¿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 es un ejecutivo que toma esa decisión ahora mismo, puede que se sienta atrapado entre el bombo publicitario de la IA, por un lado, y el temor de que las máquinas no traten bien a sus clientes, por otro.

Los chatbots son una categoría amplia que incluye de todo, desde los altavoces inteligentes Amazon Alexa hasta el chat de texto automatizado en la página de servicio de atención al cliente de la empresa. Los chatbots más poderosos (y los que realmente pueden tener un impacto en la experiencia de los clientes y en los resultados de la empresa) son los agentes virtuales. Son chatbots impulsados por una inteligencia artificial que pueden entender y responder a una amplia variedad de preguntas de los clientes.

Los agentes virtuales deben escanear la solicitud del cliente, combinarla con cualquier otra información de la que dispongan (como sus compras anteriores, la configuración de la cuenta o la ubicación geográfica) y, a continuación, identificar la intención: lo que intenta lograr. Las intenciones de un cliente de una empresa de telecomunicaciones pueden incluir, por ejemplo, «arreglar mi servicio que no funciona», «restablecer mi contraseña», «ayudarme a mudarme» o «actualizar mi servicio». Una vez identificada la intención, el agente virtual responde con un guion destinado a resolver el problema del cliente.

Centro Insight

• Interactuar con la IA

  Patrocinado por Qlik

  Cómo trabajarán juntos los humanos y las máquinas.

Como todos los esfuerzos de automatización exitosos, los chatbots de servicio al cliente pueden reducir los costes, pero las mejoras que introducen en la experiencia del cliente tienen mucho más impacto. Los bots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y suelen responder a las preguntas de los clientes más rápido que los agentes humanos. En la empresa de alquiler de coches Avis Budget, por ejemplo, los agentes virtuales podían identificar y automatizar el 68% de las llamadas de servicio. Así como la automatización web en los años 90 y las aplicaciones móviles en la década de 2010 mejoraron la comodidad de los clientes, los agentes virtuales diseñados correctamente pueden mejorar la satisfacción de los clientes. Por ejemplo, en el operador de televisión por satélite estadounidense Dish Network, los clientes ya valoran su satisfacción tras las charlas con un agente virtual a la par de las respuestas de los agentes humanos, y esas puntuaciones mejoran a medida que el agente virtual gestiona más preguntas de forma más eficaz.

Basándonos en mi experiencia (la de P.V.) en el desarrollo de agentes de servicio de atención al cliente virtuales con ejecutivos de todo el mundo y en nuestras investigaciones sobre docenas de despliegues de agentes, tanto de mi empresa como de la competencia, hemos identificado los factores que conducen al éxito de las implementaciones (divulgación completa: dos de las empresas de las que se habla en este artículo, Avis Budget y Dish Network, son clientes de la firma de P.V.). Al considerar la posibilidad de implementar un agente virtual, los líderes empresariales deberían tener en cuenta qué tipo de empresas reciben mejor los chatbots, cómo integrarlos en su sistema de servicio de atención al cliente actual y qué canales de distribución son más fructíferos.

¿Un chatbot de servicio al cliente es adecuado para su empresa?

Los agentes virtuales son más eficaces en las aplicaciones de servicio al cliente en sectores con muchos servicios, como los servicios financieros, la venta minorista, los viajes y las telecomunicaciones.

Empiece por preguntarse si tiene la escala que hace que este nivel de ingeniería valga la pena. Lo más probable es que las implementaciones den sus frutos en las empresas que reciben miles de chats o llamadas de clientes a través de centros de contacto con cientos de agentes. Hay dos razones para ello.

En primer lugar, las transcripciones de esos centros de contacto generan la masa de datos necesaria para entrenar a la IA que impulsa al agente virtual. Los datos de entrenamiento con cientos de miles de instancias pueden impulsar de forma eficaz el aprendizaje automático necesario para un agente virtual eficaz. Si sus datos de entrenamiento son más escasos que eso, es mucho menos probable que el agente virtual pueda desarrollar la inteligencia necesaria para identificar las intenciones de los clientes de forma eficaz.

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

Para las empresas que gestionan un gran volumen de solicitudes de servicio, los efectos pueden ser sustanciales. Por ejemplo, Dish Network mantenía varios centros de llamadas para atender preguntas sobre la instalación, la facturación y las cuestiones técnicas. Luego, desplegó un agente virtual llamado «DiVA» que podía automatizar el 30% más común de las intenciones de los clientes y abordar unos 4 millones de interacciones con los clientes al año. DiVa puede explicarle pacientemente los pasos para configurar el mando a distancia con un nuevo televisor o aprobar su solicitud de tiempo adicional para pagar la factura, por ejemplo. En todos los aspectos que abarca, DiVA ahora gestiona el 40% de las preguntas de los clientes por sí sola y la empresa está trabajando para ampliar la lista de intenciones que gestiona, lo que podría afectar a millones de solicitudes más.

