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Diseño de chatbot
El diseño de los chatbots es la convergencia del diseño de la experiencia de usuario (UX), el diseño de la interfaz de usuario (UI), la redacción de textos, la IA conversacional y el machine learning en la implementación de los chatbots, la respuesta de voz interactiva (IVR) y los agentes virtuales. Dicta la interacción con los usuarios humanos, los resultados previstos y la optimización del rendimiento.
Un sofisticado proceso de diseño de chatbots dentro del contexto empresarial también incorpora la gestión de procesos empresariales y la minería de procesos para identificar dónde y cómo las implementaciones de chatbots pueden mejorar la experiencia del usuario y los resultados empresariales, mapeando acciones específicas que deben tomarse durante o después de las interacciones de chatbots.
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En el diseño de chatbots, como en cualquier otra disciplina de diseño orientada al usuario, el diseño de IU y UX son dos conceptos distintos, aunque interconectados.
El diseño de la interfaz de usuario se refiere a cómo se ven las cosas: elementos visuales tangibles como diseños, botones, conmutadores, colores, campos de texto y fuentes; los aspectos de un producto, aplicación o sitio web con los que el usuario interactúa más directamente (o "interfaces"). El diseño de la interfaz de usuario del chatbot informa de decisiones como dónde teclea el usuario la entrada de texto o el tamaño y la ubicación de la ventana del chatbot.
El diseño UX se refiere a cómo funcionan las cosas: preocupaciones estratégicas y logísticas como qué acciones se pueden realizar en cada paso, qué información se proporciona o se recopila del usuario y cómo se desarrolla el recorrido ideal del usuario. Las consideraciones de UX del chatbot incluyen qué preguntas hará el chatbot, cómo responde a entradas específicas o cuándo escalar los casos a un agente humano.
Básicamente, el diseño de IU pone en movimiento el diseño UX. Lo que dice un chatbot (y por qué) es diseño de UX, pero cómo se muestra ese diálogo del chatbot a los usuarios es diseño de UI; la información que solicita un chatbot en un paso determinado es diseño de UX, pero si los usuarios escriben su respuesta o la seleccionan de un desplegable es diseño de IU.
Aunque los detalles de la interfaz de usuario de su propio chatbot pueden variar en función de la naturaleza única de su marca, usuarios y casos de uso, algunas consideraciones de diseño de la interfaz de usuario son bastante universales.
En todos los contextos, la interfaz de usuario de su chatbot debe ser:
- Fácil de usar: un buen chatbot es un chatbot intuitivo. Debería estar claro dónde buscar, a qué hacer clic y cómo proceder.
- Capacidad de respuesta: la interfaz de usuario de su chatbot debe ofrecer una experiencia coherente en todos los dispositivos relevantes, ya sea en un monitor de escritorio grande o en la pantalla pequeña de una aplicación móvil.
- Atractivo: todo, desde los botones hasta las animaciones, pasando por la copia (o "microcopia") de las etiquetas y los menús desplegables, debe construirse cuidadosamente teniendo en cuenta la forma y la función.
- Un reflejo de su marca: desde los colores y las fuentes hasta el avatar que asigna a la persona de su chatbot, su chatbot debe tratar como una extensión de su marca.
Para algunas implementaciones de chatbots, como las integraciones en aplicaciones de mensajería de terceros como Slack, WhatsApp o Facebook Messenger, la interfaz conversacional no se puede personalizar. Estos elementos fijos de la interfaz de usuario deben tenerse en cuenta en la planificación de la experiencia del usuario.
Para muchas empresas, especialmente aquellas sin recursos para desarrollar una interfaz de usuario a medida desde cero, es más eficiente utilizar un creador de chatbots con plantillas y flujos de trabajo de arrastrar y soltar que agilicen las decisiones de interfaz de usuario. Los principales proveedores de chatbot ofrecen la posibilidad de personalizar los elementos estilísticos para adaptarlos a su marca, pero la adhesión a patrones de diseño de IU probados le permite centrarse en las prioridades de experiencia de usuario exclusivas de su organización.
Para profundizar en el diseño de chatbot UX, utilizaremos ciertos términos con significados específicos en este contexto.
- Intención: la intención es el propósito del usuario al interactuar con su chatbot, el objetivo o problema específico que debe abordar, como pagar una factura o obtener respuestas a una pregunta.
- Enunciado: un enunciado es cualquier declaración individual realizada durante un intercambio, como "¡Hola!" o "Me gustaría pagar mi factura" o "sí".
