¿Tu chatbot sabe distinguir...?
"Recibo un pedido."
"He pedido un recibo."
Las mismas palabras utilizadas en un orden diferente pueden tener un impacto dramático en el significado de una frase. El lenguaje humano está plagado de homónimos o palabras con doble sentido. Mientras que una persona puede detectar fácilmente el significado de las palabras utilizando pistas contextuales, no se puede decir lo mismo de toda la tecnología de chatbot diseñada para captar la atención de tus clientes.
Por ejemplo, ¿puede tu chatbot diferenciar entre un sustantivo y un verbo? La realidad es que muchos chatbots tienen dificultades para entender el contexto y el significado, debido a su configuración; o, posiblemente, no tienen capacidades de comprensión del lenguaje natural (NLU). Esto es importante porque los chatbots están siendo implementados cada vez más por las empresas para desviar las preguntas de los clientes de las costosas operaciones de los centros de llamadas. Estas mismas empresas también quieren ofrecer una experiencia positiva al cliente a través de interacciones significativas de atención al cliente.
Según Forrester Consulting, el 50 % de los consumidores afirman sentirse a menudo frustrados por sus interacciones con chatbots y casi el 40 % de estas interacciones se consideran negativas. Aun más convincente es que una experiencia negativa con un chatbot puede ahuyentar al 30 % de los clientes.1
Muchas de estas interacciones negativas tienen su origen en la primera generación de chatbots, que no contaban con los avances tecnológicos -y, sobre todo, con la capacidad de comprender el significado y el contexto- de los que disponen las herramientas actuales de IA conversacional. Estos bots heredados estaban diseñados para recopilar información de contacto o actuar como una sala de espera virtual, poniendo a los clientes en espera hasta que un agente en directo pudiera ponerse en contacto con ellos. Los chatbots de segunda generación incorporaron el aprendizaje automático para programar las conversaciones con los clientes con preguntas y respuestas predefinidas, o incluso con secuencias específicas del sector, pero estas soluciones no podían responder a preguntas complejas, responder a consultas de larga cola ni implicar a los clientes de forma significativa. A la frustración de los clientes se suma la incapacidad de estos chatbots para comprender el significado contextual de una pregunta, lo que obliga a los clientes a buscar a un agente para facilitar una transacción o resolver un problema.
La buena noticia es que las soluciones actuales de IA conversacional son excelentes para mantener conversaciones significativas con los clientes mediante la orquestación del procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático y léxicos que se vuelven más inteligentes con cada interacción. Los chatbots que utilizan NLP pueden interpretar el lenguaje humano dividiendo las consultas en palabras junto con la intención real de las palabras dentro del contexto de la frase. Este proceso de NLP semántico combina y vincula conceptos para comprender el lenguaje natural. Las soluciones de NLP también son conversacionales, ya que pueden procesar respuestas y hacer preguntas aclaratorias, lo que se traduce en interacciones más positivas con los clientes, una mayor satisfacción y la capacidad de generar resoluciones más rápidas.
Hoy en día, las herramientas de IA conversacional pueden utilizarse con éxito en una variedad de casos de uso diferentes. Por ejemplo, los chatbots se utilizan ampliamente para la atención al cliente, ya que pueden actuar como un agente disponible para resolver problemas de forma automática, responder a las preguntas más frecuentes o realizar actualizaciones de cuenta, 24/7/365. Los chatbots capaces de completar eficazmente incluso estas tareas sencillas pueden proporcionar un retorno sustancial de la inversión. El chatbot adecuado también puede utilizarse en tu sitio web para ayudarte a automatizar la venta de productos adicionales y la venta cruzada en función de las conversaciones o los términos de búsqueda de los clientes. Por último, los chatbots pueden ser utilizados internamente por los departamentos de RR.HH. e IT para ayudar a formar, incorporar y responder a las preguntas de los empleados.
Si se utilizan correctamente, los chatbots pueden tener un impacto positivo significativo en la experiencia del cliente. Según Forrester Consulting, el 61 % de los clientes encuestados dijeron que es más probable que vuelvan a una marca después de una experiencia positiva con un chatbot y el 56 % buscaría chatbots en el futuro después de una experiencia positiva. 1
Conclusión: las empresas que quieran implementar con éxito un chatbot que deje un impacto positivo en la experiencia del cliente necesitan una solución que pueda entender el contexto y el significado que hay detrás de las consultas de los clientes.
Referencias:
