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de las consultas de los usuarios reciben respuesta satisfactoria
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de las consultas de los usuarios reciben respuesta satisfactoria
de los usuarios exploran más contenido del sitio después de chatear
duración promedio de la sesión
Es difícil elegir entre 1000 quesos.
Incluso si tienes acceso a un quesero profesional, la gran cantidad de opciones es imposible de analizar.
Esto llevó a Les Producteurs de lait du Québec (PLQ), junto con LG2, a incorporar IA en sus recomendaciones de productos con Froméo, un ‘mayordomo del queso’ impulsado por IA para su marca Fromages d’ici.
Froméo es un chatbot con IA diseñado para ayudar a los usuarios con preguntas sobre quesos de leche de vaca.
La iniciativa del chatbot surgió de una planificación estratégica orientada a educar a los consumidores sobre un nuevo sistema científico de clasificación de quesos — sabores, intensidades y textura.
Facilita la selección de quesos ofreciendo recomendaciones personalizadas, información detallada de productos y consejos prácticos a través de una interfaz conversacional intuitiva.
Cuando los usuarios interactúan con Froméo, reciben recomendaciones rápidas y personalizadas de quesos según preferencias determinadas científicamente. Al principio, los usuarios responden un breve cuestionario para identificar sus gustos y luego afinan sus opciones conversando de manera natural.
Froméo tiene en cuenta:
Y según los quesos seleccionados, Froméo también puede ofrecer:
El equipo de Fromages d’ici optó por una solución basada en IA principalmente por su capacidad de ofrecer interacciones inteligentes y dinámicas adaptadas a las preferencias de cada usuario.
Al integrar IA avanzada y PLN, Froméo gestiona eficazmente las interacciones sin que los usuarios tengan que conocer términos técnicos, haciendo la experiencia más intuitiva y personalizada.

Froméo no solo destacó por su caso de uso único, sino que fue un ejemplo excepcional de IA construida con intención.
Como lo describió Mathieu Weber, CRO de Botpress: “Froméo no buscaba presumir de IA. El equipo no perseguía la novedad por la novedad.”
El objetivo era simple pero potente: crear una forma innovadora y atractiva de promover la producción local de quesos y aumentar el alcance de la marca.
La iniciativa del chatbot surgió de una planificación estratégica orientada a educar a los consumidores sobre un nuevo sistema científico de clasificación de quesos — sabores, intensidades y textura.
Reconociendo que la interacción fomenta una comprensión más profunda, Froméo fue diseñado para guiar a los usuarios de manera interactiva a través del extenso contenido, haciendo que la información educativa sea accesible y fácil de entender.
El equipo se enfocó en un caso de negocio real: mejorar la participación del consumidor ayudando a las personas a navegar la abrumadora variedad de quesos locales.
Acordaron una solución de IA que impulsaría el conocimiento mediante:
Esta iniciativa estratégica tenía un vínculo directo entre objetivo, solución y resultado: una señal de una solución de IA con propósito.
Muchos chatbots quedan relegados al temido FAB (Floating Action Button — el clásico icono de chat en la esquina de una página web).
Pero los creadores de Froméo no trataron el chatbot como algo secundario. Lo trataron como el producto principal.
En lugar de ocultar la experiencia detrás de un icono de chat, la interfaz de Froméo está integrada directamente en la navegación principal del sitio web. Aparece en el centro, enmarcada por imágenes de la marca.
Esta decisión de diseño no fue solo estética: redefinió cómo los usuarios exploran el sitio. Froméo convierte la navegación pasiva en una experiencia activa y guiada, donde la conversación reemplaza los menús y filtros interminables. Cada interacción impulsa al usuario hacia adelante, llevándolo de la curiosidad a una recomendación personalizada sin fricciones.
Un bot solo es tan bueno como la calidad de su base de conocimiento. El equipo de Fromages d’ici se aseguró de construir la suya pensando en los usuarios finales.
La base de conocimiento del chatbot fue cuidadosamente seleccionada a partir de contenido propio desarrollado en colaboración con expertos reconocidos, como el Centre d’expertise fromagère du Québec (CEFQ) para quesos, la Association des microbrasseries du Québec (AMBQ) para cervezas y especialistas del sector vinícola (SAQ).
Este contenido respaldado por expertos fue luego estructurado para ofrecer recomendaciones precisas, relevantes y variadas. Se prestó especial atención a refinar las búsquedas, sugerir alternativas, asegurar detalles precisos de los productos y mantener una selección diversa de varios productores de queso.
Froméo es un ejemplo perfecto de ‘buena información, buenos resultados’ (lo opuesto a ‘basura entra, basura sale’). Cuando se alimenta a un chatbot de IA con información bien seleccionada, el bot puede ofrecer interacciones claras, atractivas y útiles para los usuarios.
Antes de decidirse por Botpress, el equipo evaluó varias soluciones de IA, incluida la API de OpenAI. La combinación de Botpress con GPT-4o resultó superior, ofreciendo interacciones precisas y fáciles de usar.
La flexibilidad de la plataforma Botpress permitió al equipo “mayor control sobre la funcionalidad del chatbot, la experiencia del usuario y la gestión general de costos,” explicó Romain Prache, socio y director técnico en LG2.
Los equipos de Customer Success y Partnership de Botpress se enorgullecieron de contribuir al proyecto, y LG2 aprovechó al máximo el soporte técnico directo de Botpress para implementar una solución sólida.
“Botpress desempeñó un papel crucial durante todo el ciclo de vida del proyecto, brindando un soporte técnico extenso,” dijo Prache. “Ayudaron a superar desafíos de implementación, optimizaron los flujos conversacionales y mejoraron significativamente la eficacia y usabilidad del chatbot.”
Froméo demuestra que la IA efectiva no consiste en añadir tecnología a procesos existentes, sino en repensar desde cero cómo los usuarios interactúan con el contenido.
Este éxito fue resultado de decisiones deliberadas:
Froméo no tuvo éxito porque usó IA. Tuvo éxito porque el equipo construyó cada componente —la estrategia, el contenido y la tecnología— con un propósito.
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