Chatbots: Después del Hype, ¿Cuáles Son los Casos de Uso Duraderos?

Aunque los asistentes conversacionales ("chatbots") existen desde hace muchos años, vivieron un verdadero auge entre 2016 y 2017. Presentados como la "nueva revolución disruptiva", potenciados por la inteligencia artificial, los chatbots prometían convertirse en auténticos asistentes personales, reemplazando los servicios de atención al cliente, generando leads e incluso vendiendo directamente, y comprendiendo y anticipando las necesidades de los usuarios. Cuatro años después del inicio de esta ola, ¿ha alcanzado finalmente este segmento de MarTech la madurez? ¿Cuáles son los verdaderos casos de uso hoy en día?

En 2017, una encuesta de Mindbrowser reveló que el 95% de los consumidores consideraban que la experiencia del cliente era el principal beneficiario de los chatbots. La gran fortaleza de los chatbots radica en el efecto acelerador que pueden ofrecer a los usuarios y a los equipos internos. Al proporcionar respuestas de primer nivel, casi instantáneas, aportan la experiencia más rápida e interactiva posible con una marca. Para los equipos de soporte o atención al cliente, permiten tratar una gran cantidad de solicitudes "sin gran valor añadido", y pueden proponer enlaces de compra hacia productos, transformándose en una herramienta de venta.

Dos Tipos Principales de Chatbots

Para necesidades simples o presupuestos bajos, existen bots programables con reglas y un sistema de árboles de decisiones. En esencia, una serie de respuestas está programada de antemano en función de una serie de preguntas. Estos bots no aprenden automáticamente. Sin embargo, pueden responder siempre en esta lógica de primer nivel a una buena cantidad de preguntas y permiten una puesta en servicio más rápida.

Para necesidades más complejas y cuando las empresas tienen un alto nivel de madurez en el tema, se prefieren los chatbots basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Estos ofrecen un servicio cada vez más eficiente con el tiempo, gestionando automáticamente un mayor número de conversaciones. No obstante, estos bots requieren una gran inversión en desarrollo y gestión.

Un Gran Entusiasmo, Luego Fracasos Retumbantes

En 2016, los chatbots estaban en auge. Un gran número de startups especializadas se crearon en torno al tema. Estos herramientas inteligentes debían ser la "próxima gran cosa" en términos de tecnología. Sin embargo, el cambio de paradigma esperado no se materializó.

Una vez que los chatbots se implementaron en las empresas, la realidad pronto alcanzó las prometidas expectativas. Los profesionales del marketing se dieron cuenta rápidamente de que los chatbots tenían dificultades para manejar solicitudes complejas. La intervención humana seguía siendo indispensable.

Las grandes tecnológicas, con Facebook a la cabeza, sufrieron fracasos con sus chatbots. "M", el bot de Facebook, podía manejar preguntas simples como "¿Dónde puedo encontrar una buena hamburguesa en Chicago la próxima semana?" y realizar tareas como reservar una mesa. Pero Facebook reveló más tarde que M había fallado en el tratamiento del 70% de todas las solicitudes de los usuarios. En enero de 2018, Facebook cerró M.

"Tay" de Microsoft cerró en marzo de 2016 después de empezar a expresar opiniones políticas incómodas en las 24 horas siguientes a su lanzamiento, y Allo de Google murió en diciembre de 2018. Sin embargo, no todas las historias del auge de los chatbots terminan en fracaso.

Varias Éxitos Notables

Los chatbots pueden utilizarse en diferentes plataformas y con diversos objetivos. A continuación, se presentan tres ejemplos variados:

1. En Publicidades de Facebook para Adquisición de Clientes: El ejemplo de Car Loans, el mayor proveedor de seguros de automóviles en línea en Canadá, que añadió un pequeño módulo "¿Tienes una pregunta?" en sus publicidades de Facebook. El beneficio para la empresa: tasas de conversión más altas y costos de adquisición de clientes más bajos.

