El diseño de un flujo conversacional automatizado es un aspecto crucial en el desarrollo de sistemas de chatbots y asistentes virtuales. Una de las principales preocupaciones en este proceso es evitar que los usuarios queden atrapados en secuencias complicadas, poco intuitivas o donde no puedan avanzar. Estos momentos problemáticos se conocen comúnmente como «trampas» o «loops» del bot, y pueden resultar en agotamiento por parte del usuario, abandono de la interacción e impacto negativo en indicadores importantes como el Net Promoter Score (NPS).

Afortunadamente, existen herramientas deductivas que permiten abordar este desafío y mejorar la experiencia del usuario al identificar rápidamente sus necesidades y direccionar el flujo de conversación en la dirección correcta. Una de las herramientas más populares para este propósito es Dialog Flow. Esta plataforma ofrece la posibilidad de crear listas de palabras clave que activan acciones proactivas en la conversación, lo que contribuye a una interacción más fluida y satisfactoria con el bot.

En OneMarketer, hemos incorporado Dialog Flow a nuestro sistema de chatbot para redirigir el flujo de conversación cuando se detectan palabras clave relevantes. Esta implementación ha resultado en procesos más ágiles, interacciones más breves y un aumento en el índice de satisfacción de los usuarios al finalizar un caso de atención. Permíteme ilustrar dos situaciones clave en las que esta herramienta ha demostrado su eficacia:

Deflexión del bot: 

Imagina que un usuario está llevando a cabo un proceso de soporte y, en un momento determinado, expresa interés en comprar o conocer precios. En este escenario, nuestro bot redirige automáticamente al usuario hacia un flujo de conversación especializado en operaciones de venta. Esto garantiza que el usuario reciba la atención adecuada en función de sus necesidades cambiantes.

Derivación de caso:

Por otro lado, si durante la interacción del usuario con el chatbot se detecta una señal de alerta, como palabras como «insatisfecho» o «reclamo», el bot no solo puede redirigir la conversación a un agente humano, sino que también puede conectar al usuario con un agente especializado en casos de reclamos o retención. Esto permite abordar situaciones críticas de manera eficiente y brindar un servicio personalizado.

En resumen, la clave para mejorar la experiencia de usuario en un flujo conversacional automatizado radica en anticiparse a las necesidades y expectativas del usuario mediante el uso de herramientas deductivas. Al identificar palabras clave y activar acciones específicas, se logra una conversación más fluida, adaptativa y centrada en las necesidades y oportunidades particulares de cada usuario. Esto no solo mejora la interacción en tiempo real, sino que también contribuye a la satisfacción general del usuario y a un mejor desempeño en indicadores clave como el NPS.

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