Implementación de Chatbot en 8 pasos – Consejos útiles de expertos para empezar

Estos son los puntos que debes tener en cuenta a la hora de desarrollar tu chatbot

Cada vez más empresas utilizan chatbots para comunicarse con sus clientes. Los factores que motivan el uso de bots suelen ser el aumento de la eficiencia, la mejora de la experiencia del cliente y la reducción de costes. Sin embargo, muchos proyectos de bots fracasan porque no satisfacen a los clientes o presentan deficiencias técnicas.

Cada vez más empresas utilizan chatbots para comunicarse con sus clientes. Los factores que motivan el uso de bots suelen ser el aumento de la eficiencia, la mejora de la experiencia del cliente y la reducción de costes. Pero antes, una breve introducción a los chatbots.

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es un software que permite a los usuarios comunicarse con un ordenador en lenguaje natural a través de una interfaz de chat. De este modo, los clientes pueden comunicarse con una empresa en cualquier momento y solicitar información sin que la empresa tenga que disponer de un empleado humano de atención al cliente. El software se encarga de responder a las preguntas del cliente.

En algunas empresas, como Telekom Austria o PostFinance, el uso de bots tiene el éxito deseado y genera entusiasmo por parte del cliente y de la empresa.

Sin embargo, muchos proyectos de bots fracasan porque no satisfacen a los clientes o presentan deficiencias técnicas. Por lo tanto, tenga en cuenta los siguientes puntos antes de dejar que sus clientes hablen con un chatbot:

8 puntos de la implementación de un chatbot

1. No quieras demasiado a la vez

De ninguna manera intente manejar todos los procesos y posibles flujos de conversación a través del chatbot desde el principio. Más bien, empiece poco a poco. Defina su caso de uso con precisión y reduzca la complejidad.

2. Respuestas predefinidas frente a respuestas abiertas

Ten cuidado con las opciones de respuesta demasiado abiertas. Por un lado, muchos usuarios se sienten abrumados si no se les da ninguna opción de respuesta y, por otro, las respuestas abiertas requieren una programación muy detallada y una gran base de datos de la que el chatbot pueda aprender.

3. Utilizar correctamente la Inteligencia Artificial

La IA suele ser una palabra de moda y suena bien decir «nuestro chatbot tiene inteligencia artificial».  Sin embargo, es importante que el bot sea inteligente en dos sentidos. En primer lugar, debe ser capaz de entender de forma inteligente las consultas del usuario. No debe ser entrenado en la entrada directa, sino que siempre debe tratar de entender el contenido.

Ejemplo: «Quiero un billete de un día para mi perro» o «Qué billete necesito si mi perro viaja conmigo todo el día». En ambas ocasiones, el bot debe dar información sobre el billete de un día para el perro.

El segundo factor importante es que un bot no responde simplemente basándose en reglas, sino que aprende de conversaciones de ejemplo. En el caso anterior, al bot se le habrían mostrado de antemano 3-4 posibles conversaciones sobre el tema del pase de un día para el perro y él mismo habría deducido la respuesta.

4. Identificar los generadores de costes desde el principio

Qué pena cuando te quedas sin presupuesto en mitad de un proyecto para seguir desarrollándolo. Así que compruebe con tiempo los generadores de costes importantes. Por regla general, cuantas más conexiones haya con sistemas internos, más complejo será el bot. En muchos casos, merece la pena trabajar al principio sin muchas conexiones y, en su lugar, limitarse a enlazar, por ejemplo, con la tienda correspondiente. 5. Desarrollo propio

5. Es mejor desarrollar tu propio bot en lugar de utilizar un bot framework.

Por supuesto, cada marco bot promete sólo lo mejor y supuestamente no tiene límites, pero usted encontrará rápidamente los primeros límites. En la mayoría de los casos, merece la pena programar el chatbot uno mismo desde cero (o con un socio). El software de código abierto rasa, por ejemplo, es especialmente adecuado en este caso. Con rasa, siempre serás completamente independiente de una herramienta o un socio de desarrollo y podrás ampliar tu bot en cualquier momento como desees.

6. Definir con precisión la personalidad del bot

Una cosa está clara, debe quedar claro desde el principio que los usuarios sólo se comunican con un chatbot. Sin embargo, muchas empresas siguen preguntándose hasta qué punto el bot debe adoptar rasgos humanos o responder realmente sin emociones como una pieza de software. La pregunta no puede responderse de forma inequívoca; siempre depende del caso de uso. ¿Se supone que el bot debe entretener a sus usuarios y hacerles reír o sólo debe transmitir información y hacerlo de la forma más rápida y sencilla posible? Piensa en el papel que quieres que desempeñe tu chatbot desde el principio.

7. No olvides las pruebas

En cuanto el bot esté listo, debes probarlo con un grupo seleccionado de usuarios y asegurarte de que ofrece el rendimiento y la satisfacción de usuario deseados. Empieza con un pequeño grupo de usuarios, prueba el bot internamente o realiza grupos de discusión. Tras una fase de prueba satisfactoria y unos cuantos ajustes posibles, puedes poner el chatbot a disposición de las masas.

8. El mantenimiento, la optimización y la supervisión no se quedan al margen

¿El bot está en línea y las pruebas han sido un éxito? Pero no te olvides de vigilar el rendimiento del bot. Utiliza la primera versión de tu bot para aprender de ella de cara al futuro y ve añadiendo poco a poco más y más competencias al bot. Así irás aumentando la complejidad paso a paso.

Conclusión: Hay 2 cosas que puedes hacer mal:

  1. Deprisa, deprisa – Sin pensar, lanzar un bot simple que lo único que hace es molestar a los clientes.
  2. Esperar eternamente – Intentar abarcar toda la complejidad de la comunicación con el cliente desde el principio y, por tanto, dedicar un tiempo interminable al desarrollo sin obtener entretanto el feedback de los usuarios.
Nach Stationen in der Industrie und in Agenturen gehörte Sophie Hundertmark zu den ersten Masterstudentinnen in der Schweiz, die zu Chatbots forschen. Seit 2021 promoviert sie an der Universität Fribourg zum Einsatz von Chatbots im Banking und Insurance-Bereich. Dazu arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Finanzdienstleistungen Zug der Hochschule Luzern (IFZ). Sophie Hundertmark verfügt über langjährige Erfahrungen als selbstständige Beraterin für die strategische Begleitung sowie Umsetzung von Chatbot-Projekten. In diesem Zusammenhang sorgt sie für einen regelmässigen Austausch zwischen Akademie und Praxis zu allen Themen der AI getriebenen Conversational Automation. Anfang 2022 hat Sophie zudem den Verein Greenwishing Schweiz gegründet und engagiert sich seitdem aktiv gegen Greenwashing.

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