Intenciones de un Chatbot: Como construir la experiencia de cliente perfecta desde FAQ’s

Un mar de desilusión suena un tanto ominoso, sin embargo es lo que puede estar a punto de suceder según Gartner cuando el público perciba que una tecnología de la que se esperan grandes cosas no cumple las expectativas. Esta posibilidad forma parte de las 5 categorías de la  esperada gráfica anual denominada Hype Cycle que presente Gartner.

Para llegar a la siguiente face Slope of Enlightment —fase en la que una tecnología empieza a ser entendida y a generar beneficios para sectores más amplios— la tecnología debe ser redefinida para entender su potencial como un producto. Los chatbots actuales no pueden aún satisfacer todas nuestras necesidades, pero es posiblemente el medio más efectivo para interactuar co clientes y descubrir sus necesidades.

Más que solo convertir las FAQ’s (Preguntas frecuentes) , es más efectivo entenderlas como “intenciones”. ¿Qué es lo que realmente requiere el cliente? En lugar de proporcionar una respuesta larga y genérica que cubra distintas areas, un chatbot puede entender las intenciones de lo que realmente quiere el usuario y dar respuestas de manera rápida y precisa.

Como Convertir to Base de Conocimiento para los Bots:

En investigaciones recientes de Retale, se encontró que cerca de una de cada tres personas en la edad de 18 a 34 años que usaron un chatbot quieren que sean más “conversadores”

Aquí esta la respuesta de una Aerol´sea a una pregunta para cambiar un vuelo:

“Ver la guía para modificar reservaciones aquí”.

Esta respuesta es demasiado vaga y sería extraño encontrarla en conversaciones cara a cara.

No existe la intención de proporcionar una respuesta exacta o de entender la razón de su pregunta. En breve, aún debemos de descubrir la intención del usuario. Esto puede hacerse mediante la “Botificación” de tu Base de Conocimiento.

Un Chatbot dotados de Aprendizaje de Maquinas y Procesamiento Natural del Lenguaje mediante la Inteligencia Artificial podrá identificar las preguntas frecuentes más populares. Los árboles de decisión podrán entonces “Botificar” estas para proporcionar la respuesta indicada. Veamos un ejemplo:

Usuario: Puedo cambiar mi vuelo?

Chatbot: Permíteme encontrarlo por ti. Me puedes decir a donde es tu vuelo?

U: Barcelona

C: Gracias!, de donde es tu salida?

U: San Francisco

C: Gracias! A qué hora y fecha es tu salida?

…….y así continuar.  Los árboles de decisión proporcionan preguntas breves que permiten entender la intención y proporcionar la respuesta indicada.

Adicionalmente toma nota de los pronombres “yo”  y “tú” para ofrecer una conversación más natural. Dada la popularidad de las aplicaciones de mensajería tales como WhatsApp y el Messenger de Facebook, es simple sentido común aspirar a proporcionar una experiencia de conversación similar para tus clientes a través de un Bot.

El Contexto es todo:

Una Pregunta Frecuente es una función binaria increíble que consiste en una pregunta y una respuesta. En realidad las conversaciones humanas son mucho menos predecibles y contienen diversas preguntas de seguimiento.

Toma por ejemplo una consulta común a las Aerolíneas: “Cancelar o cambiar tu vuelo”. No sería común que alguien dijera esas palabras exactas en una conversación. En lugar de ellos lo normal es que una persona pregunte:

  1. Necesito un boleto de avión
  2. Cual es el precio
  3. OK me llevo este entonces

Los humanos tendemos a utilizar muchos pronombres,  Para que un Chatbot sea más conversaciones, debe reconocer el contexto y proveer el costo del vuelo solicitado.

Las intenciones de los Chatbots pueden procesar información de los usuarios utilizando variables que permitan procesar la información solicitada y entender el contexto de la misma. Por ejemplo, si proporcionas detalles de tu vuelo, un Chatbot deberás ser capaz de usar esa información a lo largo de la conversación.

No exactamente la siguiente gran cosa pero…:

Los Chatbots posiblemente no tengan la posibilidad de atender cada necesidad individual, pero cuando se trata de proporcionar servicio al cliente, pueden llegar muy lejos.

Más que proporcionar un servicio hecho a la medida para los clientes, las FAQs ofrecen una misma respuesta independientemente de sus necesidades. Por ejemplo, si un individuo requiere cambiar su contraseña, las FAQs simplemente los van a dirigir a alguna parte del sitio web para completar la tarea. Lo que el cliente en realidad esta buscando es una transacción – un  intercambio de información para solucionar su consulta.

Para ello los Chatbots pueden utilizar transacciones integrándose son los sistemas legados y sistemas de administración para proporcionar estos servicios. En lugar de estar haciendo click en distintas ligas y hablando con distingos agentes con una FAQ, los usuarios pueden cambiar sus contraseñas, comprar productos u obtener información sensible mediante una conversación con un Chatbot.

Soporte Humano en el Camino:

La sección de FAQs y Ayuda en tu sitio web es un ambiente controlado.  Sabes exactamente cuales son las preguntas disponibles y la información que cada una contiene. En resúmen, tienes una idea de la experiencia que el usuario tendrá en ese lugar. El usuario tendrá una respuesta o no la tendrá.

La situación es distinta con un Chatbot que no tiene idea de la pregunta a la que se va a enfrentar. Esto podrían ser preguntas encontradas en las FAQs, consultas genéricas fuera del contenido o solicitudes como una demostración de producto. Independientemente los Chatbots deben ser capaces de proporcionar la respuesta correcta o escalar la conversación con un ser humano.

Descubriendo las Respuestas Requeridas:

Simplemente copiar y pegar las FAQs en una Base de Conocimiento no es la solución para proporcionar un buen Auto Servicio para tus clientes y usuarios.

Un Chatbot con una plataforma robusta de Procesamiento Natural del Lenguaje te va a permitir conocer las respuestas y contenidos que están haciendo falta. Inbenta utiliza asociaciones semánticas para detectar respuestas negativas que alerten a la empresas sobre la creación de contenidos importantes que enriquezcan la base de conocimiento para proporcionar un mejor servicio.  La brecha en el análisis entre lo que los clientes están preguntando y las repuestas que el Chatbot puede proporcionar es una excelente herramienta de negocios que te permite llenar las brechas de información de manera fácil y rápida.

Mientras que copiar y pegar FAQs no es una idea pésima, no es la solución para proporcionar una experiencia de usuario ideal mediante un Chatbot. En un mundo en donde el cliente es rey, un Chatbot que proporcione respuestas debe ser el caballero de la armadura brillante, el responsable ideal para proporcionar una experiencia de usuario perfecta.

Inbenta utiliza Procesamiento Natural del Lenguaje patentado y + 11 años de investigación y desarrollo para crear Chatbots interactivo con una tasa de líder en el mercado de + 90% de Autoservicio.

Empresas alrededor del mundo incluyendo Ticketmaster utilizan el InbentaBot para proporcionar un servicio personalizado a sus clientes reduciendo  al a ves tickets de soporte.

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