¿Hablamos?

Chatbots Inteligencia Artificial para ahorrar costes y fidelizar usuarios

El uso de chabots se restringía a los servicios de atención al cliente, sin embargo su inmersión en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) ha abierto el abanico de aplicaciones y casos de uso en las organizaciones, cada vez más preocupadas en mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia empresarial.

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Chatbots, ahora asistentes inteligentes

En la actualidad, cuando hablamos de chatbot nos referimos a interfaces de conversación automatizadas o asistentes inteligentes. Basados en Inteligencia Artificial (IA), simulan y procesan conversaciones humanas (escritas u orales), permitiéndonos interactuar con estas aplicaciones como lo haríamos con un interlocutor/persona.

Las versiones más rudimentarias han dado paso a aquellas que permiten a las organizaciones ofrecer una experiencia conversacional sofisticada en la prestación de sus servicios al cliente.

La IA dota a los chatbots de reglas automáticas, procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (Machine Learning), lo que les permiten procesar datos para ofrecer respuestas a solicitudes de todo tipo.

Evolución a presión
El itinerario de evolución de los chatbots se dirige hacia una IA conversacional que no sólo aprende continuamente, sino que se basa en su propia taxonomía y en la búsqueda cognitiva de la IA para ofrecer a los usuarios respuestas de autoservicio. Esta última generación de chatbots impulsados por la IA utiliza PNL, NLU y NLG (sin requerir intervención humana) para responder a una amplia gama de peticiones de los usuarios redactadas en un vocabulario complejo.

Son el presente en los servicios de Atención al cliente

El uso de chatbots en los servicios de Atención al Cliente es un hecho que marca drásticamente el modo en el que los clientes interactúan con ellos. Los consumidores ya los han incorporado en su experiencia de compra, dada la comodidad y ahorro de tiempo que proporcionan.

Ofrecen ventajas importantes respecto al chat en vivo o agentes de call center, tales como: autoservicio inteligente, con respuestas rápidas y recomendaciones basadas en sus preferencias. Además, cuentan con la capacidad de procesar conversaciones y realizar análisis de emociones, lo que les permite alcanzar un alto nivel personalización en la asistencia prestada.

Gracias a la rápida evolución de la IA, estos bots permiten gestionar conversaciones proactivas, predecir incidentes y reportar un ticket, resolviendo así futuros problemas antes de que surjan, reduciendo costos y optimizando los canales de soporte.

Es importante que sus avances también van por la vía de su colaboración con el asistente humano. Cuentan con la capacidad de dar paso, de modo natural, a un agente cuando surja la necesidad, transfiriéndole toda la información recogida durante la conversación y evitando que el cliente tenga que empezar desde el principio.

Los números hablan

  • 1.400 M

    de personas utilizan chatbots (Chatbot.net)

  • 77%

    de los consumidores creen que los chatbots transformarán sus expectativas sobre las compañías (SalesForce)

  • 50%

    de clientes prefieren el live chat frente al teléfono y/o email (Forrester)

  • 53%

    de empresas de servicios implementará bots en un plazo máximo de 18 meses (Salesforce)

  • 8.000 M

    ($) de ahorro para las organizaciones en 2022 gracias a la implementación de bots (Deloitte)

  • + 30%

    de los servicios de atención al cliente contarán con soluciones IA en sus procesos (Gartner)

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Chatbots en clave de negocio

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Implementando un chatbot

Para determinar si mi organización necesita implementar una herramienta de este tipo, debemos identificar criterios y funcionalidades que deberá cubrir el chatbot; según las necesidades de tus clientes, tus empleados y la organización.

Lo cierto es que las nuevas exigencias del mercado, abocan a muchas empresas a apostar por abrir nuevas vías de ingresos, ahorro de costes y crecimiento empresarial, así como para fomentar la innovación y facilitar la adopción de nuevos modelos de negocio.

La IA conversacional permite a las organizaciones retener y ampliar de forma rentable su base de usuarios y clientes, involucrar a las personas en un nuevo modelo de negocio y competir de forma agresiva.

Una vez definida nuestra estrategia y objetivos, implantar la solución de chatbots basado en IA no tiene por qué eternizarse ya que tendremos claro los requisitos funcionales que debe cumplir. Busquemos la solución que mejor se ajuste a nuestras necesidades, que sea conveniente, transparente y llave en mano.

Te dejamos este checklist con criterios que deberías manejar para realizar la mejor elección.

Chatbot "to-be" list

  • Basados en IA

    Basados en IA

    Siempre optar por chatbots o asistentes inteligentes, basados en Inteligencia Artificial. Procesarán mejor las necesidades del cliente y ofrecen experiencias de chatbot fácilmente configurables, bien integradas y altamente personalizadas que se adapten específicamente a los intereses, el contexto y comportamientos del usuario.

  • Personalización de la CX

    Personalización de la CX

    Debe permitir ofrecer una experiencia de cliente (CX) con un alto nivel de personalización. Mediante estas soluciones basadas en IA, llegaremos a personalizar las interacciones de atención al cliente. Personalizar una conversación automatizada permite ofrecer una respuesta más precisa y aumenta la fidelidad del usuario.

  • Omnicanalidad

    Omnicanalidad

    Estos asistentes conversacionales deben poder ejecutarse en una variedad de plataformas o servicios. El usuario puede cambiar de dispositivo y canal en cualquier instante, la capacidad de integración, persistencia y memoria del bot juegan un papel clave si desplegamos una estrategia omnicanal.

  • Modelo híbrido

    Modelo híbrido

    Combina modelos de aprendizaje tanto lingüístico (linguistic learning) como automático (machine learning), lo que lo dota de altas capacidades funcionales: aprendizaje automático, capacidades conversacionales, enrutamiento predictivos, entendimiento preferencias, análisis de emociones, memoria (retomar conversaciones) y gestión cambios de tema.

  • Orquestador de bots

    Orquestador de bots

    Si optamos por una estrategia omnicanal, es fundamental contar con este tipo de soluciones que permiten independizar los sistemas del cliente de la definición de las reglas de negocio de las conversaciones y de la tecnología de los bots utilizados.

  • Integración con sistemas corporativos

    Integración con sistemas corporativos

    Debemos contemplar un alto nivel de integración con los sistemas y plataformas que operan en la organización (ERP, CRM o RPA). Conectar datos de clientes, productos, flujos y protocolos de interacción en la organización; permitirán al bot operar y proporcionar una experiencia de cliente óptima y personalizada.

  • Análisis del dato

    Análisis del dato

    La información que extraen y gestionan estos bots, nos permiten conocer las necesidades y expectativas del cliente, mediante la extracción y análisis de datos valiosos. Estos sistemas inteligentes permiten el procesamiento de datos y diseño de modelos predictivos.

  • Ciberseguridad

    Ciberseguridad

    La flexibilidad de la configuración de la plataforma debe dar respuesta a cumplimiento normativo y requisitos legales en Ciberseguridad en la protección de datos y de los propios sistemas de información.

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