Cómo crear un chatbot atractivo y útil

Capital uno. Adobe. Incluso Dominos tiene uno. Son chatbots y rápidamente se están volviendo omnipresentes. Un chatbot pobre simplemente dice "Lo siento, no entiendo" una y otra vez (o peor "error"). Un buen chatbot se siente casi humano y ayuda a responder preguntas para que no tengas que hacer una llamada telefónica. o busca en la página de preguntas frecuentes.

Pero, ¿qué hace que una buena experiencia con un chatbot? ¿Cuáles son las apuestas que la gente espera de un chatbot y qué arruina esa experiencia? En este artículo, responderemos esas preguntas e identificaremos lo que usted, como diseñador de contenido, puede hacer para que su chatbot tenga éxito.

¿Qué hace que un chatbot sea único?

Un chatbot es un programa que replica una conversación humana. La mayoría de los chatbots usan árboles de decisión para crear una conversación. Reconocen palabras clave y responden en consecuencia, o permiten que el usuario final seleccione entre opciones para dirigir la conversación.

Igualmente importante para definir qué es un chatbot es identificar lo que no es. Analicemos qué es un chatbot y aclaremos qué no es.

Un chatbot es una forma de diseño conversacional

Los chatbots replican conversaciones humanas y la mayoría de los chatbots usan árboles de decisión para hacerlo. Reconocen palabras clave y responden en consecuencia, o permiten que el usuario final seleccione entre opciones para dirigir la conversación.

El diseño conversacional se refiere en términos generales a cualquier contenido similar a una conversación , ya sea que se presente a través de encabezados y texto en una página web, interfaz de usuario de voz como Google Home y Alexa, o chatbots. Como tal, el contenido de chatbot es un tipo de diseño conversacional, pero los dos no son lo mismo. Un chatbot tampoco es un ser humano que interactúa a través de una interfaz de chat (que a veces se denomina "chat en vivo"). Es específicamente un sistema computarizado.

¿Por qué importa esto? Cuando los equipos de diseño e ingeniería están determinando la mejor manera de comunicarse con sus audiencias, es probable que utilicen taquigrafía. Con frecuencia escucho a los diseñadores decir "entonces nosotros [la empresa] les diremos [a la audiencia] que confirmen su contraseña". En este caso, el diseñador puede estar refiriéndose a "decirle" a la audiencia a través del texto en una página, o puede estar insinuando que aparecerá un chatbot para informar a la audiencia. Al principio de la fase de concepción, puede que no importe qué forma de diseño conversacional tiene en mente el equipo, pero en última instancia, el equipo de contenido será responsable de una cantidad significativamente mayor de trabajo si el resultado final es un chatbot. Con eso en mente, es útil aclarar qué forma de diseño conversacional tiene en mente el equipo.

Un ejemplo de diseño conversacional sin chatbot es una interfaz de usuario conversacional . Oscar Insurance tiene una interfaz de usuario conversacional, que desarrollan con algunas mejores prácticas:

• Los encabezados son oraciones completas.
• Los formularios tienen texto de ayuda con instrucciones específicas (en lugar de ejemplos).
• La copia está escrita en segunda persona, refiriéndose a la audiencia como "usted".

La interfaz de usuario de voz también puede "hablar" a la audiencia, y si el equipo está considerando eso, entonces están creando un competidor para Alexa, Google Home y Siri, o están (más probablemente) creando una aplicación que estos sistemas pueden descargar. Una vez más, estos pueden parecer iguales desde una perspectiva conceptual, pero los requisitos son muy diferentes. La interfaz de usuario de voz no tiene un diseño visual y no tiene la capacidad de activar o incitar al usuario final a actuar. Esto contrasta marcadamente con una aplicación de teléfono, que puede iniciar notificaciones sin que el usuario final abra primero la aplicación.

Un chatbot puede responder (muchas) preguntas

A partir de esta descripción, puede parecer que los chatbots son la respuesta perfecta: pueden iniciar notificaciones, incorporan una interfaz de usuario visual y son conversacionales. Ciertamente, la popularidad de los chatbots se debe en parte a estos beneficios. Pero esto puede crear la suposición de que la conversación humana es la mejor manera de conectarse con los usuarios finales. A veces eso es cierto, ¡pero no siempre!

En la charla Button de Michael J Metts "Lo siento, no puedo ayudar con eso", dijo que una empresa debe saber cuál es su objetivo y luego determinar si un chatbot ayudará a cumplir ese objetivo. Este es un enfoque fantástico: un chatbot es una solución y debe emplearse cuando es la solución a un problema.

