Visión general

Más natural y adaptable que el chatbot promedio

IBM Watson Assistant se basa en modelos de deep learning, machine learning y proceso de lenguaje natural (NLP) para comprender preguntas, buscar las mejores respuestas y completar la acción prevista del usuario. Watson también utiliza la clasificación de intenciones y el reconocimiento de entidades para comprender mejor a los clientes en contexto y transferirlos a un agente humano cuando sea necesario.

Más preciso

14,7

Con una precisión demostrada hasta un 14,7 % superior que otras soluciones competitivas, de acuerdo con un estudio publicado recientemente sobre machine learning.

Aprende más rápido

50X

Consigue la misma o mayor precisión 50 veces más rápido (enlace externo a IBM) (PDF, 240 KB) de media, de acuerdo con un reciente informe de evaluación comparativa.

Siempre mejorando

79%

El algoritmo de detección de intenciones ahora presenta una precisión del 79 % al responder a las solicitudes del cliente por su cuenta.

Chatbot de IA que comprende

Comprende cualquier solicitud

El mejor NLP se puede entrenar rápidamente para comprender un tema nuevo en cualquier idioma, con solo unas cuantas frases de ejemplo.

Se adapta a su dominio

Los modelos propietarios de deep learning e inteligencia artificial automatizada detectan y se adaptan automáticamente al dominio de su negocio basándose en las frases que proporciona como datos de entrenamiento.

Sabe cuándo no responder

Los modelos de detección de irrelevancia ayudan al sistema a saber cuándo ignorar y cuándo remitir a documentos de ayuda o a un agente humano.

Reconoce respuestas en lenguaje sencillo

Los potentes modelos de detección de entidades pueden reconocer respuestas en lenguaje sencillo de sus clientes como sinónimos, fechas, horas, números, etc., todo dentro del contexto de una frase.

No formula preguntas redundantes

Reduzca la frustración utilizando la información recopilada en solicitudes anteriores para saltarse pasos y agilizar la conversación.

Maneja la conversación natural sin interrumpir

Maneje con gracia solicitudes ambiguas, cambios de tema, errores ortográficos y malentendidos durante una interacción con el cliente, sin ninguna configuración adicional.

IA que encuentra información

Recomendaciones de intención

Watson Assistant utiliza machine learning para identificar clústeres de temas no reconocidos en los registros existentes, lo que ayuda a priorizar cuáles añadir al sistema como nuevos temas.

Recomendaciones de ejemplo y entidad

A veces los temas existentes necesitan ejemplos de entrenamiento más diversos. Por eso, Watson Assistant recomienda frases o valores de entidad que debe añadir a los temas existentes.

Resolución de conflictos de intenciones

Detecta y alerta automáticamente de posibles solapamientos en los datos de entrenamiento, lo que afectaría negativamente al rendimiento del asistente.

Testimonio

Preguntas más frecuentes

¿La tecnología de chatbot utiliza machine learning o procesamiento del lenguaje natural (NLP)?

Watson se basa en modelos de deep learning, machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para elevar las experiencias de los clientes y ayudar a los clientes a cambiar una cita, realizar el seguimiento de un envío o comprobar un saldo. Watson también utiliza algoritmos de machine learning y formula preguntas de seguimiento para comprender mejor a los clientes y derivarlos a un agente humano cuando sea necesario.

Pruebe el modelo mejorado de detección de intenciones. Este nuevo modelo, que se ofrece como una característica beta en competencias de acciones y diálogo en inglés, es más rápido y más preciso. Combina técnicas tradicionales de machine learning, transfer learning y deep learning en un modelo cohesivo con una gran capacidad de respuesta en tiempo de ejecución. Para obtener más información, consulte Reconocimiento de intenciones mejorado.

¿Qué es la IA conversacional?

La inteligencia artificial (IA) conversacional se refiere a tecnologías, como los chatbots o los agentes virtuales, con las que los usuarios pueden hablar. Utilizan grandes volúmenes de datos, machine learning y procesamiento del lenguaje natural para imitar las interacciones humanas, y reconocen las entradas de voz y texto y traducen sus significados en varios idiomas.

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de las plataformas de chatbot?

La atención al cliente es el caso de uso de chatbot más común. Los chatbots son útiles para las empresas basadas en productos y servicios que buscan proporcionar una experiencia del usuario superior para responder a las preguntas de los clientes, guiar a los clientes a través de una simple resolución de problemas y conectar a los clientes con los recursos que necesitan.Los equipos de ventas que buscan una herramienta para facilitar la generación de leads también suelen utilizar chatbots. Los chatbots pueden validar rápidamente leads potenciales a partir de las preguntas que les formulan para, a continuación, remitirles a representantes de ventas humanos para cerrar el acuerdo.Los chatbots pueden incluso utilizarse en el comercio electrónico actuando como un empleado de ventas digital, similar a lo que los clientes experimentarían en tiendas físicas. Los chatbots de comercio electrónico pueden proporcionar una experiencia de compra personalizada que convierte a los visitantes pasivos en posibles clientes comprometidos.

