¿Su empresa realmente necesita un chatbot?
Por P.V. Kannan y Josh Bernoff
Internet
Harvard Business Review
Los chatbots (sistemas de conversación automatizados) se han vuelto cada vez más sofisticados. ¿Debería diseñar y desplegar uno que pueda interactuar con sus clientes? Si eres un ejecutivo que toma esa decisión en este momento, es posible que te sientas atrapado entre A.I. exageración por un lado, y el temor de que las máquinas no traten a sus clientes por el otro.
Los chatbots son una categoría amplia que incluye todo, desde altavoces inteligentes Amazon Alexa hasta chat de texto automatizado en la página de servicio al cliente de una empresa. Los chatbots más poderosos, y los que realmente pueden tener un impacto en la experiencia de los clientes y los resultados de la empresa, son los agentes virtuales. Se trata de chatbots alimentados por una inteligencia artificial que puede comprender y responder a una amplia variedad de preguntas de los clientes.
Los agentes virtuales deben escanear la solicitud del cliente, combinar eso con cualquier otra información que tenga disponible (como sus compras pasadas, la configuración de la cuenta o la ubicación geográfica), y luego identificar la intención del cliente: lo que está tratando de lograr. Las intenciones de un cliente de una empresa de telecomunicaciones pueden incluir, por ejemplo, "arreglar mi servicio que no funciona", "restablecer mi contraseña", "ayudarme a mover" o "actualizar mi servicio". Una vez que haya identificado la intención, el agente virtual responde Con un script destinado a resolver el problema del cliente.
Al igual que todos los esfuerzos de automatización exitosos, los chatbots de servicio al cliente pueden reducir los costos, pero las mejoras que hacen en la experiencia del cliente son mucho más impactantes. Los bots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y, a menudo, responden las preguntas de los clientes con mayor rapidez que los agentes humanos. En la empresa de alquiler de automóviles Avis Budget, por ejemplo, los agentes virtuales pudieron identificar y automatizar el 68% de las llamadas de servicio. Al igual que la automatización web en los años 90 y las aplicaciones móviles en los años 2010 mejoraron la conveniencia del cliente, los agentes virtuales diseñados adecuadamente pueden mejorar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, en el operador de televisión satelital Dish Network, los clientes ya califican su satisfacción después de las conversaciones con un agente virtual a la par con las respuestas de los agentes humanos, y esas puntuaciones están mejorando a medida que el agente virtual maneja más preguntas de manera más efectiva.
Sobre la base de mi experiencia (PV) en el desarrollo de agentes virtuales de servicio al cliente con ejecutivos de todo el mundo y nuestra investigación sobre docenas de implementaciones de agentes, tanto de mi empresa como de competidores, hemos identificado los factores que conducen a implementaciones exitosas (revelación completa: dos de las compañías discutidas en este artículo, Avis Budget y Dish Network, son clientes de la firma de fotovoltaica). Al considerar la implementación de un agente virtual, los líderes de negocios deben considerar qué tipo de compañías son mejor atendidas por los chatbots, cómo integrarlos en su sistema de servicio al cliente existente y qué canales de distribución son más fructíferos.
¿Es un chatbot de servicio al cliente adecuado para su empresa?
Los agentes virtuales son más efectivos en aplicaciones de servicio al cliente en industrias de servicios pesados como servicios financieros, ventas minoristas, viajes y telecomunicaciones.
Comience preguntando si tiene la escala que hace que este nivel de ingeniería valga la pena. Las implementaciones tienen más probabilidades de dar resultados en compañías que envían miles de chats o llamadas de clientes a través de centros de contacto con cientos de agentes. Hay dos razones para esto.
Primero, las transcripciones de esos centros de contacto generan la gran cantidad de datos necesarios para capacitar a la A.I. que potencia el agente virtual. Los datos de entrenamiento con cientos de miles de instancias pueden potenciar de manera efectiva el aprendizaje automático necesario para un agente virtual efectivo. Si sus datos de capacitación son más escasos que eso, es mucho menos probable que el agente virtual pueda desarrollar la inteligencia necesaria para identificar los intentos de los clientes de manera efectiva.
