Los asistentes virtuales y los chatbots ya no son una novedad ni una palabra de moda. Las empresas hacen un uso intensivo de la tecnología conversacional para comunicarse con los usuarios de manera eficiente, manejar las ventas directas, conectarse y construir relaciones duraderas con los clientes. Y en Just AI estamos seguros de que esta tendencia dará forma a nuestro futuro.

En este artículo, compartiremos nuestros conocimientos adquiridos con tanto esfuerzo sobre el diseño de chatbots y asistentes de voz, así como consejos útiles para crear scripts. Y, naturalmente, le mostraremos cómo lograr la máxima facilidad de uso en los servicios de conversación.

Pasaremos de lo más simple a lo más complicado. Y si ya conoces todos los conceptos básicos, vete directamente al bloque de texto para usuarios avanzados.

Para principiantes. ¿Qué es una UX de diálogo y en qué se diferencia de una UI de diálogo?

Empecemos con lo básico:

• UX (experiencia de usuario): es la experiencia que tiene un usuario cuando interactúa con una interfaz de un servicio, producto o servicio.
• UI (interfaz de usuario): algo que solíamos llamar diseño.

Sigamos. UX conversacional es la experiencia del usuario que te permite comunicarse con un bot, asistente virtual u otras personas. Incluye hablar con asistentes de voz, jugar juegos de voz, control de voz en el automóvil y comandos de voz utilizados para el cuadro de búsqueda mientras navega.

Mientras que la interfaz de usuario conversacional, son las interfaces que permiten la interacción entre el usuario y el sistema. Cualquier cosa puede ser un elemento del cuadro de diálogo aquí: voz / texto y salida de información, una ventana modal, una ventana emergente en la aplicación móvil, etc.

Dentro de la interfaz de usuario conversacional, consideramos dos tipos convencionales de interfaces: voz y conversacional. Parecen ser sinónimos, pero no es tan simple. Una interfaz conversacional, o Interfaz de usuario conversacional (CUI), se refiere a todas las interfaces en las que se comunica utilizando un lenguaje natural, ya sea por texto o por voz. Al mismo tiempo, el concepto de CUI incluye la interfaz de usuario de voz (VUI) o interfaz de voz. Implica interactuar con un dispositivo utilizando solo la voz.

Para hacerlo simple:

• Asistente de Google dentro del altavoz doméstico de Google = interfaz de usuario de voz.
• Asistente de Google dentro del teléfono inteligente, donde puede hablar con él o chatear a través de texto = interfaz de usuario conversacional.

Pero en cualquier caso, se trata de una interfaz conversacional.

¿Quién diseña interfaces conversacionales al construir un chatbot?

Un profesional que crea interfaces conversacionales se denomina diseñador de conversaciones. O diseñador de UI conversacional. O diseñador de UX de voz, a veces. Aún no hay una definición establecida, pero el diseñador de conversación es la definición más común.

Para obtener más información sobre este trabajo, te recomendamos encarecidamente que leas estos artículos:

• Cómo convertirse en diseñadora de conversaciones por Cathy Pearl (gerente de diseño en el Asistente de Google en Google)
• Cosas que debe saber antes de comenzar una carrera en el diseño de conversaciones por Allys Parsons (reclutador de tecnología de voz e inteligencia artificial conversacional en Techire)
• Los 7 mejores libros de lectura obligada para diseñadores de conversación por Dasha Fomin (Gerente de Comunicaciones en Just AI)

Un diseñador de conversaciones les enseña a los robots a hablar humanamente. Piensa en la forma en que los usuarios interactúan con un bot, de qué hablan y considera las dificultades que pueden surgir. Se supone que un diseñador de conversaciones debe considerar el comportamiento atípico de un usuario, diseñar la navegación del bot y escribir expresiones en sintonía con la personalidad del bot.