¿Cómo utilizo chatbots para automatizar los flujos de trabajo de soporte al cliente?

Por ejemplo, un cliente que navega por un sitio web en busca de un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un asistente virtual puede proporcionar estas respuestas y ayudar al cliente a decidir qué producto o servicio comprar o dar el siguiente paso lógico hacia la compra final. Y para compras más complejas con un embudo de ventas de varios pasos, el chatbot puede clasificar el lead antes de conectar al cliente con un agente de ventas cualificado.

¿Cómo mejoran la satisfacción del cliente las soluciones de chatbot?

Actualmente, los chatbots pueden gestionar de forma coherente las interacciones de los clientes 24x7 y mejorar de forma continua la calidad de las respuestas con costes bajos. Los chatbots automatizan los flujos de trabajo y liberan a los empleados de tareas repetitivas. Un chatbot virtual también puede eliminar los largos tiempos de espera del soporte telefónico al cliente, o incluso tiempos de espera más largos para el soporte por correo electrónico, chat o formulario web, ya que están disponibles de forma inmediata para cualquier número de usuarios a la vez. Eso supone una gran experiencia del usuario, y los clientes satisfechos son más propensos a mantener fidelidad a la marca.

¿Los agentes virtuales o chatbots responden a los clientes en tiempo real?

Un chatbot puede responder preguntas las 24 horas del día, los siete días de la semana. Puede proporcionar una nueva primera línea de soporte, complementar el soporte durante periodos de máxima actividad u ofrecer una opción de soporte adicional. Por lo menos, el uso de un chatbot puede ayudar a reducir el número de usuarios que necesitan hablar con un humano, lo que permite a las empresas evitar la ampliación de personal debido al aumento de la demanda o la implementación de personal de soporte las 24 horas.

¿Qué es una API?

Una API es un intermediario de software que permite que dos aplicaciones se comuniquen entre sí facilitando sus datos y su funcionalidad. Los desarrolladores de aplicaciones utilizan la interfaz de una API para comunicarse con otros productos y servicios para devolver la información solicitada por el usuario final. Cuando utiliza una aplicación (como un asistente virtual) en el teléfono o en el sistema, la aplicación se conecta a Internet y envía datos a un servidor a través de una API. A continuación, la API ayuda al servidor a interpretar los datos para que pueda realizar las acciones necesarias. Finalmente, el servidor envía los datos solicitados de nuevo a su dispositivo a través de la API, donde es interpretado por la aplicación y se le presenta en un formato legible. Sin las API, muchas de las aplicaciones en línea en las que confiamos no serían posibles.

¿Puede interactuar con un chatbot de servicio al cliente en una aplicación móvil?

Sí, de hecho, el despliegue de chatbots en aplicaciones móviles es un caso de uso común. Lloyds Banking Group, el mayor banco minorista del Reino Unido, tiene múltiples asistentes virtuales; el más destacado es una aplicación de banca móvil minorista en la que más de 10 millones de clientes móviles pueden comunicarse con el banco en el momento que más les convenga.

¿Puedo desplegar mi bot de IA en redes sociales como Facebook Messenger, Whatsapp, Slack o Amazon Alexa?

Sí, puede desplegar su chatbot en Facebook Messenger, Intercom, Slack, SMS con Twilio y WhatsApp. Puede incluso desplegarlo en Amazon Alexa. Obtenga más información acerca de las integraciones de Watson Assistant.

¿Hay plantillas de chatbot disponibles?

De forma predeterminada, la ventana de chat web muestra una pantalla de inicio que puede dar la bienvenida a los usuarios y explicarles cómo interactuar con el asistente. Para obtener información sobre las clases de ayudante de CSS que puede utilizar para cambiar el estilo de la pantalla de inicio, consulte la documentación de plantillas predefinidas.

¿Puedo conectar mi software de chatbot de IA a una base de conocimientos para las preguntas frecuentes?

La capacidad de búsqueda de Watson Assistant ofrece respuestas precisas a las consultas de los clientes en cualquier documento, sitio web, base de conocimientos y aplicación empresarial existente, incluidas Salesforce, SharePoint, Box e IBM Cloud Object Storage.

¿Cómo funciona el editor de arrastrar y soltar de Watson Assistant?

Con la mayoría de las herramientas, arreglar un flujo de conversación es frágil y propenso a errores, pero con el editor de arrastrar y soltar de Watson Assistant, puede cambiar rápidamente el contenido, las condiciones o la priorización de pasos sin preocuparse por provocar más problemas.

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