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Macrotendencias 2018. Parte I: Chatbots

April 3, 2018

Lee este post y en tres minutos  podrás hablar distraídamente sobre los CHATBOTS mientras te tomas un Roiboos o algo…

 

Hasta hace un tiempo las conversaciones con clientes sucedían en los departamentos de ventas y de servicio al cliente, que son muy conscientes de las ventajas de optimizar procesos y costes. Hoy, un volumen enorme de las conversaciones ocurren en otras áreas: Comunicación y Marketing.

 

Anteriormente la Marca utilizaba un medio como altavoz y hacía un monólogo en forma de anuncio, editorial, banner o pagina impresa. Hoy en las redes sociales, la web o incluso en los medios ajenos nos vemos obligados a tener conversaciones uno-a-uno con nuestros consumidores. Lo que decimos como Marca en las plataformas online tiene mucha importancia, pero saber gestionar la reactiva, es decir, interactuar en comentarios y chats, es aún más importante si cabe. De ahí el interés de Zoopa en incorporar chatbots en algunos de nuestros proyectos.

 

Cómo mantener una conversación sobre chatbots en 7 pasos:

  1.   #WHAT ¿Qué es y para que sirve un chatbot?

  2.   #WHY ¿Por qué un chatbot es vital para nuestro futuro?

  3.   #HOW ¿Cómo funcionan?

  4.   #WHERE ¿Hay chatbots en varios colores? ¿En qué plataformas?

  5.   #WHEN ¿El chatbot nace, o se hace? ¿Cómo se crea?

  6.   #HOW MUCH ¿Qué costes, beneficios  y ahorros supone un chatbot?

  7.   #WHO ¿Quién y cómo se están utilizando los chatbots hoy?

#WHAT

 

Un programa que conversa como una persona. Desde siempre nos ha apasionado construir ordenadores capaces de actuar de manera tan similar a un humano que sea imposible distinguirlos de uno de nosotros. Una cosa es que nos fascine poder construir sistemas inteligentes y otra muy distinta es que les encontremos utilidad.

 

Un chatbot funciona de la misma manera que un programa de ayuda al cliente operado por una persona. Cuando una persona entra en una ventana de chat y escribe una pregunta, un chatbot es capaz de dar una buena respuesta de manera instantánea. Muchos usuarios ni siquiera se darán cuenta de que, quien contesta, es un programa. Un chatbot dotado de inteligencia artificial es capaz de imitar perfectamente el lenguaje humano.

 

A menudo no necesitamos respuestas muy complicadas, el 70% de las preguntas son repetitivas y hacen referencia a datos muy concretos, por tanto no debes ser el robot más listo del mundo para responderlas. Es un trabajo poco exigente aunque se valora mucho que se haga de manera artificial pero ofreciendo un servicio de calidad.

 

 

Un robot enseguida se perfila como un buen candidato para un trabajo cuando:

  • La velocidad de respuesta es importante.

  • Los costes deben mantenerse bajos.

  • La tarea es repetitiva.

  • Las interacciones facilitan el aprendizaje.

  • El servicio tiene que ser ininterrumpido.

  • Es una tarea multilingüe.

  • La ausencia de errores es crucial.

Por eso los robots que chatean son una aplicación muy interesante y con una importancia que no hará más que crecer. Sin embargo. los últimos estudios constatan que su uso no sube lo esperado. Ya veremos por qué.

 

Los chatbots son, en definitiva, programas que conversan bien en un chat escrito dando respuestas o  comentando sobre ciertos temas con un usuario humano. ¿No te estalla la cabeza de imaginar la cantidad de aplicaciones interesantes que ofrecen?

Inbenta Tech Blog

 

Orbea, la marca de bicicletas, decidió integrar en su plataforma web un servicio de chat operado por un robot. El chatbot no había nacido para Orbea, otra marca textil del País Vasco había creado un chatbot inteligente y decidieron usar una réplica.  Este chatbot había sido enseñado y se había ajustado para ser especialmente sagaz,  sarcástico y divertido con sus respuestas, así que una vez instalado empezó a dar muestras de ingenio para los usuarios de la marca. En menos de un mes tuvieron que quitar el chatbot ya que, lo que resultaba divertido para Orbea, resultaba muy fuera de lugar para los visitantes de la web. Mientras que el equipo de la Marca se moría de la risa con las respuestas del chatbot, más de un padre de familia envió quejas asegurando que alguien del servicio al cliente en la web le estaba vacilando.

