El hype de los chatbots ya no se puede ignorar. Durante los últimos años no han dejado de crecer. Sin embargo, 2019 ha sido el año de esta tecnología. De hecho, a día de hoy ya no sorprende que podamos usar esta tecnología para ventas, marketing y servicio, y por lo tanto, la tecnología contribuye al logro de nuestros objetivos comerciales. Con demasiada frecuencia vemos organizaciones que lanzan chatbots para unirse a la tendencia, sin tener claros cuáles son los KPI’s en los que se van a apoyar para demostrar que merece la pena.

Los datos de conversaciones en línea y centros de conocimiento, por ejemplo, están ampliamente disponibles. Sin embargo, estos datos a menudo no se usan en el proceso de desarrollo de un chatbot. Una pena, pues ese data puede ayudarte a aprovechar al máximo el nuevo canal automático que has habilitado. He hablado con el ingeniero de software Gerben van der Huizen y el analista de datos Koen Hallmann sobre el valor agregado de los datos para los chatbots. Esto se debe a que la unión de conocimientos y tecnología es la combinación mágica para garantizar los mejores resultados.

Ya sea para bots o no; ¡los datos tienen la respuesta!

“No porque sea necesario, sino porque es posible” es el punto de partida para que muchas organizaciones comiencen con la tecnología conversacional. Después de todo, es interesante mantener el ritmo, innovar, ver qué puede hacer la tecnología y dónde se encuentran las oportunidades. Aún así, sería útil que nuestros pensamientos fluyeran desde el punto de vista de la meta, en lugar de desde el punto de vista de los medios.

Por ejemplo, cuando usas chatbots para atención al cliente ¿cuál es el propósito? ¿Servicio más rápido y mejores tiempos de respuesta? ¿Accesibilidad fuera del horario de apertura? ¿O crear eficiencia para los responsables de atención al cliente haciendo que los chatbots preparen el trabajo? La solución radica en los datos. Usa los números disponibles para predecir si una tarea en particular sería rentable si un chatbot la ejecutara. Evalúa de antemano si el chatbot puede ser rentable y evita incurrir en costos para desarrollar un chatbot que no cumpla o cubra tus objetivos comerciales.

Análisis de datos como base

El ingeniero de software Gerben van der Huizen y el analista de datos Koen Hallmann desarrollan un análisis de datos para predecir el rendimiento de un chatbot. Un informe de viabilidad de Chatbot te proporciona las ideas necesarias para considerar desarrollar un chatbot para tu organización. Koen explica:

“Al hacer un análisis, puedes elegir un chatbot basado en cifras difíciles, en lugar de confiar en la intuición o la fascinación con la tecnología. Al mirar una muestra de conversaciones de servicio al cliente en línea con una visión lingüística real, también puedes averiguar de antemano dónde un chatbot no funcionaría correctamente. Eso te permite evitar futuros problemas con tus clientes, una realidad que a menudo se pasa por alto”.

La idea subyacente proviene de la pragmática, la tarea de la lingüística, que se ocupa de verbalizar e interpretar el lenguaje:

“Tienes que averiguar qué lenguaje utilizan. Un cliente hace una pregunta, pero si la conversación es una queja, ¿tiene algún valor añadido un chatbot? ¿Es la respuesta que un chatbot proporciona al cliente una respuesta completa a la pregunta? Después de sumergirte en las profundidades, eventualmente haces una visión general de las figuras. Esta imagen completa te da una idea de si un chatbot puede lo que un chatbot puede hacer por ti”, dice Koen.

Visualización de datos y ROI

A través de un análisis de los datos y un cálculo posterior, puedes calcular el resultado esperado de un chatbot para una tarea específica. Al hacer esto visual en un informe, podrás demostrar a la gerencia por qué un chatbot sería apropiado.

“No comiences solo con los chatbots, busca donde se encuentra el verdadero desafío. Haz una estimación realista del resultado esperado antes de comprometerte. Pero incluso después del lanzamiento del chatbot, los datos tienen un valor agregado. Un análisis muestra exactamente cuál es el rendimiento del chatbot y si vale la pena expandirlo aún más. Este efecto hace visible el efecto, y con esto, la gestión de las organizaciones también puede incluir la importancia y el desarrollo de los chatbots”, dice Gerben.

Creando una vista realista

Cuando comienzas a usar datos como un predictor del éxito de tu chatbot, es esencial garantizar la calidad. No asumas que un chatbot se puede usar en cualquier lugar. La tecnología no es una solución para todas y cada una de las tareas. Si un análisis muestra que un chatbot no es adecuado para una tarea en particular, no continúes. Hasta ahora, mostrar simpatía y empatía es solo posible por el ser humano. Por lo tanto, permite que el equipo humano sea el encargado de resolver quejas u otras experiencias negativas en lugar de que un chatbot las responda.

“Los bots no pueden jugar con la empatía. Un chatbot puede ayudarte muy rápidamente, pero si estás buscando transmitir tranquilidad, no puedes obtenerlo de un bot. Una persona real es una copia de seguridad importante en la que el bot siempre puede delegar”, dice Gerben.

Chatbots basados en datos: 4 consejos

  • Desarrolla tu chatbot basándote una investigación centrada en datos y asegúrate de que tu chatbot esté orientado a resolver los pain points.
  • Haz que un problema u oportunidad sea demostrable de antemano mediante información que te ofrecen los datos en vez de tu intuición.
  • Mantente realista: ¿un chatbot probablemente no consigue lo que quieres? Párate, no continúes y trata de buscar cual es la herramienta tecnológica que mejor se adapta.
  • Siempre ten en cuenta que un chatbot debe contribuir a la experiencia del cliente. Evita la irritación y asegúrate de que el chatbot conecte perfectamente con tu cliente, pero también de que tu chatbot no se interponga en el camino del cliente y pasa el testigo al empleado si eso es bueno para la conversación.

Por Linsey Jepma

Content & PR Coordinator en OBI4wan, una startup con experiencia en servicio al cliente en línea, chatbots, gestión de la reputación y conocimiento de los medios.

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