Cada día se habla y escribe más de los chatbots y sus beneficios, lo que demuestra el interés de quienes dirigen ciertas áreas en saber más al respecto. Intuyen que estos nuevos productos digitales serán esenciales como uno de los varios actores incipientes de la Transformación Digital en las empresas. Entre tanto, sigamos descubriendo juntos y observando cómo mejorar estas nuevas experiencias conversacionales.
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Retos que aún quedan por superar
Cómo toda tecnología incipiente e inmadura hay mucho de prueba y error, trae consigo algunos problemas en cuanto a obstáculos en los primeros Bots que ya están andando en diversas organizaciones, no obstante si hacemos un giro hacia un punto de vista más optimista podríamos descubrir varias oportunidades que pueden nacer de estas complicaciones y, además aprender a manejar ciertos riesgos a través de métodos y constantes validaciones. ¿Cuáles serían algunos retos? El reto trae consigo una serie de desafíos a la hora de poder diseñar conversaciones que resulten, al menos medianamente, inteligentes entre usuarios y Bots. En un contexto donde tendrá que ser capaz de identificar y comprender la intención subyacente del diálogo, y de esa declaración lograr inferir la pieza que es clave para generar la respuesta que esperan los usuarios. Desde este punto de exploración, la complejidad aumenta porque el chatbot debe intentar entender una misma intención descrita en cientos de declaraciones expresadas de formas diversas. Y, respecto a lo anterior, señalaba medianamente inteligentes porque, seamos sinceros, los ejemplos que ya están en el mercado, al menos en Chile, aún no han avanzado tanto como se cree o publica, y he ahí el desafío próximo.
Otro gran reto, será brindar experiencias personalizadas para cada tipo de usuario, una atención más efectiva con capacidad de resolver problemas reales, entregando respuestas especializadas a preguntas detalladas y, que además pueda tener un toque humanizado. Gran parte de esto será posible gracias a los datos, sin embargo también dependerá de qué tan ordenados, accesibles, actualizados y limpios puedan estar para disponer de ellos.
La facilidad de uso y accesibilidad aún seguirán siendo un desafío para ciertos segmentos, especialmente para los baby boomers. En mi experiencia realizando también clases de internet y redes sociales para personas que son adultos mayores -estoy hablando de segmentos que van entre los 60 a 80 años- si para ellos ya es dificultoso navegar y “tratar” de encontrar lo que están buscando en un sitio web de escritorio, imaginen y traten de ponerse en sus zapatos a la hora de que éstos intentan la tarea de usar, conversar e interactuar con un chatbot, definitivamente no es algo sencillo para ellos. Varias veces, uno de los grandes obstáculos en las personas adultas -de aproximadamente 55 años hacia arriba- al navegar en una interfaz suele ser que no encuentran lo que buscan porque sus esquemas mentales funcionan de forma diferente, por tanto, suelen desconocer secciones de un sitio web que nosotros nuestras generaciones más jóvenes dan por obvias en cuanto a estructuras. A menudo, las personas de la tercera edad tienen problemas con el tamaño de las tipografía de un sitio no pudiendo leer con facilidad y simpleza. En varias ocasiones, no saben el uso de las barritas que sirven para desplazarse hacia arriba o abajo, tampoco tienen claro el uso de los botones que pueden ser cliqueables. Estoy hablando de una situación que es reiterada en este target donde la experiencia de navegación suele verse fracturada y entorpecida en sitios que van desde Cajas de Compensación, AFPs, sitios web del gobierno, Diarios online, sitios para pagar cuentas y la banca. Donde en varias oportunidades termina ocasionando una frustración en ellos de no solo no poder conseguir llevar a efecto una acción sino también producto prefieren fugarse o irse de los sitios con una sensación de fracaso o contrariedad, anexado también a llevarse consigo una connotación emocional de sentirse afligidos porque no pudieron concretar una acción o algo que la mayoría del mundo sí puede hacer. Por consiguiente, es importante que estos nuevas soluciones digitales deben intentar ser capaces de explicarse por sí solos, es decir que a primera vista los usuarios de distintos segmentos puedan usarlos de forma simple y tener claro qué son, para qué están ahí o qué pueden hacer con eso cuando lo usen. Vuelvo a enfatizar que es vital considerar y empatizar con el gran grupo de los adultos mayores que cada día está sumándose a la navegación por internet, redes sociales, sitios web y ahora en las nuevas interfaces. Cada día más y más personas de este grupo están esforzándose notablemente por adoptar estas nuevas tecnologías porque quieren ser más autovalentes digitalmente. Pensemos también en ellos.