 

Anécdotas aparte, los chatbots están siendo utilizados sobre todo en servicio al cliente y ventas. Facebook, Telegram o Instagram ya los usan y, probablemente, ya habrás hablado con un chatbot sin saberlo.

 

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PALABRAS QUE LO PETAN EN EL MUNDO CHATBOT

 

Inteligencia Artificial (AI). 

Es la tecnología que ayuda a inducir inteligencia humana en las máquinas. Se utiliza en algunos chatbots.

 

Aprendizaje automático (Machine learning, ML). 

Es una rama de la inteligencia artificial que se ideó en los años 60 y que tiene por objetivo conseguir que las máquinas aprendan a partir de datos, sin que tengamos que programar un algoritmo que les enseñe. Una máquina lee datos y es capaz de asociarlos y de generalizar de manera que puede llegar por si misma a conclusiones nuevas e imprevistas.

 

Esta tecnología permite que las máquinas puedan desempeñar tanto tareas familiares como actividades nuevas para las que nadie las programó. Los datos no se perciben como simple información si no como ejemplos prácticos a partir de los cuales deducir cosas o prevenir futuros acontecimientos. Esta tecnología despertó un interés enorme en el ‘big data’. Es decir, coleccionar cantidades ingentes de información con la esperanza de que con la ayuda de tecnología de este tipo sea útil.

 

Por ejemplo, en la UCI del Hospital Infantil de San Juan de Dios se acumulan millones datos de constantes vitales de niños con la esperanza de que un bot con ML algún día descubra patrones que nos ayuden a predecir crisis en los pacientes.

 

ML puede aportar valor a un chatbot cuando trata por ejemplo temas legales, ecommerce, proyectos de recursos humanos, etc. Cuando se trata de proyectos donde es muy difícil cuantificar quizás el ML no nos aporte demasiado. Por ejemplo en negociaciones (excepto métodos de subasta u otros donde se puede aplicar ciencia de la negociación), resolución de problemas creativos, temas de gestión de equipos, etc.

 

Lenguaje Natural (Natural Language Processing/Understanding NLP/NLU).

Tecnología que ayuda a las maquinas a entender lo que dicen los humanos según el contexto.

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#WHY

 

Necesitamos crear más contenido y de la mejor calidad posible. Tenemos que activar nuestra Marca en más canales que nunca y de la manera más cualitativa. Esto nos exige cada vez más recursos. Ya miramos con nostalgia los tiempos en que el algoritmo de Google nos permitía ganar simplemente a base de poner más dinero. O lo fácil que era gastar en medios tradicionales. Con el nivel de complejidad de hoy, resulta primordial focalizar nuestra atención y automatizar todo aquello que, al otorgarle una inteligencia artificial, nos permite dar mejor servicio y liberar recursos humanos.

 

La gestión del conocimiento es una cuestión de supervivencia. El poder, no solo dar respuesta, si no realmente escuchar, analizar y sacar conclusiones de las decenas de miles de preguntas que nos hacen los usuarios y de sus reacciones frente a nuestros comentarios es un arma fundamental.

 

Parámetros a la hora de determinar el uso de chatbots:

  1. Volumen de conversaciones. Un chatbot necesitará un referente de muchas, muchas conversaciones entre clientes y operadores de servicio al cliente. El bot aprenderá de esas antiguas conversaciones. Sin un pasado es más difícil que el chatbot aprenda. Tres meses de conversaciones del centro de atención al cliente podrían ser una base suficiente para empezar.

  2. ¿Cómo de consistentes somos a día de hoy? Es decir, si existe ya un protocolo o no de respuestas a los clientes. Si estamos dando siempre la misma respuesta a las preguntas más frecuentes estamos ya a medio camino. Si, en cambio, a día de hoy respondemos de forma distinta a las mismas preguntas será más difícil que un chatbot emule nuestro protocolo actual.

