Autodesk utilizza AWS per sviluppare community di utenti, aumentare la partecipazione e ottenere risposte in modo più rapido da parte dei membri della community

Il provider di software Autodesk ospita dal 2000 un forum della community chiamato Autodesk Forums per i suoi clienti, ma, mentre molti clienti lo utilizzavano come risorsa, pochi intraprendevano il passo successivo interagendo attivamente con la community. In effetti, gli utenti del forum più coinvolti erano quelli che conoscevano meglio le offerte di Autodesk. L'azienda voleva espandere la portata del forum consentendo ai clienti non solo di assimilare le competenze della community, ma di offrire anche le proprie.

Autodesk ha scelto le soluzioni Amazon Web Services (AWS) per costruire e implementare rapidamente un modello di machine learning per una nuova iterazione di un forum chiamato Community Match. Il modello combina l'esperienza dei membri del forum con le domande poste sul forum; l'idea è quella di incoraggiare i membri della community esperti di un determinato argomento a condividere le loro conoscenze specifiche sulle soluzioni di Autodesk. Mentre prima i clienti si rivolgevano all'assistenza di Autodesk solo per trovare soluzioni ai loro problemi, ora approfittano della conoscenza condivisa all'interno della community per utilizzare il software Autodesk in modo più efficace.

Autodesk realizza software che consentono alle persone di "realizzare qualsiasi cosa". Le sue soluzioni, caratterizzate da tecnologie emergenti come la stampa 3D, l'intelligenza artificiale, la progettazione generativa e la robotica, sono progettate per i professionisti che operano nei settori di architettura, ingegneria, edilizia, media e intrattenimento e industria manifatturiera. L'azienda adotta una strategia volta a utilizzare principalmente AWS per l'intera attività di sviluppo: nel 2017, ha spostato la sua attività di sviluppo in data science e machine learning dalle macchine on-premise ad AWS e di recente ha creato un modello di competenze di machine learning per indirizzare in modo più efficace i clienti verso gli agenti di supporto. "Analogamente a come avviene per il routing basato sulle competenze, possiamo iniziare a offrire assistenza ai nostri clienti all'interno dell'esperienza digitale in modo intelligente, molto prima che sia necessario l'intervento umano", afferma James Bradley, director of data science presso Autodesk. "Possiamo avvicinare le nostre capacità di supporto ai clienti e interagire con loro automaticamente già dalle prime fasi del processo."

Inizialmente Autodesk aveva concepito Community Match come uno spazio in cui i clienti avrebbero potuto entrare in contatto con gli esperti interni di Autodesk. In seguito, nell'ottica di puntare sulla condivisione di competenze e sulla community tra i clienti, Autodesk ha cercato di incrementare il coinvolgimento dei propri clienti per fornire risposte più rapide e un'esperienza d'uso ottimizzata per un maggior numero di clienti. "Si è creata l'opportunità di rivolgersi ai membri della community in possesso di competenze specifiche e metterli in contatto con i membri in cerca di risposte alle loro domande", afferma Bradley. Al fine di aumentare la partecipazione, la strategia iniziale è stata quella di utilizzare le notifiche via e-mail. Tuttavia, questa soluzione sembrava coinvolgere solo i clienti già molto attivi sulla piattaforma, persone che Autodesk ha denominato "Expert Elites", la cui esperienza sui prodotti li rende di fatto ambasciatori di Autodesk. Autodesk voleva invece utilizzare le notifiche per attirare un nuovo gruppo di clienti che avevano già mostrato partecipazione e interesse per il forum, ma che non vi prendevano parte regolarmente.

Per capire come i clienti avrebbero reagito alle notifiche via e-mail per favorire il coinvolgimento nei forum, Autodesk è andata direttamente alla fonte, intervistando i clienti durante una conferenza Autodesk a cui hanno preso parte oltre 10.000 persone. Una scoperta significativa è stata che alcuni membri del personale dei clienti in realtà scrutano i forum o pongono domande per raccogliere contenuti da condividere internamente con i loro team, anche se non sempre condividono le proprie competenze. "Molti di loro ritengono di non saperne quanto un dipendente Autodesk o un Expert Elite, così aspettano che sia qualcun altro a rispondere a una domanda, anche se magari sono esperti in materia", spiega Yizel Vizcarra, data scientist del team digital help and experience. "Volevamo incoraggiare il senso di appartenenza alla community nei forum e incoraggiare le persone a rispondere laddove la loro esperienza può essere d'aiuto a un altro individuo."

Per creare un prototipo del modello di conoscenza in una sola settimana, Autodesk ha utilizzato un'architettura serverless di AWS. "È stato divertente creare qualcosa partendo da un'idea in così poco tempo, combinando le diverse funzionalità serverless che esistono su AWS", afferma Bradley. Un webhook trasmette dati in tempo reale ad AWS dal fornitore terzo in cui è ospitato Community Match. "Fornisce un'architettura flessibile perché possiamo veicolare quel contenuto in molte modalità diverse, non solo mantenendo i dipendenti informati tramite Slack ma anche soddisfacendo le esigenze dei nostri diversi gruppi di utenti", afferma Vizcarra. Autodesk ha suddiviso gli utenti del forum in gruppi: altamente coinvolti, parzialmente coinvolti e osservatori.

