Muchas veces en el mundo del marketing digital y la atención al cliente se habla de “chatbots” de forma genérica, como si fuera una misma solución aplicable a todos los escenarios de negocio. Sin embargo, existen muy diversos tipos de chatbot, diferenciados entre sí según varios criterios. Algunos funcionan mediante inteligencia artificial, otros no la aplican. Algunos chatbots se basan en texto, mientras que otros incorporan elementos multimedia.
Si estás pensando en implementar un chatbot en tu estrategia de atención y quieres saber cuál es el más conveniente, te invitamos a recorrer esta breve guía que categoriza los distintos tipos de chabot.
Los tipos de chatbot que existen, según los criterios de clasificación:
Según el uso de Inteligencia Artificial: Chatbots de ITR, Word Spotting o Chatbots cognitivos
La primera gran distinción entre los chatbots es según la aplicación de inteligencia artificial. Dicho de otra forma: chatbots inteligentes y chatbots no inteligentes.
Chatbots de ITR
Empecemos por los sistemas interactivos más simples: los Chatbots de ITR (Respuesta de Interacción de Texto), también llamados “dumb chatbots” (“chatbots tontos”), puesto que no utilizan inteligencia artificial.
Esto significa que en vez de emplear servicios cognitivos para interpretar el lenguaje natural del usuario (algo que explicaremos mejor cuando lleguemos a los bots inteligentes), estos chatbots funcionan en base a comandos o botones predefinidos. Si bien su sistema de interacción es simple, es posible generar una buena experiencia conversacional al implementar una lógica secuencial útil para el usuario, y darle un tono humanizado a las alocuciones.
Estos chatbots son ágiles e intuitivos como sistema de pre-atención. Incluso pueden resolver operaciones sencillas por sí mismos si están integrados al backend de la empresa (más sobre esto cuando hablemos de «bots transaccionales»). También son efectivos en páginas de captación de leads.
Sin embargo, en casos de atención al cliente de mayor complejidad, la interacción en base a comandos no resultará suficiente para un servicio eficiente.
Chatbots de “Word-spotting”
El chatbot de “Word-spotting” podría considerarse un híbrido entre los bots de ITR y los cognitivos. Se denominan así porque funcionan “reconociendo palabras”, y en función de estas, dan una respuesta que ya está programada.
Por ejemplo, si en la fanpage de una tienda, la persona escribe la palabra “horarios”, el chatbot responde con los horarios en que la tienda está abierta. Si escribe “consulta agenda” en el chat de una prestadora de salud, el bot le responde con la fecha y hora de su próxima cita médica.
Esto le da un carácter mucho más conversacional que el bot de ITR, pero sin necesidad de un sistema cognitivo para comprender la pregunta del cliente. Al tener un costo menor que los bots inteligentes y ofrecer una experiencia más conversacional que los bots de ITR, los bots de Word-spotting son muy utilizados en la atención al cliente.
La desventaja es que estos bots no consideran la intención o el contexto cuando interpretan las palabras clave. Por lo tanto, tienen menos precisión que los bots inteligentes, lo cual puede penalizar la experiencia de usuario en las interacciones más complejas.
Chatbots cognitivos o “Smart Chatbots”
Son los chatbots más sofisticados a nivel tecnológico. Su sistema se basa en Inteligencia Artificial, Machine Learning y tecnología NLU (Natural Language Understanding) con capacidad de procesar el lenguaje natural del usuario. Por lo tanto, pueden comprender la intención y el contexto de la frase, incluso cuando no está formulada de forma correcta.
Eso da a la conversación un tono más natural; y en los casos en que el bot está bien entrenado y los flujos de conversación están bien diseñados, la experiencia es análoga a la de chatear con un agente.
Otra característica de los chatbots inteligentes es que se basan en Machine Learning, por lo cual van “aprendiendo” con cada interacción, haciendo que con el tiempo las conversaciones cada vez sean más precisas y fluidas. Además, el equipo de la empresa puede “enseñar” a los bots, añadiéndoles nueva información y parámetros interpretativos.
Los tipos de chatbot de acuerdo al medio de expresión que usan
Chatbots de texto: Emplean únicamente palabras escritas.
Chatbots multimedia: Además de textos, emplean imágenes fijas o móviles, botones, documentos y otros tipo de contenido. Suelen usarse para dar dinamismo a los chatbots de ITR (por ejemplo, en redes sociales).
Voicebots o portales cognitivos de voz: No son estrictamente “chatbots” (ya que se emplean en llamadas telefónicas, no en chats). Pero los incluimos en esta nota para ayudar a entender que también es posible usar sistemas interactivos con la voz como interfaz. Esto se logra mediante tecnologías Speech-to-Text combinadas con sistemas cognitivos de NLU, para comprender la voz hablada del cliente; y tecnologías Text-To-Speech para responderle.
Chatbots transaccionales y no transaccionales
Esta distinción se basa en la capacidad del chatbot para resolver transacciones por sí mismo, y va más allá de las categorías definidas antes: puede ser transaccional tenga o no inteligencia artificial. Lo que determina la resolutividad operativa del chatbot es su integración con los sistemas de información de la empresa, sean propios o de terceros (bases de datos, CRM, ERPs, etcétera).
Dicho de otra forma, cuando el chatbot es transaccional, además de automatizar la atención, está integrado al backend corporativo y puede buscar allí la información requerida para resolver una consulta, sin necesidad de intervención de un agente. Por ejemplo, el saldo de una cuenta en el banco, el cambio de un pasaje, la asistencia de una compra en la tienda virtual.
Los bots no transaccionales carecen de esta capacidad. Su función se limita a la atención por chat (preguntas frecuentes, asistencia de navegación dentro de un sitio o chatbots sociales en las redes).
Integración con la atención humana
Para garantizar un excelente servicio al cliente, más allá de las capacidades cognitivas o transaccionales del chatbot, es fundamental que quede la vía abierta para hablar con un agente humano en cualquier momento de la conversación.
En caso de que el bot no comprenda la solicitud del cliente o interprete que es necesaria la asistencia de un operador, se debe configurar la transferencia de la interacción a un agente (sea por chat o por el canal que prefiera el cliente). Para continuar la atención de manera fluida, el agente debería recibir la conversación con todo el contexto previo, e incluso acceder al historial y datos del cliente.
Este tipo de integración se logra mediante una plataforma de contacto omnicanal, que no solo unifique la atención a través de los distintos canales, sino que integre la atención automatizada con la brindada por el equipo de agentes. Así se aprovechan al máximo las ventajas de la automatización (disponibilidad 24/7, agilidad en la respuesta, reducción de costes operativos), en combinación con una mayor productividad para el equipo de agentes, que pueden enfocarse en las interacciones más especializadas.
Como ves, es posible combinar muy distintos atributos en los chatbots, de acuerdo a las necesidades operativas de tu empresa, tus objetivos, los canales a utilizar y la inversión que desees realizar en la implementación de esta tecnología. Ten presente que cada negocio tiene sus propias necesidades, y lo que funciona para un escenario de atención, pueden no funcionar en otro. Más allá de la complejidad del chatbot, lo que debes buscar siempre es que sea una solución a medida para tus necesidades operativas.
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