Cada vez más organizaciones empresariales los utilizan para automatizar aspectos de la experiencia del cliente. Al depender menos de los agentes de servicio y los agentes en vivo, las organizaciones están logrando ahorros de costos significativos y se están volviendo más eficientes.
Las estadísticas de crecimiento no mienten. bots conversacionales:
- han experimentado un crecimiento del 92 % como canal de comunicación de marca desde 2019.
- fueron utilizados por el 67% de los consumidores globales en el último año.
- manejará el 75-90% de las consultas bancarias y de atención médica para 2022.
¿Qué es? Una definición de chatbot.
Un sistema de chatbot utiliza tecnología de inteligencia artificial (IA) conversacional para simular una discusión (o un chat) con un usuario en lenguaje natural a través de aplicaciones de mensajería, sitios web, aplicaciones móviles o el teléfono. Utiliza aplicaciones de lenguaje basadas en reglas para realizar funciones de chat en vivo en respuesta a interacciones de usuarios en tiempo real.
¿Por qué son importantes?
Un chatbot a menudo se describe como una de las expresiones más avanzadas y prometedoras de interacción entre humanos y máquinas. Estos asistentes digitales agilizan las interacciones entre personas y servicios, mejorando la experiencia del cliente. Al mismo tiempo, ofrecen a las empresas nuevas oportunidades para agilizar el proceso de participación del cliente para lograr una eficiencia que pueda reducir los costos de soporte tradicionales.
Un chatbot puede mejorar y comprometer las interacciones con los clientes con menos intervención humana. Elimina las barreras a la atención al cliente que pueden surgir cuando la demanda supera los recursos. En lugar de esperar en espera, los clientes pueden obtener respuestas a sus preguntas en tiempo real. Menos fricción en el servicio puede mejorar la experiencia de marca para los clientes.
Para las empresas que buscan mejorar las experiencias de sus clientes, la adición de chatbots para responder preguntas simples puede mejorar la satisfacción, agilizar el viaje del cliente y brindar soporte centrado en el cliente.
De los beneficios esperados de estas herramientas de servicio digital:
- El 68% de los clientes citan soporte las 24 horas
- 64% cita respuestas rápidas a preguntas simples
- 51% cita respuestas instantáneas
¿Quién está usando chatbots?
Si bien los chatbots se han convertido en elementos fijos en el espacio minorista en línea para optimizar la atención al cliente, también se han adoptado ampliamente en industrias como las finanzas, la atención médica y los seguros. Más allá de la atención al cliente, ve que los equipos de ventas usan chatbots para guiar a los clientes a través del embudo de ventas y los equipos de marketing para generar clientes potenciales calificados.
Los chatbots son un tipo de asistente digital diseñado para mejorar la eficiencia empresarial al automatizar las tareas de soporte de rutina. Pueden ahorrar a las empresas hasta un 30% en sus costos de atención al cliente. También pueden generar ingresos convirtiendo las transacciones de carritos abandonados en ventas. Optimizan la atención al cliente a través de la automatización y, según Juniper Networks, pueden ahorrar a los consumidores y empresas más de 2500 millones de horas de atención al cliente para 2023.
Estos son algunos ejemplos de cómo se utilizan los chatbots en el mundo real:
- Verizon los usa para responder a los problemas iniciales de atención al cliente.
- La Administración de Seguridad del Transporte (TSA) los usa para automatizar AskTSA en Twitter y Facebook.
- Erica de Bank of America informó 19,5 millones de usuarios, más de 100 millones de interacciones y una eficacia del 90 % para respuestas útiles .
¿Qué enfoque de chatbot es adecuado para usted?
Existen diferentes enfoques y herramientas que puede usar al crear chatbots. Dependiendo del caso de uso que desee abordar, algunas tecnologías son más apropiadas que otras. La combinación de formas de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la comprensión semántica puede ser la mejor opción para lograr los resultados deseados.