- Intercambio: un intercambio se compone de dos o más expresiones. Básicamente, el término se refiere de forma holística a la conversación de ida y vuelta entre el usuario y el chatbot.
- Contacto: cada instancia en la que un usuario interactúa con un chatbot es un contacto. El contacto no coincide del todo con el intercambio: si un usuario inicia un contacto abriendo la ventana del chatbot, pero no responde al saludo del chatbot, no se ha producido ningún intercambio; si un usuario reinicia una conversación, ese contacto ahora incluye varios intercambios.
- Dominio: el dominio es una descripción amplia del alcance de su chatbot, como atención al cliente o recursos humanos. Cada dominio comprende varios temas. Los chatbots diseñados para conversar sobre cualquier tema, como ChatGPT, se denominan chatbots de dominio abierto.
- Tema: un tema es un asunto específico o un conjunto de tareas dentro de un dominio. Por ejemplo, el dominio de la atención al cliente puede contener temas como el pago de facturas, el horario de la tienda o las devoluciones. Cada tema se asigna a intenciones específicas del usuario.
- Entidad: una entidad es un sustantivo relevante para la intención del usuario, como un producto, documento o servicio, mencionado en una expresión. La identificación adecuada de las entidades es un elemento importante del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Escalada: la escalada es un traspaso del chatbot al agente humano. Puede tratarse de una escalada "planificada" o de una escalada "de reserva" (cuando un bot no puede reconocer o resolver la intención del usuario).
- Paso: cada interacción de ida y vuelta entre el chatbot y el usuario es un paso. Los pasos pueden incluir saludos, preguntas aclaratorias, acciones, entregas o incluso una pequeña charla.
- Lógica de flujo: la lógica de flujo rige la forma en que los bots reaccionan a cada enunciado y proceden al siguiente paso. Puede incluir declaraciones simples de si no, árboles de decisión, algoritmos complejos o lógica probabilística basada en el machine learning.
- Respuesta preferida: una expresión que mueve positivamente el intercambio hacia la resolución de la intención del usuario.
- Respuesta no preferida: una expresión que no hace que el intercambio avance hacia la resolución de la intención.
Una gran experiencia de chatbot requiere una profunda comprensión de lo que necesitan los usuarios finales y cuáles de esas necesidades se abordan mejor con una experiencia conversacional. Emplee chatbots no sólo porque puede, sino porque confía en que un chatbot proporcionará la mejor experiencia de usuario posible.
Elija los dominios adecuados: ¿dónde puede ayudar más un chatbot?
Sus preguntas frecuentes son una excelente base de conocimientos para consultas, tareas y problemas que surgen con frecuencia y de forma previsible. Sus equipos del servicio de atención al cliente también son una importante fuente de información. Una gestión sólida de los procesos empresariales puede identificar aún más las oportunidades e ineficiencias, así como ayudar a delinear los diferentes centros de conocimiento, canales de comunicación y niveles de complejidad, seguridad y privacidad relacionados con cada dominio.
Los chatbots ofrecen más valor cuando se necesita una conversación bidireccional o cuando un bot puede lograr algo más rápido, más fácilmente o con más frecuencia que los medios tradicionales. Algunos dominios pueden estar mejor atendidos por artículos de ayuda o asistentes de configuración. Otras, como las que requieren asistencia muy técnica o información personal delicada, quizá sea mejor dejarlas en manos de una persona real.
Equilibrar los objetivos empresariales a corto y largo plazo
Para su primer chatbot, es aconsejable caminar antes de intentar correr. Cuantos menos datos tenga, menos confianza tendrá para hacer predicciones: las empresas que pasan meses creando un chatbot inaugural que abarca muchos temas a menudo se dan cuenta (después del lanzamiento) de que las suposiciones clave sobre el comportamiento de los usuarios eran erróneas y tienen que empezar prácticamente de cero. Abordar eficazmente una lista más corta de temas e intenciones produce una mejor experiencia de usuario que proporcionar resultados incoherentes en un dominio más amplio.
Dicho esto, elija un dominio con potencial de crecimiento. Una estrategia de chatbot verdaderamente exitosa no produce soluciones independientes, sino herramientas conversacionales implementadas en todos los canales relevantes (sitios web, aplicaciones de mensajería, sistemas telefónicos) que se enriquecen mutuamente al generar datos compartidos para la capacitación y la optimización.
En términos generales, las ofertas de chatbots se dividen en dos categorías: los chatbots basados en reglas y los chatbots de IA.