El servicio al cliente y las ventas suelen ser buenos objetivos para los chatbots. En ambos casos, el problema puede ser "¿cómo podría nuestro equipo de servicio al cliente responder rápidamente a las preguntas comunes" o "¿cómo podría nuestro equipo de ventas ayudar a los clientes a aprender sobre un producto o servicio de una manera rápida y fácil, sin usar una cantidad significativa de tiempo de los empleados?" En estos casos, un chatbot puede ayudar a las personas a obtener las respuestas que desean sin necesidad de llamar y esperar en espera.

Sin embargo, si el problema es "¿cómo podría nuestro hospital diagnosticar con mayor precisión los problemas de salud?" o "¿cómo podría nuestro banco ayudar más rápidamente a los empleados a encontrar los cheques perdidos de sus empleadores?", es posible que un chatbot no sea apropiado. Un médico humano es mucho más preciso que un chatbot, y los usuarios finales se darán cuenta de eso. Del mismo modo, es poco probable que el chatbot de un banco pueda conectarse a los numerosos sistemas de nómina de los empleadores necesarios para rastrear los cheques de pago. Si bien el usuario final puede pensar que quiere respuestas de un chatbot, perderá rápidamente la confianza cuando el chatbot no pueda responder sus preguntas.

En resumen, un chatbot no es una buena manera de manejar matices o situaciones extremadamente complicadas, debido a las numerosas oportunidades de error humano. Simplemente hay demasiadas variables para lograr "rápido" y "preciso" en estas situaciones.

Un chatbot no es un algoritmo

Nunca olvide que un chatbot es tan bueno como su contenido . Sí, un chatbot está controlado por un algoritmo y puede reforzarse con el aprendizaje automático. Pero antes de que pueda comenzar el aprendizaje automático, el chatbot necesita un conjunto de reglas y necesita contenido para hablar. Ese es el rol que debe definir el diseñador de contenido, el escritor de UX o el estratega de contenido.

Vemos esto con frecuencia en conversaciones sobre la ética de la IA. Los asistentes de voz y los chatbots se identifican con frecuencia como sexistas y con prejuicios raciales. No están sesgados porque el equipo de diseño e ingeniería tomó una decisión consciente para hacerlos así. Están sesgados porque "reflejan los sesgos en los puntos de vista de los equipos que lo construyeron", para citar a la especialista en ética de la IA Josie Young en su charla TED.

Para aquellos de nosotros que creamos chatbots, esto significa que debemos ser conscientemente antisexistas y antirracistas . Necesitamos construir chatbots cuidadosamente y no conectar el aprendizaje automático hasta que tengamos el contenido diseñado del que queremos que la IA aprenda. Como ocurre con tantas cosas, lo que hace un chatbot es solo la mitad de la historia. Puede “responder preguntas”, pero ¿qué preguntas y cómo? Puede "dirigir a las personas a sus próximos pasos", pero ¿cuáles son los próximos pasos apropiados y cómo responde el chatbot cuando algo sale mal? En otras palabras, lo que tendrá un verdadero impacto es cómo el chatbot logra las cosas que hace.

Mejores prácticas para involucrar a los chatbots

Si su equipo está construyendo un chatbot, es de esperar que ya haya hecho gran parte del trabajo inicial.

• Has decidido que un chatbot es la solución correcta.
• Ha identificado las limitaciones tecnológicas, como el sistema que utilizará.
• Está investigando qué capacidades estarán disponibles en ese sistema, como autocorrección o un diccionario de sinónimos integrado.

Ahora es cuando algunos ejecutivos dicen “¡enchúfalo y haz que funcione!” y debes decir "¡¿Enchufar qué?!" Como se señaló, su chatbot no es solo un algoritmo, y tiene algo de contenido para diseñar. Es hora de crear el contenido para su chatbot. Exploremos cinco mejores prácticas para hacer que su chatbot sea más humano:

1. Defina sus acciones.
2. Separe sus tipos de respuesta.
3. Acepta tu yo robot.
4. Crea un tono para cada escenario.
5. Diseño para errores.

