Los Bots reducen un 40% la atención humana
Published by Barbara Dias
Posted on 24 de noviembre de 2016
Durante este año, E.life ha desarrollado 40 prototipos de chatbots. Ahora, con la experiencia que tenemos, podemos extraer algunas conclusiones.
Monitorizamos todo el proceso de implementación hasta el perfeccionamiento de varios tipos de Bots para poder evaluar cómo están contribuyendo en la relación marca-cliente. Notamos un aumento significativo de inteligencia en el robot, monitorizando en todo momento su performance y actualizándolo de acuerdo con las necesidades surgidas – añadir nuevas respuestas, términos, preguntas, etc. – esenciales para garantizar la eficiencia del servicio.
Durante el 2016, E.life fue responsable por el desarrollo de 40 productos de chatbots para empresas, pero solamente después de que el primer proyecto estuviera online, es que conseguimos comprender cómo la aplicación iría a afectar la operación de SAC 2.0.
“Bots son aplicaciones (robots) creadas para simular interacciones humana con personas reales”
Durante el 2016, E.life fue responsable por el desarrollo de 40 productos de chatbots para empresas, pero solamente después de que el primer proyecto estuviera online, es que conseguimos comprender cómo la aplicación afectaría la operación de Atención al cliente 2.0.
Tipos de Bots:
- Bot de atención al cliente: acceso rápido, práctico, y, principalmente dinámico sobre las principales preguntas y respuestas de la marca.
- Bot concierge: Solicitación de servicios como extractos, saldos e inclusive reservar servicios como un taxi o cuarto de hotel.
- Shopping bot: Realización de compras directamente a través del inbox. Con todo este soporte, ni siquiera el cliente nocturno, aquél que interactúa con marcas en un periodo nocturno o durante la madrugada, se quedará sin recibir una respuesta, aunque quién lo atienda no sea un humano.
En seguida, compartimos los principales aprendizados cuantitativos que tuvimos con la implementación de este servicio.
En números
Durante la semana de implementación de Bot notamos un crecimiento de 50% del volumen de menciones recibidas en el ambiente privado de la página.
Por ello, a pesar de que el volumen de menciones haya crecido después de la entrada del bot, el número de usuarios únicos que buscaron una atención al cliente vía inbox se mantiene estable durante este periodo. Es decir, la implementaición de la herramienta estimuló la conversación y permitió que el cliente de la marca pudiera entrar a un universo de información sobre su servicios que, hasta entonces, probablemente no hubiera conocido.
Hasta este momento del análisis, la impresión que tuvimos era que el bot ayudo mucho a la página y a pesar de que dió más trabajo para el área de atención al cliente, también identificamos una reducción de 40% de la demanda natural, que normalmente, sería atendida por el equipo de SAC 2.0, generalmente concentrada en “Informaciones” o “Solicitudes”.
Para llegar a este resultado de reducción de 40% de la demanda humana, estudiamos el volumen real recibido en la página con el fin de entender cual es el potencial de resolución de aplicación de acuerdo con la naturaleza de las publicaciones. El proceso consiste en:
Recolectar el volumen de posts recibidos en inbox.
- Clasificación de naturalezas de las operaciones de atención al cliente (reclamaciones, información, solicitudes y elogios).
- Apertura de los asuntos dentro de cada naturaleza.
- Definición del nivel de autonomía del bot para resolución de estos asuntos de acuerdo con las posibilidades de integración de la aplicación con otras herramientas de la empresa.
- Realización de clusters de las diversas posibilidades de preguntas para la misma respuesta.
- Producción de contenido creativo para garantizar el dinamismo de la herramienta (gifs, imágenes, e infográficos).
Marcas que ya lo utilizan:
Algunas marcas ya estan utilizando esta nueva tecnología:
- Vivo (Preguntas y respuestas): sistema de interacción automatizada a través de un menú seleccionable en donde el usuario navega entre las diversas opciones que direccionan al sitio.
- DOTZ (Preguntas y respuestas + Inteligencia artificial): sistema de interacción que, además de permitir la navegación a través de un menú, también comprende textos aleatorios que el usuario escriba por inbox.
- Banco Original (Inteligencia artificial + integración con el banco de datos): en esta aplicación, en lugar de direccionar al usuario para la finalización de algunas transacciones en el sitio, con la integración con el CRM del banco es posible, por ejemplo, solicitar saldos, extractos y facturas, vía mensajes privados.
Cómo medir y acompañar en tiempo real
Y para no quedar a ciegas, Buzzmonitor está listo para acompañar y clasificar automáticamente en tiempo real todas las interacciones realizadas por los consumidores para que puedas acompañar los resultados en tiempo real de los temas más solicitados en el dashboard.
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