Una de las responsabilidades de toda compañía -que recaerá en el departamento de Atención al Cliente o el de Marketing, el Community Manager o los equipos de Social Media- es atender las necesidades de los usuarios de las redes sociales, sean o no seguidores de la marca, que buscan una vía rápida de comunicación con la empresa para hacerle llegar sus preguntas, dudas, comentarios y, sobre todo, quejas.
La incorporación de la IA permite reducir el tiempo de respuesta y ofrecer una experiencia de usuario mas satisfactoria al consumidor
La atención al cliente a través de las plataformas sociales se consolida como una forma de contacto óptima para muchos usuarios, que prefieren escribir un mensaje a través de Facebook, Twitter o cualquier aplicación de mensajería instantánea como WhatsApp o Messenger y no tener que aguardar tiempos de espera llamando a un teléfono 902. Es un procedimiento gratuito para ellos y generalmente más cómodo, dado que la comunicación se produce a través de un canal que están acostumbrados a utilizar diariamente y en el que, además, la presencia de las empresas les resulta habitual. De hecho, la mayor parte de los internautas -más del 80% según el Estudio Anual de Redes Sociales de la Internet Advertising Bureau (IAB)- ya sigue e interactúa de forma activa al menos a un perfil de empresa en sus redes sociales.
Gestionar un servicio de atención al cliente a través de las redes sociales pueda tener muchos beneficios para las empresas -si se realiza de forma adecuada- ya que les permite canalizar y satisfacer las necesidades de los usuarios, hacer crecer su comunidad, demostrar transparencia (sobre todo si las respuestas se realizan de forma pública), estar más cerca de los usuarios, mejorar la reputación de la compañía, generar leads e incluso oportunidades de venta…, también supone importantes retos para cualquier marca.
En este sentido, el principal desafío para la mayor parte de las compañías es ofrecer el menor tiempo de respuesta posible y dar una respuesta adecuada a través de estos canales. Se calcula que los usuarios, si no obtienen contestación en las redes sociales en menos de 30 minutos, se desesperan, se sienten abandonados por la marca y llega la peor consecuencia posible para la empresa: la decepción, que puede traducirse en que el usuario deje de seguir su perfil corporativo por no aportarle valor o, peor aún, en que la reputación de la firma se vea perjudicada por los comentarios negativos del usuario desatendido.
El papel de los chatbots en la Atención al Cliente
Una de las formas que tienen las empresas de lidiar con este reto es incorporar un chatbot a sus servicios de atención al cliente en las redes sociales. Un chatbot no es más que un programa informático capaz de mantener conversaciones autónomas mediante texto y/o elementos audiovisuales. Podría entenderse como la evolución de los contestadores o las locuciones en los servicios de atención telefónica, pero que aplicado a las redes sociales y herramientas de mensajería instantánea, ofrece muchísimas más posibilidades.
Según Stad Chudnosky, Vicepresidente de Producto en Facebook, los chatbots serán más comunes que las páginas web o que las aplicaciones móviles en los próximos cinco años. La principal ventaja es que mediante un chatbot, el usuario recibe una primera respuesta, un saludo, un aviso que le señala cuándo es el horario de atención al cliente… o incluso, gracias a la aplicación de la tecnología, puede mantener una conversación fluida y, en muchos casos, obtener una respuesta adecuada en tiempo récord o, al menos, ser dirigido al departamento más apropiado para la resolución de su problema. Esto, supone combatir de raíz el peligro de la decepción del cliente, siempre y cuando se gestione el chatbot de manera adecuada.
En este sentido, conviene señalar que existen dos tipos de chatbots principalmente, de acuerdo con la tecnología empleada:
-Chatbots predefinidos: operan con bajo reglas sencillas predefinidas, como preguntas directas con posibles respuestas cerradas.
-Chatbots mediante Inteligencia Artificial: son capaces de comprender lo que el cliente solicita y mantener una conversación que imite a la que se mantendría con un operador humano.
Elegir entre un tipo u otro dependerá, sobre todo, de los conocimientos para desarrollar el chatbot por parte del personal de la compañía o del presupuesto con el que se cuente para adquirir una solución externa o subcontratar su programación. Por supuesto, también habrá que tener en cuenta las necesidades reales de la empresa y de sus consumidores a la hora de establecer un canal de atención al cliente automatizado, o con cierta automatización, en el que el chatbot permita acelerar y agilizar el trabajo que los profesionales de atención al cliente desarrollan.
El primer caso, el de los chats predefinidos, es considerablemente más económico. Para satisfacer las necesidades de muchas pequeñas compañías, resultará más que suficiente con aplicar las funcionalidades propias de herramientas como Facebook o Messenger, que permiten el establecimiento de saludos automáticos, respuestas predefinidas… e incluso ir un paso más allá con la integración de pequeños bots desarrollados expresamente y que ofrezcan preguntas y varias respuestas cerradas al usuario.
