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Experiencia de cliente

Chatbots PNL: claves para mejorar la experiencia de cliente

El Procesamiento de Lenguaje Natural es un área de la inteligencia artificial que busca comprender la forma en la que los humanos nos comunicamos para que sean las máquinas las que lo hagan por nosotros.

chatbot

Que una máquina pueda hablar, de la misma forma que lo hace una persona, ya no es solo algo de ciencia ficción. Se trata de una realidad que ha llegado para quedarse. Hoy en día es habitual entrar en contacto con este tipo de tecnologías al interactuar con chatbots o con asistentes virtuales como Siri, Alexa, etc.

El PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), o NPL (Natural Language Processing), es un área de la inteligencia artificial cuyo objetivo es comprender en profundidad la forma en la que los humanos nos comunicamos. En otras palabras, significa permitir que las máquinas (como los chatbots) comprendan lo que se ha dicho o escrito y se comuniquen como lo harían los humanos.

Qué es un chatbot PNL
Un chatbot de PLN es un bot que utiliza inteligencia artificial de procesamiento de lenguaje natural para identificar la intención de un usuario y brindar un apoyo más valioso. Estos chatbots conversacionales tienen la capacidad de aprender y desarrollar frases, en respuesta a la información que reciben por parte del cliente, lo que se traduce en una experiencia conversacional más natural y fluida.

Los chatbots de PLN funcionan interpretando la siguiente información:

  • Declaraciones: lo que se habló o escribió.
  • Intención: significado o subtexto detrás de lo que se dijo.
  • Demografía: detalles que pueden influir en la intención del usuario, como fechas, ubicación, edad, etc.
  • Contexto: información adicional se tiene de un pedido según el historial o el comportamiento previo del cliente.
  • Sesión: la conversación en sí misma.

Desde el punto de vista del cliente, el PLN les ayuda a sentirse más comprendidos. Desde la perspectiva de la marca, los chatbots llevan la atención al cliente a otro nivel.

Este tipo de herramientas pueden crear un diálogo interactivo con los clientes y ayudan a entender mejor sus necesidades y desafíos. Esto resulta vital a la hora de crear una estrategia enfocada en el cliente.

El grado de inteligencia y asertividad de este tipo de chatbots es tal que, según una encuesta realizada por PWC, un 27% de los usuarios no estaba seguro de si había hablado con un chatbot o con una persona de carne y hueso al interactuar con soporte.

Diferencia entre un chatbot PLN y uno basado en reglas
Los chatbots con los que estamos más acostumbrados a interactuar son aquellos que se basan en palabras clave; es decir, aquellos que responden a preguntas preestablecidas e información insertada o programada para su funcionamiento. Por lo general, este tipo de chatbot tiene listas para que el usuario elija la opción que más le interese y así continúe el diálogo.

Por su parte, un chatbot PLN es capaz de comprender contextos y proponer preguntas al usuario (preguntas que no han sido preestablecidas). Poder incorporar al diálogo dichas preguntas personalizadas ayuda al chatbot a comprender mejor la intención, la urgencia e incluso el estado de ánimo de los clientes. Este enfoque permite profundizar en los desafíos y preguntas de cada cliente y brindar la respuesta más específica posible a cada problema en particular.

Además, los chatbots de procesamiento del lenguaje natural pueden aprender de las interacciones que han tenido, volviéndose más inteligentes con el tiempo.

Cuatro beneficios de los chatbots PLN

1. Conversaciones más naturales
El lenguaje humano está repleto de diferentes patrones, jergas, dichos, estructuras, etc. Esta complejidad hace que la labor de los chatbots de interpretar información sea bastante difícil. Es ahí justo donde entra en juego el procesamiento del lenguaje natural. Al estar bien entrenado y programado, un chatbot PLN es capaz de comprender diferentes lenguajes, semánticas y estructuras de texto.

Comprender y utilizar estos bloques de comunicación y expresión ayuda a los chatbots a crear experiencias de conversación más naturales con los consumidores. Este lenguaje natural es algo muy apreciado por los usuarios, quienes lo prefieren por encima de tener que hablar con algo que se siente demasiado robótico y frío.

Además, esta capacidad de llevar a cabo conversaciones más libres anima a los clientes a hablar más, lo que mejora la interpretación del bot y proporciona más información sobre el problema o caso del cliente.

2. Mayor satisfacción del cliente
Según una encuesta de Infobip, los largos tiempos de espera son quizás lo que más molesta a las personas. Esto se debe a que vivimos en una era de respuestas instantáneas y esperamos que esta conveniencia se extienda a cualquier acción en nuestra vida diaria.