En segundo lugar, este desarrollo suele durar meses y, en última instancia, puede afectar a miles de clientes y cientos de empleados. A menos que ya esté gastando decenas de millones en servicio al cliente, es poco probable que el esfuerzo de desarrollo tenga un impacto suficiente como para pagar.
Para las empresas que manejan un gran volumen de solicitudes de servicio, los efectos pueden ser sustanciales. Por ejemplo, Dish Network mantuvo múltiples centros de llamadas para manejar preguntas sobre instalación, facturación y preguntas técnicas. Luego implementó un agente virtual llamado "DiVA" que podría automatizar el 30% más común de los intentos de los clientes, abordando alrededor de 4 millones de interacciones de clientes por año. DiVA puede guiarlo pacientemente a través de los pasos para configurar su control remoto con un nuevo televisor, o aprobar su solicitud de tiempo adicional para pagar su factura, por ejemplo. A través de los intentos que cubre, DiVA ahora maneja el 40% de las preguntas de los clientes por su cuenta, y la compañía está trabajando en ampliar la lista de intentos que maneja, lo que podría afectar a millones de solicitudes más.
Si los agentes virtuales pueden impulsar el servicio al cliente, ¿pueden también hacer ventas? A pesar de la exageración sobre el "comercio conversacional", en este punto, es mucho más probable que las aplicaciones de servicio al cliente tengan éxito que las aplicaciones de ventas. Solo el 2% de los propietarios de altavoces inteligentes Amazon con tecnología de Alexa han comprado algo con sus dispositivos. Las aplicaciones de ventas generalmente requieren navegar por un gran número de opciones (como elegir un libro en Amazon o un vuelo en Expedia), un proceso iterativo que, por ahora, es mucho más fácil de manejar con una aplicación o sitio web. Hemos visto fracasar aplicaciones de ventas; un gran minorista tuvo que descartar la implementación de un agente virtual porque el proceso de decisión sobre qué hacer con el cliente resultó ser demasiado complejo para automatizarlo de manera efectiva.
Considere los canales cuidadosamente
Las plataformas conversacionales reciben toda la prensa en estos días. Facebook y su aplicación Messenger son omnipresentes, y Amazon anunció que había vendido más de 100 millones de dispositivos Alexa a finales de 2018. A medida que las empresas se apresuran a aprovechar esa base instalada, ya hay 50,000 "habilidades" de Alexa (aplicaciones que se ejecutan en Los altavoces inteligentes de Amazon con potencia de Alexa) y 300,000 chatbots en Facebook Messenger.
Para algunas aplicaciones de servicio al cliente relativamente simples, estas plataformas son ideales. Por ejemplo, Butterball automatizó los elementos de sus llamadas al servicio al cliente de Turkey Talk-Line en Alexa; después de un lanzamiento altamente publicitado, su habilidad de Alexa respondió 20,000 preguntas durante las vacaciones de Acción de Gracias de 2018.
La razón por la que Butterball tuvo éxito es que no necesita saber su nombre para decirle cuánto tiempo debe cocinar el pavo. Eso no funciona para los centros de llamadas que se ocupan de las cuentas de las personas, como en empresas como Dish Network o Hilton.
La autenticación es difícil cuando se ejecuta una aplicación en la plataforma de otra persona. Es por eso que la habilidad bancaria más avanzada en Alexa, Capital One, no solo requiere un inicio de sesión para configurar, sino que no puede entregar más que su saldo actual y los últimos cinco cargos en su factura. Si usted es un cliente de Capital One y desea hacer algo sofisticado, estará mejor en su aplicación o sitio web que en hablar con su bot en Alexa.
