Como comenté en el post anterior, los chatbots suponen una nueva interfaz conversacional con la que mejorar la experiencia de usuario. Sin embargo, uno de los puntos determinantes a tener en cuenta a la hora de diseñar y desarrollar un chatbot para que esa experiencia de usuario no sea negativa es la gestión de las expectativas.
Aprovechando que hablo sobre gestión de expectativas, separaremos entre la gestión de las expectativas del usuario del bot, y la gestión de las expectativas de las empresas que os planteáis el desarrollo de un bot (¿qué tecnología necesito? ¿qué es esto de la IA?)
Tabla de contenidos
Gestión de las expectativas del usuario o cliente final
Lo primero a tener en cuenta de cara a poner un chatbot en el mercado es la gestión de expectativas del cliente final, es decir, de aquella persona que va a interactuar con el chatbot.
Un bot, desde el momento que lo lanzas, se convierte en la cara visible de una marca. Muchas compañías comienzan con una idea muy amplia de qué hacer con un bot, que por lo general, se va faseando, de forma que se comienzan un desarrollo inicial con un alcance más reducido. Esto es muy normal, sin embargo, en el mundo de los chatbots es donde más entra en juego la gestión de las expectativas.
Si tu chatbot tiene una funcionalidad limitada, hay que ser transparente con el cliente y explicarle en qué áreas concretas el bot será capaz de ayudarles, es decir, hay que evitar a toda costa sobre vender las capacidades del bot, y luego frustrar al usuario del mismo. Por cierto, si utilizas Inteligencia Artificial en un bot, no te preocupes si te encuentras con el tipo de usuario que lo que quiere es romper el bot… algunos ya lo han definido como el perfil de usuario “listillo”.
Chatbots y gestión de las expectativas de las empresas
Entremos ahora en otro tipo de gestión de expectativas, la de las empresas que quieren desarrollar un chatbot: ¿qué puede hacer un chatbot? Lo cierto es que hay capacidades y tecnología para hacer casi de todo, pero en función del scope del proyecto, el desarrollo llevará más o menos tiempo (nada nuevo, ¿no?), y el uso de ciertas capacidades, como las herramientas de IA comerciales, tiene un coste — en la mayoría de los casos en modelo SaaS.
De nuevo, la misma pregunta que en mi post anterior, ¿cualquier chatbot es bueno? No debería, al igual que no cualquier web es buena, o no toda app vale… En definitiva, no cualquier chatbot es un buen chatbot o va a mejorar la forma en la que a día de hoy ya haces algo.
Entonces, ¿qué hacer? Define el scope funcional del bot, qué quieres que sea capaz de hacer, en qué canales quieres que sea capaz de hacerlo, y diseña cómo hacerlo, esto te ayudará a entender las dependencias tecnológicas. Un bot, es un nuevo front, que además de tener una lógica propia, necesitará para algunos casos de uso integrarse con otros sistemas para responder de forma dinámica, en otros casos no.
En aquellos casos en los que tenemos un determinado tipo de dependencia tecnológica de otro sistema y/o de otro equipo diferente, estas son algunas de las preguntas que podemos hacernos: ¿de verdad necesitamos esa integración? ¿qué conlleva dicha integración? ¿estamos seguros que la funcionalidad es tan prioritaria desde un inicio? ¿técnicamente ya contamos con un servicio web/API que podamos reutilizar?
La pregunta de millón: ¿inteligencia artificial sí o no?
Pues depende del bot. El uso de la inteligencia articifial en un bot es algo a evaluar en detalle en la fase de diseño.
A priori, si tu bot tiene una funcionalidad muy definida, y tiene un número de posibilidades limitada, no parece que sea una mala decisión guiar la conversación siguiendo una lógica de árbol. Quizás tiene sentido desarrollar un chatbot vía Facebook utilizando botones sin permitir al usuario que introduzca texto libre, pero, ¿y si el alcance del bot es completamente distinto?
Imagina el caso que comentábamos antes de trasladar un FAQ de preguntas frecuentes a un bot, aquí es más obvio el uso de Inteligencia Artificial, porque si no, no estaríamos capitalizando las mejoras en cuanto a la experiencia de usuario que persigue el bot, es decir, que me sepa dar la respuesta que estoy buscando. En aquellos casos donde las posibilidades del bot son más amplias, el uso de IA estará más justificado, pero no siempre tiene por qué ser así.
La importancia de la fase de diseño del chatbot
Lo que sí es importante es diseñar un diálogo que permita encauzar la conversación hacia el objetivo que persigue tu bot.
Si quieres que un cliente elija entre dos ciudades: Madrid y Barcelona, ¿por qué no habilitarle botones para que simplemente tenga que hacer click? Parece obvio, aquellos usuarios con los que hemos probado, agradecen que se les facilite elegir entre las opciones disponibles en lugar de tener que teclearla. Ahora bien, si hay que elegir entre 100 ciudades diferentes, y yo tengo que seleccionar una de las últimas, parece que lo más adecuado es combinar la opción botonera con las respuestas más frecuentas y habilitar texto libre para el resto de caso, es decir, un modelo mixto de botones e IA.
Todo este tipo de cuestiones, han de valorarse en una fase de diseño previa al desarrollo, hay casos donde la Inteligencia Artificial está justificada y otros no, dependerá del alcance y diseño concreto del bot. Además, el coste de desarrollo de un bot que integre Inteligencia artificial, es diferente al de un bot con una lógica basada en el uso de quick replies.
Aquí os dejo un par de artículos interesantes:
Si quieres ver el desarollo de un chatbot con Inteligencia Artificial utilizando Watson, te dejo con este mock-up que hicimos desde Chatbot Chocolate:
Banquito: cómo desarrollar un bot conversacional utilizando Inteligencia Artificial (IBM Watson)
Si quieres leer más sobre herramientas de Inteligencia Artificial y su modelo de pricing, echa un vistazo a este artículo:
¿Cuánto cuestan las herramientas de Inteligencia Artificial y NLP para Chatbots?