¿Qué hace grandioso a un chatbot? Enfocarse decididamente en los clientes

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Los Chatbots son la moda en este momento, pero son prácticamente inútil a menos que las empresas se concentren en la experiencia del cliente. A continuación, le indicamos cómo garantizar que su iniciativa de chatbot de frutos.

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Pocas tecnologías han atraído más atención durante el último año que chatbots, esos asistentes virtuales que imitan el habla humana mientras que facilitan tareas en nombre de los seres humanos, por lo general a través de una interfaz de mensajería conversacional. En un momento en que el software está impulsando niveles sin precedentes de automatización, las empresas están utilizando chatbots a los clientes a pedir cualquier cosa, desde alimentos a suministros de oficina hasta hardware.

Los Chatbots son una gran razón por la cual la adopción corporativa de los sistemas cognitivos y la inteligencia artificial generarán ingresos mundiales de casi  US$8.000 millones en 2016 aumentando a más de 47.000 millones de dólares en 2020, según IDC.

¿Qué hace grandioso a un chatbot? Quizá lo más importante, dado las inversiones de las empresas en tales herramientas es, ¿qué hace que un chatbot sea malo? ¿Qué precauciones deben tomar los CIO al construirlos?

Tal vez nadie está mejor preparado para responder a estas preguntas que el CEO de Conversable, Ben Lamm, cuya compañía ha construido chatbots para los gustos de TGI Fridays, Whole Foods, Budweiser y, más recientemente, Shake Shack.

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Los Chatbots se tratan en su totalidad sobre el cliente

En juicio de Lamm Un gran chatbot está diseñado, implementado y desplegado basado en una comprensión profunda de los clientes de una empresa. Esto significa que su iniciativa de chatbot debe tener claros mandatos relacionados con la experiencia del cliente, objetivos e indicadores de rendimiento clave que permiten agregarle valor demostrable y mensurable para el usuario y las marcas.

” Ya sea que las compras sean más convenientes, el apoyo conversacional optimizado, o elevar su experiencia de un evento en vivo, el chatbot necesita llevar la experiencia del cliente a un nuevo nivel de compromiso”, expresó Lamm.

Entre los mejores chatbots pueden ser continuamente mejorados por los empleados de la línea de negocios. Conversable, por ejemplo, ha construido un sistema de respuesta adaptativa llamado Aqua que utiliza el aprendizaje automático para identificar consultas rotas y permite a los empleados escribir y modificar las respuestas del chatbot.

“Si su chatbot no está mejorando, está definitivamente empeorando”, agregó Lamm.

Conversable ha documentado su proceso de construcción de un chatbot:

1. Diseñar la conversación: Identifique los mejores casos de uso en las operaciones existentes de los clientes y anote los flujos de conversación. En general, hay múltiples partes interesadas involucradas, que varían dependiendo del cliente, pero abarca negocios y TI.

2. Construir la conversación: Piense en esto como el 1.0 del producto final. Póngalo a prueba para asegurarse de que la experiencia en su conjunto está a la altura. Las revisiones a los flujos de la conversación y otras facetas de la experiencia suceden en esta etapa.

3. Integración de sistemas: Se trata de un trabajo clásico de integración. Conversable permite que los webhooks se aseguren de que los datos necesarios para cada flujo de conversación estén disponibles. Por ejemplo, si alguien quiere saber el precio de un producto, o cuántas calorías hay en un elemento del menú, necesitamos aprovechar esos datos bajo demanda durante la conversación.

4. Aprendizaje: Se trata de una colaboración entre humanos y máquinas para mejorar los algoritmos. Demasiadas personas asumen que sólo debes dejar a la IA sola a su suerte.

5 Expansión: Piense en esto como permitir conversaciones más sofisticadas, expandiéndose a otras áreas importantes donde los clientes tienen preguntas o necesidades. La gente suele saltar de un tema a otro durante una conversación, y hay una relación en algún punto de ese salto. Cuando identificas una relación entre una conversación y otra, la vinculación fácil de los flujos ahorra mucho tiempo a los clientes y asegura que el chatbot se adhiera al usuario a medida que se desarrolla una conversación orgánica.