Otro reto es la privacidad y la seguridad de los datos. Los minoristas, en particular, desconfían de estas plataformas como medio de comunicación con sus clientes. La mayoría de las personas con las que hablamos estaban preocupadas por las escuchas de Amazon en sus conversaciones con los clientes a través de Alexa. Y Facebook no se ha comprometido a monitorear las conversaciones de Facebook Messenger con las empresas.
Por otro lado, el chatbot "Erica" del Bank of America se ejecuta solo en su propia aplicación móvil y no en una plataforma centralizada. Esto le da a la compañía un mayor control de la privacidad de sus clientes. Como Cathy Bessant, directora de tecnología del banco, dijo en un evento de Bloomberg en 2018: "Para usar a Erica, debes tomar una acción física para involucrar a Erica [en la aplicación de Bank of America]. No hay posibilidad de que [otras personas o empresas] escuchen ... Nuestra mentalidad es la protección y la confidencialidad desde el principio".
Algunas compañías pueden mejorar sus niveles de servicio sirviendo a los clientes en estas plataformas ampliamente implementadas, como lo hizo Butterball. Si estás tratando con una gran cantidad de llamadas que no están asociadas con las cuentas de un cliente, esta estrategia tiene sentido. Pero, por lo general, el problema más difícil, y el que tiene el mayor impacto en su negocio y en la experiencia del cliente, es atender a los clientes con los que ya tiene una relación.
El servicio a esos clientes funciona mucho mejor ahora mismo en un entorno en el que tiene un control total, como lo hizo Bank of America. Es posible que su chatbot no esté disponible al instante en todos los entornos de conversación, pero servir a las personas en su sitio o aplicación le proporcionará una experiencia mucho mejor. Y lo que es más importante, habrá trabajado arduamente para descubrir cómo reconocer la intención del cliente y responder a ella. Cuando, finalmente, las plataformas de conversación como Alexa, Google Home, Apple Business Chat, WhatsApp o Facebook Messenger finalmente resuelvan los problemas de autenticación y privacidad, estará bien posicionado para llevar a su agente virtual a sus entornos.
Empezar
Para desplegar un agente virtual, primero, prepare sus sistemas. Los agentes virtuales se ven obstaculizados en reconocer la intención del cliente si no están conectados a los sistemas de registro que contienen la información de su cliente. En una cadena de hoteles con la que trabajamos, tomó la decisión en los niveles ejecutivos más altos para persuadir a la gente de TI de que abrieran sus sistemas a las interfaces de los agentes virtuales. A menos que sus sistemas estén listos, el éxito de cualquier sistema de agente virtual potencial es limitado.
Comience con pequeños proyectos piloto donde pueda demostrar el éxito. Dish Network, por ejemplo, primero pilotó agentes virtuales específicamente para ayudar con la avalancha de pedidos para peleas de pay-per-view. Una vez que el sistema se probó a sí mismo en ese contexto, la compañía comenzó a expandirlo al conjunto más amplio de preguntas de servicio al cliente.
Finalmente, recuerda que los agentes virtuales mejoran con el tiempo. El número de intentos que puedan reconocer se ampliará a medida que su empresa identifique qué preguntas se están entregando a los agentes humanos. Un sistema de agente virtual seguirá mejorando, especialmente si lo ha configurado en la aplicación correcta, con los objetivos correctos y en los canales adecuados para maximizar el éxito.
La decisión de desplegar agentes virtuales puede ser compleja. Aun así, creemos que este tipo de interfaz de conversación para las empresas está destinada a desplazar la aplicación actual y las interfaces web a largo plazo, simplemente porque es más rápida y, en muchos casos, mejor para el cliente.
P.V. Kannan es el co-fundador y CEO de San Jose [24] 7.ai, un proveedor de software y servicios de experiencia del cliente impulsados por AI. Su nuevo libro es The Age of Intent: Uso de inteligencia artificial para brindar una experiencia de cliente superior. Sus puntos de vista se presentaron en The World Is Flat de Thomas L. Friedman.
Josh Bernoff es autor o coautor de seis libros de estrategia empresarial, entre ellos, Writing Without Bullshit: Impulsa tu carrera diciendo lo que quieres decir. Su blog está en bernoff.com.