Para avanzados. Cómo construir interfaces conversacionales

Paso 1. Descubre si una interfaz conversacional es aplicable a tus tareas

En primer lugar, prueba esta lista de verificación de Google. Marca todas las casillas que más te convengan. Cuantas más casillas marques, mayor será la probabilidad de que la interfaz de conversación sea la adecuada para ti:

• Los usuarios ya tienen conversaciones de persona a persona sobre esta tarea o tema.
• La interacción es breve, con un diálogo mínimo de ida y vuelta.
• Los usuarios tendrían que tocar varias veces para completar la tarea con una pantalla
• Los usuarios pueden tener que navegar por múltiples aplicaciones o widgets para completar la tarea con una pantalla.
• La función es difícil o engorrosa de encontrar.
• Los usuarios pueden realizar esta tarea mientras realizan múltiples tareas
• Los usuarios pueden realizar esta tarea cuando sus manos u ojos están ocupados
• Los usuarios se sienten cómodos hablando o escribiendo sobre este tema.

Ten en cuenta que la interfaz de voz puede no ser adecuada para las siguientes situaciones y espacios:

• Espacios públicos. El problema técnico es la razón. Es posible que el reconocimiento de voz no funcione correctamente o que no reconozca la voz del usuario, pero puede captar el habla no deseada o el ruido de fondo. Por lo tanto, el asistente malinterpretará su pregunta.
• Situaciones en las que la comunicación a través de la interfaz de voz es inapropiada. Por ejemplo, cuando el usuario está en la oficina rodeado de compañeros o en un espacio donde el ruido extraño está restringido o prohibido.
• Cuando los propios usuarios prefieren el texto. Existe un grupo completo de usuarios que simplemente se sienten más cómodos comunicándose por texto y no están listos para un canal de voz. Debe ofrecer una interfaz de texto para estos usuarios.
• Casos de asuntos personales. Es posible que las personas deban proporcionar datos personales al comunicarse con un bot. Asegúrate de proporcionar un cuadro de texto para esta información, porque la interfaz de voz no encaja aquí.

Paso 2. Aprenda todo lo que pueda sobre su usuario

Ahora que has analizado tu interfaz y has decidido que funcionará con voz, es hora de comenzar con el diseño del chatbot o, mejor dicho, con el diálogo.

Crea una persona de usuario: un personaje semificticio basado en tu cliente actual o ideal. Esta es una descripción breve pero detallada de una persona que usaría su habilidad, bot o asistente de voz.

El segundo paso es crear una persona de usuario: una descripción breve y específica del usuario que utilizará la habilidad, el bot o el asistente de voz. Incluso puedes crear varios: un conocimiento profundo de tus grupos objetivo te ayudará a diseñar y construir diálogos impecables.

Para crear una personalidad de usuario, comienza respondiendo algunas preguntas tu mismo:

• ¿Quiénes son tus usuarios?
• ¿Qué quieren hacer? ¿Qué problemas están enfrentando?
• ¿Cómo están resolviendo estos problemas ahora?
• ¿Qué palabras o frases usan cuando hablan del problema?
• ¿Cuál es el contexto y las circunstancias de estos problemas?

Antes de crear un guión, hazte estas preguntas. Luego, considera el tono de voz: el tono que usará tu bot o asistente cuando se comunique con el usuario. ¿Utiliza léxico funcional? ¿Puede hablar de otras cosas? ¿Puede hacer bromas?

Para encontrar el tono de voz correcto, analiza los recursos que visitan tus usuarios; estos pueden ser grupos específicos en plataformas sociales, medios de comunicación, revistas, foros. Pero recuerda que cuando estás creando un agente de voz para una empresa, tu tono de voz debe coincidir bien con la política de la empresa.

Investiga cómo los usuarios resuelven estos problemas ahora. Lo más probable es que encuentres casos similares: bots o habilidades de voz que ya existen. Descubre cómo los usuarios interactúan con ellos para encontrar el idioma común.