Si los agentes virtuales pueden impulsar el servicio de atención al cliente, ¿también pueden vender? A pesar del bombo que se derrama sobre el «comercio conversacional», en este momento, las aplicaciones de servicio de atención al cliente tienen muchas más probabilidades de tener éxito que las aplicaciones de ventas. Solo el 2% de los propietarios de altavoces inteligentes Amazon con tecnología Alexa he comprado algo alguna vez con sus dispositivos. Las solicitudes de venta suelen requerir elegir un gran número de opciones (como elegir un libro en Amazon o un vuelo en Expedia), un proceso iterativo que, por ahora, se gestiona mucho más fácilmente con una aplicación o un sitio web. Hemos visto el fracaso de las aplicaciones de venta; un gran minorista tuvo que desechar el despliegue de un agente virtual porque el proceso de decisión sobre qué hacer con el cliente resultó ser demasiado complejo para automatizarlo de forma eficaz.

Considere los canales detenidamente

Las plataformas de conversación reciben toda la prensa hoy en día. Facebook y su aplicación Messenger están en todas partes y Amazon anunció que había vendido más de 100 millones de dispositivos Alexa antes de 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 los altavoces inteligentes con tecnología Alexa de Amazon) y 300 000 chatbots en Facebook Messenger.

Para algunas aplicaciones de servicio de atención al cliente relativamente sencillas, estas plataformas son ideales. Por ejemplo, Butterball automatizó elementos de su servicio de atención al cliente de Turkey Talk-Line para llamar a Alexa; tras un lanzamiento muy publicitado, su habilidad de Alexa respondió 20 000 preguntas durante las vacaciones de Acción de Gracias de 2018.

La razón por la que Butterball lo logró es porque no necesita saber su nombre para decirle cuánto tiempo debe cocinar el pavo. Eso no funciona para los centros de llamadas que gestionan las cuentas de las personas, como en empresas como Dish Network o Hilton.

La autenticación es difícil cuando se ejecuta una aplicación en la plataforma de otra persona. Por eso, la habilidad bancaria más avanzada de Alexa, Capital One, no solo requiere iniciar sesión para configurarla, sino que no puede entregar más que su saldo actual y los últimos cinco cargos de su factura. Si es cliente de Capital One y quiere hacer algo sofisticado, es mejor que vaya a su aplicación o sitio web que a hablar con su bot en Alexa.

Otro desafío es la privacidad y la seguridad de los datos. Los minoristas, en particular, desconfían de estas plataformas como medio de comunicación con sus clientes. La mayoría de las personas con las que hablamos estaban preocupadas de que Amazon escuchara a escondidas sus conversaciones con los clientes a través de Alexa. Y Facebook no se ha comprometido a supervisar las conversaciones de Facebook Messenger con las empresas.

Por otro lado, el chatbot «Erica» de Bank of America solo funciona 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 en 2018: «Para utilizar Erica, tiene que realizar una acción física para interactuar con Erica [en la aplicación Bank of America]. No hay posibilidad de que [otras personas o empresas] escuchen por casualidad… Nuestra mentalidad es la protección y la confidencialidad desde el principio».

Algunas empresas pueden mejorar sus niveles de servicio atendiendo a los clientes en estas plataformas ampliamente desplegadas, como lo hizo Butterball. Si tiene un montón de llamadas que no están asociadas a las cuentas de un cliente, esta estrategia tiene sentido. Pero normalmente, el problema más difícil (y el que tiene el mayor impacto en su empresa y en la experiencia del cliente) es atender a los clientes con los que ya tiene una relación.

Servir a esos clientes funciona mucho mejor ahora mismo en un entorno donde tiene el control total, como hizo Bank of America. Puede que su chatbot no esté disponible al instante en todos los entornos de conversación, pero atender a las personas en su sitio o aplicación ofrecerá una experiencia mucho mejor. Y lo que es más importante, habrá hecho el arduo trabajo de averiguar cómo reconocer la intención del cliente y responder a ella. Cuando, finalmente, plataformas de conversación como Alexa, Google Home, Apple Business Chat, WhatsApp o Facebook Messenger resuelvan por fin los problemas de autenticación y privacidad, estará bien posicionado para trasladar su agente virtual a sus entornos.

Empezar

Para implementar un agente virtual, primero prepare sus sistemas. Los agentes virtuales tienen dificultades para reconocer la intención del cliente si no están conectados a los sistemas de registro que contienen la información de sus clientes. En una cadena hotelera con la que trabajamos, los niveles ejecutivos más altos tomaron la decisión de persuadir al personal de TI de que abriera sus sistemas a las interfaces de agentes virtuales. A menos que sus sistemas estén preparados, el éxito de cualquier posible sistema de agente virtual es limitado.

Comience con pequeños proyectos piloto en los que pueda demostrar su éxito. Dish Network, por ejemplo, primero puso a prueba agentes virtuales específicamente para ayudar con la avalancha de pedidos de peleas de pago por visión. Una vez que el sistema demostró su eficacia en ese contexto, la empresa comenzó a ampliarlo para abarcar un 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 aumentará a medida que su empresa identifique qué preguntas se siguen haciendo a los agentes humanos. Un sistema de agentes virtuales seguirá mejorando, especialmente si lo ha configurado en la aplicación correcta, con los objetivos correctos y en los canales correctos para maximizar el éxito.

La decisión de desplegar agentes virtuales puede resultar compleja. Aun así, creemos que este tipo de interfaz de conversación para las empresas está destinada a desplazar a las interfaces web y de aplicaciones actuales a largo plazo, simplemente porque es más rápida y, en muchos casos, mejor para el cliente.