El término chatbot ha venido cobrando más fuerza y sus desarrollos han ido en franco crecimiento, hoy en día es más común que las empresas utilicen estos programas informáticos para automatizar sus conversaciones en materia de atención al cliente, una acción de la que iAdvize tampoco ha escapado.

Una muestra a grandes escalas de los chatbots más poderosos pueden ser Cortana y Siri, de Microsoft y Apple respectivamente,  los cuales son capaces de interpretar las peticiones de voz y responder a ellas, sin embargo los usuarios no han descartado el messaging como un medio fácil, rápido y normalizado de interactuar con las marcas.

De acuerdo con un reporte de iAdvize, la mitad de la población mundial se conecta al menos una vez al mes a una aplicación de messaging con un chatbot,  ellos aseguran que esta plataforma sólo necesitaba abrirse y dejar a los desarrolladores interactuar con su tecnología para desarrollar sus propios bots.


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Una tarea pendiente aún para muchas marcas es la automatización de la atención al cliente,  ya que todavía queda mucho trabajo para que los chatbots sean capaces de interactuar como los humanos o que puedan procesar peticiones más allá de lo programado y que su inteligencia artificial evolucione a un nivel de aportar soluciones personalizadas a los problemas de cada  usuario.

Julien Hervouet CEO de iAdvize señala “A pesar de que las respuestas estén disponibles en los sites a través de las páginas de FAQ, muchos internautas siguen pidiendo las preguntas más sencillas a los operadores por chat o teléfono, y así, monopolizan los centros de contacto”.

iAdvize ha identificado algunos retos que tienen por delante las empresas que desean automatizar su atención al cliente con un chatbot:

  1. Identificar los escenarios correctos, ¿en qué caso los bots deben intervenir? las marcas deben conocer cuál es la misión de los bots y cuáles son sus objetivos, así como también saber cuáles son las preguntas a las que los chatbots deben responder de manera correcta.
  2. Capitalizar en los conocimientos existentes: las herramientas de BaaS actuales no permiten integrar las bases de conocimiento existentes o los datos recopilados dentro de tu estrategia de atención con el cliente.
  3. Definir cuándo escalar la conversación hasta un operador humano y cómo hacerlo: se trata de definir en qué etapa de la conversación o a partir de qué acción un operador humano tomará directamente el relevo.
  4. Difundir el bot en varias plataformas: un chatbot debe ser capaz de gestionar las conversaciones desde un site, los SMS, Messenger, WhatsApp, Twitter o Facebook.

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