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Harvard Business Review
Los chatbots (sistemas de conversación automatizados) se han vuelto cada vez más sofisticados. ¿Debería diseñar y desplegar uno que pueda interactuar con sus clientes? Si eres un ejecutivo que toma esa decisión en este momento, es posible que te sientas atrapado entre A.I. exageración por un lado, y el temor de que las máquinas no traten a sus clientes por el otro.
Los chatbots son una categoría amplia que incluye todo, desde altavoces inteligentes Amazon Alexa hasta chat de texto automatizado en la página de servicio al cliente de una empresa. Los chatbots más poderosos, y los que realmente pueden tener un impacto en la experiencia de los clientes y los resultados de la empresa, son los agentes virtuales. Se trata de chatbots alimentados por una inteligencia artificial que puede comprender y responder a una amplia variedad de preguntas de los clientes.
Los agentes virtuales deben escanear la solicitud del cliente, combinar eso con cualquier otra información que tenga disponible (como sus compras pasadas, la configuración de la cuenta o la ubicación geográfica), y luego identificar la intención del cliente: lo que está tratando de lograr. Las intenciones de un cliente de una empresa de telecomunicaciones pueden incluir, por ejemplo, "arreglar mi servicio que no funciona", "restablecer mi contraseña", "ayudarme a mover" o "actualizar mi servicio". Una vez que haya identificado la intención, el agente virtual responde Con un script destinado a resolver el problema del cliente.
Al igual que todos los esfuerzos de automatización exitosos, los chatbots de servicio al cliente pueden reducir los costos, pero las mejoras que hacen en la experiencia del cliente son mucho más impactantes. Los bots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y, a menudo, responden las preguntas de los clientes con mayor rapidez que los agentes humanos. En la empresa de alquiler de automóviles Avis Budget, por ejemplo, los agentes virtuales pudieron identificar y automatizar el 68% de las llamadas de servicio. Al igual que la automatización web en los años 90 y las aplicaciones móviles en los años 2010 mejoraron la conveniencia del cliente, los agentes virtuales diseñados adecuadamente pueden mejorar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, en el operador de televisión satelital Dish Network, los clientes ya califican su satisfacción después de las conversaciones con un agente virtual a la par con las respuestas de los agentes humanos, y esas puntuaciones están mejorando a medida que el agente virtual maneja más preguntas de manera más efectiva.
Sobre la base de mi experiencia (PV) en el desarrollo de agentes virtuales de servicio al cliente con ejecutivos de todo el mundo y nuestra investigación sobre docenas de implementaciones de agentes, tanto de mi empresa como de competidores, hemos identificado los factores que conducen a implementaciones exitosas (revelación completa: dos de las compañías discutidas en este artículo, Avis Budget y Dish Network, son clientes de la firma de fotovoltaica). Al considerar la implementación de un agente virtual, los líderes de negocios deben considerar qué tipo de compañías son mejor atendidas por los chatbots, cómo integrarlos en su sistema de servicio al cliente existente y qué canales de distribución son más fructíferos.
¿Es un chatbot de servicio al cliente adecuado para su empresa?
Los agentes virtuales son más efectivos en aplicaciones de servicio al cliente en industrias de servicios pesados como servicios financieros, ventas minoristas, viajes y telecomunicaciones.
Comience preguntando si tiene la escala que hace que este nivel de ingeniería valga la pena. Las implementaciones tienen más probabilidades de dar resultados en compañías que envían miles de chats o llamadas de clientes a través de centros de contacto con cientos de agentes. Hay dos razones para esto.
Primero, las transcripciones de esos centros de contacto generan la gran cantidad de datos necesarios para capacitar a la A.I. que potencia el agente virtual. Los datos de entrenamiento con cientos de miles de instancias pueden potenciar de manera efectiva el aprendizaje automático necesario para un agente virtual efectivo. Si sus datos de capacitación son más escasos que eso, es mucho menos probable que el agente virtual pueda desarrollar la inteligencia necesaria para identificar los intentos de los clientes de manera efectiva.