2. En Facebook Messenger para Mejorar la Experiencia del Cliente: El ejemplo de KLM Royal Dutch Airlines, un chatbot de asistencia en viajes cuyo objetivo es mejorar el servicio al cliente de la empresa. Los clientes pueden activar la confirmación de reservas, las notificaciones de registro, la tarjeta de embarque y el estado del vuelo. Gestiona 13 idiomas diferentes y responde a 15,000 conversaciones por semana. También se pueden mencionar éxitos franceses como la startup Kick My Bot y la startup It’s Alive.io, que creó el bot Léa para los tampones Nett.

3. En Aplicaciones Móviles para Soporte: La aplicación móvil de Verizon Wireless ofrece a los clientes una solución práctica de chatbot, especialmente para la visualización de elementos contractuales, el uso de datos y la presentación de reclamaciones para reparaciones o seguros.

Varias industrias utilizan los chatbots como verdaderos aliados y herramientas de trabajo. Es el caso de los chatbots especializados en "Finanzas Personales", que ayudan a los usuarios a gestionar los gastos. La fintech Trim lanzó su producto de chatbot basado en SMS en 2015. El bot analiza los extractos bancarios de los usuarios y luego realiza preguntas en lenguaje claro para saber si desean cancelar suscripciones recurrentes, como Netflix y Dropbox. Trim puede entonces cancelar las suscripciones en nombre del usuario.

El banco JPMorgan utiliza chatbots para procesar datos de clientes y verificar órdenes bursátiles. Según la empresa, estos asistentes ahorran 360,000 horas de trabajo. Finalmente, en el campo de la salud, los chatbots pueden ayudar en los diagnósticos médicos. El chatbot Babylon, de la empresa británica de tecnología de salud Babylon Health, ha diagnosticado correctamente al 81% de los pacientes, frente a una tasa promedio del 72% para los médicos humanos según un estudio.

Chatbots: Cuatro Desafíos Principales

A gran escala, los chatbots deben abordar necesariamente cuatro desafíos principales:

1. Gestión de Múltiples Idiomas: Ofrecer un servicio en varios idiomas.

2. Tratamiento Inteligente: Personalizar y mejorar continuamente las respuestas en función del historial de conversaciones, compras pasadas, ubicación geográfica y contexto de la solicitud.

3. Monitorización y Transferencia Humana: Monitorear nuevas conversaciones y tener la capacidad de transferir rápidamente al usuario a un agente humano capaz de tomar el relevo de la conversación iniciada por el bot.

4. Interoparabilidad con Otros Sistemas: Integrarse con otros sistemas de la empresa, como el CRM, para proporcionar datos de análisis de clientes.

¿Qué Deben Preguntarse las Marcas para Elegir su Chatbot?

Es fundamental asignar una misión y un objetivo claro al chatbot. Por ejemplo, reducir el número de llamadas, ahorrar tiempo a los usuarios, ofrecer una experiencia de marca innovadora… Es crucial que las marcas se pongan en el lugar del consumidor, cliente o usuario.

Luego, como con cualquier nuevo sistema tecnológico integrado en una organización a gran escala, se recomienda realizar una auditoría para recopilar las necesidades según los usuarios internos:

1. ¿Cuál es el papel o el objetivo de la automatización?
2. ¿Quiénes serán los usuarios finales?
3. ¿Qué equipos y qué servicios poseerán y gestionarán el sistema?
4. ¿Cómo circulará la información de manera transversal entre los servicios y equipos de TI, soporte, ventas, marketing…?

Los 5 Puntos Esenciales a Recordar

1. ¿Cuál es la misión principal del chatbot? ¿Qué servicios ofrece a los usuarios?

2. ¿En qué aplicación funcionará el chatbot? (sitio web, aplicación móvil, Facebook…)

3. ¿Qué equipos usarán el chatbot diariamente y tomarán el relevo si es necesario?

4. ¿Qué equipos analizarán los resultados?

5. ¿Qué sistemas de gestión se integrarán con el chatbot? (CRM, plataforma publicitaria, etc.)

Para más ejemplos de fracasos o éxitos con chatbots, consulte el dossier completo de CB Insights: https://bit.ly/35Jkhlo

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