Estoy seguro de que todos hemos vivido la integración de la inteligencia artificial (IA) en nuestra vida cotidiana: las redes sociales reconocen las caras en tus fotos, y los sitios web sugieren nuevos productos basados en aquellos que ya posees. Como clientes, esperamos este tipo de beneficios de las marcas que amamos de manera inmediata y frecuente. Las empresas, por otro lado, luchan incansablemente por cumplir estas expectativas. La IA puede empoderar a las compañías para ayudar a los clientes a encontrar respuestas y obtener ayuda más rápido ante sus solicitudes. Aquí es donde entran los chatbots.
Del conjunto de problemas que tienen tus clientes, hay algunos que son más adecuados para tratar mediante una conversación con un humano. Pero, no aquellos como «reiniciar mi contraseña». El tiempo de los agentes es valioso, así que deja las solicitudes más complejas como por ejemplo «Necesito reservar una comida especial para mi vuelo» para los agentes y que el chatbot se encargue de las tareas más sencillas.
Los clientes quieren resolver sus problemas de forma rápida y automatizada. Las empresas deben entender y priorizar los objetivos principales que un cliente intenta conseguir al involucrarse en cualquier canal digital. Esos objetivos son lo que llamamos la «intención». Y estas intenciones podrían ser muy diferentes para un retailer que para una compañía de seguros.
Y eso es lo que abordamos en la investigación ¿Qué intenciones de búsqueda debería priorizar en mi chatbot para ayudar a los clientes de mi sector?
Ejemplo de preguntas y respuestas de la encuesta de intención
Rápidamente realicé una encuesta y pregunté a los consumidores con respecto a:
- La última vez que usaron el chat para un asunto de soporte
- El sector de la compañía a la que contactaron
- Cuál era su problema/objetivo – su «intención de búsqueda»
- Un espacio para agregar opcionalmente hasta tres intenciones de búsqueda adicionales para esa industria.
Los encuestados podían escribir en su propia industria, o elegir entre: retail, banca, bienes de consumo, seguros, o viajes y sector viajes y hotelero. Examiné a los participantes que no habían usado el chat en el último año porque quería una perspectiva fresca, y me propuse equilibrar geográficamente las cuatro regiones principales de los EE.UU.
Lo que obtuve fueron muchos datos que mostraban las intenciones de chat dominantes en varias industrias para un pequeño grupo de consumidores estadounidenses. Trabajé con Long Giang, un magnífico empleado de Year Up, para dividir el conjunto de datos, deshacernos de cualquier spam, y asegurarnos de que estábamos clasificando las cosas de la misma manera. Si eres un aficionado de la investigación como yo, apreciarás que hayamos realizado una pruebas de confiabilidad1 para asegurarnos de que Long y yo estábamos en la misma página. Esta no es más que una forma muy elegante de decir que nos aseguramos de clasificar cada respuesta como una intención de búsqueda que empezaba con un verbo (por ejemplo, «aprender sobre los detalles del producto» en lugar de «detalles del producto») porque cada solicitud indica una acción que un usuario busca realizar, no sólo un tema que se busca cubrir.
Una vez que tuvimos todas nuestras respuestas clasificadas como intenciones, mi impresionante asistente de investigación, Mustafa Nasr, comprobó y realizó el análisis y las puso a prueba en las siguientes industrias:
- Retail (191 menciones)
- Bienes de consumo (130 menciones)
- Cable e ISP (110 menciones)
- Banca (58 menciones)
- Seguros (20 menciones)
Curiosamente, el cable y los proveedores de servicios de Internet no fueron un sector que proporcionamos en la encuesta, sino que surgió sin ser detectado dentro de los datos. Esto nos indica que hay oportunidades para los chatbots para impactar y mejorar las operaciones de servicio. Desafortunadamente, no obtuvimos suficiente información sobre Viajes y sector Hotelero para proporcionar insights.