Lograr el affordance en los usuarios es un desafío no menor en el mundo de los asistentes virtuales, donde es esencial que sepan realizar de inmediato tareas puntuales: desde dónde encontrar la ventana del chatbot, o que al ingresar a la ventana de chat sepa cómo empezar, idealmente, tiene que resultar ser tan obvio e intuitivo que no necesitará ayuda o instrucciones a seguir. Esto parece sencillo pero no lo es, por solo dar un ejemplo me he encontrado con ventanas de chatbots que no se distinguen dentro del sitio en escritorio, de hecho, podemos estar navegando y ni nos damos por enterados que hay un bot debido a que se mimetizan con los colores corporativos del sitio y eso les juega en contra. Hay otros casos donde no se pueden usar fácilmente ni menos abrirlos porque al lado salta una ventana de publicidad o un pop up que te cubre el ventanal del bot, o incluso, casos donde la ventana queda fuera de los bordes de la pantalla inferior de escritorio. En los próximos capítulos veremos casos reales de ejemplos.
Los equipos humanos aún seguirán aventajando a los Bots en tareas complejas y desde ahí nace otro reto. Si bien existe cierta inteligencia en estas nuevas experiencias, estos entornos de comunicación virtual aún seguirán necesitando de un equipo humano a quien se le deriven casos puntales o más difíciles, tomando las consultas que tengan mayor complejidad. Aunque sabemos que esto será solo por un mediano plazo ya que a posteriori es muy probable que puedan aumentar su inteligencia y autoaprendizaje en temas complejos logrando más y mejores conversaciones.
“No hay nada más engañoso que un hecho evidente.” ― Arthur Conan Doyle
Observar para resolver casos difíciles.
Para comenzar a investigar en la etapa temprana ya sea para mejorar un chatbot que ya podría estar funcionando o para el caso de crear uno nuevo podrían haber múltiples formas. Sin embargo, cada explorador puede aventurarse a tomar las herramientas que desee y desestimar otras. Personalmente, lo prefiero explorar de esta forma.
1.-Stakeholder interview: entrevista a stakeholders involucrados con el proyecto, podrían ser 3 para ser entrevistados. Depende de lo que tú determines.
2.-Mapa de actores: crear un mapa que contenga stakeholders internos y externos, esto te ayudará a entender todo el paisaje de las personas involucradas, saber quiénes son y qué están pensando.
3.-Workshop: realizar un workshop con las partes interesadas, conversar del proyecto y sus conceptos con todas las áreas involucradas. Puedes acompañarlo usando también un Business Model Canvas o un Lean Canvas.
4.- Crazy8: en el mismo workshop a modo de hacer disentir las ideas (para posteriormente converger), cada participante puede en su hoja dividida en ocho cuadrantes -o con post its- dibujar un boceto del producto o bien compartir 8 ideas claves a cerca de éste.
5.- Entrevistas de campo: la ventaja de estas entrevistas a los usuarios es que aclaran y profundizan en las observaciones. Para armar una entrevista necesitas algunos recursos: entrevistador, alguien que tome notas en texto o en scketchnotes, papel, lápiz, moderador, audio, grabadora audio y video.
6.- Encuestas: puedes comenzar con encuestas enfocadas en un objetivo determinado y a modo de exploración.
7.- Técnicas de investigación etnográficas.
1. Observa silenciosamente qué hacen los usuarios.
2. Entrevístalos, entérate qué dicen y piensan los usuarios.
3. Artefactos ¿Cuáles usan? descubre qué usan las personas en ese mismo contexto pero sin el producto que esperas ofrecerle.