1. Defina sus acciones

Dado que un chatbot no es una solución mágica para todas las cosas, debe centrar su trabajo en flujos de usuarios específicos que las personas pueden lograr con su chatbot. Por ejemplo, supongamos que está creando un chatbot para una empresa como FedEx o USPS, puede enumerar ejemplos de flujos de usuarios como "rastrear un paquete" y "actualizar la dirección de correo". Eso significa que si un usuario final le pide ayuda al chatbot para rastrear un paquete, puede responder "cuál es el número de rastreo". Pero el chabot debe conocer sus limitaciones. Quizás uno de los objetivos sea “generar confianza”. Por lo tanto, si un usuario final dice "alguien cometió un fraude por correo en mi nombre", el chatbot podría expresar sus condolencias y transferir rápidamente al usuario final a un agente de servicio al cliente en vivo. Debido a que el objetivo era "generar confianza", el equipo que crea el chatbot debe reconocer que cualquier cosa que involucre información confidencial debe ser manejada por un ser humano, incluso si no existe una limitación técnica o legal.

No hay una forma correcta de abordar esto. La mayoría de las organizaciones tienen algún tipo de propuesta de valor o principios de diseño, que ayudarán a identificar el objetivo del chatbot. También es probable que ya se hayan definido algunos requisitos. Por lo tanto, el objetivo puede provenir de una mirada superficial a los requisitos, y los requisitos se volverán más específicos una vez que se haya definido el objetivo.

En una entrevista con Mike Bunner, vicepresidente y director de marketing digital de Franklin Mint Federal Credit Union, Bunner dijo que sin el chatbot, "nuestro centro de llamadas recibiría el triple de la cantidad normal de llamadas". Se podría suponer que su objetivo es "disminuir las horas de servicio al cliente". Esto se conecta muy bien con el aviso inicial de su chatbot, que sugiere "temas populares" con los que puede ayudar; es probable que estos temas populares sean las razones más comunes por las que las personas llaman al equipo de servicio al cliente. En la misma entrevista, Bunner dijo que el bot extrae su contenido directamente del contenido de soporte para miembros. Como muchas organizaciones, Franklin Mint tenía mucho contenido útil, pero tenía problemas para que la gente lo viera.

2. Separa tus tipos de respuesta

Cuando piensas en un chatbot, probablemente pienses en una de dos cosas:

1. Un chatbot que responde a cualquier cosa que escriba un usuario final, captando lo que quiere a través de palabras y frases clave.
2. Un chatbot que sigue una serie de árboles de decisión, le pide al usuario final que seleccione entre algunas opciones y luego las lleva a través de un flujo de usuarios.

Los chatbots pueden hacer uno o ambos, y es importante saber a qué apunta. De hecho, incluso si tiene la intención de centrarse en los árboles de decisión, existe la posibilidad de que un usuario se salga del guión. Con eso en mente, considere cómo quiere que responda el chatbot. Si alguien dice "Ayuda" o "Habla con un humano", ¿cómo lo encaminarás?

Mientras piensa en las asociaciones de palabras del chatbot, recuerde que las palabras tienen contexto . Cuando un usuario final está editando su perfil y escribe "número de teléfono", es probable que quiera ver dónde editar su número de teléfono. Pero si escribieron algo que el chatbot no reconoce, el chatbot dijo "No entiendo" y luego el usuario final escribe "número de teléfono", es posible que esté buscando una línea de servicio al cliente. Esta es una oportunidad para que la ingeniería y la estrategia de contenido colaboren para crear un bot bien diseñado y construido.

Este tipo de planificación reflexiva aparecerá en el producto final. El chatbot de Adobe, por ejemplo, falla aquí. Comienza pidiéndole al usuario final que escriba libremente, pero después de obtener una respuesta, el bot le pide al usuario final que seleccione una de tres opciones. Como usuario, me pregunto por qué me pidieron que escribiera si el bot no podía entender una palabra clave simple como "productos de Adobe".

3. Acepta tu yo robot

Una vez que sepa lo que puede hacer su chatbot, es hora de pensar en cómo lo hará. Lo primero y más importante: no finja que su chatbot es un humano. En una investigación con un cliente anterior, el cliente descubrió que más del 80 % de las personas se sentían cómodas interactuando con un chatbot y les gustaba cuando un chatbot tenía un nombre y una personalidad. Pero esas mismas personas rápidamente perdieron la fe en el bot y en la organización cuando el chatbot fingió ser humano.

Una conversación con un cliente giró en torno a si las personas hablarían con un chatbot si supieran que hablar con un humano era una opción. Las pruebas encontraron que sí, ¡lo harían! De hecho, asegurar a los usuarios finales que un ser humano está disponible (cuando sea necesario) en realidad aumentó la comodidad que tenían al hablar con el chatbot.

