La ventaja de emplear una base de conocimiento eficaz es evidente y los resultados son una victoria tanto para el cliente como para la empresa. Pero, ¿cómo se construye una?
Si buscas la forma de que un millennial se quede boquiabierto, lo mejor que puedes hacer es llamar a su smartphone. A pesar del uso generalizado de los teléfonos móviles, ahora somos un mundo en el que la comunicación consiste en emojis, GIF, fotos y, a veces, texto, en lugar de la anticuada conversación telefónica. De hecho, el 75 % de los adultos británicos posee un smartphone, pero uno de cada cuatro no lo utiliza para lo que fue diseñado inicialmente: hablar.
Por ello, no es de extrañar que el 67 % de los encuestados prefiera el autoservicio a hablar con un agente. Además, el 91 % de las personas utilizaría con gusto una base de conocimiento a medida si se le ofreciera la oportunidad.
La ventaja de emplear un sistema de gestión del conocimento eficaz es evidente y los resultados son una victoria para los clientes. Para las empresas también es una obviedad: una base de conocimiento eficaz garantiza un alto índice de desvío de tickets.
NLP: los cimientos de una base de conocimiento perfecta
Antes de empezar a poner los ladrillos de una casa nueva, es importante sentar unos cimientos estables. En el caso de una base de conocimiento, no hay nada más sólido que un sólido procesamiento del lenguaje natural (NLP).
A diferencia de la búsqueda por palabras clave, la tecnología de NLP es capaz de entender el significado de la consulta del cliente, independientemente de la jerga, el argot y la ortografía utilizados. Por lo tanto, el usuario puede escribir las preguntas en su propio lenguaje natural con la seguridad de que se le darán las respuestas que desea. El tamaño de tu base de conocimiento es irrelevante si tus usuarios no son dirigidos al contenido adecuado desde el inicio.
Los cerebros detrás del cerebro: lingüistas computacionales
Si el NLP es el motor que impulsa tu base de conocimiento, el lingüista computacional es el conductor que se asegura de que llegue adonde quieras.
El lingüista es responsable de la calidad y adecuación de la base de conocimiento, sugiriendo mejoras al cliente para que su contenido se ajuste a las preocupaciones reales de los usuarios, encaje con la interfaz donde se mostrará y sea fácil de entender.
Aprendizaje automático y NLP: niveles de autoservicio sin precedentes
Las empresas que utilizan bases de conocimiento apoyadas en el procesamiento del lenguaje natural ya disfrutan de tasas de autoservicio cercanas al 90 %. La pregunta del millón es cómo se puede mejorar aun más. La respuesta está en el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático, combinado con la tecnología de NLP, presenta una potente forma de garantizar que tu base de conocimiento no sólo sea inteligente desde el primer día, sino que también alcance niveles extraordinarios de autoservicio a medida que tus datos crezcan con más interacciones de los clientes. El aprendizaje automático lo consigue descubriendo las reglas que determinan el éxito de las búsquedas de los clientes y basándose en ellas.
Por ejemplo, un cliente puede preguntar en una web de entradas: «¿Puedo llevar a mi hijo a un concierto de rap?». Es posible que una base de conocimiento con sólo NLP proporcione un resultado típico de las FAQ a la pregunta: «¿Qué puedo llevar a un concierto de rap?».
Desde el punto de vista lingüístico, es una respuesta correcta, pero no perfecta. A medida que se acumulen datos, el aprendizaje automático podrá aprender de búsquedas anteriores y suplantar a la tecnología de NLP en la selección de la pregunta correcta. Por lo tanto, podría dirigir al usuario a una respuesta diferente, como «¿cuáles son las restricciones de edad en un concierto de rap?».
Así, la curva de aprendizaje de tu base de conocimiento no se estancará, sino que seguirá creciendo más que nunca.
Un trabajador es tan bueno como sus herramientas, pero si tus herramientas son una potente combinación de NLP y aprendizaje automático respaldada por lingüistas computacionales nativos, entonces tu base de conocimiento te proporcionará una solución que te ahorrará dinero a la vez que te ofrecerá una experiencia de cliente sin fisuras.
Inbenta utiliza su tecnología patentada de procesamiento del lenguaje natural y más de 11 años de investigación y desarrollo para crear chatbots interactivos con una tasa de autoservicio líder en el sector de más del 90 %.
Empresas de todo el mundo, incluida AMP NZ, utilizan el InbentaBot para mantener un servicio personalizado para sus clientes y reducir al mismo tiempo los tickets de soporte.
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