La guía definitiva de Chatbot

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es un programa informático capaz de entablar una conversación con un usuario. Un usuario puede hablarle o enviarle un mensaje a través de una aplicación de chat, y él responderá según corresponda hablando, escribiendo algo o mostrando algo gráfico. En el centro de la transformación digital se encuentran los proyectos que buscan mejorar y automatizar la experiencia del cliente. Con razón, las opciones de autoservicio son lo que busca un número cada vez mayor de clientes cuando interactúan con una empresa. Los clientes buscan asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, con experiencias personalizadas y canales interactivos que ya utilizan. Hemos visto cómo muchos sitios web chatbots se lanzaban con grandes expectativas y acababan fracasando, dejando frustración y una pérdida de recursos para todos los implicados.

Chatbots han tenido dificultades para satisfacer las demandas de los clientes debido a las limitaciones técnicas de las plataformas sobre las que se construyeron. Sin capacidades y funcionalidades sólidas, y sin una personalización en profundidad, la mayoría de chatbots siguen siendo mediocres. Teniendo esto en cuenta, hemos creado esta guía para ayudarle a comprender las capacidades críticas de una plataforma de chatbot y cómo evaluar las soluciones del mercado para lograr la experiencia que busca.

¿Qué es un chatbot y cuáles son los componentes de una plataforma de chatbot de éxito?

Ir más allá de los QnA predefinidos

No hay duda de que las preguntas frecuentes tienen su lugar en un chatbot. Dar a sus clientes acceso a respuestas de opción múltiple o predeterminadas de forma rápida y directa puede ser todo lo que necesita para ciertas áreas de su caso de uso. Sin embargo, si desea crear una experiencia de chatbot intuitiva y sofisticada, necesita ampliar las capacidades más allá de las preguntas y respuestas predefinidas. Las QnA se rompen si el usuario proporciona cualquier entrada fuera de las opciones predeterminadas.

Para crea un chatbot inteligente, necesita aprovechar NLU, tanto para preguntas frecuentes como para flujos avanzados. Un chatbot de éxito debe reducir la fricción para el cliente y ayudarle a conseguir lo que se propone. Una de las ventajas de NLU es que permite a los usuarios completar sus solicitudes con sus propias palabras (lenguaje natural). Si el chatbot entiende el lenguaje natural de una persona y puede responder de forma inteligente aprovechando datos que no han sido preprogramados, el usuario sigue interesado y es probable que continúe su interacción con el bot. Desde responder preguntas hasta gestionar transacciones de usuarios o proporcionar recomendaciones, NLU amplía exponencialmente lo que su chatbot puede hacer.

Construido con NLU y NLG sólidos

Chatbots que se limitan a preguntas de opción múltiple y simples preguntas frecuentes no serán impactantes para una empresa o sus clientes. Si no está utilizando una plataforma de chatbot que tenga los medios para utilizar NLU o NLG, se está perdiendo una de las oportunidades más emocionantes y gratificantes de la IA conversacional, la creación de un chatbot verdaderamente inteligente. Sin embargo, aprovechar la comprensión del lenguaje natural o la generación de lenguaje natural no es fácil, y no se puede simplemente pulsar un interruptor y tener todo configurado y listo para usar. Se necesita una planificación cuidadosa para poder aprovecharlo al máximo.

NLU va más allá de permitir a los clientes hablar de forma más natural con un asistente de chatbot. Entre sus funciones avanzadas se incluyen la identificación del idioma, la corrección ortográfica, la detección automática de patrones de entidad, la conservación del contexto una vez finalizada la conversación y mucho más. NLU utiliza grandes conjuntos de datos inteligentes para lograrlo y, como resultado, ofrece a los usuarios una experiencia más personalizada. Para reducir el tiempo que tarda en crea un asistente, ampliarlo y crear una experiencia que sea accesible y valiosa para su base de usuarios, busque plataformas que vengan equipadas con un motor NLU/NLG.

Capacidad de personalización

Todos los proyectos de IA conversacional necesitarán algún nivel de personalización en algún momento. Hay muchos aspectos en los que la personalización es fundamental, pero no todos pueden ser importantes desde el principio. La personalización incluye tanto la integrabilidad como la creación de una experiencia única para el cliente.

Lo último que quieres es otra pieza de software que no se integre bien en tu sistema. No solo es importante para gestionar la complejidad de tu pila tecnológica, sino que, además, aprovechar esas integraciones te permite acceder a datos que pueden diferenciar a tu chatbot de la competencia.

Por ejemplo, crear un chatbot que se integre bien con su sistema CRM permitirá a los usuarios consultar el saldo de sus cuentas bancarias y la última vez que visitaron una sucursal local para detectar fraudes. Además, puede pedirles su opinión sobre su experiencia a través del chatbot y añadirla a sus puntuaciones de satisfacción del cliente. Además, si solicitaron información sobre un préstamo hipotecario u otros servicios relacionados, puede utilizar los datos recopilados a través del bot para suministrarlos de forma proactiva a sus agentes.

Si la interacción con el cliente es satisfactoria, éste querrá volver. Por encima de todo, los clientes quieren que se les proporcione un servicio que esté disponible 24 horas al día, 7 días a la semana, que se sienta personalmente atendido, con acceso a un agente en directo cuando lo necesiten. Para lograrlo, asegúrese de que su plataforma puede integrarse bien con canales y otro software para ofrecer la mejor experiencia.

Fiabilidad y escalabilidad

A medida que tu chatbot comienza a recibir más tráfico e interacciones, es primordial que cuentes con una plataforma que pueda soportar el aumento de volumen. La infraestructura de la plataforma en la que crea apoye su chatbot debe ser fiable, ofrecer acuerdos de nivel de servicio con tiempos de inactividad mínimos y resolver rápidamente los conflictos relacionados con errores. Contar con una plataforma fiable que te respalde significa tranquilidad una vez que tu proyecto comience a avanzar con tu grupo de usuarios objetivo. La escalabilidad de la plataforma puede significar tanto ser capaz de operar bajo una creciente participación de los usuarios como el rendimiento de la plataforma cuando sus casos de uso comienzan a ver un aumento en el volumen.

Aprendizaje y mejora continuos

Una vez que haya lanzado su chatbot inicial, naturalmente empezará a pensar en qué es lo siguiente y cómo puede ampliar sus capacidades. Aprovechar las métricas de uso, detectar temas de intención mal entendidos e identificar áreas fuera del alcance que actualmente no cubre tu bot te ayudará a iterar y mejorar tu bot con el tiempo. Tu plataforma de chatbot debería disponer de las funcionalidades necesarias para identificar estas métricas e implementar mejoras sin necesidad de utilizar productos alternativos.

Además, la plataforma que utilice debe disponer de mecanismos para reutilizar rápidamente los objetos que ya se han creado con su primer caso de uso. Por ejemplo, no debería llevar semanas cambiar el contenido o realizar cambios en un conjunto existente de flujos. Asegúrese de tener en cuenta lo que costará escalar y gestionar su chatbot una vez que alcance cierto tamaño.

Opciones para crear un chatbot

Herramientas de chatbot mínimas

Existen algunas plataformas que destacan por proporcionar las herramientas básicas para crear un chatbot, pero hay que tener cuidado. Estas plataformas no escalan con un chatbot de IA conversacional completamente realizado. Te dan herramientas que te ayudan a crea y a realizar pruebas que, a primera vista, parecen funcionar muy bien para que tu solución llegue al estado de funcionamiento. Sin embargo, una vez desplegada la solución, los clientes empiezan a tener problemas con el asistente y empiezan a llegar tickets de soporte. Debido a que estas herramientas no cuentan con funcionalidades que permitan tener un equipo de asistencia dedicado a ayudar a los clientes, el chatbot tiene dificultades.

