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El diseño conversacional es clave para el éxito con tus clientes.(Artículo 1/2)

Botsociety + Dialogflow. (Artículo 2/2)

Las empresas disponen de experimentados equipos encargados del diseño de las interfaces de usuario para las tradicionales aplicaciones de escritorio, web o app. Sin embargo, como parte de su Transformación Digital, deberían comenzar a diseñar sus servicios para ofrecerlos mediante las disruptivas y novedosas Interfaces Conversacionales.

El cliente se siente más cómodo ‘hablando’ que haciendo ‘clic’. De ahí la importancia de diseñar y exponer los servicios para ser consumidos en lenguaje natural, ya que es la forma inherente de comunicación del ser humano y con la que más cómodo se siente.

Como primer paso, antes de comenzar a pensar en las implicaciones técnicas, las empresas deben diseñar cómo serán sus Interfaces Conversacionales.

Sin tener un buen diseño, su Chatbot o Asistente Virtual no funcionará de la manera que le gustaría y lo que es peor, no tendrá éxito entre sus clientes. El principal objetivo debe ser diseñar conversaciones que sean lo más afines posibles a las humanas. Para ello, será necesario simular los siguientes componentes inherente a las personas:

  • Comprensión: Se consigue simular con el Procesamiento del Lenguaje Natura (PNL).
  • Conocimiento: A medida que el Bot va adquiriendo experiencia con las conversaciones entre los distintos clientes, consigue ir aprendiendo y descubriendo nuevos patrones y conocimientos.
  • Sentimientos: Dotar al software de un análisis de sentimientos para detectar el estado de ánimo del cliente, que influye notablemente en el contexto de la conversación.

Estas son las características más importantes que debe adquirir el Asistente Virtual, pero no son las únicas. En una conversación entre humanos también es importante la época en la que se produce la conversación, si el cliente está solo o acompañado, o el ruido ambiente. Cuantas más características sea capaz de recoger el Bot, más éxito tendrá entre sus clientes para que sea aceptado ´socialmente`.

Realizar el diseño desde el principio será imprescindible para evitar emplear tiempo y esfuerzos innecesarios en los desarrollos . Las empresas no necesitan realizar un arduo trabajo de meses para el diseño conversacional de su bot. La propuesta consiste en elegir un servicio concreto que actualmente se ofrezca a los clientes y realizar el diseño para que pueda ser consumido mediante lenguaje natural.

A continuación, se indican las pautas necesarias para abordar este diseño, para asegurar el éxito de su bot.

1: Herramienta para el diseño conversacional: Botsociety

Elegir una herramienta adecuada para realizar el diseño del servicio para ser consumido mediante lenguaje natural. El resultado de este diseño será un mock que podrá compartir con compañeros/as o incluso con clientes pilotos para comprobar su éxito.

Se propone utilizar la herramienta Botsociety por su facilidad de uso, no requiere ningún conocimiento técnico, cualquier perfil puede utilizarla y permite compartir el mock con cualquier contacto.

Además, y los más importante, permite la integración con Dialogflow de forma automática. Es decir, se puede importar el diseño de la conversación a Dialogflow creando las ´intenciones´, ´parámetros ´ y ´gestión del contexto´.

En un segundo artículo o continuación de este, se explicará cómo utilizar la herramienta Botsociety.

2:Comprender las `reglas`de una correcta conversación:

Una conversación no tiene reglas o patrones concretos pero todos/as seguimos unas pautas sin darnos cuenta; éstas son:

– Ser relevante: normalmente, los asistentes virtuales cumplen esta característica sin ningún problema ya que no pueden ‘conversar’ de algo para lo que no han sido diseñados. Van a aprender nuevos conceptos, pero previamente han tenido que se diseñados para ello.

– Ser preciso: el Bot debe contestar justamente aquello que se le pregunta, no dar más información de la solicitada ni contestar parcialmente.

– Se exacto: el Bot no puede contestar “No hay ninguna información sobre esto” simplemente porque no la tenga implementada o aprendida. Este tipo de afirmaciones categóricas no suelen ser ciertas.

– Ser honesto: nunca debe ocultar la información relevante entre otra información que no es importante.

– Ser claro: El bot se debe adaptar a la cultura del cliente con el que habla para asegurar que utiliza palabras y frases que éste siempre entienda.

