La amarga verdad (pero útil) sobre los chatbots en empresas: Parte 1

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La amarga verdad (pero útil) sobre los chatbots en empresas: Parte 1

A continuación, destacaremos cuáles son los mitos más famosos dentro del sector y cómo hay que deshacerse de ellos.

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Victor Seleykov/ Just AI

Tan pronto como aparecieron los primeros bots, a las empresas se les vendió un ahorro en costes de atención al cliente ue les permitiría generar un gran volumen de ganancias. Hoy, Juniper Research dice que los bots ahorrarán $ 11B para banca, atención médica y venta minorista para 2023.

Pero seamos honestos, no todos tienen la oportunidad de ver las ganancias monetarias, aunque los bots se hayan vuelto mejores, más baratos y más inteligentes, (impulsados ​​por la comprensión del lenguaje natural y los sistemas de procesamiento, el aprendizaje automático y otras tecnologías).

Pero, ¿qué es lo que falla en ese negocio cuando intenta perseguir a la IA? ¿Cómo podemos predecir inversiones y recursos? ¿Cómo ser el que ahorra e incluso gana dinero con la IA conversacional? Veámoslo detenidamente.

En primer lugar, tenemos que dejar claros cuáles son los principales mitos que los empresarios tienen en mente y deshacernos de ellos.

No sabemos por qué lo necesitamos

Muy a menudo, los clientes tienen demasiadas expectativas con respecto a la tecnología conversacional. Muy a menudo, estas expectativas infladas son típicas de las pymes, que no conocen lo que es un chatbot y tampoco conocen su proceso de trabajo o su inteligencia artificial. A veces, las empresas buscan el desarrollo con ambiciones embriagadoras como “Me gustaría poder dejar inactivo a todo el departamento de ventas, dejar que ese bot haga las ventas” o “Quiero que ese bot traiga más clientes potenciales”. Pero el bot no cerrará la estrategia o el agujero de marketing, no hará que el dinero o los clientes caigan como si fueran gotas de lluvia.

Un bot no es una panacea, es una herramienta que primero debes crear, y luego usar y desarrollar/entrenar constantemente.

Cuando contratas al departamento de ventas, no te olvidas de su existencia durante un año, ¿verdad? Tus empleados acuden a ti con ideas y problemas, mientras tú controlas los KPI y brindas capacitación. Lo mismo sucede con un bot. El problema es que la empresa no sabe lo que necesita.

Cuando tienes un empleado responsable del personal de contabilidad, entrega, mercadotecnia y llamadas, no es fácil determinar el punto en el que debe entrar en juego el chatbot. ¿Consulta inicial? ¿Manejo de entrega? ¿Generadores de leads? Bueno, podrías experimentar un poco.

Las empresas a escala empresarial tienen tareas claras: las vulnerabilidades son evidentes porque es numérico. Las grandes corporaciones están buscando una brecha en sus gastos para llenarla. Y, como de costumbre, deciden agregar IA conversacional a sus call centers: siempre hay algo que optimizar y las métricas son específicas y familiares. Pero aún así, la optimización en sí misma no es un objetivo.

Antes de contactar al vendedor (o antes de comenzar el desarrollo del chatbot tú mismo), ¿tienes que averiguar qué estás tratando de lograr: aumentar la tasa y el nivel de servicio, reducir los gastos o mejorar la eficiencia de los agentes? También hay objetivos menos obvios. Por ejemplo, las empresas rara vez consideran la ampliación de negocios mediante la extensión de la capacidad de rendimiento. O la personalización de las comunicaciones del cliente mediante el uso omnicanal y el uso de datos del cliente por parte del chatbot.

Imagínate que has abierto tres nuevas sucursales que causaron un flujo de solicitudes intensificado: en este caso, no tienes que expandir el equipo de tu call center, puedes agregar un bot y esta alianza hará el trabajo.

