Chatbots operam por menu ou por linguagem natural

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Chatbots

ChatbotsVivemos a era da troca de mensagens instantâneas. De acordo com um estudo divulgado pela Mobile Ecosystem Report, 96.2% dos entrevistados brasileiros afirmaram utilizar o chat diariamente e o consideram um excelente canal de comunicação.

Praticamente a metade dessas pessoas utiliza o chat para o relacionamento com as empresas.

Devido a essa popularidade e aceitação, muitas corporações implementaram os chatbots, que se tornaram um canal alternativo de comunicação e interação com os clientes na área de atendimento, com o objetivo de proporcionar mais agilidade e assertividade nos resultados do Call Center.

Muitas empresas sabem da importância dos robôs para esse fim, mas não possuem o conhecimento tecnológico que envolve sua implantação.

Por esse motivo, é importante ressaltar que os robôs podem ser construídos de duas formas.

Operação por menus

Eles podem operar por meio de menus, através dos quais seguem um determinado roteiro. Com isso, os clientes precisam encontrar dentro de algumas opções aquela que atende melhor a sua necessidade e irá responder ao seu questionamento.

Esse processo fica fácil quando se trata de poucas categorias, por exemplo, livros ou CDs, e posteriormente, os gêneros de literatura ou musicais. Mas, se houver muitos itens com várias subcategorias, há grandes chances de o cliente se perder nesse labirinto dos menus.

Por linguagem natural

A outra opção, mais semelhante a uma conversa habitual, é a de processamento de linguagem natural, na qual o robô entende normalmente a linguagem que é utilizada pelo cliente para dar o direcionamento para a resposta correta. Com isso, o usuário terá retornos mais eficientes e evita navegar por menus muito extensos.

Ainda, quando falamos sobre robôs de linguagem natural, é preciso destacar que eles são divididos em três gerações:

  • Reativos (1ª geração). Funcionamento parecido com um buscador Google acoplado em um layout de chat, operando por palavra-chave. Dessa forma, ele pode atingir até 50% de automação, o que representa a porcentagem de chamadas que consegue resolver sem a necessidade de transferir para um atendente humano.
  • Evocativos (2ª geração). Possuem memória contextual, por isso não há necessidade de repetir as expressões que foram ditas anteriormente para que entenda aquilo que o consumidor procura. Por exemplo, o cliente pergunta: “Oi, vocês têm algum modelo de tênis azul marinho?”. Depois da resposta, o usuário faz outro questionamento: “E rosa pink?”. Dessa forma, o cliente não precisa repetir que se trata de um tênis, ou seja, há um aumento da automação, o que pode fazer com que o robô chegue a 80% de retenção.
  • Cognitivos (3ª geração). Tem a capacidade de aprender sozinho. Isso acontece porque o Call Center disponibiliza milhares de FAQs para que ele tenha acesso aos diálogos de atendimentos reais. Nesse caso, o próprio robô faz um processamento estatístico, para evitar que outro cliente faça uma pergunta parecida e fique sem resposta. Mas, é preciso uma quantidade significativa de diálogos para que o robô crie a sua própria inteligência, construindo sua base de conhecimento e fornecendo a resposta correta.

Por fim, os chatbots chegaram para ficar e entregar de forma assertiva e inteligentes resoluções de problemas dos consumidores de diferentes segmentos, impactando positivamente a experiência do usuário com uma marca, aumentando o engajamento e, consequentemente, a conversão em vendas e retenção de clientes.

Agora deixo uma provocação: após conhecer melhor os diferentes tipos de robôs do mercado, você sabe o que deve considerar na escolha de um fornecedor e quais são os modelos de negócios mais eficazes para trabalhar com essa ferramenta? Vamos falar sobre isso? [Webinsider]

http://br74.teste.website/~webins22/2016/07/30/botchatters-trazem-inteligencia-artificial-para-o-atendmento/

Avatar de Marcelo Arakaki

Marcelo Arakaki é sócio fundador e COO da Bluelab.

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