Chatbot ¿Qué es y para qué sirve?
Los chatbots son algunas de las nuevas herramientas más interesantes en el entorno de la experiencia del cliente.
Con bots y chatbots, las empresas pueden automatizar el proceso de responder preguntas repetitivas para sus clientes, agilizar el tiempo de resolución para los clientes y reducir la presión sobre los agentes.
Sin embargo, los bots y chatbots siguen siendo conceptos relativamente nuevos en el mercado moderno. Todavía estamos descubriendo lo que pueden hacer este tipo de tecnología y cómo funciona para transformar el espacio CX.
¿Qué son los bots y chatbots?
Un bot es un programa que completa automáticamente una acción en función de activadores y algoritmos específicos. Un chatbot es un programa informático diseñado para simular una conversación humana. Los usuarios se comunican con estas herramientas mediante una interfaz de chat o por voz, como si estuvieran conversando con otra persona. Los chatbots interpretan las palabras que les da una persona y proporcionan una respuesta preestablecida.
Los chatbots, al igual que las aplicaciones normales, tienen capas de aplicación, bases de datos, interfaces de usuario conversacionales (CUI) y API.
Hay 3 tipos comunes de chatbot disponibles en la actualidad:
1. Chatbots basados en reglas: la opción más sencilla, estos bots simplemente proporcionan una respuesta predefinida a preguntas muy específicas. Estos bots son excelentes para cosas como calificar clientes potenciales u ofrecer a los clientes una experiencia interactiva de preguntas frecuentes.
2. Chatbots inteligentes: estos bots inteligentes utilizan el aprendizaje automático o «ML» para aprender de las solicitudes y la información del usuario. Los bots inteligentes están entrenados para comprender palabras y frases específicas que desencadenan una respuesta. Se enseñan a sí mismos con el tiempo para comprender más preguntas y ofrecer mejores respuestas.
3. Chatbots impulsados por IA: estos bots combinan los beneficios de los bots basados en reglas con el poder de los programas intelectualmente independientes para resolver los problemas de los usuarios. Pueden recordar el contexto de las conversaciones y comprender las preferencias del usuario. Estos bots utilizan una combinación de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender a los clientes. El procesamiento del lenguaje natural ayuda a que las interacciones entre humanos y computadoras se sientan más naturales
¿Cómo funcionan los bots y chatbots?
Hay 3 métodos de clasificación fundamentales que se utilizan para ejecutar un chatbot.
La primera opción es crear un bot de coincidencia de patrones. Los bots de coincidencia de patrones clasifican el texto y producen una respuesta basada en las palabras clave que ven. Una estructura estándar para estos patrones es AIML (Lenguaje de marcado de inteligencia artificial). En la comparación de patrones, el chatbot solo conoce las respuestas a las preguntas que existen en sus modelos. El bot no puede ir más allá de los patrones ya implementados en su sistema.
Otra opción para los chatbots actuales es utilizar algoritmos. Para cada tipo de pregunta, un patrón único debe estar disponible en una base de datos para que el bot proporcione la respuesta correcta. Con varias combinaciones de tendencias, es posible crear una estructura jerárquica. Los algoritmos son la forma en que los desarrolladores reducen los clasificadores y hacen que la estructura sea más manejable. El algoritmo clásico para la PNL y la clasificación de texto es Multinomial Naïve Bayes.
La última metodología crucial para los chatbots es utilizar redes neuronales artificiales. Estas son soluciones que brindan a los bots una forma de calcular la respuesta a una pregunta utilizando conexiones ponderadas y contexto en los datos.
Con las redes neuronales artificiales, cada oración proporcionada a un bot se divide en diferentes palabras, y cada palabra se utiliza como entrada para la red neuronal. Con el tiempo, la red neuronal se vuelve más fuerte y más avanzada, lo que ayuda al bot a crear un conjunto más preciso de respuestas a consultas comunes.
Hay muchos tipos diferentes de variaciones en las redes neuronales. A menudo, las empresas que utilizan estas herramientas necesitarán entrenar a sus bots con el tiempo para volverse más eficientes y efectivas. Afortunadamente, el entrenamiento para un chatbot ocurre a una escala mucho mayor y más rápida que el entrenamiento para un humano. Un chatbot de soporte al cliente, por ejemplo, puede recibir miles de registros de conversación y utilizar la información de esos registros para respaldar su red neuronal.
Es más, cuando un chatbot está listo para interactuar con clientes en vivo, las empresas pueden implementar ciclos de retroalimentación inteligentes. Esto significa que durante una conversación, cuando los clientes hacen una pregunta, un chatbot puede entregar un par de respuestas inteligentes con opciones como «¿Quiso decir a, b o c?». La forma en que el cliente responde ayudará a reforzar la comprensión del bot y a entrenar el modelo de aprendizaje automático.
Superando los desafíos de los chatbots
Aunque los chatbots de hoy son cada vez más valiosos e intuitivos, todavía queda un largo camino por recorrer antes de perfeccionar estas herramientas. Los bots han surgido como una forma popular para que las empresas mejoren su estrategia de servicio al cliente y brinden un soporte más consistente a los clientes. Sin embargo, todavía nos enfrentamos a algunos desafíos centrales con esta tecnología.
Como:
Seguridad: en la era actual de la confidencialidad y la confidencialidad de los datos, es fundamental que los clientes también puedan confiar en los bots a los que les proporcionan su información. Las empresas deberán diseñar chatbots para que sólo soliciten y capturen datos relevantes. También será crucial garantizar que los datos recopilados se transmitan de forma segura y estén protegidos en Internet.
Voz: otro componente crucial para que los bots y los chatbots funcionen hoy en día es garantizar que tengan la voz adecuada para hablar con los clientes. Los consumidores de hoy quieren bots con ciertos elementos humanos como el humor y la empatía. Sin embargo, no quieren que los engañen para que piensen que están interactuando con humanos cuando están hablando con un bot.
Sentimiento: los chatbots necesitan comprender el sentimiento y las emociones que sienten los clientes de hoy para brindar el tipo de servicio adecuado para los consumidores de hoy. Las empresas ahora están trabajando más duro para implementar el procesamiento y la comprensión del lenguaje natural en los chatbots, para reducir al mínimo los vergonzosos percances contextuales.
En la era altamente digital actual, los chatbots y los bots pueden ser una adición poderosa a la estrategia de experiencia del cliente para cualquier negocio o centro de contacto. Sin embargo, al igual que con cualquier otra tecnología transformadora, las empresas deberán asegurarse de saber cómo utilizar estos bots de manera eficaz si quieren aprovechar al máximo las innovaciones disponibles.