El equipo de Hopelab obtuvo resultados similares cuando crearon Vivibot, un chatbot para adolescentes con cáncer. Los adolescentes y adultos jóvenes a menudo evitan confiar en sus padres o profesionales de la salud. Pero Hopelab descubrió que un chatbot eliminó algunas barreras. En su estudio controlado aleatorio revisado por pares, pudieron demostrar que Vivibot no solo brindó un apoyo emocional valioso, sino que también mejoró la ansiedad.

Vivibot es un ejemplo interesante de chatbot por varias razones. Primero, el bot no está diseñado para soluciones únicas, sino como una herramienta de apoyo emocional continuo. Esto significa que el bot necesitaba tener una variedad de respuestas para evitar que suene repetitivo. En segundo lugar, como bot relacionado con la salud, Vivibot necesitaba abordar temas delicados. Necesitaba ser lo más transparente posible, sin caer nunca en un genérico "suena bien" por temor a alienar a las personas que confían en ella cuando no se sienten cómodas confiando en los humanos.

¿Imagínese si Vivibot pareciera insensible? Emily Cummins, una escritora con un artículo sobre The Worst Chatbot Fails, muestra un ejemplo en el que "UX Bear" de UX Magazine pregunta "¿cómo describirías el término bot a tu abuela?" Emily respondió "mi abuela está muerta" y recibió un pulgar hacia arriba. Esta es una respuesta un poco confusa por parte de UX Bear, pero sería potencialmente devastadora por parte de Vivibot.

En un futuro cercano, es posible que veamos más estados aprobar leyes sobre bots que fingen ser humanos, como lo ha hecho California. Si bien puede parecer innecesario para los Chat Bears del mundo, es claramente importante para temas influyentes o delicados, ya sea política o atención médica.

4. Crea un tono para cada escenario

Cuando los estrategas de contenido crean una "voz y tono", las dos son cosas diferentes. Una voz es como una personalidad de marca. Identifica cómo suena una empresa, pase lo que pase. El tono , sin embargo, diferirá dependiendo de la situación. La voz puede ser "amigable", pero amigable suena diferente en un mensaje de error que en un mensaje de éxito.

Un chatbot debe tener una voz diferente a la de una empresa. Puede decir cosas como "¡Oh, no!" o “Me alegro por ti”. cuando tu empresa no puede. Con ese fin, el primer paso para crear una voz de chatbot es desarrollar una lista de palabras que dice su chatbot. Es importante que un chatbot responda al usuario final para hacerle saber que ha sido escuchado. Eso significa que los chatbots pasan mucho tiempo diciendo cosas como "Entendido" o "Entiendo" y necesita saber cómo suenan esos tokens de acuerdo. ¿Tu chatbot dice "sí" o "sí" o ambos? ¿“Bien” o “bien”? ¿“Genial” o “Entiendo”? Los parámetros ayudarán a que su chatbot suene consistente, de modo que el chatbot no responda "okie smokie" y luego "Agradezco su tiempo", pero también necesitará suficientes tokens de acuerdo para que su chatbot no suene demasiado robótico.

En el chatbot de Domino, el bot alterna tokens de acuerdo como "genial" y "entendido", pero cuando no puede entender la respuesta, no tiene token de error. La redundancia de la pregunta "¿En qué ciudad está esa dirección?" (sin referencia al hecho de que no había entendido mi respuesta) inicialmente me hizo pensar que el bot estaba roto.

5. Diseño para errores

Los chatbots, al igual que otras interfaces de usuario, solo tienen una oportunidad de causar una primera impresión . Si la experiencia no es fluida y simple, la gente no regresará. Con eso en mente, un chatbot necesita tener mensajes de error bien escritos. Un mensaje de error de un chatbot puede ser tan simple como decir “No entiendo. ¿Puedes decirme de nuevo lo que quieres?”, pero también puede hacer mucho más.

Por ejemplo, si su chatbot es un MVP, su mensaje de error puede decir algo como "No puedo ayudarlo con esa [función] hoy, pero pregúnteme nuevamente en unas semanas". Alternativamente, si el usuario final está pidiendo algo que el chatbot nunca ofrecerá, sugiera una alternativa como "puede llamar al servicio de atención al cliente para obtener ayuda con eso".

Suponiendo que permita la escritura libre, también existirá el riesgo de que alguien escriba una palabra o frase que su chatbot no entienda. En ese caso, su chatbot puede pedir una aclaración o incluso decir "No entiendo". ¡Pero asegúrese de no dejar a su usuario final en un bucle! Si el chatbot no puede entender después de dos o tres intentos, ofrezca poner al usuario final en contacto con un ser humano.