Las plataformas de chatbot de este tipo son tentadoras, especialmente cuando las ofrecen proveedores bien establecidos, pero no están especializadas en la creación de IA conversacional, sino que se crean para complementar el resto del conjunto de productos que ofrece el proveedor, incluida la infraestructura de despliegue, la capa de análisis e incluso las capas de integración de datos.

Construya sus propias herramientas NLU

Para crear una personalización de base, puede parecer una decisión fácil elegir soluciones con modelos BYO NLP. Ser capaz de crear el núcleo de los modelos de aprendizaje automático que apoyan su proyecto, y ser dueño de su código puede sonar perfecto para crear una experiencia personalizada. El diablo está en los detalles.

Dar a los creadores de chatbot una pizarra en blanco puede parecer emocionante al principio, pero para aquellos que no están familiarizados con NLU o IA conversacional, puede ser desalentador y desalentador. Es posible que disponga de los recursos necesarios para contratar a expertos, como un equipo de científicos de datos, pero esto puede resultar excesivamente caro y ser un campo muy competitivo. Los clientes que estén interesados en empezar desde cero deben estar preparados para incurrir en costes de recursos adicionales, un tiempo de creación de valor más lento y posibles problemas relacionados con la experiencia.

Lo mejor de dos mundos

Encontrar una plataforma que pueda satisfacer las expectativas de sus clientes y diseñar y crea experiencias únicas marcará una gran diferencia a la hora de mejorar la experiencia de sus clientes. Intenta encontrar una plataforma que tenga un motor NLU gestionado (lo que significa que no tienes que ser un científico de datos para aprovechar todos los beneficios, pero puedes si quieres), que sea extensible para satisfacer las expectativas de tus clientes, que proporcione soporte a tu equipo y que te dé lo que necesitas para crear un chatbot que pueda escalar. Desarrollar un chatbot conversacional basado en IA no tiene por qué ser como aprender un nuevo idioma. Contar con la plataforma adecuada para usted y su equipo no solo le da tranquilidad, sino que también le permite ahorrar costes, acelerar el TTM y contar con un equipo de asistencia siempre dispuesto a ayudarle.

Capacidades y ofertas críticas de una plataforma de chatbot

Ahora ya sabe lo que necesita de una plataforma de IA conversacional a alto nivel, pero ¿qué capacidades y características debe buscar? Aunque existen algunas funciones de chatbot que le facilitarán la vida a la hora de crear un chatbot, hay funcionalidades críticas que no son negociables a la hora de decidirse por una.

1) Conversation Studio

Ser capaz de visualizar la lógica conversacional detrás de su chatbot para que pueda tener confianza en cada paso que da.

2) API

Las API sólidas son imprescindibles para garantizar el acceso a los datos, tanto para introducirlos en la plataforma de chatbot como para enviarlos a otras herramientas cuando sea necesario.

3) Motor NLU gestionado

¿Te entusiasma la idea de tener que desplazarte por interminables páginas de documentación sobre NLU para averiguar cómo configurar y ajustar tus modelos? A menos que su lanzamiento sea dentro de dos años, nosotros tampoco lo estaríamos. Un motor NLU gestionado significa que obtendrá toda la potencia de la IA conversacional, sin complicaciones.

4) Integración de canales

Chatbots no aportan ningún valor si no están disponibles donde se encuentran tus usuarios, así que asegúrate de que hay integraciones disponibles para los canales a los que tus usuarios ya acceden o accederán pronto.

5) Ciclo de vida de la opinión del cliente

A medida que los usuarios empiezan a interactuar con el chatbot, es necesario poder utilizar los datos y mejorar continuamente el chatbot. Las funciones que te ayudan a identificar malentendidos, conversaciones satisfactorias y futuros temas del chatbot son fundamentales para el éxito a largo plazo de tu chatbot.

6) Pruebas de regresión

Especialmente cuando las cosas comienzan a escalar, tener pruebas de regresión en una plataforma le ahorrará tener que volver manualmente para probar cualquier cambio en su chatbot.

