la collaborazione tra le funzioni.