En segundo lugar, este desarrollo suele durar meses y, en última instancia, puede afectar a miles de clientes y cientos de empleados. A menos que ya esté gastando decenas de millones en servicio al cliente, es poco probable que el esfuerzo de desarrollo tenga un impacto suficiente como para pagar.
Para las empresas que manejan un gran volumen de solicitudes de servicio, los efectos pueden ser sustanciales. Por ejemplo, Dish Network mantuvo múltiples centros de llamadas para manejar preguntas sobre instalación, facturación y preguntas técnicas. Luego implementó un agente virtual llamado "DiVA" que podría automatizar el 30% más común de los intentos de los clientes, abordando alrededor de 4 millones de interacciones de clientes por año. DiVA puede guiarlo pacientemente a través de los pasos para configurar su control remoto con un nuevo televisor, o aprobar su solicitud de tiempo adicional para pagar su factura, por ejemplo. A través de los intentos que cubre, DiVA ahora maneja el 40% de las preguntas de los clientes por su cuenta, y la compañía está trabajando en ampliar la lista de intentos que maneja, lo que podría afectar a millones de solicitudes más.
Si los agentes virtuales pueden impulsar el servicio al cliente, ¿pueden también hacer ventas? A pesar de la exageración sobre el "comercio conversacional", en este punto, es mucho más probable que las aplicaciones de servicio al cliente tengan éxito que las aplicaciones de ventas. Solo el 2% de los propietarios de altavoces inteligentes Amazon con tecnología de Alexa han comprado algo con sus dispositivos. Las aplicaciones de ventas generalmente requieren navegar por un gran número de opciones (como elegir un libro en Amazon o un vuelo en Expedia), un proceso iterativo que, por ahora, es mucho más fácil de manejar con una aplicación o sitio web. Hemos visto fracasar aplicaciones de ventas; un gran minorista tuvo que descartar la implementación de un agente virtual porque el proceso de decisión sobre qué hacer con el cliente resultó ser demasiado complejo para automatizarlo de manera efectiva.
Considere los canales cuidadosamente
Las plataformas conversacionales reciben toda la prensa en estos días. Facebook y su aplicación Messenger son omnipresentes, y Amazon anunció que había vendido más de 100 millones de dispositivos Alexa a finales de 2018. A medida que las empresas se apresuran a aprovechar esa base instalada, ya hay 50,000 "habilidades" de Alexa (aplicaciones que se ejecutan en Los altavoces inteligentes de Amazon con potencia de Alexa) y 300,000 chatbots en Facebook Messenger.
Para algunas aplicaciones de servicio al cliente relativamente simples, estas plataformas son ideales. Por ejemplo, Butterball automatizó los elementos de sus llamadas al servicio al cliente de Turkey Talk-Line en Alexa; después de un lanzamiento altamente publicitado, su habilidad de Alexa respondió 20,000 preguntas durante las vacaciones de Acción de Gracias de 2018.
La razón por la que Butterball tuvo éxito es que no necesita saber su nombre para decirle cuánto tiempo debe cocinar el pavo. Eso no funciona para los centros de llamadas que se ocupan de las cuentas de las personas, como en empresas como Dish Network o Hilton.
La autenticación es difícil cuando se ejecuta una aplicación en la plataforma de otra persona. Es por eso que la habilidad bancaria más avanzada en Alexa, Capital One, no solo requiere un inicio de sesión para configurar, sino que no puede entregar más que su saldo actual y los últimos cinco cargos en su factura. Si usted es un cliente de Capital One y desea hacer algo sofisticado, estará mejor en su aplicación o sitio web que en hablar con su bot en Alexa.
Otro reto es la privacidad y la seguridad de los datos. Los minoristas, en particular, desconfían de estas plataformas como medio de comunicación con sus clientes. La mayoría de las personas con las que hablamos estaban preocupadas por las escuchas de Amazon en sus conversaciones con los clientes a través de Alexa. Y Facebook no se ha comprometido a monitorear las conversaciones de Facebook Messenger con las empresas.