Para programar este tipo de bots, los más simples, es necesario contar con ciertos conocimientos técnicos. También se pueden emplear algunas herramientas disponibles en el mercado que facilitan esta tarea -como por ejemplo, Manychat, Chatfuel, Drift, Landbot.io, entre otras- y, sobre todo, se debe prestar especial atención a la hora de generar adecuadamente el árbol de preguntas y respuestas, siendo capaz de preveer todas las opciones posibles y ofreciendo siempre una solución a cada problema. Si no se puede proporcionar, siempre se puede derivar al usuario desde el chatbot a que inicie una conversación telefónica o por email con el gestor más adecuado.
Si son muchas las opciones que se ofrecen, y dentro de cada una de éstas, se proporcionan más posibilidades distintas, habrá que ser especialmente cuidadoso al elaborar los árboles de conversación para no dejar preguntas sin respuesta o no cometer errores que generen bucles infinitos. En este sentido, existen algunas herramientas en Internet que pueden ayudar a crear un árbol de conversación adecuado e integrarlo en el bot o sistema de mensajería instantáneo elegido. Uno de ellos es Botmock.com, por ejemplo, que permite que varias personas trabajen de forma colaborativa en la nube a la hora de diseñar las distintas conversaciones con sus preguntas y respuestas.
La aplicación de la Inteligencia Artificial en los chatbots
Sin embargo, por mucho que se creen árboles complejos, será difícil cubrir todas las opciones posibles. En ocasiones, aparecerán nuevas situaciones o variables que no se habían planteado al generar el árbol de conversación, o este queda desactualizado con el paso del tiempo. Es en esos momentos donde la aplicación de la Inteligencia Artificial juega un papel esencial, ya que permite entender las peticiones de los usuarios, analizando su significado, y ofrece respuestas concretas adaptadas a cada necesidad, sin estar sometido a la rigidez de una conversación con opciones preconfiguradas. Además, gracias a la IA, el chatbot emplea modelos de aprendizaje automático que le permiten reconocer conversaciones pasadas con ese usuario, personalizando la charla actual en base a lo ocurrido en las anteriores. Esto proporciona una mejora considerable de la satisfacción y experiencia del usuario.
Obviamente, aplicar sistemas de Inteligencia Artificial requiere una mayor inversión para la empresa, por lo que dependerá de su presupuesto la elección de este tipo de soluciones que, además, se encuentran en pleno desarrollo. En la actualidad, la mayor parte de los sistemas de IA en atención al cliente emplean patrones de reconocimiento de palabras clave incluidas en las frases pronunciadas por el usuario para determinar cuál es la respuesta adecuada en cada momento.
Por ejemplo, mediante técnicas de machine Learning, en la frase «Quiero reservar un vuelo a París el próximo jueves», la IA escogería las palabras vuelo-París-jueves y las cruzaría en su base de datos para dar con la respuesta más acertada y ofrecer el listado de vuelos disponibles y el precio de los billetes. Este tipo de Inteligencia Artificial se puede programar con aplicaciones como Dialogflow, aunque requiere conocimientos técnicos avanzados, no siendo algo accesible para cualquier usuario.
También se puede recurrir a soluciones desarrolladas por grandes compañías, que pueden implementarse ad hoc en los sistemas de atención actuales de las empresas cliente. Por ejemplo, Watson, creada por IBM, es una Inteligencia Artificial conversacional más avanzada que ayuda a marcas de todos los tamaños a mejorar la relación con los usuarios.
Con su asistente, se puede capacitar a los agentes que atienden las redes sociales para que respondan a las preguntas de los clientes más rápido y con más confianza, automatizando los flujos de trabajo a través del chat en la web, plataformas sociales o el teléfono móvil. Además, el asistente también puede reconocer directamente los textos que llegan a un sistema de chat o la mensajería directa de una plataforma social y proporcionar respuestas automáticas.
Otra de las ventajas de estos sistemas es su rápida actualización y adaptación a nuevas necesidades y situaciones. Por ejemplo, IBM ha entrenado su asistente para que sea capaz de responder a las preguntas más recurrentes de los usuarios sobre la COVID-19 según las directrices del Centro para el control y prevención de enfermedades (CDC). Con esa nueva base de conocimientos, disponible a través de IBM Cloud, las empresas que son clientes de este servicio pueden proporcionar información sobre la pandemia en sus chatbots inteligentes y completarla con datos adicionales específicos de su organización.
