Christoph Börner de Cyara habló con CMSWire sobre las ventajas de las pruebas de chatbot y las molestias de los clientes con la IA conversacional.
Los clientes confían cada vez más en la conversación con bots para interactuar con las marcas, ya sea que tengan una pregunta simple o un problema más complejo. Debido a que estas conversaciones pueden variar enormemente, las organizaciones no pueden confiar en los mismos bots robóticos estáticos para cumplir con las altas expectativas de los clientes. Las personas quieren una conversación rápida y fluida que les brinde la información exacta que necesitan, y una mala interacción puede significar que ya no confían en la marca.
Es por eso que las pruebas continuas de chatbots son tan importantes. Asegurarse de que las interacciones con los clientes sean siempre efectivas y siempre mejoren ayudará a las organizaciones a mantener a sus clientes más felices. Christoph Börner, director sénior, digital en Cyara, habló con CMSWire sobre las ventajas de las pruebas de chatbot, las molestias de los clientes con la IA conversacional y cómo los expertos en la materia pueden guiar a las organizaciones en el camino correcto mientras buscan mejorar la experiencia del cliente.
El diálogo más efectivo de un chatbot exitoso
El equilibrio entre un bot que actúa demasiado humano o demasiado robótico puede ser difícil de lograr. Los clientes generalmente se sienten cómodos con algo intermedio. Aquí es donde interviene la IA conversacional. Un chatbot simple que se basa en reglas o reconocimiento de palabras clave generalmente actuará de manera más robótica. Por otro lado, la IA conversacional permite conversaciones más naturales y complejas con usuarios que se sienten más humanos. La organización puede decidir qué tan humano se comporta el bot en función de las preferencias de sus clientes.
Börner pone el ejemplo de los asistentes Duplex de Google como algo que suena completamente humano. Muchas tecnologías lo hacen posible, incluido el reconocimiento de voz, la detección de emociones, la inteligencia conversacional y la síntesis de voz. Otras empresas pueden elegir algo menos complejo si sus clientes desean una experiencia de chat diferente.
El lenguaje que usa un chatbot también puede causar una gran impresión en los clientes, agrega Börner.
“Un chatbot tiene que hablar el idioma de sus clientes. Y eso también cubre la jerga, la jerga o incluso los dialectos”, dice. “La cantidad correcta de jerga generalmente se define por el propósito del chatbot. Un bot simple para charlas triviales necesitará menos jerga que un bot de soporte técnico”.
“Es importante que estas cosas se prueben”, agrega. “¿Tu bot habla y entiende la jerga? ¿Qué pasa con la jerga, los dialectos o los múltiples idiomas en general? Todas esas cosas pueden responderse mediante pruebas y automatización serias”. “Es importante que estas cosas se prueben”, agrega. “¿Su bot habla y entiende la jerga? ¿Qué pasa con la jerga, los dialectos o los múltiples idiomas en general? Todas esas cosas pueden responderse mediante pruebas y automatización serias”.
Börner dice que es optimista sobre muchos nuevos desarrollos en IA conversacional y que muchas de las tecnologías relacionadas con ella están mejorando significativamente. “Los modelos de lenguaje grande y los modelos de predicción están mejorando. Los proveedores de centros de contacto están incluyendo IA conversacional para impulsar sus líneas de soporte. Síntesis de voz, detección de emociones, [and] comprensión y generación del lenguaje natural: todos esos componentes están mejorando”, dice.
Identificación de desafíos y errores con los chatbots
Los problemas comunes con respecto a los chatbots están relacionados con su precisión y comprensión del lenguaje, dice Börner. Las pruebas de regresión son una herramienta útil para identificar cuándo un bot no proporciona respuestas precisas de manera oportuna. Los problemas en la comprensión del lenguaje de un chatbot generalmente se encuentran en los datos de entrenamiento, agrega Börner, y el análisis de procesamiento de lenguaje natural (NLP) resalta estos errores.
Börner también dice que los desarrolladores de chatbots deben poder ponerse en el lugar de sus clientes para crear una experiencia de chatbot más positiva. Las frustraciones más comunes de las personas con los bots incluyen cuando no pueden entender o responder a sus solicitudes, cuando son lentos y cuando no funcionan correctamente en sus canales preferidos. La prueba es lo que permite a las organizaciones probar diferentes diálogos y ver con qué eficacia responde el bot. ¿Es esta la experiencia ideal para un usuario con un comentario o pregunta? Con tantas formas posibles de desarrollar una conversación, las pruebas a gran escala son la única forma de garantizar que la experiencia del cliente esté optimizada.
“Las pruebas revelan los problemas que enfrentarán sus clientes”, dice Börner. “Comprobar todos los flujos de conversación, analizar los datos de entrenamiento, realizar pruebas funcionales y no funcionales: esos son los ingredientes para brindar una experiencia de chatbot sobresaliente. [This can be] combinado con el monitoreo continuo de la producción para ajustar el bot con los casos que no puede manejar”.
Obtenga orientación de los profesionales
Börner sugiere que las empresas trabajen con expertos que conocen todas las complejidades de cómo funcionan los chatbots y cómo abordar problemas comunes. “Todas las grandes plataformas de IA conversacional también brindan servicios profesionales”, dice. “Las empresas que creen que pueden desarrollar estas capacidades mediante ensayo y error suelen fracasar estrepitosamente. En su lugar, deberían dar los primeros pasos junto con expertos y luego tomar el control paso a paso”.
Un ingeniero de control de calidad tradicional se verá abrumado por los desafíos de probar la IA conversacional, agrega. Pero con la ayuda de las herramientas y los expertos adecuados, estos profesionales tienen muchas más posibilidades de éxito.
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La prueba es clave en cada paso del camino a medida que las organizaciones diseñan y perfeccionan sus chatbots. Las empresas compran bots y esperan que lo que obtengan sea algo que funcione bien y que haya sido probado, dice Börner. Pero debido a que la IA conversacional está aprendiendo constantemente, también debe probarse continuamente incluso después de que una empresa tenga acceso a un bot. Comprar un bot y no esperar tener que hacer más pruebas puede generar interacciones negativas con los clientes en el futuro.
Soluciones como Cyara Botium monitorean constantemente los bots y se aseguran de que funcionen correctamente, para todo tipo de pruebas de chatbot.
“Las pruebas comienzan el primer día”, dice Börner. “Viene con grandes desafíos para los departamentos de control de calidad. Las pruebas manuales no son una opción debido a la naturaleza de la IA conversacional y sus conjuntos de pruebas infinitamente grandes. La automatización de pruebas es el factor clave para el éxito”.
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