Los chatbots basados en reglas son sencillos y económicos. Funcionan con reglas si-entonces-si: a cada paso (o rama en un árbol de decisión) se le asignan entradas específicas que el chatbot puede reconocer, cada una emparejada con una respuesta guionizada. Al carecer de procesamiento del lenguaje natural (PLN), los bots basados en reglas deben restringir las expresiones del usuario a frases sencillas u opciones preescritas. Esto puede limitar el éxito, a menos que las necesidades de sus usuarios sean muy predecibles, repetitivas y sencillas, y sigan siéndolo a medida que amplíe la empresa.
Los chatbots de IA son más robustos, versátiles y escalables. Las capacidades de inteligencia artificial, como la IA conversacional, permiten a estos chatbots interpretar expresiones únicas de los usuarios e identificar con precisión la intención del usuario en ellas. El machine learning puede complementar o sustituir a la programación basada en reglas, aprendiendo con el tiempo qué expresiones tienen más probabilidades de producir respuestas preferidas. La IA generativa, entrenada con expresiones pasadas y de muestra, puede crear respuestas de bots en tiempo real. Los agentes virtuales son chatbots de IA capaces de automatizar procesos robóticos (RPA), lo que aumenta aún más su utilidad.
Muchas situaciones se benefician de un enfoque híbrido y la mayoría de los bots de IA también son capaces de programar según reglas.
Antes de diseñar los detalles de la experiencia del cliente, planifique la base de su chatbot.
- Determine los canales de inicio: los canales en los que los usuarios interactúan con su bot deben alinearse naturalmente con las funciones a las que sirve. Cada canal diferente afecta a cómo se articulan los usuarios, cómo debe responder tu bot y qué sistemas están disponibles para la integración. Una vez que haya elegido un dominio, asegúrese de que puede trabajar con los canales relevantes. Por ejemplo, no automatice las preguntas de pago si el equipo que ejecuta la página de pagos de su sitio web no le permite agregarle el cliente de chatbot.
- Identifique los temas principales: el objetivo fundamental en la planificación de chatbots es determinar el "conocimiento mínimo viable" o MVK de su bot. MVK es la cobertura mínima de temas que el bot debe ser capaz de realizar para cumplir su propósito. Esto implica tanto la amplitud del tema, la gama completa de temas diferentes que se deben cubrir, como la profundidad del tema: la profundidad con la que se debe cubrir cada tema. Comience con la amplitud del tema: enumere todos los temas posibles relevantes para el dominio elegido y luego priorice. La amplitud de temas facilita una mayor profundidad, lo que aumenta sus posibilidades de éxito.
- Agregue todas las bases de conocimiento pertinentes: su bot debe poder acceder a la información necesaria para entender y abordar las intenciones de los usuarios que entren dentro de su ámbito. Es posible que esa información no esté toda en un solo lugar: se suele distribuir en fuentes dispares como páginas web, bases de datos, documentos, preguntas frecuentes, plataformas CRM y sistemas de procesamiento transaccional en línea (OLTP) . La búsqueda inteligente es la forma ideal de agregar todas las fuentes de datos relevantes y agilizar la recuperación de información.
Los usuarios, inconscientemente, deducen de forma automática un personaje detrás de tu bot. Debe transmitir las características positivas que buscamos en la conversación humana (empatía, curiosidad, paciencia, afabilidad) sin perder la transparencia de ser un robot. Esto último es esencial tanto para gestionar las expectativas de los usuarios como para evitar el efecto "valle inquietante": la extraña inquietud provocada por las cosas humanoides que no están del todo bien. Esto se puede lograr más fácilmente eligiendo cuidadosamente el nombre, el avatar y el saludo.
La personalidad de su chatbot afecta a la mayoría de los elementos del diseño de la conversación. Debe reflejar su marca y ser apropiado para los usuarios a los que va dirigido y para su función: un bot asistente de ejercicio debe utilizar un lenguaje activo; una aplicación de diagnóstico sanitario debe evitar las bromas.
Comience por considerar dónde se encuentra su chatbot en varios espectros:
- Divertido vs. serio
- Entusiasta vs. Calmado
- Formal vs. Informal
- Cálido vs. Frío
- Autoritario vs. Identificable
Un chatbot proporciona sólo la mitad de una conversación. No se puede controlar ni predecir completamente la mitad del usuario. Un buen diseño de la conversación garantiza una experiencia de usuario positiva al enfocar el flujo de la conversación de forma que, independientemente de lo que diga el usuario, la respuesta del chatbot resulte natural, creíble y productiva.
