Por Leonardo Moraes y Miguel Flores,
Imagínate que tienes un negocio de ropa y quieres crear un Chatbot que venda camisas. Ahora imagina las múltiples formas que tendría un cliente de preguntar por una camisa: “¿Tienen camisas?”, “¡Quiero comprar una camisa!”, “Estoy buscando una camisa para una boda”, ¿Tienen disponibilidad de camisas? Estamos de acuerdo que no es fácil mapear todas las posibles preguntas ¿Cómo lo resolvemos entonces? ¡Usando Inteligencia Artificial (IA) para reconocer la intención de la pregunta de cada usuario! Es decir, se le enseña a la IA las diferentes formas de cómo preguntarían los clientes por una camisa y ella aprenderá “sola” de esa amplia diversidad de maneras en que los consumidores pedirían información.
Entre más información tengamos más podremos enseñar al Bot, por lo tanto, tendremos un Bot más inteligente que sabrá reconocer más intenciones y más comportamientos de los clientes.
Esa enseñanza es lo que se conoce como Machine Learning o Aprendizaje Automático en español.
Como podemos ver, la Inteligencia Artificial aplicada en las conversaciones es extremadamente útil y tiene múltiples ventajas.
Por ejemplo, en el área de Atención al Cliente o en el la sección de Preguntas Frecuentes puedes implementar IA para reducir los tiempos de respuesta a los usuarios, ya que con base en el análisis de datos sobre lo que más preguntan, puedes examinar esa información para entender las intenciones y comportamientos de tus consumidores ¿Cuáles son los productos que más buscan? ¿Cuál es el perfil de los clientes que más compran un producto o servicio específico? Y entonces la IA puede ofrecer la mejor opción para ese perfil de cliente, es lo que llamamos Recomendación de producto.
Y en el caso que el bot no consiguiera resolver la necesidad del usuario, existe la posibilidad de canalizarlo al mejor canal de atención con los equipos especializados de acuerdo a su requerimiento.
Otro ejemplo, es la posibilidad de solicitar algunos documentos (identificación o tarjeta de crédito) para completar la compra de esa camisa de la que hablamos al inicio. Lo que hace la IA es extraer información de ese documento, como el nombre y el número de ID, y automáticamente realizar la compra en el sitio online ¡sin la necesidad de un asistente humano! ¿increíble, no?
Desde luego todo esto trae grandes beneficios para los negocios de diversas maneras:
Como podemos darnos cuenta con lo Asistentes Conversacionales (Chatbots) con IA, se abre un sinfín de mecanismos para implementar Data Analytics con la información recolectada, como bien dice el dicho: “Información es poder”.
Vemos entonces que la implementación de IA para Atención al Cliente es cada vez más necesaria. Regresemos al ejemplo de la camisa del comienzo del texto, si sabemos que la persona busca una camisa específica, podemos ofrecerle camisas similares que se ajusten a su perfil, de esta manera, además de ofrecer una gran servicio se aumentan las posibilidades de venta.
¿Todo suena increíble, cierto? ¿Entonces porqué hay casos de empresas que tienen miedo al cambio y la adopción de nuevas tecnologías? Quizá hayas escuchado comentarios como que la IA suele verse como un sustituto de personas y la realidad es todo lo contrario. La IA nunca sustituirá a las personas, sino que las ayudará a ser más eficientes, son un apoyo y deben ser vistas como una oportunidad de mejorar y de dar más herramientas al capital humano.
Te pongo otro ejemplo. Pensemos en una persona que trabaja en una tienda de calzado y un cliente llega a preguntarle sobre un par de tenis en específico, pero el agente no sabe todo sobre todos los tenis que hay en stock ¿cómo lo va a ayudar? Es justamente ahí donde entra IA a ayudar al agente de ventas a buscar respuestas a las preguntas del cliente (por ejemplo, usando nuestro AskFrank)
Para terminar, te dejo con algunas preguntas que podrían serte de utilidad para tener una visión de la necesidad que pudieras tener para implentar un Bot con IA en tu empresa o negocio:
Si respondiste que sí a alguna de estas preguntas ¡Estos son problemas que la IA resolverá!
Miguel Flores trabaja actualmente como Customer Service Manager y Leonardo Moraes, Senior Software Developer en Sinch.
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