¿Su empresa realmente necesita un Chatbot?
¿Su empresa realmente necesita un Chatbot?

¿Su empresa realmente necesita un Chatbot?

Tim Robberts/Getty Images

Los chatbots — sistemas de conversación automatizados — se han vuelto cada vez más sofisticados. ¿Debería diseñar e implementar uno que pueda interactuar con sus clientes? Si usted es un ejecutivo que toma esa decisión en este momento, puede sentirse atrapado entre el bombo de A.I. por un lado, y el temor de que las máquinas no traten a sus clientes por el otro.

Chatbots son una amplia categoría que incluye desde altavoces inteligentes de Amazon Alexa hasta chat de texto automatizado en la página de servicio al cliente de una empresa. Los chatbots más potentes, y los que realmente pueden influir en la experiencia de los clientes y en los resultados de la empresa, son agentes virtuales. Estos son chatbots impulsados por una inteligencia artificial que puede entender y responder a una amplia variedad de preguntas de los clientes.

Los agentes virtuales deben analizar la solicitud del cliente, combinarla con cualquier otra información disponible para ellos (como sus compras anteriores, la configuración de la cuenta o la ubicación geográfica) y, a continuación, identificar el intención: lo que ella está tratando de lograr. Los intentos de un cliente de una empresa de telecomunicaciones podrían incluir, por ejemplo, «corregir mi servicio que no funciona», «restablecer mi contraseña», «ayudarme a moverme» o «actualizar mi servicio». Una vez que ha identificado la intención, el agente virtual responde con un script destinado a resolver el problema del cliente.

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Al igual que todos los esfuerzos exitosos de automatización, los chatbots de servicio a los clientes pueden reducir costos, pero las mejoras que hacen en la experiencia del cliente son mucho más impactantes. Los bots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y a menudo responden a las preguntas de los clientes más rápidamente que los agentes humanos. En la empresa de alquiler de automóviles Avis Budget, por ejemplo, los agentes virtuales pudieron identificar y automatizar el 68% de las llamadas de servicio. Al igual que la automatización web en los años 90 y las aplicaciones móviles en los años 2010 mejoraron la comodidad del cliente, los agentes virtuales correctamente diseñados pueden mejorar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, en el operador de televisión satelital estadounidense Dish Network, los clientes ya califican su satisfacción después de chats con un agente virtual a la par de las respuestas de los agentes humanos, y esas puntuaciones están mejorando a medida que el agente virtual maneja más preguntas con mayor eficacia.

Basándonos en mi experiencia (P.V.) en el desarrollo de agentes virtuales de servicio al cliente con ejecutivos de todo el mundo y en nuestra investigación sobre docenas de implementaciones de agentes, tanto de mi empresa como de competidores, hemos identificado los factores que conducen a implementaciones exitosas (revelación completa: dos de las empresas discutido en este artículo, Avis Budget y Dish Network, son clientes de la firma de P.V.). Al considerar la implementación de un agente virtual, los líderes empresariales deben considerar qué tipo de empresas son mejor atendidas por chatbots, cómo integrarlas en su sistema de servicio al cliente existente y qué canales de distribución son más fructíferos.

¿Es un chatbot de servicio al cliente adecuado para su empresa?

Los agentes virtuales son más efectivos en aplicaciones de servicio al cliente en industrias con gran cantidad de servicios como servicios financieros, minoristas, viajes y telecomunicaciones.

Comience preguntando si tiene la escala que hace que este nivel de ingeniería valga la pena. Es más probable que las implementaciones den sus frutos en empresas que realizan miles de chats o llamadas con clientes a través de centros de contacto con cientos de agentes. Hay dos razones para ello.

Primero, las transcripciones de esos centros de contacto generan las masas de datos necesarias para entrenar a la IA que alimenta al agente virtual. Los datos de capacitación que incluyen cientos de miles de instancias pueden impulsar eficazmente el aprendizaje automático necesario para un agente virtual eficaz. Si sus datos de capacitación son más escasos que eso, es mucho menos probable que el agente virtual pueda desarrollar los conocimientos necesarios para identificar los intentos de los clientes de manera efectiva.

En segundo lugar, este desarrollo suele tardar meses y, en última instancia, puede afectar a miles de clientes y a cientos de empleados. A menos que ya esté gastando decenas de millones en servicio al cliente, es poco probable que el esfuerzo de desarrollo tenga un impacto suficiente para dar sus frutos.

Para las empresas que sí manejan un gran volumen de solicitudes de servicio, los efectos pueden ser sustanciales. Por ejemplo, Dish Network mantenía varios centros de llamadas para manejar preguntas sobre instalación, facturación y preguntas técnicas. Luego implementó un agente virtual llamado «DiVa» que podría automatizar el 30% más común de los intentos de los clientes, abordando alrededor de 4 millones de interacciones de clientes al año. Diva puede guiarte pacientemente a través de los pasos para configurar tu mando a distancia con un nuevo televisor, o aprobar tu solicitud de tiempo extra para pagar tu factura, por ejemplo. A través de los intentos que cubre, Diva ahora maneja el 40% de las preguntas de los clientes por su cuenta, y la compañía está trabajando en expandir la lista de intenciones que maneja, potencialmente afectando millones de solicitudes más.

Si los agentes virtuales pueden impulsar el servicio al cliente, ¿pueden también hacer ventas? A pesar de la exageración que fluye sobre el «comercio conversacional», en este punto, las aplicaciones de servicio al cliente tienen muchas más probabilidades de tener éxito que las aplicaciones de ventas. Solo el 2% de los propietarios de altavoces inteligentes de Amazon con tecnología Alexa alguna vez han comprado nada con sus dispositivos. Las aplicaciones de ventas normalmente requieren navegar por un gran número de opciones (como elegir un libro en Amazon o un vuelo en Expedia), un proceso iterativo que, por ahora, se maneja mucho más fácilmente con una aplicación o un sitio web. Hemos visto el fracaso de las aplicaciones de ventas; un minorista grande tuvo que desechar la implementación de un agente virtual porque el proceso de decisión sobre qué hacer con el cliente resultó ser demasiado complejo para automatizar eficazmente.

