Escucha la voz de tu cliente, The Customer Voice Experience basada en Asistentes Virtuales

Jose Angel Corral y Oscar Sanz
Computación en la nube
November 26, 2020

Escucha la voz de tu cliente, The Customer Voice Experience basada en Asistentes Virtuales

Estamos entrando en una década en la que la tecnología se está convirtiendo, entre otras cosas, en un impulsor para la generación de nuevas soluciones de negocio destinadas a mejorar la experiencia del cliente con la marca a través de los diferentes canales de comunicación.

Según Gartner, este año el 30% de las búsquedas se realizaría desde dispositivos sin pantalla, y el 50% de todas las búsquedas estarían basadas en la voz.

Está claro que la creciente demanda de estos servicios, junto con este tipo de previsiones, nos obligan a estudiar con detenimiento su encaje en nuestro negocio.

Otras fuentes indican que el 55% de los adolescentes utilizan la búsqueda mediante la voz a diario, por lo que si nuestro target de mercado es ése, deberíamos tenerlo muy en cuenta en nuestra estrategia.

Si además tenemos en cuenta que los últimos estudios publicados por Juniper Research indican que sólo en 2019 se ahorraron 190 millones de euros por el empleo de estas tecnologías, y que se estiman unos ahorros de costes para los próximos 3 años de 400 millones de euros en el comercio al por menor, 3370 millones en el sector sanitario, o 6600 millones en el sector bancario (equivalente a 862 millones de horas de trabajo)

En definitiva, a la vista de estos datos, para los clientes es muy importante la comunicación oral, y el ahorro en costes para las empresas debería ser más que suficiente para poner un ojo en estas tecnologías. De hecho todas las empresas, sea cual sea el servicio que ofrezcan, que disponen de un canal de asistencia al cliente final, tienen una serie de procedimientos muy elaborados para garantizar que sus clientes tienen el trato requerido y permitir así afianzar la confianza ganada.

El tratamiento de la voz lleva muchos años utilizando la tecnología, pero la llegada de esta tecnología al consumidor final ha sido posible con la llegada de los asistentes de voz, principalmente:

●     Google Assistant y sus dispositivos Google Mini y Google Hub Nest

●     Alexa y sus dispositivos Echo Show y Echo Dot

●     Siri

●     Cortana

Cuando queremos utilizar esta tecnología en casos de uso reales hemos detectado que no queda clara la diferencia entre los diferentes tipos de asistentes y cuál es el caso de uso que pretenden resolver, provocando que los diferentes equipos de Innovación apuesten por esta tecnología solamente como una prueba de concepto (PoC) que no llega al entorno productivo debido principalmente a los siguientes problemas:

●     La solución no está orientada al público/sector objetivo (Customer Persona)

●     No se dispone de los recursos tecnológicos para la implantación de un asistente conversacional

●     Capacidad de analizar el impacto de la solución en los equipos o clientes objetivo

Los diferentes tipos de asistentes que hemos analizado y que la comunidad ha aceptado son:

 

ChatBots

Son asistentes que permiten la interacción humana con una aplicación a través de un sistema de mensajería como Whatsapp, Telegram, Slack.

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Las características de este tipo de asistentes son:

●     No mantienen un contexto conversacional. Siguen siempre un flujo lineal establecido.

●     No requieren de la Impersonación del usuario con otros servicios terceros.

●     Asistentes basados en interacciones “Acción -> Respuesta” por ejemplo: “¿Qué tiempo va a hacer esta semana?”

Los beneficios que aporta al usuario son:

●     Inmediatez

●     Eliminar una interfaz llena de botones y menús. Desaparece la necesidad de aprender como navegar en ella

●     Ubicuidad, pues con una simple app de mensajería que incluya la posibilidad de incluir bots podemos abrir todas las conversaciones que queramos con tiendas y servicios

●     Accesibilidad, con una interfaz mucho más cómoda e intuitiva

●     Eficiencia, el usuario consigue más con menos

 

ChatOps

Los asistentes denominados como ChatOps son una evolución de los ChatBots, pero orientados a facilitar la operativa en el día a día de los equipos de trabajo. Se trata de una opción de colaboración que permite conectar a las personas, herramientas y procesos en un flujo de trabajo completamente transparente.

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Las características de este tipo de asistentes son:

●     No mantienen un contexto conversacional. Siguen siempre un flujo lineal establecido.

●     Requieren de la Impersonación del usuario para utilizar dispositivos físicos, debido a que el dispositivo debe tener acceso a las credenciales corporativas.