Otra solución de Inteligencia Artificial aplicada a atención al cliente disponible en el mercado es Azure Bot Service, que permite crear cualquier tipo de bots, desde predefinidos con preguntas y respuestas hasta asistentes virtuales de la marca. Cuenta con distintas herramientas y un SDK de código abierto que permiten conectar el bot desarrollado con las redes sociales o apps de mensajería instantánea que quiera utilizar la empresa para gestionar la comunicación con sus usuarios.
En cualquier caso, con estos sistemas u otros similares lo que se logra es mejorar considerablemente la satisfacción del cliente y su experiencia al relacionarse con la empresa. Según un informe elaborado por IBM, aplicar la Inteligencia Artificial conversacional a los canales de atención al público de las compañías supone mejorar hasta en un 95% la tasa de precisión en las respuestas otorgadas, mientras que los tiempos de respuesta pueden reducirse hasta en un 99%.
Voz e imagen: el futuro de la Inteligencia Artificial en atención al usuario ya está aquí
Pero se puede ir más allá. Sistemas de Inteligencia Artificial más avanzados no sólo reconocen los textos escritos por los clientes cuando se ponen en contacto con la empresa por chat o mensajería instantánea, sino que son capaces también de emplear el reconocimiento de la voz del usuario. Aunque en muchos casos todavía requieren de desarrollo y perfeccionamiento los sistemas de reconocimiento por voz serán cada vez más utilizados en los próximos años gracias a la popularización de los asistentes de voz inteligentes (Alexa, Siri, Cortana, Google…) y de los dispositivos conectados que los incorporan, como smartphones, relojes inteligentes, altavoces inteligentes y muchos otros. Incluso el algoritmo de Google ya otorga relevancia a las búsquedas por voz como factor de posicionamiento y se estima que en el futuro su peso continúe creciendo.
El reconocimiento de voz también puede aplicarse en chatbots gestionados mediante Inteligencia Artificial. Esta tecnología desarrolla sistemas de comprensión natural y es capaz de entender las peticiones del usuario no sólo por vía telefónica, sino también por ejemplo en una red social a través de un mensaje de audio. Ia IA identifica patrones de palabras claves pronunciadas y ofrece una respuesta adecuada, teniendo en cuenta la información que exista sobre el cliente en la base de datos e incluso el contenido de conversaciones pasadas.
Lex, de Amazon, que se incluye en Web Amazon Services, es un sistema de atención al cliente que emplea reconocimiento del habla y comprensión natural para identificar ya no sólo el contenido del mensaje de voz, sino también el contexto en el que se produce la conversación, analizando la tonalidad o la cadencia del diálogo, la respiración del usuario… Esto le permite saber, por ejemplo, su estado de ánimo y así, adaptar la conversación para comunicarse con él de manera óptima.
De forma similar trabaja Azure Cognitive Services, otro servicio disponible en el mercado y desarrollado por Microsoft -complemento de Azure Bot Services, antes mencionado- que permite incorporar en los sistemas de comunicación con los clientes una Inteligencia Artificial que reconoce el lenguaje de natural. El cliente puede expresar sus dudas, preguntas y peticiones mediante la voz y la tecnología de Azure analiza contenido y contexto para ofrecerle una contestación en cuestión de segundos.
Este servicio, además, también permite el reconocimiento de imágenes que puedan ser enviadas por el usuario durante la conversación. Esto permitiría, de forma práctica, certificar su identidad mediante una fotografía tomada en ese momento, o para proporcionar más información de contexto a la IA para que proporcione la mejor respuesta. Por ejemplo, se podría enviar una imagen del ticket de compra por mensajería instantánea al servicio de atención al cliente de unos grandes almacenes y que el chatbot programado mediante IA reconociera los productos que han sido mal cobrados y procediera a la devolución del importe en la cuenta bancaria del consumidor. Todo en cuestión de segundos.
De la misma manera, con desarrollos de Inteligencia Artificial de este tipo se podría ir más allá y pensar no sólo en la interpretación y lectura de fotografías, sino en que la comunicación entre usuario-empresa también se desarrollara mediante imágenes en movimiento, por videoconferencias gestionadas a través del chatbot. No resulta descabellado imaginar un sistema gestionado mediante IA en el que la figura de un avatar, emoji o similar «hablase cara a cara» con el usuario y fuese capaz de comprender no sólo aquello que le comunica mediante la voz, sino que también interpretase sus gestos faciales como parte del contexto de la conversación.
El potencial de crecimiento es enorme. El desarrollo de las tecnologías de Inteligencia Artificial en los próximos años traerá consigo nuevas funcionalidades y ventajas que podrán aplicarse a los sistemas de atención al cliente a través de las redes sociales, de chats en páginas web o de mensajería instantánea y permitirán a las compañías ahorrar costes, optimizar sus recursos y procesos productios y, sobre todo, mejorar el flujo de comunicación con los usuarios, ofreciéndoles una mejor experiencia de cliente.
