13 de marzo de 2020

Motor conversacional vs flujos de conversación: ¿En qué se diferencian?

No todos los “chatbots” dominan el arte de la conversación natural. Una cosa es obligar a una persona a elegir una opción en un menú. Algo muy distinto es mantener un diálogo coherente con el bot, libre de limitaciones, tal como lo harías al hablar con un amigo por Whatsapp o Facebook Messenger.

Como existen muchas opciones tecnológicas para el servicio al cliente en el mercado, te contamos los pros y contras de cada una para que tomes la mejor decisión para tu negocio.

Flujos estructurados (Sin ninguna inteligencia)

Los chatbots basados en flujos estructurados consisten básicamente en un árbol de opciones o cadena de if estructurados. En pocas palabras, si se cumple determinada condición, ejecutan un bloque de secuencias.

Sería algo similar a un IVR (respuesta de voz interactiva). El usuario no tiene la opción de escribir una pregunta abierta sino que tiene que navegar para llegar hasta la respuesta.

¿Cuáles son sus pros y contras?

  • Útil para resolver hasta 10 temas.
  • Ideal para empresas que tienen menos de 1000 conversaciones al mes.
  • Fácil de poner a punto (onboarding).
  • Económico.
  • Limitado en opciones.
  • Usualmente no se puede integrar con otras tecnologías e incorporar un agente humano.

Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) y Conversational Builders

En este grupo, los más populares son IBM Watson y Microsoft Luis. Estas tecnologías nacieron con la base de entender el lenguaje, principalmente comandos, como por ejemplo “Quiero prender la luz”.

En general, requieren una estructuración de intenciones (preguntas) y entidades (sinónimos o datos), y de un flujo de casos que se esperan.

¿Cuáles son los aspectos claves de estas tecnologías?

  • Muchos tienen funcionalidades excelentes para tomar información estructurada de forma inteligente y rellenar un formulario o un pedido. Por ejemplo, son útiles para buscar un vuelo o pedir una hamburguesa.
  • Ideal para preguntas simples.
  • Algunas versiones son On Premise.
  • Económicos a nivel transacción pero costosos a nivel mantenimiento y creación de componentes.
  • Requieren predecir una forma en la que el cliente va a interactuar en un flujo.
  • Son sólo un componente. Si quieres implementar otras funciones, como la interconexión a canales, estadísticas, satisfacción, complementos, integraciones, aprendizaje, escalabilidad, etc, deberás desarrollarlas por separado.
  • La actualización puede ser lenta y usualmente depende de personas técnicas.
  • Ante mucho contenido podría fallar. Por eso, es importante que tengas un buen equipo que maneje el flujo, las intenciones y entidades.
  • Usualmente no poseen un corrector ortográfico y base de regionalismos.
  • Pueden requerir otra solución para esta tarea o directamente, tu equipo deberá cargar manualmente los errores, jergas y las diferentes formas de hablar de una misma idea.
  • No mantienen el contexto o memoria. En algunos casos esta función se puede programar.
  • Son multipropósito. Por esto, las estadísticas no suelen incluir detalles específicos del feedback, satisfacción, canales, tiempo, etc.
  • No adaptan la respuesta al canal que se usa. Por este motivo, necesitas diferentes versiones de la solución para cada canal.

Inteligencia Artificial Conversacional y Soluciones End to End

Estas opciones son una solución completa para un uso específico. Por esto, incluyen todos los componentes claves para resolver las necesidades del usuario y la empresa. Por ejemplo, ofrecen conexión con canales, chat humano, herramientas de aprendizaje, analíticas detalladas, uso de los datos, etc.

Además, estas soluciones incorporan un motor conversacional de múltiples tecnologías de IA para conversar de manera abierta y natural. Con frecuencia, están basadas en lingüística, semántica y significados.

Comprenden fácilmente conjugaciones verbales, género y contexto gracias también a tecnologías como NLU, Machine Learning, clustering, motor de recomendaciones y otras.

Usualmente están orientadas al servicio a cliente o a E-commerce.

Y ahora, sus características principales:

  • Corrigen errores, deformaciones del lenguaje y significados.
  • Entienden contexto y memoria de corto plazo.
  • Comprenden emojis y mensajes de voz.
  • No es necesario estructurar la conversación. Esta es abierta y se basa en preguntas y respuestas.
  • Tienen una solución de chat humano o integraciones con otras aplicaciones de chat.
  • Las estadísticas son profundas y especializadas en el uso.
  • Poseen herramienta de aprendizaje.
  • Pueden gestionarlas personas no técnicas. Esto es útil especialmente porque los cambios de contenido pueden ser frecuentes.
  • Tienen mayor precisión ante mayor cantidad de contenido.
  • Algunos tienen funciones de persistencia. Esto permite mantener la conversación en diferentes canales.
  • Algunos tienen certificaciones de seguridad y privacidad de la información como GDPR. Este aspecto es importante cuando se maneja información sensible como en bancos, por ejemplo.
  • Poseen integraciones con otras soluciones de servicio a cliente.
  • Adaptan las respuestas al canal permitiendo automáticamente una experiencia omnicanal.
  • Tienen una base de complementos y de autogestión, como carruseles, botones, generación de tickets, flujos, etc.

¿Nuestra recomendación?

Antes de elegir una tecnología, define tu estrategia. Identifica cómo quieres interactuar con tu cliente o usuario, que volúmen tienes y qué esfuerzo puedes hacer para mantener tu bot. Luego de esta instancia, puedes evaluar las herramientas que te ayudarán a cumplir tus objetivos.

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Seleccionar la tecnología correcta, entender cómo tu cliente quiere hablar con la empresa y pensar a largo plazo es clave para crear una experiencia increíble, mejorar la satisfacción, ahorrar costos y aumentar las ventas.

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