Considere los canales cuidadosamente

Las plataformas conversacionales reciben a toda la prensa en estos días. Facebook y su aplicación Messenger son omnipresentes, y Amazon anunció que había vendido más de 100 millones de dispositivos Alexa a finales de 2018. A medida que las empresas se apresuran a aprovechar esa base instalada, ya hay 50.000 «habilidades» de Alexa (aplicaciones que se ejecutan en altavoces inteligentes con tecnología Alexa de Amazon) y 300.000 chatbots en Facebook Messenger.

Para algunas aplicaciones de servicio al cliente relativamente simples, estas plataformas son ideales. Por ejemplo, Butterball automatizó elementos de su servicio de atención al cliente de Turkey Talk-Line llama a Alexa; después de un lanzamiento muy publicitado, su habilidad Alexa envió 20.000 preguntas durante las vacaciones de Acción de Gracias de 2018.

La razón por la que Butterball tuvo éxito es que no necesita saber tu nombre para decirte cuánto tiempo cocinar el pavo. Eso no funciona para centros de llamadas que se ocupan de cuentas de personas, como en empresas como Dish Network o Hilton.

La autenticación es difícil cuando se ejecuta una aplicación en la plataforma de otra persona. Es por eso que la habilidad bancaria más avanzada de Alexa, Capital One, no solo requiere un inicio de sesión para configurar, sino que puede entregar no más que su saldo actual y los últimos cinco cargos en su factura. Si eres cliente de Capital One y quieres hacer algo sofisticado, estás mejor en su aplicación o sitio web que hablar con su bot en Alexa.

Otro reto es la privacidad y la seguridad de los datos. Los minoristas, en particular, son cautelosos de estas plataformas como medio de comunicación con sus clientes. La mayoría con la que hablamos estaban preocupados por el espionaje de Amazon en sus conversaciones con los clientes a través de Alexa. Y Facebook no ha hecho ningún compromiso sobre si va a supervisar las conversaciones de Facebook Messenger con las empresas.

Por otro lado, el chatbot de Bank of America «Erica» se ejecuta solo en su propia aplicación móvil y no en una plataforma centralizada. Esto le da a la empresa un mayor control de la privacidad de sus clientes. Como dijo Cathy Bessant, directora de tecnología del banco, en un evento de Bloomberg 2018, «Para usar Erica, tienes que tomar una acción física para involucrar a Erica [en la aplicación de Bank of America]. No hay posibilidad de que [otras personas o empresas] escuchen por oído… Nuestra mentalidad es la protección y la confidencialidad desde el principio».

Algunas empresas pueden mejorar sus niveles de servicio sirviendo a los clientes en estas plataformas ampliamente implementadas, como hizo Butterball. Si está tratando con una gran cantidad de llamadas que no están asociadas con cuentas de cliente, esta estrategia tiene sentido. Pero, por lo general, el problema más difícil, y el que tiene el mayor impacto en su negocio y en la experiencia del cliente, es servir a los clientes con los que ya tiene una relación.

Servir a esos clientes funciona mucho mejor ahora en un entorno donde usted tiene el control total, como hizo Bank of America. Es posible que su chatbot no esté disponible al instante en todos los entornos de conversación, pero servir a las personas en su sitio o aplicación ofrecerá una experiencia mucho mejor. Lo que es más importante, habrá hecho el duro trabajo de averiguar cómo reconocer la intención del cliente y responder a ella. Cuando, eventualmente, plataformas conversacionales como Alexa, Google Home, Apple Business Chat, WhatsApp o Facebook Messenger resuelvan finalmente los problemas de autenticación y privacidad, estarás bien posicionado para portar tu agente virtual a sus entornos.

Empezar

Para implementar un agente virtual, primero prepare sus sistemas. Los agentes virtuales tienen dificultades para reconocer la intención de un cliente si no están conectados a los sistemas de registro que contienen la información de su cliente. En una cadena hotelera con la que trabajamos, IT una decisión a los niveles ejecutivos más altos para persuadir a los empleados de TI de que abrieran sus sistemas a interfaces de agentes virtuales. A menos que sus sistemas estén listos, el éxito de cualquier sistema potencial de agente virtual es limitado.

Comience con pequeños proyectos piloto en los que pueda demostrar éxito. Dish Network, por ejemplo, primero pilotó agentes virtuales específicamente para ayudar con la inundación de pedidos para peleas de pago por visión. Una vez que el sistema había demostrado su eficacia en ese contexto, la empresa comenzó a ampliarlo al conjunto más amplio de preguntas de servicio al cliente.

Por último, recuerde que los agentes virtuales mejoran con el tiempo. El número de intentos que pueden reconocer se expandirá a medida que su empresa identifique qué preguntas siguen siendo entregadas a los agentes humanos. Un sistema de agente virtual seguirá mejorando, especialmente si lo ha configurado en la aplicación correcta, con los objetivos correctos y en los canales adecuados para maximizar el éxito.

La decisión de implementar agentes virtuales puede ser compleja. Aun así, creemos que este tipo de interfaz conversacional con las empresas está destinado a desplazar la aplicación actual y las interfaces Web a largo plazo, simplemente porque es más rápida y, en muchos casos, mejor para el cliente.

 


P.V. Kannan Josh Bernoff via HBR.org

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