8 diferenciadores para pensar en Gus como tu proveedor de chatbots

¿Redes neuronales? ¿Machine learning? ¿Sistema experto? ¿Qué realmente le conviene a tu empresa? Estamos en el boom del sensacionalismo por la inteligencia artificial y el aprendizaje de las máquinas. Las películas y novelas de ciencia ficción nos han hecho imaginar bastante 🤔 Por ello, queremos contarte ocho diferenciadores para pensar en Gus como tu proveedor de chatbots.

Para que un chatbot realmente le inyecte valor a tu negocio hay muchos puntos a considerar y en definitiva la tarea de elegir la tecnología más conveniente se ha convertido en un proceso complicado para las empresas, incluso con cierto toque de estrés, pues no sabemos si obedecer a las tendencias y hacer caso a los manifiestos de las grandes compañías o pensar de forma más terrenal en el desarrollo de los proyectos centrados en inteligencia artificial.

 

1. Sistema Experto

A diferencia de otros proveedores usamos sistema experto potenciado con teoría de conjuntos.

Podemos decir que un sistema experto consiste en una base de conocimientos, una base de hechos y un motor (o máquina) de inferencias.

¿Por qué usamos sistema experto? Por dos razones clave:

– Dinamismo: Los chatbots pueden atribuir conocimientos de un API ( Application Programming Interface) para adaptarse rápidamente a los cambios de la empresa.

– Precisión: Un chatbot con sistema experto puede alcanzar tasas de comprensión por encima del 85%, a diferencia del 60% que puede alcanzar un algoritmo de machine learning.

¿Y qué pasa con el machine learning?

 

“… Un algoritmo de machine learning tiene que ser entrenado durante millones de horas y usar grandes granjas de datos para aprender por sí solo (…).

Y si bien una red de aprendizaje profundo puede tener cientos de miles de ‘neuronas’, el cerebro humano tiene billones”.

Pascale Fung, profesora de ingeniería electrónica e informática en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong

 

Las empresas y sus clientes cambian productos, características, formas de hablar y la línea de comunicación día con día, los chatbots deberán ser suficientemente ágiles para cambiar con ellos.

¿Cuál es el problema?



Con machine learning un set de 100 preguntas y respuestas se puede convertir en 10,000 diferentes expresiones, mismas que deben ser procesadas por algoritmo.

En otras palabras, para lograr que un bot responda con Machine Learning un set de 100 FAQ’s considerando que cada pregunta tenga 10 diferentes variantes, se necesitaría un total de 10,000 registros para entrenar el algoritmo de respuesta.

 

2. Producto integral

Ser dueños de la tecnología nos permite adaptarla a nuestros clientes con el fin de hacer funcionar mejor su modelo de negocio. ¿Cómo lo logramos?

–  Integrando software de terceros (herramientas de marketing, CRM, predictive analytics, etc.) para potenciar el bot.

–  Adaptando nuestra infraestructura para empatar con su modelo de negocio.

A diferencia de proveedores robustos, contar con tecnología propia y un aprendizaje supervisado nos ayuda a reducir tiempos tanto de desarrollo como en cambios o ajustes alineados a las reglas de negocio de nuestros clientes.

 

3. Framework propio de creación: Co-Creation Plan

Todos nuestros planes incluyen una consultoría complementaria de customer service design. Nosotros conocemos nuestro producto y tú a tus clientes, combinar esa información nos puede llevar a crear una experiencia extraordinaria.

Además de nuestro equipo de tecnología también tendrás estrecha relación con nuestros equipos de:

– Business intelligence

– User experience y Customer experience

– Lingüística aplicada

Conoce a detalle nuestro proceso de implementación:

4. Procesamiento del lenguaje natural en español

Enfocados al español y sus regionalismos. Atendemos más de 10 millones de mensajes al mes obteniendo las tasas de compresión más altas de la industria, consiguiendo así entre el 85 y 94% de automatización.

Algunas  ventajas de nuestro motor de procesamiento del lenguaje natural son:

– Atribución de conocimiento vía API’s: Al trabajar con un sistema experto las empresas no necesitan informarnos si cambian sus productos siempre y cuando alimenten sus web services / APIs.

– Memoria: Nuestros bot pueden recordar contextos o datos en una conversación.

 

 

5. Métricas

Cada chatbot tiene diferente propósito por ello incluimos con todos nuestros desarrollos:

– Dashboard a la medida

– Consultoría en business intelligence

Nuestro equipo de business intelligence sugiere las métricas que deben considerarse y añade las que son solicitadas de forma puntual.

 

6. Flujos Inbound/Outbound

Todos nuestros chatbots contemplan dos facetas: 

– Flujos Inbound: Es el bot con el que interactúa el cliente de modo natural. Suele cubrir las áreas más solicitadas de negocio.

– Flujos outbound: Son flujos que se activan con el fin de aumentar calidad de servicio, lanzar promociones o encuestas.

 

7. Consola de atención híbrida

Gus Chat® facilita la cooperación bot-humano humano-bot a través de una consola de atención híbrida.

Las preguntas, quejas o consultas que no puedan ser atendidas con el chatbot pasarán de forma automática con el equipo de operaciones de la empresa, podemos conectarnos con cualquier CRM que cuente con una API abierta para la integración.

Una vez que el operador humano ha resuelto la consulta del cliente puede regresar la atención al chatbot y continuar con algún proceso de compra, calificación, etc.

 

8. Tiempo de producción

Gracias a nuestros métodos de desarrollo basados en sistemas expertos con teoría de conjuntos, podemos producir bots con tasas de comprensión por encima del 85% en horas en lugar de meses. Esto nos permite capitalizar oportunidades de marketing, tomar medidas ante emergencias de atención y resolver errores antes de que lleguen a una mayor audiencia.

Las grandes empresas suelen tener costos elevados y la atención no es tan personalizada, finalmente la posibilidad de tener un desarrollo de la mano con ellos puede ser complejo por su estructura. Los tiempos de desarrollo rondan entre los 6 y 12 meses, mientras que un set-up suele superar los 2 millones de pesos.

Este ha sido solo un pequeño repaso, para profundizar en el tema puedes descargar nuestro análisis de competidores.