El tono de voz ciertamente afecta la forma en que los usuarios se sienten sobre el bot o el asistente de voz. Compara esto:

1. ¡Hola John! Consulta nuestros nuevos planes de precios: ¡tenemos algo genial para ti!
2. ¡Hola John! Ten en cuenta que a partir del 1/7/2021 se renovarán nuestros planes de precios. La información correcta se puede encontrar en la sección respectiva de nuestro sitio web.

Al diseñar un cuadro de diálogo, asegúrate de utilizar las máximas de Grice. Estas son las reglas para entablar una conversación que se ajuste al principio de cooperación introducido por el filósofo británico Herbert Paul Grice. Estos son vitales y relevantes tanto para el asistente de voz con tecnología de inteligencia artificial como para un simple bot de Facebook Messenger.

1. La máxima de cantidad. Tienes que ser lo más informativo posible y proporcionar toda la información que necesites, y nada más.
2. La máxima de la calidad. Tienes que ser veraz y no des información falsa o que no esté respaldada por pruebas.
3. La máxima de la relación. Tienes que ser relevante y diga cosas que sean pertinentes a la discusión.
4. La máxima de los modales. Tienes que ser lo más claro, breve y ordenado que pueda en lo que diga; evita la oscuridad y la ambigüedad.

Estos principios te ayudarán a que el diálogo con un bot sea más efectivo.

Paso 3. Diseñar un diálogo

Comienza con tu primer chatbot con una herramienta para escribir y editar scripts de bot (Voice Flow o Chat Flow). El script de chatbot es un documento original que describe secuencias de mensajes de texto o de voz según la intención y las selecciones del usuario.

Primero, escribe el camino feliz, un escenario predeterminado que no presenta condiciones excepcionales o de error. Es un «diálogo perfecto» entre un usuario y un bot, de principio a fin. Después de eso, considera todas las bifurcaciones que puedan aparecer: dificultades, preguntas adicionales, aclaraciones.ç

No es necesario anotar las cosas en detalle, la información general es suficiente por ahora.

Paso 4. Escribe el guión de texto

Para realizar este paso, toma la ruta del usuario y el tono de voz preferido como base. Las partes preparadas del diálogo entrarán en el código y se convertirán en réplicas reales del bot o asistente.

Aquí hay un fragmento de un guion de texto. Puedes ver lo que está a punto de suceder cuando tu bot no sabe qué decir:

Paso 5. Creación de un prototipo

Entonces, has aprendido lo esencial sobre la UX y la IU de diálogo, has llegado a conocer el problema y la audiencia, y has organizado el guión. A partir de ahora tienes que diseñar el prototipo. Esto te dirá cómo se percibirá el texto en el mensajero, te ayudará a verificar la navegación y probará tus hipótesis. Este trabajo generalmente lo realiza un diseñador de UX especializado en interfaces conversacionales.

Un diseñador de UX no solo dibuja botones geniales. Diseñan experiencias emocionales y sensoriales. Y realmente no importa si es agradable, desagradable o estresante. Estos matices dependen del problema que esté resolviendo, y el diseñador de UX diseñará lo que se necesite para este caso específico.

Recuerda que es bastante difícil obtener una experiencia emocional y sensual del guión en un documento de Google, y es realmente difícil probar ideas en él. Es por eso que se debe hacer un buen prototipo del diálogo con mucha anticipación.

The post Todo lo que necesitas saber sobre UX / UI en el diseño de chatbots first appeared on Planeta Chatbot.

La tendencia conversacional se está extendiendo a través de industrias y alrededor del mundo, y el sector bancario no es una excepción. En los últimos años, la industria bancaria global ha experimentado cambios significativos y las preferencias de los clientes tienen un impacto directo en esta actualización.

Los factores clave incluyen:

• Los hábitos y preferencias de los clientes se desplazan hacia los canales digitales
• Aumentan las expectativas de nivel de servicio, velocidad, flexibilidad y personalización
• La población se está acostumbrando al uso de las interfaces de voz

La pandemia de Covid-19 también ha contribuido. Ha acelerado la digitalización de los bancos minoristas entre tres y cuatro años, estimulando una transición activa de los clientes de los canales bancarios tradicionales a los digitales.