Jerarquía lógica estándar
Estos chatbots basados en avisos permiten a los clientes elegir de una lista de avisos y luego llevarlos a través de una serie de preguntas de opción múltiple. La aplicación los llevará al destino más útil según las respuestas. Este tipo de chatbot es bueno para consultas simples con un alcance definido, ya que limita a los clientes a una cierta cantidad de entradas.
Reconocimiento de palabras clave
Este enfoque permite a los clientes enviar sus consultas por escrito. El chatbot identifica las palabras clave de la consulta y dirige a los clientes a la solución correspondiente. Este tipo de chatbot se puede utilizar para una gama más amplia de consultas de los clientes.
Aprendizaje automático
Este enfoque utiliza un motor de aprendizaje automático para entrenarse a sí mismo y ofrecer una respuesta óptima a la consulta de un cliente. Aprende en base a consultas anteriores y evoluciona a medida que se analizan las entradas. Se necesita una gran cantidad de datos para entrenar el sistema, y el aprendizaje automático de la aplicación de chatbot se realiza en una caja negra sin información sobre lo que se aprende.
PLN simbólico
Este enfoque aprovecha la IA simbólica para proporcionar un enfoque más conversacional del servicio al cliente. Utiliza tecnología de lenguaje natural para comprender la intención de la consulta de un cliente. Proporciona una visibilidad completa de las reglas que usan las máquinas para obtener conocimiento, con supervisión humana para ajustar los modelos de aprendizaje.
Detrás de escena: cómo funciona un chatbot
Los chatbots están capacitados para actuar sobre las entradas proporcionadas por los consumidores o pueden regirse por reglas. Se basan en la capacidad de una máquina para interpretar el lenguaje humano (hablado o escrito) y están capacitados para responder a las interacciones. Cuantos más datos se suministren al chatbot, más humana será la respuesta. Hay dos tareas diferentes que realizan:
Análisis de solicitud de usuario
El análisis de las solicitudes de los usuarios es la primera y más importante tarea que realiza un chatbot. Es el análisis de la solicitud de un usuario que se utiliza para identificar la intención y extraer entidades relevantes . La capacidad de un chatbot para comprender el idioma y el contexto de una solicitud es fundamental para poder brindar una respuesta precisa.
Un ejemplo de un análisis de solicitud de usuario.
Devolver la respuesta
Una vez que se ha identificado la intención del usuario, el chatbot debe proporcionar la respuesta más adecuada a la solicitud. La respuesta puede ser en forma de:
- un texto genérico y predefinido;
- un texto recuperado de una base de conocimiento que contiene diferentes respuestas;
- una información contextualizada basada en datos que el usuario ha proporcionado;
- datos almacenados en sistemas empresariales;
- el resultado de una acción que realizó el chatbot al interactuar con una o más aplicaciones de back-end; o,
- una pregunta de eliminación de ambigüedades que ayuda al chatbot a comprender correctamente la solicitud del usuario.
Un chatbot devuelve una respuesta basada en la entrada de un usuario. Este proceso puede parecer simple pero, en la práctica, las cosas son bastante complejas.
Los chatbots se han convertido rápidamente en engranajes clave en el negocio empresarial. Hacen que sea mucho más fácil (en la mayoría de los casos) resolver los problemas pendientes de los clientes y eliminan una cantidad significativa de trabajo manual para los agentes de soporte en vivo. Dicho esto, no deben percibirse como reemplazos humanos, sino como un aumento humano.
Los clientes aún valoran la capacidad de interactuar con agentes en vivo, particularmente para consultas más complejas. Por lo tanto, mantener a un humano informado sigue siendo esencial para la ecuación general del chatbot.
A medida que las empresas buscan hacer que la información sea más accesible (tanto interna como externamente), espere ver aún más innovación en la tecnología de chatbot. La clave de esa ecuación de innovación es una comprensión contextual más profunda del lenguaje. Sabemos una cosa o dos sobre eso.
@oscardelcarmen_ 