Con el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) conversacional, muchas empresas están pensando implementar chatbots que entiendan el lenguaje natural, y que puedan interactuar con los clientes y responder consultas con la misma facilidad con que lo hacen los agentes humanos.

Al ser los bots los que responden consultas repetitivas en múltiples canales de atención, los gerentes de contact center han comenzado a observar un crecimiento significativo en el ROI (porque los recursos de los agentes son limitados). Sin embargo, el rendimiento de estos bots en un entorno real puede ser motivo de preocupación.

El chatbot tiene que ser un aliado

Es posible que usted haya elegido interactuar con un bot antes de esperar a que lo atienda un agente. Una de las ventajas del chatbot es que siempre está disponible y preparado para responder preguntas, ya sea para aclarar dudas sobre una compra reciente, consultar un saldo, o incluso, para confirmar un vuelo.

Algunos estudios demuestran que el cliente está abierto a interactuar con un bot, pero a pesar del entusiasmo por hacerlo, todavía dudan. Muchos de ellos han tenido una mala experiencia: los bots son famosos por repetir la frase “Lo siento, no entendí, ¿puedes repetirlo?” una y otra vez. Ese tipo de barrera lingüística debe evitarse. Un chatbot exitoso tiene que ser eficaz, trabajar codo a codo con el cliente y no contra él.

Cómo transmitir empatía a través de un chatbot

Un bot eficaz es aquel que hace que el cliente quiera interactuar con él. Para crear ese tipo de bots, se necesitan cinco principios clave.

  • No intente adivinar las intenciones del cliente

El corazón del chatbot es la gestión de las intenciones. Cuando un cliente se comunica con él a través de voz o texto, el bot aplica modelos de lenguaje natural para comprender lo que este cliente desea, pero este lenguaje puede ser muy complejo.

La solución es adoptar un enfoque basado en datos y utilizar la información de las interacciones anteriores para comprender la forma en que el cliente realiza sus consultas. Esto es fundamental, sobre todo en un mundo, como el de hoy, cada vez más digital y con un volumen de interacciones cada vez mayor.

  • Transfórmelo en algo personal
  • A los clientes no les gustan los bots que fingen ser humanos; ellos saben que interactúan con una máquina, por lo que transformar la interacción en algo personal significa utilizar datos contextuales para promover la conversación y personalizar la experiencia.

Por ejemplo, evite repetir preguntas. Si el cliente ya ofreció algunos datos, recuerde esta información. Trate de comprender el contexto de la pregunta e interprete los posibles errores de tipeo; no se limite a decir “No entendí”. Si la consulta es compleja, derívela rápidamente a un agente.

  • Evite los callejones sin salida

Hay un momento en que el chatbot ya no puede dar más respuestas,  y cuando ese momento llega, desafortunadamente, le ofrece al cliente la peor experiencia de su vida. Una forma de evitar esta situación es asegurarse de que la interacción sea transferida a un humano.

No le pida al cliente que se ponga en contacto nuevamente, transfiéralo  de manera empática; de ese modo, la interacción se percibirá como una continuación de la conversación, más que como una interrupción.

El bot debe ubicar automáticamente al cliente en la fila del agente más adecuado para asistirlo cuando la interacción lo requiera. Con el enrutamiento predictivo, la tecnología de IA dirige al cliente al mejor agente, y usted se asegura una interacción exitosa.

  • El contexto lo es todo

El contexto es esencial para un chatbot. Un bot ineficaz es aquel que no comprende el contexto de la consulta del cliente. Este contexto es el que ofrece los modelos de lenguaje que “alimentan” la capacidad de los bots para comprender el significado que está detrás de lo que solicita el cliente.

Lo que se busca es poder comprender frases habladas o escritas y datos de  interacciones anteriores. El contexto es el historial de interacciones del cliente y la capacidad del bot de “ver” dónde se encuentra el cliente en su recorrido. El engagement predictivo utiliza estos datos para predecir la mejor acción, incluida la necesidad de transferir la interacción a un agente, que esté en condiciones de “captar” el contexto y proceder a asistir al cliente.

  • El bot no es una isla

Un chatbot que no está integrado con otros sistemas no es eficaz. Si el bot no puede funcionar dentro del contexto del journey del cliente en su totalidad, permanecerá aislado y no podrá asistirlo.

Estos bots pueden aparecer de forma aleatoria y dar respuestas a preguntas que los clientes nunca hicieron. Por lo tanto, para evitar este tipo de errores, antes de elegir la herramienta que necesita para crear un bot, asegúrese de que el bot pueda acceder a datos en tiempo real, a datos históricos y al contexto que le permita integrarse en el journey del cliente.

Un chatbot exitoso debe satisfacer las necesidades del contact center

Muchos equipos de contact center confían en plataformas de bots de código abierto y en DIY (hágalo usted mismo) para crear bots genéricos que no siempre pueden comprender el contexto del journey del cliente.

Genesys Dialog Engine BOT Flows facilita este proceso y ayuda a crear bots conversacionales eficaces y empáticos a aquellas empresas que no tienen internamente equipos con los conocimientos necesarios. Esta herramienta está disponible en la plataforma Genesys Cloud.