“Lo siento, no entiendo eso”: la frustrante relación con los asistentes virtuales de las empresas y cómo sacarles mejor provecho

Levante la mano si alguna vez ha maldecido, burlado o gritado a un chatbot. No es de extrañar si lo ha hecho. Esos “ayudantes” automatizados, supuestamente diseñados para hacer que el servicio al cliente sea más inteligente, más rápido y más eficiente, ciertamente pueden ser una fuente de frustración para muchas personas.

Las interacciones con chatbots se han vuelto cada vez más comunes en nuestra vida diaria. Pero cuando pedimos información o intentamos resolver un problema, a menudo nos molesta que el chatbot no pueda entender o malinterprete nuestra consulta.

Peor aún es cuando nos aconseja que nos comuniquemos con el centro de llamadas o que visitemos una página web, lo que frustra el propósito de usar chatbots en primer lugar.

Hay dos razones principales para las experiencias negativas de los usuarios. En primer lugar, las organizaciones suelen presentar al chatbot como demasiado “humano”, lo que genera expectativas poco realistas sobre la capacidad del chatbot para comprender el lenguaje humano, incluidas preguntas y comandos matizados.

En segundo lugar, muchos chatbots se basan en reglas y tienen una base de conocimiento limitada, lo que significa que los errores gramaticales y sintácticos pueden confundirlos y las preguntas complejas a menudo no se pueden responder, lo que decepciona a los clientes.

Aunque es fácil culpar al chatbot por una experiencia miserable, debemos darnos cuenta de que, así como se necesitan dos manos para aplaudir, se necesitan tanto el chatbot como el cliente para crear una interacción satisfactoria.

Si bien los estudios anteriores se han centrado principalmente en el chatbot, incluido el motivo por el que las empresas los implementan y las señales de diseño que los caracterizan, no se ha tenido mucho en cuenta el papel del cliente en estas interacciones.

En nuestra última investigación, destacamos cómo los clientes tratan con los chatbots y sugerimos formas de mejorar la experiencia.

Descubrimos que para crear un compromiso constructivo y significativo con un chatbot, las acciones y reacciones del cliente y la voluntad de hacerlo funcionar son tan importantes como la propia funcionalidad del chatbot.

Identificamos seis tipos distintos de interacciones humano-chatbot: socializar, colaborar, desafiar, complacer, comprometerse y redireccionar.

Estos varían según quién está impulsando la conversación (el chatbot o el cliente), qué tan “reales” se perciben entre sí, sus señales sociales y el esfuerzo del cliente.

En el caso de socializar, el chatbot intenta entretener al cliente, por ejemplo, contando chistes o intentando animarlo si detecta mal humor.

Las interacciones de colaboración son aquellas conversaciones en las que tanto el chatbot como el cliente trabajan juntos en las necesidades del cliente, como reservar un vuelo o comprender la causa raíz de un problema e identificar soluciones.

Tanto las interacciones de socialización como de colaboración implican intercambios fluidos entre el chatbot y el cliente y, en su mayoría, conducen a resultados positivos.

Las interacciones complacientes son aquellas en las que el cliente está en el asiento del conductor, lo que ayuda al chatbot a comprender sus necesidades cambiando la forma en que formula la pregunta o declaración, repitiendo su solicitud o aclarando su intención.

Por otro lado, una interacción comprometida ve al chatbot más comprometido que el cliente, tratando de proporcionar una respuesta a una pregunta o resolviendo el problema de un cliente.

En esos casos, los chatbots a menudo hacen preguntas de seguimiento y brindan información adicional que podría ser relevante. Sin embargo, estos dos tipos de interacciones a menudo dejan a los clientes sin la información requerida.

En algunos casos, la gente ve la novedad de los chatbots como una invitación abierta para desafiarlos y ver cuándo se rompe. Este tipo de interacción generalmente no conduce a ninguna parte, ya que la mayoría de los chatbots no están capacitados para preguntas fuera de tema como “¿quieres casarte conmigo?” o “¿cuál es el sentido de la vida?”.

Por último, al redirigir a un cliente, los chatbots actúan más como un navegador, apuntando a fuentes de información alternativas, como el sitio web de la empresa, y no responden directamente a las consultas. Estas interacciones son muy breves y pueden no ser un resultado ideal para el cliente.

Según nuestra investigación, ofrecemos tres consejos para su próximo encuentro con un chatbot:

• Recuerde que un chatbot no es humano y muchos chatbots no pueden entender el lenguaje natural matizado, así que trate de no usar oraciones complejas o proporcionar demasiada información a la vez
• No se rinda demasiado rápido: si el chatbot no entiende su pregunta o la solicita la primera vez, intente usar palabras clave, botones de menú (si están disponibles) u oraciones cortas.
• Déle una segunda oportunidad: los chatbots adquieren nuevas “habilidades” con el tiempo, por lo que ahora podría resolver un problema o responder una pregunta que no podía hacer hace dos meses.

La introducción de los chatbots ha redefinido la forma en que los clientes, los empleados y la tecnología interactúan, y alentamos a las organizaciones a adoptar una visión integral de sus sistemas de servicio al cliente al rediseñarlos.

Se debe considerar cuidadosamente el rol cambiante de los empleados de servicio al cliente que necesitan trabajar con chatbots. Además, recomendamos organizaciones:

• Reimaginar un equipo de servicio al cliente: involucrar a las personas en el rediseño de la prestación del servicio al cliente a través de una combinación de chatbots y empleados reales.
• tratar a los chatbots como un empleado nuevo (digital): dedicar tiempo y esfuerzo a ampliar sus habilidades
• encuentre el punto ideal para escalar una consulta a un empleado del centro de contacto: algunos chatbots derivan a las personas demasiado pronto (causando congestión), mientras que otros ofrecen la opción frustrantemente tarde. Experimente para encontrar el momento adecuado
• supervise las interacciones de chat: aprenda cómo y qué preguntas hacen los clientes y amplíe la base de conocimientos de su chatbot en consecuencia.

*Lena Waizenegger Profesor de sistemas de información, Universidad Tecnológica de Auckland

**Angsana Techatassanasoontorn Profesor asociado de sistemas de información empresarial, Universidad Tecnológica de Auckland