8.- Estudios de campo contextualizados
Puedes también hacer un estudio de campo contextualizado realizando una investigación interna por medio de técnicas como el Shadowing por un plazo determinado. Todo esto con el fin de entender cómo funcionan los equipos y qué tipos de consultas reciben. A modo de ejemplo, podrías hacer este método en un team de atención al cliente, vendedores y soporte ya que éstos serán actores importantes que trabajarán de forma colaborativa con los chatbots cuando estén funcionando, y además suelen tener y conocer información valiosa de los usuarios. Todo dependerá del tiempo y recursos de los que dispongas.
Algunas preguntas que podrían hacer a esos equipos pueden ser:
“Cómo haces para………”
“Por qué decides………..”
“Qué tipos de…………….”
Hey! Propuesta de Valor
Es fundamental preguntarse y tener claro como organización ¿Qué solución entrega realmente el chatbot? Es necesario que las empresas se formulen esa pregunta en la etapa de exploración temprana, previo a intentar avanzar con el proyecto y antes de gastar recursos de forma innecesaria. Las respuestas a esa pregunta pueden ser diversas dependiendo de cada empresa, sus usuarios y objetivos.
A modo de ejemplo, defino como propuesta de valor: “Procesa y resuelve de manera eficiente las consultas de los usuarios mediante la interpretación del lenguaje y la fluidez de conversaciones que llegan a ser hasta cierto punto inteligentes en una primera etapa”.
Obstáculos que frenan la performance.
De acuerdo a lo que he observado en el panorama actual, los puntos en los que considero podrían estar fallando algunos chatbots del mercado, podrían ser:
Modelo de negocio: no tienen un modelo de negocio asociado o si lo tienen suele ser falto de claridad.
Objetivos poco concretos: no definen los objetivos de forma concreta, que sean específicos y medibles. Queremos tener un chatbot pero… ¿Por qué? ¿Para qué?. No es recomendable que una organización quiera tener una chatbot solo por moda o porque podría ser el primer paso para lanzarse hacia la transformación digital. Claro, podría serlo pero antes tenemos que saber exactamente las razones. Procura preguntarte por qué, y en lo posible varias veces, hasta que puedan evidenciarse las razones sólidas de crear este producto.
Equipos y roles: equipos que no estilan ser multidisciplinarios. Al tener equipos que no son diversos trae como consecuencias roles que no son específicos y miradas poco heterogéneas, esto también produce que no haya pensamiento crítico en los equipos, peor aún, si el chatbot pasa directo a producción y sin una etapa previa de estudio e investigación de usuario, ser ágil en una organización no implica saltarse etapas cruciales como éstas.
Si no conocemos a nuestros usuarios no podemos desarrollar un producto en base a suposiciones personales y técnico-profesionales y a modelos mentales “de lo que creemos que podría ser”. Las empresas que no conozcan a sus usuarios estarán fallando de forma iterativa y en consecuencia gastando recursos en vano. Hoy tenemos múltiples herramientas y métodos innovadores que están al servicio de poder realizar un Design Research que profundice en los usuarios, en los por qué, en sus patrones, escenarios específicos y diferentes contextos. Se hace necesario ocuparlos y tomar ventaja.
No conocen a sus usuarios: no suelen realizar estudios e investigación de usuarios de forma previa, por tanto no saben cuál son estos usuarios y cómo han evolucionado, que piensan o que necesidades tienen (expresadas y no expresadas), por qué toman decisiones y no otras, o cómo se emocionan y conectan psicológicamente.
Opciones de plataformas: es imprescindible investigar cuál plataforma puede ser la más adecuada para los objetivos que necesitan conseguir en la organización, aterrizada a los recursos que poseen y a la escalabilidad que pretenden lograr a futuro.
Fluidez: pude notar en algunos bots problemas en los flujos conversacionales producto de la escasez de palabras, sinónimos y términos ligados al lenguaje y que son necesarios de agregar continuamente y de forma variada para que éste pueda identificar el mensaje recibido y pueda responder de forma natural.
Uso de botones: sucede que a veces los botones son fáciles de cliquear en desktop gracias al uso de mouse en un laptop pero no así al momento de hacer touch en pantallas móviles. A veces, aparecen botones muy pequeños que dificultan el touch en pantallas de celulares. Esto se evitaría realizando previamente un test de usabilidad del bot.