Dicho esto, la planificación de errores va mucho más allá de un simple "No entiendo" o "No puedo ayudar con eso". Un chatbot bien construido considera cómo los usuarios finales ven las tareas que desean completar. Tomemos, por ejemplo, un sistema de nómina, que podría usar un chatbot para ayudar a los empleados a verificar sus próximos cheques de pago, deducciones de impuestos y otras deducciones antes de impuestos solicitadas. En un sistema como este, es probable que el chatbot pueda responder preguntas como:

• ¿Cuándo está programado que me envíen mi próximo cheque de pago?
• Quiero configurar el depósito directo.
• ¿Cuándo puedo cambiar mis deducciones 401k?

Es posible que el sistema de nómina esté conectado a algunos de los beneficios del empleado; por ejemplo, puede tener un flujo creado para permitir que el empleado cambie las deducciones. Pero el equipo del chatbot de nómina debe saber que los empleados pueden acudir a ellos con preguntas y problemas relacionados, como:

• ¿Qué beneficios tengo disponibles si me voy de baja por enfermedad?
• Necesito cambiar mis asignaciones 401k.
• No recibí mi último cheque de pago.

Es poco probable que el sistema de nómina sea también el sistema de beneficios. Pero el equipo de chatbot necesita saber que los empleados no piensan en términos de capacidades. Piensan en términos de necesidades. “Necesito cuidar mi 401k” puede significar ir a un sistema para configurar las deducciones y otro sistema para cambiar las asignaciones. Si el chatbot no dice nada más que "No puedo ayudar con eso" en respuesta, entonces el chatbot ha fallado. En cambio, nuestro sistema de nómina hipotético podría generar buena voluntad al explicar el sistema a un miembro y recomendarle que hable con su representante de recursos humanos.

El chatbot de atención al cliente de Webflow hace un excelente trabajo no solo al definir lo que puede hacer, sino también al decirle al usuario por adelantado: “[S]i no puedo resolver un problema para usted, un miembro de nuestro equipo de soporte se comunicará con usted. Por correo electrónico. Nota: No brindamos soporte por teléfono o chat en vivo en este momento, ya que consideramos que es más impactante ayudarlo por correo electrónico". Es posible que no piense en esto como un mensaje de error, porque en realidad se trata de resolver el problema antes de que se convierta en un error.

Internamente, esto significa que el equipo debe definir los flujos de usuarios desde la perspectiva del usuario final, no solo desde el punto de vista técnico de lo que es posible. Si Webflow solo hubiera considerado las cosas desde su propia perspectiva, no habrían pensado en aclarar lo que no hacen. Simplemente habrían resuelto los problemas que pudieron y, potencialmente, habrían dejado a los usuarios preguntándose por qué (por ejemplo) no podían encontrar un número de teléfono para llamar.

Llevando la humanidad a su chatbot

Por supuesto, un chatbot no es una persona. Pero tampoco es una segunda opción para una persona. Un chatbot puede ayudar a las personas a obtener fácilmente respuestas a sus preguntas, puede ayudarlos a conectarse cuando se sienten vulnerables y puede simplificar procesos complejos. Es, como tantas otras herramientas, una solución perfecta para muchos problemas potenciales.

Como creadores de estos chatbots, ¡eso significa que tenemos una misión importante! Debemos crear respuestas apropiadas, tonos humanos y flujos de usuarios útiles. Debemos escribir contenido para responder a personas en diferentes estados de ánimo y con diversas necesidades, anticipando sus próximos pasos y guiándolos adecuadamente. Sobre todo, debemos crear bots transparentes y confiables, para que las personas que interactúan con ellos puedan confiar en la información que brindan.

Solo recuerde: defina sus acciones para que su chatbot logre un objetivo comercial y una necesidad del usuario. Cree un guión para su chatbot y decida si su chatbot responderá a las solicitudes fuera del guión. Acepta tu yo robot y nunca pretendas ser humano. Crea un tono para cada escenario. Y, por último, asegúrese de que su chatbot pueda manejar los errores sin problemas.

Tu chatbot es un programa, no un humano. Aún así, ¡ un programa bien diseñado puede traer felicidad y tranquilidad a su audiencia ! Con estos cinco pasos, su chatbot podrá establecer una conexión casi humana con su usuario final. Ahora es tu turno: sigue estas mejores prácticas y cuéntanos cómo responde tu audiencia a tu bot.