Por qué el soporte de autoservicio es tan bueno como el contenido

En este punto, no hay duda de que invertir en algún tipo de la herramienta de autoservicio tiene un ROI positivo. 

En los últimos años, prácticamente todas las empresas han invertido en chatbots o asistentes virtuales, puestos a disposición centros de ayuda y secciones de preguntas frecuentes, o utilizó otro tipo de herramientas asistidas con el objetivo de ayudar a los clientes a buscar y encontrar respuestas a sus solicitudes por sí mismos. 

¿La meta? Reducir la cantidad de interacciones de bajo valor que su equipo de soporte necesita manejar. 

Al principio, algunos se mostraron reacios a subirse al tren de la automatización y AI conversacional. Sin embargo, ya han visto que competir y prosperar en mercados superpoblados sin una ventaja competitiva es casi imposible.

Los avances en las tecnologías de IA conversacional han hecho posible automatizar grandes cantidades de solicitudes de soporte, pero algunas marcas aún luchan por encontrar su valor real.

¿Por qué las empresas están luchando con la automatización?

Al implementar una herramienta de autoservicio, la mayoría de las empresas esperan resultados a corto y mediano plazo. Cuando esto simplemente no sucede, tienden a culpar a diferentes razones, la siendo el principal la tecnología. 

Eso lo hemos escuchado miles de veces Chatbots no son lo suficientemente inteligentes, que todavía están rezagados y son incapaces de comprender el lenguaje humano como lo haría un humano.

¿Pero es realmente el caso? ¿O es que estamos esperando algo más?

Solo las buenas soluciones de IA entienden realmente las solicitudes de los clientes

Claro, en algunos casos, los asistentes virtuales dependen en gran medida de los datos de capacitación. Si no han visto una solicitud específica antes, en algunos casos ni siquiera pueden identificar la intención de esa solicitud. 

Algunas empresas han comenzado a abordar este problema eligiendo chatbots que se basan en lógica semántica. Esto significa que incluso si nunca antes han visto una solicitud, todavía son capaces de identificar el significado de las palabras y encontrar la respuesta más cercana. 

AI realmente no puede producir contenido

En este momento, incluso si un chatbot puede responder como un humano, en realidad no posee inteligencia humana. ¿Qué implica esto? Significa que los chatbots responden con un guión prefabricado o generan respuestas a partir de guiones, pero en realidad no pueden producir respuestas razonadas por sí mismos a menos que tengan información de la que alimentarse. 

Claro, pueden hacer coincidir una solicitud o consulta de un usuario con contenido existente y formular una respuesta, pero no pueden crear contenido nuevo por su cuenta. 

Entonces, ¿cómo afecta eso realmente a las tarifas de autoservicio? Profundicemos un poco más.

Algunas tecnologías dependen demasiado de los datos de entrenamiento

Muchas plataformas de IA conversacional están luchando por proporcionar un valor real a menos que haya equipos dedicados que entrenen los modelos con datos relevantes. 

Esto significa que una IA necesita ver algunos ejemplos y aprender a reaccionar cuando los encuentre. Esto se hace por medio de entrenando al chatbot.

Para este propósito, necesitamos extraer y curar datos para alimentarlos a la IA. Por lo tanto, entrenar las soluciones puede llevar mucho tiempo. Sin embargo, muchas de las soluciones actuales de IA conversacional que existen se basan únicamente en el aprendizaje automático y, por lo tanto, requieren estas capacitaciones para mejorar los resultados. 

Elegir una tecnología como IA neurosimbólica que no requiere capacitación puede facilitar la vida de los gerentes de proyectos y experiencia del cliente, y brindar buenos resultados con menos mantenimiento requerido por parte de sus equipos.

Lea también: Libro electrónico: creación de chatbots sin entrenamiento con IA neurosimbólica

¿Por qué muchos chatbots y soluciones de IA conversacional no brindan respuestas?

Si está utilizando un chatbot que realmente entiende la intención y aún experimenta un bajo rendimiento del chatbot con respecto a las tasas de respuesta, es probable que se esté perdiendo contenido valioso que interesa a sus usuarios. 

Digamos que un usuario pregunta: '¿Su tienda en la Quinta Avenida está abierta los sábados?'. 

Un chatbot puede formular una respuesta de diferentes maneras, pero nunca podrá decir sí o no a menos que esa información esté almacenada en un sistema al que tenga acceso. 

La respuesta debe almacenarse en la propia base de datos del chatbot, en el sitio web del cliente o en cualquier otro sistema de terceros conectado al chatbot. De lo contrario, no habrá una respuesta satisfactoria para el cliente. 

Los equipos de Atención al cliente y Experiencia deben tomarse un tiempo para analizar las brechas de contenido, ver qué preguntas de los usuarios no obtuvieron respuestas adecuadas y crear contenido para que el chatbot pueda responder al menos a las más frecuentes. 

Cuanto más completo y detallado sea su contenido, menores serán las posibilidades de que sus clientes se sientan incómodos. 'Lo siento, pero no pude encontrar una respuesta a su pregunta'.

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