Chatbots Desmistificados: Construa, Implante e Evite Armadilhas Comuns

Houve muito burburinho sobre chatbots, mas agora é hora de chegar a fatos concretos.

Chatbots podem realizar variedade de funções, tanto internas quanto voltadas ao consumidor. De modernizar RH a melhorar experiência do cliente, robôs de software estão começando a disrupter como funcionário e cliente engajam com suas organizações e marcas. Conforme IA continua entrando no quadro, isso acelerará sua inteligência e capacidades.

Funções atuais e potenciais de chatbots são bem documentadas, mas queremos dissecar a tecnologia em três perguntas principais: O que é um chatbot? Como fazer um chatbot? Por que chatbots falham?

O que é um chatbot?

Chatbot descreve interface conversacional entre uma pessoa e um serviço automatizado.

Cada vez mais, e é assim que a tecnologia está evoluindo, plataformas de bot estão combinando com IA para criar assistentes inteligentes; seja através de voz ou texto.

Como fazer um chatbot?

Apesar do primeiro chatbot ter sido feito em 1966, só nos últimos cinco anos houve mudança significativa na forma como chatbots são feitos.

Antes, desenvolvedores tinham que criar muito código customizado.

"Agora, muito disso está disponível out of the box e passamos de gastar semanas criando um bot [um bot de primeira iteração], para questão de dias e às vezes até horas", explica Howard Pull, diretor de desenvolvimento estratégico na MullenLowe Profero.

Como com qualquer tecnologia, tempo melhora eficiência e opções de criação. Plataformas como Amazon Blueprint estão disponíveis se você quer criar algo muito simples, enquanto Chatfuel pode ser usado até pelos mais inexperientes para criar messenger para bot marketing.

A mudança para IA também mudou dinâmica do jogo de construção de bots. Empresas como Amazon e Microsoft, com seus serviços cognitivos, permitem clientes ou usuários plugar IA em seus bots — de forma muito simples. E os resultados são transformadores.

Por exemplo, se você tem chatbot em inglês para atendimento ao cliente, agora pode simplesmente plugar nos serviços cognitivos da Microsoft ou da Amazon e instantaneamente adicionar capacidades multilíngues a aquele bot. Importante, marcas podem acessar isso como modelo pay-as-you-go, em vez de ter que investir pesado upfront.

O fator IA

Ok, um leve desvio das três perguntas principais, mas vale explorar impacto de introduzir IA na arena de chatbots.

IA impactará chatbots de três formas, segundo Pull: sensoriamento, pensamento e ação.

• Sensoriamento

IA e sensoriamento em chatbots cerca de como você pode descobrir e usar seu serviço de formas diferentes. Isso é realmente sobre reconhecimento de imagem, reconhecer pessoas, reconhecer objetos, reconhecer voz, tom e emoção. Isso melhorou dramaticamente nos últimos 12 meses.

• Pensamento

IA e pensamento em chatbots cerca de como um chatbot e os dados que cria podem detectar padrões, adaptar a esses padrões e fornecer novos serviços muito rapidamente.

• Ação

IA e ação com chatbots cerca da jornada ou experiência do cliente. Há oportunidade muito tangível para bots mudarem jogo de atendimento ao cliente: recomendações de produtos mais inteligentes, link para loja, conectar à pessoa certa, dar próximo passo mais inteligente em vez de beco sem saída.

Dica: pegue inteligência de big tech e aplique ao seu chatbot

Por que chatbots falham?

Esta é a pergunta chave porque há muita falha na indústria.

A razão número um para falha é que na fase de design, alguns bots são construídos sem experiência do cliente em mente (ironicamente). São construídos assim baseado em equívoco que bots devem ser conversacionais, acima de tudo. Mas, este não é o ponto. O ponto de chatbots é melhorar experiência do cliente, sua capacidade conversacional não deve ser prioridade.

"Pessoas não querem perder tempo falando com bot, querem que bot torne seu tempo mais eficiente. Então, muitas marcas cometem erro de fazer sobre a conversa, não sobre objetivo do usuário dentro dela", diz Pull.

Bots também frequentemente falham porque foram implantados no lugar errado ou hora errada — devem ser colocados em linha, ou complementares à jornada do cliente. Se não foram, vão falhar.

Supercomplicar é outra razão para falha. Como com qualquer tecnologia, simples é melhor. Pull usa exemplo da Pret-a-Manger. Alguns anos atrás colocaram seu menu inteiro num bot. Ficou aparente que era mais simples para cliente ver menu físico.

Dados são fator importante também. Se organizações não têm acesso aos dados, ou se ignoram papel de treinar e testar o bot, chances de falha são altas.

"O sucesso de um bot depende de como usuários são inspirados a engajar com aquele bot e como ele os conecta a seus objetivos. É realmente sobre experiência da marca", conclui Pull.