Las 5 mejores funciones de chatbot para impulsar su plan de IA

Gestión de contexto

Los usuarios generalmente se acercan a un bot con una consulta específica en mente, generalmente relacionada con una nueva compra, problema o solicitud. Los chatbots utilizan diferentes técnicas para comprender de dónde viene un usuario y qué quiere.

Ajay Pondicherry, cofundador de Block Party, una plataforma de software de marketing inmobiliario, recomienda a los desarrolladores que proporcionen mensajes contextuales en función de la página en la que se encuentra un usuario, quién lo refirió o los tipos de problemas que puedan haber encontrado.

«Por lo general, esto comienza con la personalización de los mensajes en función de los atributos del usuario, pero luego hay posibilidades realmente infinitas», dijo. Eso podría incluir un seguimiento con un correo electrónico personalizado que involucre aún más al usuario.

Cuanto más un sistema pueda restringir el contexto, mejor podrá entender el chatbot la conversación.

Le gusta la plataforma de marketing y ventas conversacionales Drift porque los mensajes pueden aparecer en el chat en vivo y en el correo electrónico. La plataforma de mensajería empresarial Intercom va un paso más allá al permitir también notificaciones automáticas. Otras herramientas, como el sistema de bots de marketing MobileMonkey, pueden chatear en varias plataformas de redes sociales. Sin embargo, vale la pena investigar cómo funcionan las respuestas contextualizadas en diferentes plataformas, ya que algunas plataformas dificultan la integración del contexto en los campos de datos personalizados.

«Cuanto más un sistema puede restringir el contexto, mejor puede entender el chatbot la conversación», dijo Fang Cheng, director ejecutivo y cofundador de Linc, una plataforma de automatización de la experiencia del cliente.

Por ejemplo, cuando un cliente dice: «Me gustaría devolver los leggings que obtuve en abril», el trabajador digital debe pedir automáticamente al cliente su número de pedido y cuándo le gustaría hacer la devolución.

Personalización de marca

Las capacidades de personalización de la marca le permiten cambiar el texto y el estilo del chatbot para que coincida con su marca. Joren Wouters, fundador de Chatimize, un blog que ayuda a los emprendedores a usar chatbots en su marketing, dijo que la personalización básica de la marca es estándar. Sin embargo, estas funciones personalizadas no siempre son compatibles con los widgets de sitios web. Por ejemplo, con la plataforma de conversación de marketing y ventas ManyChat, solo puedes poner un widget en tu sitio web al estilo de Facebook Messenger. Este sigue siendo el caso de muchas de las principales herramientas de chatbots, incluido el generador de bots de código bajo y sin código Chatfuel.

Wouters recomienda buscar herramientas de chatbot que proporcionen lo que él llama un «widget de sitio web nativo» que puede personalizar según la marca de su sitio web.

También es esencial considerar la capacidad de personalizar el bot según el espíritu de su marca, dijo Gillian McCann, directora de ingeniería en la nube e inteligencia artificial en Workgrid Software. Las preguntas que los responsables de la toma de decisiones deben considerar al evaluar las características de personalización de la marca incluyen:

• ¿Cómo sonaría su empresa o departamento si pudiera charlar?
• ¿Tiene una personalidad diferente para los clientes frente a los empleados?
• ¿Visualiza una personalidad formal o informal basada en el dominio o la personalidad del usuario final?

«Las respuestas a estos deben formar la base de su estrategia de conversación y ayudar a definir cuánta personalización necesita realmente para esas decisiones de compilación versus compra», dijo McCann. Independientemente del estilo de bot que elija, utilice una guía de estilo para que su chatbot se adhiera a un estilo de conversación que represente su marca y empresa.

Capacidad omnicanal

«La capacidad omnicanal es una de las características más importantes de un chatbot», dijo Wouters. Las empresas pueden proporcionar un valor adicional al conectarse con usuarios en canales populares como WhatsApp, Facebook, Instagram y Telegram. Recomienda hacer una investigación para identificar qué plataformas de conversación usan sus clientes y priorizar las herramientas que respaldan esos canales.

Las redes sociales y las plataformas de conversación también tienen reglas específicas para personalizar los chatbots. Por ejemplo, Facebook y WhatsApp tienen reglas estrictas con respecto al tipo de mensajes promocionales que puede enviar, mientras que en Telegram no tiene este tipo de reglas. Además, puede enviar galerías y botones en Facebook, mientras que solo puede enviar mensajes de texto en WhatsApp.

«Un chatbot debe poder manejar esas diferencias entre canales», dijo Wouters.

Wouters descubrió que la mayoría de los proveedores de chatbots trabajan en una gama limitada de canales. Por ejemplo, ManyChat, uno de los chatbots más populares, solo funciona con Facebook Messenger, SMS y correo electrónico. Otros creadores de chatbots, como Xenioo, pueden manejar más, pero pueden ser menos fáciles de usar.

Las empresas también deben considerar las integraciones de back-end integradas en las herramientas de chatbot. Jared Peterson, director de análisis avanzado de SAS, dijo que es esencial considerar la facilidad con la que una plataforma de chatbot se integra en el software, los sistemas externos y los recursos de una organización. Habilitar estas características puede requerir una variación considerable en la experiencia técnica.

Bots habilitados para IA

En la industria de los chatbots, «habilitado para IA» se refiere a la capacidad de infundir la comprensión del lenguaje natural (NLU) en las aplicaciones del chatbot, lo que puede ayudar a los bots a comprender las preguntas de los usuarios. Wouters observó que algunos de los creadores de chatbots más populares, incluidos ManyChat, Chatfuel y MobileMonkey, no ofrecen esta opción en su software. Incluso si una herramienta no es compatible con NLU de forma nativa, a menudo es posible integrar aplicaciones de chatbot en Google Dialogflow, una plataforma diseñada específicamente para integrar las capacidades de NLU en los chatbots.

Wanda Roland, vicepresidenta y líder de la alianza, experiencia del cliente digital en Capgemini, dijo que también vale la pena explorar el soporte de inteligencia artificial para las capacidades de análisis de sentimientos que pueden comprender cómo responder mejor a las consultas de los clientes. Un bot con análisis de sentimientos también podría escalar automáticamente los problemas a los empleados humanos si la situación lo justifica.

Chat en vivo

«Un chatbot siempre fallará porque los clientes harán preguntas en las que el chatbot aún no ha sido capacitado», dijo Wouters. Cuando eso sucede, necesita un ser humano para garantizar una buena experiencia de usuario a través del chat en vivo.

Esto puede funcionar de diferentes formas. A veces, es posible dirigir los chats a ciertos departamentos o personas específicas. Otras veces, está limitado a enviarlo a un grupo genérico sin proporcionar ningún contexto, por lo que el usuario tiene que repetir su pregunta.