●     No requiere la Impersonación si se utiliza una aplicación empresarial como Microsoft Teams y Slack. Debido a que en el proceso de autorización y autenticación se utilizan las credenciales corporativas.

●     Asistentes basados en interacciones “Acción -> Respuesta” integrados con las soluciones de interoperabilidad de la compañía para facilitar la orquestación de una operación entre diferentes sistemas.

Los beneficios que aporta al usuario adicionales a un ChatBot:

●     Acceso a los sistemas corporativos sin necesidad del ordenador. La mayoría de las soluciones empresariales no disponen de una interfaz ágil para dispositivos móviles.

●     Aumento de la productividad, por ejemplo para crear las tareas a asignar a nuestro equipo al finalizar una reunión de seguimiento.

 

Asistente de Voz Conversacional

Los asistentes de voz conversacionales son los que nos permiten mantener una conversación entre la persona y la máquina como si fuera de persona a persona.

Este tipo de asistentes son los más completos y son los que requieren de especialistas para conseguir una solución que permita dar un valor añadido a nuestros clientes/usuarios.

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Las características de este tipo de asistentes son:

●     Mantienen un contexto conversacional

●     Requieren de la Impersonación del usuario para utilizar dispositivos físicos, debido a que el dispositivo debe tener acceso a las credenciales corporativas.

●     Diseño de la conversación en base a flujos de conversación evitando una conversación lineal. Es decir para ir al paso 3 debemos de pasar por el paso 2 y por el paso 1. Una conversación con un flujo conversacional nos permite llegar a una acción concreta desde múltiples interacciones.

 

Los beneficios que aporta al cliente son:

●     Inmediatez, no es necesario esperar a ser atendido por un operador.

●     Optimizar la red física de atención al usuario.

●     Aumentar el “funnel” de captación al poder llegar al mayor número de posibles clientes.

●     Proporcionar una interfaz sin botones y menús. Desaparece la necesidad de aprender, como por ejemplo sucede en una App o en el canal Web.

●     Agilizar la comunicación

●     Autenticidad, ya que usamos lo que más natural nos resulta para interactuar en la vida real, que es el lenguaje.

●     Accesibilidad, con una interfaz mucho más cómoda e intuitiva

●     Eficiencia, el usuario consigue más con menos

Para la implantación de un asistente de voz es necesario trabajar en los siguientes puntos:

●     Definición de los casos de uso e información requerida para definir los flujos conversacionales.

●     Gobierno de APIs, para exponer la información de nuestros sistemas potenciando la productividad y la experiencia de usuario.

●     Securización de acceso a los sistemas de la información mediante procesos de autenticación y autorización

●     Análisis para evitar la suplantación de identidad

●     Capacidad de analizar las interacciones de los usuarios para mejorar el ratio de respuesta

●     Control de acceso y privacidad de la información confidencial de los clientes.

 

Adicionalmente los asistentes de voz se pueden apoyar en soluciones de Machine Learning con motores NLP “Natural Language Processing” y NLU “Natural Language Understanding”

Los motores NLP es un término general utilizado para describir la capacidad de una máquina para ingerir lo que se le dice, descomponerlo, comprender su significado, determinar la acción adecuada y responder en un idioma que el usuario pueda entender.

Mientras que los motores NLU son un subconjunto de NLP que trata con la faceta mucho más estrecha, pero igualmente importante, de cómo manejar mejor las entradas no estructuradas y convertirlas en una forma estructurada que una máquina puede entender y actuar. Mientras que los humanos son capaces de manejar sin esfuerzo las malas palabras, palabras intercambiadas, contracciones, coloquialismos y otras peculiaridades, las máquinas no son tan expertas en comprender y asimilar aquellos inputs con faltas de ortografía u otros supuestos, por ejemplo dialectos o anglicismos que utilizamos en nuestra vida diaria.

Pero la voz no sólo transmite un mensaje en base a sus palabras y contexto. La voz transmite un sentimiento que en caso de ser analizado correctamente permite mejorar nuestro asistente para que pueda empatizar con el cliente. Para ello ya existen soluciones "muy incipientes" proporcionadas por Alexa Neural Text-to-Speech.

En próximos artículos hablaremos de cómo afrontar los retos de la implantación de un asistente virtual en una compañía en base a nuestra experiencia y conocimiento técnico en el diseño de arquitecturas empresariales.


Jose Angel Corral y Oscar Sanz

Startup advisors, entrepreneurs and IT Consultants withmore than 20 years of experience helping companies to solve their business usecases with technology. From startups and SMEs to large companies aggregated inthe IBEX 35 index.

Jose Angel Corral
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