Lenguaje: adaptación del lenguaje al contexto de la realidad nacional de cada país, es decir, si el chatbot se encuentra funcionando en Chile pero la empresa tiene también sede en España, hay que tener dos chatbots para cada país y cada uno enfocado en el territorio que corresponda: con el idioma, lenguajes y modismos usados en esos lugares respectivamente. Además, en el caso de Chile dada la realidad actual y situación migratoria donde además se encuentran llegando muchísimas personas de Venezuela y Colombia sería interesante agregar valor, incorporando algunos términos o palabras de esos países para hacer un poco más inclusivas las conversaciones.
Encontrabilidad: falta de visibilidad de la ventana del chatbot, algunas veces las ventanas se mimetizan con los colores del sitio y no permiten identificar en menos de 3 segundos donde está el Bot, añadiendo una carga cognitiva innecesaria. Súmale a eso que nosotros como usuarios “escaneamos” los sitios web (sí, escaneamos y, en realidad, no nos damos el tiempo de leer). Por consiguiente, es importante evitar que el usuario se pregunte: ¿Dónde estoy?, ¿Qué es esto?, ¿Dónde debería comenzar?, ¿Por qué pusieron esto ahí?, etc.
Cómo bien titula su libro Steve Krug con su frase “ No me hagas pensar”.
Falta de entrenamiento continuo en los Bots: varios de los chatbots son construidos de manera más simple de lo que las personas creemos. Muchas veces se basan en estructuras de preguntas y respuestas que son sacadas de los clásicos FAQs del sitio web de la empresa. Si bien, la mayoría están armados en interfaces que permiten escalabilidad y donde podrían hacerlos más robustos con un aprendizaje inteligente y continuo, aún así, varios no están realizando un aprendizaje automático de forma constante y profundo. ¿Las razones? pueden ser varias y pueden venir de una perspectiva más técnica, sería interesante escuchar a actores claves de esos equipos. En definitiva, es un desafió pendiente también en las empresas de mayor tamaño que ya tienen su primer Bot.
Analítica: Nulo o poco análisis posterior al lanzamiento del producto ¡Se lanzó y que le vaya bien! Cuando es crucial hacer un seguimiento de la performance, revisando las métricas e indicadores definidos previamente, reflexionando respecto a la analítica o datos estadísticos que éste vaya entregando, y en torno a eso, realizando acciones de mejoras, volviéndolo más robusto, centrado en el usuario y dotado de mayor inteligencia gracias a los hallazgos y al aprendizaje continuo e, idealmente, profundo.
Derivar la atención: si el chatbot no tiene la respuesta para ciertas consultas que resultan ser muy específicas, éste debe ser capaz de derivar a otro escenario de forma fluida y rápida como áreas de atención al cliente o soporte que cuentan con personal humano con el que podrán interactuar y colaborar como si fueran un equipo. Este puente, varias veces, probablemente no será tan fluido ya que los equipos humanos tienen horarios de trabajo, por tanto habría que establecer tiempos de respuesta que agilicen esa relación pero que también permitan tener a los colaboradores humanos el derecho a desconexión y la posibilidad de atender esas consultas dentro del horario laboral pero de forma ligera.
A modo de ejemplo, si la consulta al bot fue realizada en la madrugada y no hay un call center funcionando en ese horario, quizás sería interesante que se genere un ticket o bien un correo y que al llegar esa petición a los equipos humanos, éstos tengan un tiempo de respuesta durante el día -cuando las consultas se generan previamente en la madrugada- De esta forma el colaborador podrá tener a la vista ese ticket y resolver esa consulta lo antes posible.
Falta de empatía: para lograr soluciones efectivas y nuevas debemos ser empáticos y para esto es necesario; observar, conocer, entender y analizar distintas personas, escenarios, contextos y lugares. Consideremos siempre que el usuario no somos nosotros ni los gerentes ni nuestro equipo técnico, por tanto debemos pensar en ellos siempre; antes, durante y después de haber creado un chatbot o cualquier otra solución que pretende ayudar y hacer la vida más fácil de las personas.
Próximo capítulo: Anticiparse a lo que los usuarios necesitan, el sentido de todo .
¡Gracias por leer!