La verdadera cobertura de un tema requiere no sólo diseñar rutas de conversación ideales, sino prever todos los caminos que podría seguir una conversación, incluidas las posibles confusiones, desvíos y callejones sin salida. Puede programar su bot de programación para que reconozca "Quiero cambiar mi cita ", pero un usuario podría decir: "Ya no puedo ir el martes". Puede que tenga un plan perfecto, pero ¿existe un plan B si falla el plan A? Si el plan B falla, ¿puede su bot explicar el problema al usuario? Si el usuario no entiende una petición, ¿puede el bot formular el enunciado de forma diferente?
Aunque su lógica de flujo sea impecable, pueden producirse errores, pero las pequeñas imperfecciones no deben hacer fracasar un intercambio. También en este caso, los chatbots de IA tienen una gran ventaja: en lugar de predecir y planificar manualmente cada error tipográfico para evitar interrupciones, la inteligencia artificial puede hacer suposiciones fundamentadas y mantener las cosas en movimiento. Por ejemplo, IBM watsonx Assistant cuenta con autocorrección para errores ortográficos, así como lógica difusa para ayudar al reconocimiento de intenciones y entidades. Del mismo modo, los bots de IA con conversión de voz a texto pueden entrenarse para interpretar correctamente los acentos, los errores de pronunciación y la jerga en las entradas de voz.
Al igual que en las conversaciones normales entre humanos, los usuarios quieren sentirse comprendidos. El diseño de chatbots puede lograr esto al garantizar que todas las respuestas de los bots, incluso las respuestas no preferidas, sean informativas y relevantes para la expresión del usuario. Al redactar el diálogo del chatbot, trate de reconocer lo que el usuario ha dicho y evite los cambios bruscos de tema, los saltos aleatorios en la conversación o el "olvido" de la información que el usuario proporcionó anteriormente en el contacto.
Los chatbots tienen limitaciones. La capacidad de fallar con elegancia y ofrecer vías para reparar la conversación es esencial: está bien que un bot se equivoque, pero equivocarse y ser irrelevante puede condenar el intercambio y mermar la confianza en el chatbot. Los bots deben estar diseñados para manejar con elegancia el acoso, reconocer las expresiones sin sentido o irrelevantes, reaccionar ante los cambios de tema y volver a encauzar la conversación.
Disminuya siempre la carga del usuario.
- Pida menos: en lugar de un número de pedido largo, ¿bastarían los cuatro últimos dígitos? ¿Su nombre y un simple dato adicional, por ejemplo, la fecha del pedido, eliminarían por completo la necesidad del número?
- Opciones claras: redacte cada pregunta con cuidado. Un usuario podría responder a "¿quiere una cita el miércoles o el jueves?" con "sí", una respuesta no preferida. Pero solo hay dos respuestas a "elija miércoles o jueves".
- Botones: cuando hay una lista pequeña de posibles opciones, elegir una opción preescrita (o, en el caso de los sistemas telefónicos, un número de teclado) facilita las cosas y elimina la posibilidad de una respuesta no preferida.
Un texto claro y conciso reduce la fricción y demuestra respeto por el tiempo del usuario. Reconsidere el flujo de su conversación si requiere instrucciones largas.
El diseño eficaz de un chatbot implica un ciclo continuo de pruebas, implementaciones y mejoras. Los individuos pueden comportarse de forma impredecible, pero el análisis de los datos de contactos anteriores puede revelar flujos rotos y oportunidades para mejorar y ampliar el diseño de su conversación.
Los chatbots dependen, generan y analizan una gran cantidad de datos de los usuarios. Esos datos deben manejarse con cuidado. No hacerlo no sólo tiene consecuencias éticas, sino potencialmente jurídicas y financieras.
También puede afectar a la adopción de su chatbot: según Pew Research1, más de la mitad de los estadounidenses han decidido no utilizar un producto por preocupaciones sobre cómo (y cuánto) recopila datos personales.
- Los datos de los usuarios deben protegerse contra robos, usos indebidos o corrupción de datos.
- Las políticas deben cumplir el Reglamento General de Protección de Datos de la UE (enlace externo a ibm.com) (y normativas comparables como la CCPA).
- La configuración y los permisos de privacidad deben ser claros, localizables y ajustables.
- Los usuarios deben estar informados y tener el control de qué datos se utilizan y en qué contexto.
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Notas a pie de página
1 https://www.pewresearch.org/short-reads/2020/04/14/half-of-americans-have-decided-not-to-use-a-product-or-service-because-of-privacy-concerns/