3:Informar al cliente de aquello en lo que el bot le puede ayudar

En una aplicación tradicional se utilizan botones o componentes gráficos que de un solo vistazo, describen la funcionalidad que permite realizar.

En una Interfaz Conversacional, no disponemos de esta capacidad de acotar y dirigir al cliente en la funcionalidad. Se ofrece un ‘cheque en blanco’ para que el cliente pregunte o solicite información.

Para evitar la frustración del cliente ante preguntas que no le pueda resolver el bot, debe describirse muy claramente en aquello que le puede ayudar.

Normalmente, el cliente suele adaptarse de forma proactiva a esta situación y realiza preguntas que puedan tener éxito, salvo que actúe deliberadamente para generar el error en la conversación.

4:El cliente siempre tiene la razón

El cliente va a preguntar algo que el bot no será capaz de contestar. En ningún caso se debe contestar con “No le he entendido”. El diseño conversacional debe tener como premisa que el cliente nunca dice algo incorrecto, sino asumir que el bot no lo ha entendido.

De esta forma se evitará frustración en el cliente ante una pregunta que para él es totalmente adecuada. El cliente siempre tiene la razón y el bot debe asumir la culpa de no haberlo entenido y no poder ayudarle con la respuesta adecuada.

En las primeras conversaciones con el bot, el diseño conversacional siempre debe garantizar que se disculpa cuando no entiende lo que solicita el cliente. A medida que avance su aprendizaje y experiencia se utilizarán técnicas avanzadas que permitan dirigir al cliente para garantizar el éxito en la conversación.

5:Diseñar la conversación con los roles adecuados

La conversación debe ser diseñada por al menos dos miembros del equipo, uno que actúe con el rol del cliente y otro que asuma el papel del bot; éste únicamente debe contestar sólo a aquello que está en su dominio de conocimiento para que la simulación sea adecuada. No contesta la persona humana que asume el rol del bot, sino el dominio de conocimientos que tiene asignado.

6:Diseñar la conversación según el canal

El diseño conversacional de un servicio es diferente en función del canal sobre el que se produzca; no es lo mismo, que la interacción se produzca en un altavoz (no hay pantalla y sólo hay voz) que en un móvil (donde sí hay pantalla y puede haber tanto texto como voz).

Un mismo servicio puede ser consumido en distintos canales; habrá un diseño conversacional por cada canal.

7:Compartir el diseño conversacional con el mayor número de personas

Se debe compartir el diseño realizado con el máximo número de personas posible antes de iniciar su desarrollo o implementación. Botsociety permite compartir los mock diseñados con un número ilimitado de contactos.

El feedback que se recoga de las personas con las que lo has compartido permitirá afinar y mejorar el diseño conversacional.

8:El diseño conversacional nunca acaba. Aprender del feedback del cliente

Aún estando el bot en producción, el diseño conversacional del servicio que se ofrece no ha finalizado; de hecho, nunca finaliza. A medida que se incorporen nuevos clientes que interactúan con el bot, tendremos nuevos feedback que permitirán aprender de las nuevas interacciones.

Los Asistentes Virtuales están enmarcados dentro de la Transformación Digital de las empresas, basadas en la metodología agile; ésto permite adaptación constante para conseguir la satisfacción del cliente. Detectar que se puede adecuar aún más la conversación a nuevos clientes implica cambios en el diseño; vuelta a empezar.

La herramienta Botsociety nos permite editar un flujo de conversación y replicar los cambios automáticamente sobre Dialogflow.

Por Javier Porras Castaño

Nacido en Ronda (Málaga), hace 35 años, Data Science Doctorando, Inteligencia Artificial (Machine-Deep Learning), Chatbot, Blockchain y experto en Innovación, contratado por Unicaja Banco como Analista y es experto en Nuevas Tecnologías, Innovación y TIC para la Junta de Andalucía. Cuenta con tres másteres oficiales en Sistemas Inteligentes y Big Data Analytics. Desarrolla su tesis doctoral "Integración de MicroServicios y Análisis de Datos on Cloud para el Sector Financiero" y participa en congresos internacionales. Concibe innovación y transformación digital como una actitud, la tecnología es secundaria.

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