Antes de ir más a fondo con los resultados, el aficionado a la investigación que hay dentro de mí tiene que salir de nuevo y aclarar que los resultados de esta encuesta y el análisis dan una guía direccional sobre las intenciones de búsqueda de los clientes más importantes dentro de los sectores mencionados anteriormente. El tamaño de la muestra no es lo suficientemente grande como para generalizar sobre los consumidores de EE.UU., pero estos insights cualitativos proporcionan una dirección más concreta para que las empresas prioricen las intenciones de búsqueda para los bots de Einstein dentro de estas industrias. Bien, echemos un vistazo a cada una de las industrias.
Retail
Las tres mejores intenciones de búsqueda:
- Conocer las especificaciones de los productos/detalles de los servicios (34)
- Comprobar el estado del pedido (25)
- Devolver un artículo (23)
Para los equipos que construyen chatbots de venta al público, sugerimos dividir la información del producto en varios mensajes para que la comunicación sea más conversacional. Piensa en la naturaleza de un diálogo sobre un producto o servicio. A veces, hay mucho que explicar. Estamos tentados a enviar toda esa información en un solo mensaje, pero eso es abrumador para el cliente. Divide el contenido en múltiples respuestas porque un texto extenso no le resulta útil a los usuarios en un chat.
Los bienes de consumo
Las tres mejores intenciones de búsqueda:
- Diagnosticar un problema (28)2
- Conocer las especificaciones de los productos y los detalles de los servicios (15)
- Comprobar el estado del pedido (12)
Cuando se crean chatbots de bienes de consumo, hay que centrarse en un diseño de conversaciones con un estilo de preguntas y respuestas. Para diagnosticar un problema con un cliente, el chatbot tendrá que hacerle muchas preguntas y recibir muchas respuestas para averiguar cual es el problema.
Cable e ISP
Las tres mejores intenciones de búsqueda:
- Revisar la factura/cargo (18)
- Solución de problemas de la red (16)3
- Diagnosticar un problema (15)
La conversación en torno a la disputa de una factura o un cargo es muy similar al diagnóstico de un problema – muchas preguntas y respuestas. Pero, para resolver un problema de red, el chatbot necesita saber si el restablecimiento de la red fue exitoso o no. Crear algo como un «evento de plataforma» denominado en Salesforce, para que le avise al chatbot cómo fue el reinicio y sepa cómo proceder en la conversación con el cliente.
Banca
Las tres mejores intenciones de búsqueda:
- Revisar la factura/cargo (12)
- Obtener la información de mi cuenta (7)
- Escalar (6); Reportar un cargo sospechoso (6)
Revisar una factura o un cargo en el banco, sin embargo, tiene un aspecto un poco diferente porque se trata de datos sensibles de los clientes, como los números de las tarjetas de crédito. Algunas instituciones financieras utilizan una ventana de pago seguro fuera del sitio web, o en este caso, el chatbot. También se necesitaría un “evento de la plataforma” para avisar al chatbot una vez que el cliente haya insertado su información con éxito en la ventana de pago para que sepa que debe continuar la conversación.
Seguros
Las dos mejores intenciones de búsqueda:
- Obtener la cotización del seguro (5); Hacer cambios en el plan/contrato/cuenta/pedido (5)
- Escalar (3); conocer las especificaciones del producto/detalles del servicio (3)
Recomendamos que los equipos que creen los chatbots de seguros inviertan en el diseño de conversaciones que ayuden específicamente a llevar a los clientes a un agente humano. Los chatbots son muy buenos para recoger y calificar la información antes de que el cliente acceda a un agente. Pero, es importante ser transparente y decirle al cliente cuando está hablando con un chatbot en vez de con un humano y viceversa – siempre deben saber que el chatbot se está preparando para pasarles con un humano.
El camino para construir tu primer chatbot puede parecer intimidante, pero la investigación está aquí para ayudarte a iniciar el proceso y mantener al cliente en el centro de todo.
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