7) Equipo de asistencia especializado

La documentación y las opciones de autoaprendizaje están muy bien, pero disponer de un equipo de asistencia especializado te ayudará a aliviar cualquier problema que puedas tener con tu proyecto.

8) Herramientas de colaboración

La posibilidad de que todo su equipo se coordine en tiempo real le evitará tener que crear una extensa documentación para gestionar los cambios de contenido, flujos, código, etc.

9) Sistema de gestión de contenidos

Tener acceso a todo el contenido que se utiliza en el chatbot facilita considerablemente la realización de cambios en bloque o de uno en uno.

¿Cómo funciona todo junto?

Dirigirse a los clientes con una experiencia de chatbot que resulte impactante y agradable de usar lleva tiempo, pero si se cuenta con un proceso desde el principio, las cosas pueden resultar drásticamente más fáciles. Si buscas un contenido más detallado sobre cómo crear un chatbot de éxito en crea , no dejes de seguir el enlace.

Diseño

Comience por conceptualizar las capacidades del chatbot, los retos técnicos conocidos, los canales de destino, la marca de la empresa, la personalización y otras consideraciones para su chatbot. El diseño es un paso que no puede apresurarse, lo último que desea es crear un chatbot que no maximice el valor que le proporciona a usted y a sus clientes.

Formación NLU

Aunque no todos los chatbots requieren el uso de NLU, los chatbots sofisticados a menudo lo hacen. Al entrenar tu NLU, la claridad es clave para que el chatbot sea capaz de identificar las intenciones del usuario y dar respuestas adecuadas a los clientes. Por lo tanto, dedique tiempo a reconocer qué intenciones requieren NLU y cuáles podrían ser mejor como una experiencia directa. Ambas aportan un inmenso valor a la experiencia general del usuario.

Revisión con los equipos empresariales: este paso no se da necesariamente después de la formación en NLU. Debe incluir la lista de requisitos empresariales en el diseño y la formación en NLU. Puede hacer un bucle con sus equipos de cara al cliente periódicamente, o puede co-crear utilizando plataformas que tengan un diseño conversacional integrado y un entorno de desarrollo. Su contenido y sus mensajes siempre tendrán que cambiar y ajustarse, y disponer de la plataforma adecuada para hacerlo le ayudará a acelerar sus ciclos.

Pruebas

Detectar posibles errores y problemas antes de que se produzcan es la recompensa de contar con un proceso de pruebas bueno y exhaustivo. Aprovechar las pruebas de regresión y los emuladores de conversación facilitará el proceso. Asegúrese de que hay una cobertura de pruebas adecuada en todo el chatbot y asegúrese de realizar pruebas tempranas y frecuentes para evitar tener que dedicar tiempo y recursos a volver sobre cada flujo. Esto también incluye los canales en los que ha configurado su chatbot para que esté disponible.

Producción

¡Salud por un lanzamiento exitoso! Se han dado todos los pasos necesarios en la planificación y las pruebas de su chatbot. Puede ser beneficioso lanzarlo en uno o dos canales seleccionados en lugar de en todos a la vez por si surge algún problema.

Postproducción y más allá

Después de haber lanzado su chatbot, ahora puede empezar a monitorizar los comentarios y las métricas que generan sus usuarios. Disponer de herramientas para identificar métricas de uso y áreas de mejora puede ayudar a que tu chatbot tenga éxito a largo plazo.

¿Cómo empezar?

Encontrar la plataforma de chatbot adecuada no tiene por qué ser complicado. Con tantos tipos de chatbots disponibles, debes estar informado sobre qué buscar cuando consideres proveedores en el espacio. Si está listo para empezar a crear su chatbot con una plataforma que sea fácil de usar, pero que no sacrifique la personalización y las capacidades, empiece con una prueba gratuita o programe una demostración para conocer nuestra oferta para empresas.

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