En este contexto, los chatbots ofrecen respuestas instantáneas las 24 horas del día. Además, son capaces de comprender las consultas de los clientes más rápido y proporcionar respuestas más precisas sobre una gama más amplia de temas, incluso, que un ser humano.

Estas respuestas receptivas ayudarán a construir una relación de confianza con los clientes y tendrán un impacto positivo en los índices de retención y satisfacción.

3. Menos tickets dirigidos a soporte
Un chatbot que puede crear una experiencia de conversación natural reducirá la cantidad de transferencias de llamadas a los agentes. Eso se debe a que los chatbots están capacitados para responder a las preguntas de los clientes con mayor flexibilidad y naturalidad. De esta manera, se disminuye la posibilidad de que los usuarios pidan hablar o ser transferidos con un agente humano.

4. Capacidad de aprender a partir de conversaciones anteriores
Esta nueva generación de chatbots tiene la capacidad de volverse más inteligente e interactivos con cada día que pasa.

Cómo construir un chatbot usando PLN
El primer paso para construir un chatbot usando PLN es entrenar al bot a través de la inserción de conjuntos de datos de frases e información. Por ejemplo, si se quiere entrenar al bot para que responda a la consulta del “estado de la cuenta” de un usuario, hay que insertar correctamente las variaciones de frases que un cliente podría usar para preguntar esto: “¿Mi cuenta ya está aprobada?”, “¿Cuál es el estado actual de mi cuenta?”, “¿Cómo se halla mi cuenta?”.

Para cada pregunta, se insertan al menos entre 20 y 50 oraciones. De esta forma el bot puede comprender diferentes matices en las oraciones y entregar la mejor respuesta al usuario.

Aunque puede parecer que configurar un chatbot de PLN es mucho trabajo (cosa que es cierta), pero por fortuna los proveedores de esta tecnología pueden ayudar compartiendo plantillas previamente aprobadas y ofreciéndo un servicio profesional para mapear estas preguntas, sus posible variaciones y respuestas.

Ejemplos de uso
Desde 2019 hasta hoy, el uso de los chatbots ha crecido en un 92% a nivel mundial, convirtiéndose en el canal de más rápido crecimiento en este período. Este enorme aumento se debe a su capacidad para mejorar la interacción de varios sectores con sus consumidores. Algunos usos pueden ser:

Apoyo a iniciativas de “regreso a la oficina”
Los chatbots se han utilizado como un gran apoyo para el regreso seguro de los empleados a las oficinas en escenarios posteriores a la pandemia. Normalmente, se utilizan como fuentes de información que garantizan un regreso seguro a la sede.

Por ejemplo, ofrecen información sobre requisitos de seguridad, turnos, consejos para viajes cortos y resuelven las dudas o temores que el empleado pueda tener frente a este regreso a la presencialidad.

Atención al cliente en aerolíneas
Las aerolíneas siempre se han enfrentado a grandes volúmenes de asistencia en sus áreas de soporte. Algunas de las preguntas más comunes son sobre la tarjeta de embarque, el estado del reembolso, la pérdida de equipaje, el cambio de vuelo, etc.

Insertar chatbots para ayudar con este servicio puede ser muy útil para aliviar la cola del servicio, pero también para comprender la intención (y el estado de ánimo) de los consumidores y hacer una transferencia rápida a un agente humano, cuando sea necesario. De esta forma, el consumidor no se queda en largas colas de espera y es capaz de solucionar su problema rápidamente, aumentando su satisfacción con la empresa.

Información sobre el saldo de la cuenta
Una pregunta que frecuentemente reciben los agentes de soporte en los bancos es acerca de la rentabilidad de la inversión y los saldos de las cuentas. Esta es una simple solicitud que un chatbot puede solucionar y que permitirá a los agentes físicos enfocarse en tareas más complejas y rentables para tu empresa.

El uso de asistentes virtuales para este tipo de preguntas mejora (mucho) el tiempo promedio para resolver problemas desde una primera interacción, generando como consecuencia una mayor satisfacción del cliente y una mejor productividad general del centro de contacto.

En definitiva, aunque los chatbots no pueden reemplazar a los agentes humanos por completo, la tecnología PLN está ayudando a crear el tipo de experiencias humanas que tanto valoran tus clientes. ¿El resultado? Liberarán a los agentes para que puedan enfocarse y hagan lo que mejor saben hacer: crear interacciones humanas y relaciones relevantes con tus clientes.



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