  3. ¿Cuánto nos cuesta formar agentes de servicio al cliente? Si nos es muy complicado formar a las personas, eso nos da una pista de que será complejo preparar el chatbot. Normalmente las personas son buenas captando el funcionamiento y luego pueden ser malas aplicándolo de manera reiterada. Si las respuestas a nuestros clientes se tienen que buscar con cuidado será difícil enseñar esos matices a un chatbot.

  4. Complejidad de las preguntas que recibimos y enviamos.

  5. Duración de las conversaciones. Siendo realistas los chatbots son bastante mediocres en conversaciones largas. A diferencia de los humanos a los que les cuesta sintetizar y ser directos, los chatbots manejan mejor respuestas directas y conversaciones breves.

 

Como vemos en los parámetros arriba expuestos, las personas y los chatbots tienen facilidad para tareas muy complementarias. Por ello, un chatbot, combinado con un servicio al cliente humano multiplica la eficacia. Cuando el usuario nos envía una pregunta complicada, tiene una reacción fuera de lo normal o menciona temas fuera de lo común, puede enviar la conversación a un operador humano. De este modo nuestro recurso más valioso, las personas, no dedican su tiempo a informar sobre horarios de apertura, numero de restaurantes, precios u otras cuestiones que fácilmente representan el 70% de las conversaciones y que no suponen ningún esfuerzo para un chatbot de inteligencia básica.

 

#HOW

 

Los chatbots se pueden dividir en dos grupos:

 

Estructurados y guionizados

Estos amigos simplones tan solo pueden responder aquellas preguntas para las que han sido específicamente preparados. Si les enseñamos qué responder respecto a horarios de apertura de Ferrari Land, no sabrán qué decir cuando les preguntes por ejemplo cual es la mejor hora para conducir un Ferrari. Una pregunta así de tonta, con la respuesta adecuada puede poner de manifiesto un vínculo del target con la marca o bien dejar claro que no hay ‘nada’ detrás de esa voz que representa tu marca en ese momento.

 

Inteligentes- Éstos no solo analizan y reconocen qué les dices sino que entienden las preguntas. Eso significa que las preguntas pueden ser nuevas, no previstas por sus programadores y sin embargo estos chatbots son capaces de responderlas mediante relaciones entre conceptos. Los chatbots inteligentes son capaces incluso de aprender de cada conversación, siendo más y más capaces y ampliando su campo de conocimiento mediante la experiencia.

 

Los chatbots se pueden aplicar a muchos ámbitos tanto para comunicación interna, B2B o B2C. Se pueden extender a ventas, servicio al cliente, formación, recursos humanos, comunicación y marketing. En concreto cualquier canal de comunicación a cliente incluso en redes sociales, es susceptible de mejorarse con chatbots.

 

#WHEN

 

Anteriormente hemos explicado los parámetros a tener en cuenta para evaluar la conveniencia de uso de chatbots.

 

Hemos mencionado la importancia de tener datos que poder procesar conteniendo preguntas y respuestas que nos permitan aprender qué responder a preguntas concretas. Por otro lado, si pretendemos trabajar en varios idiomas (Zoopa gestiona perfiles de Redes Sociales en España, Francia, Italia, UK y Rusia) deberemos nutrir al sistema con conversaciones en todos estos idiomas.

 

Como siempre, recomendamos hacer un estudio de rentabilidad. No solo para chatbots, para cualquier desarrollo de inteligencia artificial debería haber un calculo previo del ROI de la aplicación antes de invertir en ella. Nuestra experiencia es muy positiva en este sentido y hemos adaptado los modelos de ROI de marketing a esta área ha sido muy interesante ya que podemos añadir elementos como ‘generación de nuevas ventas’ ya que los chatbots pueden dar recomendaciones y así monetizar su trabajo.

 

En Zoopa no desarrollamos chatbots desde la nada, actualmente hay plataformas que te permiten integrar esta tecnología en código como quien integra otras librerías de funciones. La dificultad está más en conocer bien las herramientas y aprender a parametrizarlas que en el desarrollo. También existen plataformas para poder construir un chatbot sin tirar de código (sin programar). Al final, el tema crítico es tener la experiencia, poder aprender de casos muy distintos y ser muy realista con las expectativas de que realmente podemos solucionar con los chatbots.

