Los bots están de moda, admitámoslo. Pronto serán tan comunes como las propias webs de las empresas. Su faceta como agente de atención al cliente es la más popular, pero en este artículo desvelamos otras funciones muy interesantes para convertir un asistente en un chatbot inteligente.
Normalmente asociamos los chatbots a contestar preguntas frecuentes para nuestros clientes. Preguntas que resuelven dudas sobre precios, productos y envíos realizados, por ejemplo. Empresas privadas, pero también públicas se han sumado a automatizar la primera línea de contacto con su cliente: muy recientemente lo hemos visto con los chatbots de organizaciones gubernamentales para contestar a preguntas sobre el COVID-19, por ejemplo.
Los asistentes virtuales, bien planteados, realizan esta tarea con diligencia ofreciendo una respuesta inmediata, multidioma, 24/7 a nuestros clientes. Pero ¿qué ocurre cuando necesitamos automatizar una respuesta más personalizada?
No hay que olvidar que el chatbot es una herramienta más de comunicación, marketing y ventas de la empresa. Como una red social, sirve para transmitir mensajes con un tono concreto y comunicarse de forma cercana con los clientes. Y por eso, sus respuestas deberían ser lo más personalizadas y ajustadas posibles.
El frontend de la web es la parte que interactúa con el usuario, y como tal, según si la web es pública o privada (una intranet, por ejemplo), nos puede dar información sobre el perfil de los usuarios que estén logueados en ese momento. Un asistente inteligente utilizará estos datos para enriquecer y personalizar las respuestas, así como permitir realizar acciones para ese usuario como por ejemplo, en el caso de un bot de recursos humanos, comprobar el número de días de vacaciones que le quedan o consultar su nómina.
A esto se le añade la multicanalidad. La forma de “hablar” con el chatbot que pueda tener un usuario puede ser muy diversa, desde una ventana en la web, por WhatsApp, Telegram, Facebook Messenger, Slack… esto también nos da información sobre la forma de comunicar el usuario y su identificación para posteriores acciones.
Entendemos por esto todas las conexiones que, desde el asistente inteligente, se puedan llevar a cabo comunicándose con bases de datos o sistemas propios de la empresa o incluso de terceros. Por ejemplo, si tenemos un centro de atención al cliente externalizado, un chatbot en la web de la empresa puede traspasar una conversación a un chat con un agente humano de este centro.
También el asistente puede dar una respuesta al usuario en forma de documentos, vídeos, imágenes o texto que recoja y realice transacciones, por ejemplo contra sistemas ERP como SAP o CRM. De esta manera, la respuesta al usuario siempre estará actualizada y ligada a la información oficial de la empresa.
Además de poder conectarse con elementos de frontend y backend, algo que convierte un simple chatbot en un verdadero asistente inteligente es combinarlo con otras herramientas de inteligencia artificial. La entrada de la información en lenguaje natural por parte del usuario puede interceptarse, analizarse, desestructurar y volver a agrupar con varias soluciones combinadas, según el tipo de preguntas que haga el usuario y dónde y en qué forma se encuentran las respuestas a éstas.
¿Parece complicado? Veamos los casos de dos empresas que transformaron sus chats convencionales en asistentes inteligentes gracias a estas estrategias.
En el primer caso, tenemos una empresa de alimentación que proporciona plazas de parking a sus empleados. Hay menos plazas de parking que empleados, por lo que en una franja horaria determinada, éstos pueden reservar masivamente para los 5 días siguientes mediante una aplicación en su intranet. Esta aplicación se cuelga a menudo y los empleados, nerviosos por no perder su plaza, llaman masivamente a helpdesk para solucionarlo, colapsando semanalmente este departamento.
Para solucionar esta situación, la empresa decidió implementar un chatbot donde los empleados, a través de su canal favorito, WhatsApp, pueden reservar, cancelar y consultar reservas. El asistente inteligente es capaz de reconocer al usuario por su número de teléfono, comprobar sus permisos, entender su consulta y realizar la reserva, cancelación o consulta.
El primer día que usaron la herramienta se reservaron 20 plazas con éxito en menos de 2 minutos, sin problemas técnicos y sin llamadas a helpdesk. Aquí tenemos integraciones de frontend para el reconocimiento del usuario por su teléfono y de backend al integrarse con la base de datos de plazas disponibles.
En otro caso, tenemos a Ibercaja, un líder en banca y seguros que aumentó la inteligencia de su chatbot combinándolo con un buscador inteligente. Preguntas que empleados de oficina realizaban sobre la compleja normativa de la empresa, se canalizaban a través del asistente inteligente y éste orquestaba la respuesta para, o bien responder directamente, o bien lanzar un buscador en lenguaje natural para encontrar la respuesta en varias bases de datos.
Esto permitió reducir el tiempo de respuesta a cero en las oficinas, y aliviar la creación de consultas en el helpdesk sobre normativa de seguros, que en muchas ocasiones se resolvían con tareas de soporte repetitivas y de bajo valor. Este proyecto fue el ganador a nivel mundial del premio de IBM de este año en la categoría "Outstanding Data & AI Solution".
Para aquellas empresa que no han implementado un chatbot pero están interesados en hacerlo, nuestra recomendación es comenzar con un asistente virtual sencillo que se centre en contestar con precisión las consultas de sus clientes, recordando que no solamente sirve para clientes externos, sino que puede ayudarnos a atender a empleados y agilizar procesos internos.
Además, hay que tener en cuenta que podemos transformar nuestro chatbot en un verdadero asistente inteligente conectándolo y combinándolo con otras soluciones ya sean corporativas, de terceros o incluso con servicios adicionales de Inteligencia Artificial para extraer su verdadero potencial.
En Enzyme no solo somos especialistas en esto, sino que hemos diseñado nuestro propio chatbot de Enzyme para empresas.
Esto no solamente aprovechará mejor las funcionalidades del asistente, sino que será el comienzo de un buen ecosistema de inteligencia artificial, con datos centralizados, al servicio de los clientes.
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