6. IA avanzada: Esto tiene que ver en su totalidad con mejorar de forma continua en el tiempo. No estás listo una vez que el chatbot está en línea, y nuestra tecnología hace que sea fácil de analizar lo que está sucediendo en las interacciones bot-usuario e identificar las áreas a mejorar. Con esos datos en la mano, puede aumentar la sofisticación de su chatbot utilizando nuestra IA.

“Aunque cada cliente es un poco diferente, nos apegamos muy de cerca a este proceso, ya que constantemente nos pone en modo de producción en semanas en lugar de muchos meses de desarrollo como ocurre en otros lugares”, dice Lamm

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Errores que conducen a malos chatbots

¿Qué constituye a un mal chatbot? Uno que “intenta hervir el océano”, externó Lamm.

“Estoy sorprendido cuando las empresas lanzan su primer chatbot y afirman tener una funcionalidad que va desde el soporte al cliente, pasando por tener una cartera de negocios gigante hasta capacidades de comercio electrónico”, complementó el líder de esta herramienta.

Luego se coloca en línea en seis canales con los que la compañía tiene poca experiencia y los problemas se acumulan a un ritmo exponencial. 

Por otra parte, Lamm dice que la proliferación de bots de uso general que arrojan basura industrias produce mayor perjuicio a las empresas y a sus clientes. Aplicaciones más reducidas de IA conversacional aseguran que la experiencia sea precisa, consistente y escalable.

Rob Harles, director de medios sociales y colaboración de Accenture Interactive, dice que la consultora hace todo lo que puede para ayudar a los clientes a desacelerar y evitar errores comunes con el chatbot. Algunos clientes quieren implementar un chatbot de forma apresurada porque es genial y porque un cliente quiere automatizar algo para evitar tratar con los usuarios.

Otros, haciendo eco del comentario de Lamm sobre hervir el océano, tratan de aplicar las tecnologías de automatización a tantas cosas como sea posible de una vez. Ambos enfoques son recetas para producir experiencias de usuario pobres.

Un enfoque preciso en la experiencia del cliente puede ofrecer a las empresas la mejor receta para un chatbot exitoso, la tecnología debe ser construida de manera experta. Eso significa adherirse a los principios de diseño de pensamiento para la construcción del software con el enfoque centrado en el ser humano. Pero la realidad es que pocos departamentos de TI están equipados con suficientes especialistas en diseño de pensamiento, y mucho menos de ingenieros de software que han construido chatbots antes.

Es por eso que los CIO están recurriendo a las empresas emergentes como Conversable y consultando a gigantes para obtener ayuda. ¿Cómo se ve un chatbot exitoso? Las unidades interactivas y de movilidad de Accenture a finales de 2016 lanzaron un chatbot en nombre de Avianca, la aerolínea nacional de Colombia.

Construido en seis semanas en Facebook Messenger, “Carla” permite a los pasajeros acceder a información sobre los registros y el estado de los vuelos y solicitar cambios en los asientos desde sus teléfonos inteligentes, eliminando la necesidad de hacer una llamada telefónica aparte, descargar una nueva aplicación o visitar el sitio web de la compañía. Fue diseñado para ayudar para responder a algunas de las preguntas más básicas del pasajero más que a tratar de hacer todo por ellos. 

Harles dice que Accenture eligió construir Carla en el software de computación en nube de Amazon Web Services para permitir que Carla pueda escalar con facilidad durante los períodos punta sin afectar la experiencia del cliente. Desde su lanzamiento en diciembre de 2016, Carla ha acumulado más de 31.200 usuarios únicos y ha realizado 1 millón de interacciones únicas.

En última instancia, un gran chatbot requiere pensar a través del caso de uso empresarial y el viaje del cliente y una voluntad de corregir el curso cuando y donde sea necesario. Y mientras que el aprendizaje de la máquina y las tecnologías de AI deben ser funcionales, no lo son todo, sino la experiencia del usuario.

El trabajo es duroNo me importa cuán inteligente sea tu IA”La inteligencia artificial no es mágica y no significa que se puede omitir el habitual rigor aplicado a las funciones principales del negocio y los proyectos de TI”.

 

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