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Cuando el que responde es un chatbot

Los chats de este tipo agilizan la atención al cliente ante preguntas o consultas frecuentes. ¿Cómo sacar el mayor provecho de ellos?

Loschatbots son software basados en Inteligencia Artificial capaces de emular a las personas, con el objetivo de mantener conversaciones con seres humanos en diversas plataformas de chat, como la de Messenger de Facebook.

Se prevé que buena parte de las empresas adoptará en los próximos años chatbots para relacionarse con sus clientes, generando conversaciones en horarios de atención atípicos hasta haciendo hincapié en gustos personales para compras personalizadas.

Hay tres beneficios fundamentales a la hora de utilizar un chatbot. El primero es que se pueden dar al cliente respuestas automatizadas, precisas y de forma inmediata las 24 hs. del día y los 365 días del año.

El segundo: permite obtener información del consumidor a través de su interacción, lo que ayuda a conocerlo y ofrecerle una atención cada vez más personalizada. Este punto no solo da mucho más valor a la respuesta en sí, sino que además permite ir alimentando y enriqueciendo la información que la empresa tiene en sus sistemas de atención al cliente.

Por último, y no menos importante, una herramienta de este tipo reduce costos de personal, sobre todo, en firmas pequeñas que normalmente no cuentan con suficientes empleados en este área y que incluso muchas veces no tienen la estructura necesaria para sostener un contact center que funcione las 24 hs. del día.

"Si a un chatbot lo enriquecés con un sólido sistema de IA que le permita conocer e incrementar la información que brinda (básicamente están los que siguen una lógica predefinida, basados en reglas fijas, y otros que "aprenden": a medida que reciben contestaciones, modifican su comportamiento de respuesta ante las diferentes interacciones que van teniendo), el valor percibido por el cliente es mucho más alto y la calidad de información recibida a raíz de la transacción permite realizar acciones de relacionamiento mucho más precisas", explica Gustavo Mina, gerente de Práctica CRM de Axxon Consulting.

De acuerdo a él, un claro ejemplo de ello es identificar cuando en la consulta nace un nuevo interés por una posible venta o se detecta un reclamo.

El machine learning como aliado

Asimismo, estos sistemas hacen uso de los modelos de machine learning: utilizan lo que se denomina el "lenguaje natural", dando respuestas precisas en una conversación contextual. "Estas herramientas aprenden con el uso y se entrenan con miles de casos en tiempo real, siendo capaces de procesar grandes volúmenes de datos en muy poco tiempo", afirma Mina.

Otra clave es la necesidad de analizar aquello que el chatbot no pudo "comprender" en primera instancia, para obtener nuevos y valiosos insights de los consumidores. "Aquí, toman especial importancia los modelos predictivos de IA. Se puede anticipar las necesidades reales del usuario y convertir las respuestas en contestaciones realmente inteligentes, dando un "salto interpretativo" o de sentido, gracias a los modelos cognitivos y al entrenamiento previo", comenta al respecto Mina.

Por su parte, Juan Manuel Cueto, Mananging Partner de WallChase destaca que "respecto del uso de la tecnología aplicada a la comunicación interna entre miembros de una misma compañía, los celulares tomaron un enorme protagonismo". "Los grupos de WhatsApp laborales, por ejemplo, reúnen a todos los integrantes, poniéndolos al tanto de cada decisión e invitándolos a participar, aún estando en otros países", añade.

¿Qué errores evitar?

Un error frecuente es pensar que un chatbot es un "índice de preguntas y respuestas", como las viejas páginas de "Preguntas Frecuentes". Pensarlo de esa forma es limitar su capacidad. El chat debe evolucionar a medida de que las interacciones de los clientes incrementan, lo que no se puede lograr si las respuestas son siempre las mismas, independientemente del comprador o de cómo se plantee la pregunta. Este tipo de interacciones no permite enriquecer la experiencia del usuario ni darle valor a la organización para mejorar su atención al público.

Otro error muy común es utilizar al chatbot en reemplazo de todos los canales de atención, lo que tiene como consecuencia que, al ser algo demasiado generalista, queda en desuso. "Si no puede dar respuesta a todo de forma precisa, se degrada la experiencia del usuario", asegura Mina.

También, es importante definir un criterio de "alcance" en cuanto a qué temas resolver con el chatbot y qué temáticas apuntar a un trato humano. "Al antropomorfizarlos, se debe chequear que desde lo corporativo no estemos ofendiendo a los clientes, sobre todo, si se trata de una compañía global, se deben tener en cuenta particularidades de cada país, como temas de género, tradiciones e idiosincrasia local", cuenta el experto de Axxon Consulting.

Además, hay que evitar la frustración del cliente y mostrar las reglas con claridad. "La idea no es engañarlos pretendiendo que crean que están chateando con una persona y luego descubran que se trata de un chatbot. Hay que tener mucho cuidado al customizar estas herramientas. Si el consumidor se muestra enojado, la respuesta inmediata será escalar la conversación a un agente", concluye Mina.

Cifras en aumento33% de las empresas latinoamericanas adquirirán herramientas de estas características a lo largo de este año, mientras que hay un alto porcentaje de firmas que ya las están utilizando, de acuerdo a un estudio de International Data Corporation (IDC).

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