Por otro lado, el chatbot "Erica" del Bank of America se ejecuta solo en su propia aplicación móvil y no en una plataforma centralizada. Esto le da a la compañía un mayor control de la privacidad de sus clientes. Como Cathy Bessant, directora de tecnología del banco, dijo en un evento de Bloomberg en 2018: "Para usar a Erica, debes tomar una acción física para involucrar a Erica [en la aplicación de Bank of America]. No hay posibilidad de que [otras personas o empresas] escuchen ... Nuestra mentalidad es la protección y la confidencialidad desde el principio".
Algunas compañías pueden mejorar sus niveles de servicio sirviendo a los clientes en estas plataformas ampliamente implementadas, como lo hizo Butterball. Si estás tratando con una gran cantidad de llamadas que no están asociadas con las cuentas de un cliente, esta estrategia tiene sentido. Pero, por lo general, el problema más difícil, y el que tiene el mayor impacto en su negocio y en la experiencia del cliente, es atender a los clientes con los que ya tiene una relación.
El servicio a esos clientes funciona mucho mejor ahora mismo en un entorno en el que tiene un control total, como lo hizo Bank of America. Es posible que su chatbot no esté disponible al instante en todos los entornos de conversación, pero servir a las personas en su sitio o aplicación le proporcionará una experiencia mucho mejor. Y lo que es más importante, habrá trabajado arduamente para descubrir cómo reconocer la intención del cliente y responder a ella. Cuando, finalmente, las plataformas de conversación como Alexa, Google Home, Apple Business Chat, WhatsApp o Facebook Messenger finalmente resuelvan los problemas de autenticación y privacidad, estará bien posicionado para llevar a su agente virtual a sus entornos.
Empezar
Para desplegar un agente virtual, primero, prepare sus sistemas. Los agentes virtuales se ven obstaculizados en reconocer la intención del cliente si no están conectados a los sistemas de registro que contienen la información de su cliente. En una cadena de hoteles con la que trabajamos, tomó la decisión en los niveles ejecutivos más altos para persuadir a la gente de TI de que abrieran sus sistemas a las interfaces de los agentes virtuales. A menos que sus sistemas estén listos, el éxito de cualquier sistema de agente virtual potencial es limitado.
Comience con pequeños proyectos piloto donde pueda demostrar el éxito. Dish Network, por ejemplo, primero pilotó agentes virtuales específicamente para ayudar con la avalancha de pedidos para peleas de pay-per-view. Una vez que el sistema se probó a sí mismo en ese contexto, la compañía comenzó a expandirlo al conjunto más amplio de preguntas de servicio al cliente.
Finalmente, recuerda que los agentes virtuales mejoran con el tiempo. El número de intentos que puedan reconocer se ampliará a medida que su empresa identifique qué preguntas se están entregando a los agentes humanos. Un sistema de agente virtual seguirá mejorando, especialmente si lo ha configurado en la aplicación correcta, con los objetivos correctos y en los canales adecuados para maximizar el éxito.
La decisión de desplegar agentes virtuales puede ser compleja. Aun así, creemos que este tipo de interfaz de conversación para las empresas está destinada a desplazar la aplicación actual y las interfaces web a largo plazo, simplemente porque es más rápida y, en muchos casos, mejor para el cliente.
P.V. Kannan es el co-fundador y CEO de San Jose [24] 7.ai, un proveedor de software y servicios de experiencia del cliente impulsados por AI. Su nuevo libro es The Age of Intent: Uso de inteligencia artificial para brindar una experiencia de cliente superior. Sus puntos de vista se presentaron en The World Is Flat de Thomas L. Friedman.
Josh Bernoff es autor o coautor de seis libros de estrategia empresarial, entre ellos, Writing Without Bullshit: Impulsa tu carrera diciendo lo que quieres decir. Su blog está en bernoff.com.
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