Además, las empresas consideran que los bots son una herramienta para ahorrar dinero, no para ganar o llegar a nuevas audiencias. Sin embargo, ¡una buena habilidad de marketing para un asistente de voz es que es capaz de generar una ganancia clara! Nuevamente, el caso de uso más conocido aquí, la venta de Nike durante el juego de la NBA, anunciaba que se vendieron 350 dólares en 6 minutos cuando más de 15.000 personas hicieron sus pedidos a través del Asistente de Google usando solo la voz. Bueno, no tienes que ser tan ambicioso:

Confundimos ganancias y eficiencia

No es difícil estimar el ahorro de costes (en gastos operativos) que la llegada de un chatbot supone para el call center: arrendamiento de espacio y hardware, salarios, capacitación del personal y otros gastos que la compañía gasta en el servicio diario. Tomas eso y lo comparas con la inversión y las horas de trabajo necesarias para lanzar un bot; tienes en cuenta la cantidad de solicitudes que tus empleados suelen procesar y el tráfico que puede manejar un bot, y lo comparas. Ahora, esto se entiende más o menos.

Eficiencia: esa es la parte difícil. Porque se trata del nivel de servicio y la felicidad de los clientes. Demasiados factores afectan la eficiencia del bot: temas con los que trabaja, disponibilidad de los agentes (si un bot puede transmitir una solicitud compleja a un humano), capacitación adicional (si actualiza el conjunto de datos constantemente para que un bot siempre pueda entender a sus clientes). En función de esos factores, se ajusta el nivel de servicio.

Por ejemplo, un bot se utiliza en el soporte técnico en un banco. Un cliente dice que quiere volver a emitir su tarjeta. Según el escenario, se supone que un bot debe pedirle al cliente que tome su pasaporte y visite cualquiera de las sucursales bancarias. ¿Es eso un trabajo eficiente? Considerando la automatización, sí. Entendió la consulta, definió el tema correctamente y dio la respuesta de acuerdo con el escenario. Pero ningún cliente dirá que fue eficiente. Todo porque esta pregunta cayó bajo la competencia del bot.

Es bastante ingenuo esperar que tus ganancias aumenten inmediatamente después de la implementación de un bot

Debes revisar todos los procesos de negocio al implementar un bot. Además, la mayoría de las empresas tienen un largo ciclo de ventas. En caso de que un bot te informe sobre una nueva función de Smart TV, te sugiera que la pruebes y la actives al mismo tiempo, sus efectos sobre las ganancias son dudosos.

Y en caso de que tu ciclo de transacción dure de 3 a 4 meses, debes comprender bien tu ciclo de ventas, el proceso de venta y el soporte al cliente, antes de valorar un bot. Es vital analizar la forma en que planeas identificar y rastrear a tu cliente; por ejemplo, la fuente puede registrarse en los sistemas de análisis de un bot builder.

No se puede culpar a un bot por un cliente desaparecido cuando hizo un buen trabajo de consultoría y habilitación de servicios. Un cliente podría haber encontrado mal servicio, entrega o bienes dañados. Un bot es solo una parte de un equipo.

No pensamos en el futuro

Una vez que decides apostar por tecnología conversacional, ya no puedes pararte. Si dejas de entrenar al chatbot, de ajustarlo, tras seis meses no habrá automatización en absoluto. Sí, los algoritmos de aprendizaje automático funcionan, pero no se puede esperar que se desarrolle un bot. Y este ajuste es necesario: cualquier empresa en crecimiento lanza nuevos productos y servicios; sus nombres cambian tan bien como el público objetivo. La geografía de ventas puede cambiar, lo que significa que aparecen, cambian y elaboran nuevos temas para un bot; y este es un proceso que solo puede detenerse cuando tu negocio se detiene.

Tienes que entrenar y conectar al chatbot en función de los canales y recursos que tienes habilitados en la parte de IT. Por ejemplo, hoy estás utilizando un sistema CRM y en seis meses planeas cambiarlo o implementar una facturación, debes pensar en el futuro. Debido a que un bot se debe volver a ajustar e integrar con una nueva plataforma, también se debe crear API, todo lo cual requiere tiempo y recursos.

La implementación de bot es un proyecto de TI a gran escala que se planificó con unos meses de anticipación. Es por eso que cuando buscas un bot, debes tener una buena comprensión del viaje de tu cliente y de tu propia hoja de ruta.

Las partes 2 y 3 están llegando:

  • La parte 2 de este artículo explica cómo está comprendido el valor de un bot.
  • La Parte 3 explica cómo prepararse para el lanzamiento de un bot.