 

Uno de nuestro consejos es lanzar un primer chatbot muy simple, analizar el feedback de los seguidores y ajustar desde ahí.

 

Lo primero es formularse tres preguntas:

  • ¿Nuestro bot está realmente solventando algún problema real? ¿Tiene un ROI atractivo?

  • ¿Tenemos la información necesaria y la experiencia para poder ‘enseñar’ a un chatbot?

  • ¿Cómo afecta el uso del chatbot en el proceso que ya tenemos? ¿hay que hacer cambios?¿es realista que las personas que están involucradas en el proceso se adapten?

Aquí algunas de las herramientas más reconocidas:

 

#HOW MUCH

 

Hemos mencionado que habría que calcular un Retorno de la Inversión (ROI) antes de lanzarnos a implementar un chatbot. En el mercado se habla de retornos en torno al 400%.

 

Es muy sencillo calcular el ROI de un chatbot que se sume a un departamento de Servicio al cliente. En el caso de Redes Sociales podemos considerarlo como una extensión del servicio o como una evolución de la voz de la Marca en su dialogo con los consumidores. Realmente dependerá más del contenido que del  medio en si que derivemos más hacia un CS o una acción de marketing o comunicación digital.

 

Como ejemplo, si pensamos en el clásico departamento de servicio al cliente. Imaginemos un call center de 50 puestos y que funciona de 8am a 8pm. Si cada llamada/chat dura de media 5 minutos, cada agente sirve 10 llamadas por hora. Esto suma 2.400 conversaciones por día. Fácilmente el 50% (siendo muy conservadores) serian preguntas frecuentes, esto son 600 conversaciones que un chatbot podría atender sin problema.  Más o menos el coste de cada llamada a CS oscila alrededor de los 4 euros. O sea que para 600 conversaciones representaría 2.400euros por día. Es decir unos 800.000 euros al año, cifra que multiplica y mucho el coste de desarrollo y mantenimiento de un chatbot.

 

#WHO

 

Hace poco se ha publicado un estudio en el que se afirma que el uso de chatbots en el 2017 estuvo muy por debajo de las previsiones. ¡NORMAL! Es que esta tecnología era, junto a la realidad aumentada, la gran promesa del año y, en cambio, ha crecido mucho pero sin conquistar el mundo en dos días como se predijo. En cualquier caso no hay marcha atrás, los chatbots continuarán proliferando. Hoy están presentes en las grandes plataformas y en las Marcas lideres sobretodo en gestiones de calendarios, reservas, ticketing, pedidos en alimentación, servicio al cliente etc. pero las aplicaciones en social media y la extensión del servicio al cliente a nuevos medios como las redes sociales son ENORMES. Más allá, con la proliferación de los hogares inteligentes, asistentes de voz (como Alexa y Google Home o el nuevo de Apple) los chatbots tendrán un crecimiento sin precedentes. De hecho se espera que entre 2016 y 2021 el mercado de chatbots llegará a un CAGR del 35.2%. A eso le llamamos una GRAN OPORTUNIDAD. Juniper Research ha estimado que los chatbots ahorrarán 6 billones (BI) de libras por año.

 

Seguramente por ello IBM, Salesforce, Oracle, Google y otros monstruos que dominan la tecnología tienen productos de Inteligencia Artificial y chatbots. El uso de esta tecnología para automatizar la compra y creación de audiencias es común.  

La hiper personalización, la habilidad de entregar el mensaje correcto en el momento perfecto son los grandes ‘ases en la manga’ de los chatbots.

 

En Zoopa creemos que hemos de estar un paso por delante y realizar desarrollos que nos permitan innovar y facilitar a nuestros clientes acceso a las herramientas ganadoras . Creemos en un desarrollo e implementación en espiral que nos facilite aprender rápido con inversiones modestas y avanzar, abalados por la rentabilidad, hacia soluciones más complejas y ambiciosas.

 

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