Autodesk ha quindi creato e addestrato un modello di conoscenza, ospitato su Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), un servizio di orchestrazione di container completamente gestito, utilizzando una tecnica di transfer learning per creare incorporamenti delle domande dei clienti provenienti dai forum. In seguito, ha sviluppato un modello di nearest neighbors (NN) approssimato, cioè un modello di classificazione comune basato sul presupposto che gli elementi vicini in un set di dati siano in genere simili, utilizzando Amazon SageMaker. Il modello di conoscenza e il modello di nearest neighbors approssimato contribuiscono ad analizzare le domande degli utenti in arrivo e individuano altri 10 utenti che hanno competenze o hanno risposto a una domanda su un argomento simile in passato. I modelli e una serie di regole aziendali sono raggruppati utilizzando AWS Lambda, che consente ad Autodesk di eseguire codici senza dover effettuare il provisioning o gestire i server, e messi in sequenza da AWS Step Functions. Queste notifiche, note come suggerimenti, vengono inviate tramite Amazon Simple Email Service (Amazon SES) fino ad un massimo di 10 utenti per ogni domanda in arrivo, insieme a un link per partecipare. Autodesk ha creato l'intera soluzione senza modificare l'infrastruttura software esistente. "Siamo riusciti a introdurre il machine learning per il monitoraggio in tempo reale senza dover effettuare un'ampia integrazione con il software del forum", afferma Alex O'Connor, lead data scientist del team di digital help data science. "In effetti, in questo modo abbiamo alleggerito il carico dei nostri server." Senza lo streaming, sarebbe stato necessario eseguire query di esportazione massicce e molto onerose per il forum, con costi di risorse enormi, compromettendo potenzialmente l'esperienza sulla piattaforma del forum per gli utenti. Grazie all'approccio webhook in tempo reale, il dimensionamento delle risorse è facilmente controllabile.

Una nuova iterazione di Community Match è stata lanciata nel luglio 2020, rivolta ai clienti che non hanno una partecipazione abituale. Nelle prime 6 settimane dal lancio del forum, Autodesk ha inviato 8.473 consigli utilizzando Amazon SES e Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), un servizio di messaggistica publish-subscribe (pub/sub) utilizzato per creare argomenti o gruppi logici su diversi tipi di prodotti e fornire notifiche di aggiornamento. Autodesk ha scoperto che il modello di machine learning effettua un abbinamento di alta qualità il 32 percento delle volte, valutato in base al tasso di apertura, e il tasso di clic delle notifiche è risultato essere del 31 percento. Rispetto a un tasso di risposta del 12 percento nella prima iterazione di Community Match, almeno il 16 percento delle persone che hanno cliccato sulla notifica nella nuova iterazione, la maggior parte delle quali non erano utenti altamente coinvolti in precedenza, hanno poi partecipato rispondendo. "Si spera che ricevere una notifica che enfatizzi la loro esperienza li incoraggi a prendere parte attivamente in una conversazione", afferma Bradley. "E in effetti, li abbiamo visti postare un po' più spesso." Il forum è concepito per responsabilizzare i clienti, in particolare quelli che si sono astenuti dal partecipare, mostrando loro come la condivisione della propria esperienza possa essere utile agli altri. Gli utenti hanno già fornito risposte o soluzioni alternative, non ufficiali ma altrettanto utili, diverse da quelle fornite da un agente Autodesk.

Autodesk può utilizzare il forum anche per interagire e aiutare al meglio i propri clienti. "In questo modo riusciamo a reagire in tempo reale alle azioni dei clienti e a generare un impatto positivo sul business", afferma Bradley. "Si aprono opportunità per riflettere sui nostri obiettivi aziendali: potremmo basarci su questo framework di messaggistica in tempo reale per indirizzare il comportamento dei clienti, riducendo il loro sforzo o aumentando l'efficienza aziendale." Ad esempio, il forum ha dato ad Autodesk la flessibilità necessaria per rispondere rapidamente alle esigenze dei clienti in modi che un gestore di campagne o un'applicazione di posta elettronica non potrebbero fare. Durante la pandemia di COVID-19, ad esempio, ha riutilizzato parti dell'infrastruttura del forum per monitorare le menzioni sul coronavirus e osservare le modifiche aziendali che i clienti stavano apportando; sulla base di questi dati ha sviluppato risposte informate. "Essere ben informati è fondamentale per poter dare supporto in tempo reale", afferma O'Connor. "Soprattutto all'inizio, quando la situazione si stava evolvendo così rapidamente, era importante per noi capire se stavamo soddisfacendo le esigenze dei nostri clienti alla stessa velocità."

Senza apportare modifiche approfondite all'infrastruttura esistente, Autodesk ha utilizzato i servizi AWS per ricostruire il forum Community Match, stimolando una maggiore partecipazione dei clienti, consentendo loro di condividere competenze che avrebbero potuto essere utili ad altri. Il forum basato sul machine learning non solo consente ad Autodesk di fornire risposte in modo creativo ai propri clienti, ma fornisce anche approfondimenti preziosi sugli utenti e una soluzione flessibile in grado di adattarsi rapidamente alle esigenze dei clienti. "Possiamo personalizzarlo davvero e imparare da esso molto rapidamente", afferma Bradley. "Si tratta di ascoltare per capire come possiamo offrire aiuto e adattare la nostra risposta di conseguenza.”