Las principales empresas de análisis de datos y consultoras del mundo están de acuerdo en que contar con una estrategia de IA conversacional es una característica esencial dentro de la estrategia digital de los bancos, ya que gracias a ella pueden  mantenerse a la vanguardia de los cambios y la competencia. Pero, ¿qué cambios importantes en las expectativas de los usuarios y las innovaciones tecnológicas deberían esperarse? ¿Cómo deberían los bancos elaborar estrategias para cumplir con estas nuevas expectativas y establecer una ventaja competitiva?

Descúbrelo con el nuevo informa de Just AI: Top 2021 Conversational Banking Trends Report

Si deseas obtener más información sobre la evolución de este sector, participa en CONVERSATIONS, una conferencia que refleja las últimas tendencias y los eventos más importantes de la industria de la inteligencia artificial conversacional. ¡Nuevas estrategias para voz, conocimientos empresariales, los mejores casos de la industria, clases magistrales, una exposición tecnológica y mucho más! ¡Únete en streaming desde cualquier lugar!

The post La voz, una función cada vez más demandada en la banca móvil first appeared on Planeta Chatbot.

El evento se abrió con análisis de Kirill Petrov, director gerente y cofundador de Just AI. Durante su intervención, el experto afirmó que el mercado de la IA conversacional en Rusia había superado el pico de las expectativas (según el ciclo de Gartner) y ahora estaba agregando un 110% por año. También destacó que, de 5 a 10 años, los asistentes de voz y los chatbots se integrarán profundamente en la vida cotidiana. Según Petrov, para 2026, el mercado podría multiplicarse por 12 y alcanzar los 41 mil millones de rublos (más de 560 millones de dólares).

«La UX conversacional no es una revolución, sino el surgimiento gradual de otra interfaz de usuario. Los asistentes virtuales y de NLP se encuentran ahora en fase piloto activa en grandes empresas y en fase de seguimiento en empresas medianas. Las grandes corporaciones confían en herramientas genéricas, las medianas empresas necesitan soluciones personalizadas para necesidades específicas, mientras que las pequeñas empresas necesitan productos y servicios OOB».

En cinco años, se espera que las soluciones especializadas para medianas y pequeñas empresas comprendan la mitad del mercado de IA conversacional de Rusia. Como dijo Gleb Oblomsky, CPO de Just AI, en su charla, las soluciones de inteligencia artificial conversacional OOB crecerían entre un 100 y un 120% por año, ya que muchas industrias están buscando implementarlas, desde la atención médica y HoReCa hasta el comercio electrónico, los viajes, a la belleza y mucho más.

Uno de los temas centrales del evento fueron los asistentes personalizados para empresas. Esta es una tendencia creciente: desde el lanzamiento de la plataforma Alexa Custom Assistant en los EE. UU. Hasta el auge de la inteligencia artificial conversacional en la industria fintech de Rusia. Alfa-Bank, una de las instituciones financieras líderes de Rusia, presentó a su asistente de voz personalizado Alf y habló sobre los experimentos en Diseño de sonido, Sound UX y la enseñanza del humor al bot.

«La industria digital está eliminando gradualmente los botones. El toque está desapareciendo y la voz se está convirtiendo en el centro del control del producto. La industria está evolucionando impulsada por la idea de la multimodalidad, basada en un enfoque de voz primero y componentes visuales y de audio igualmente importantes. «, dijo Vladimir Kitlyar Digital CPO de Alfa Bank.

Otra importante institución financiera, el banco Tinkoff, está mejorando activamente su asistente de voz Oleg. Más de un millón de usuarios de Tinkoff Mobile confían en el servicio gratuito de secretaría telefónica «Oleg Answers», y el propio asistente ya ha manejado más de 120 millones de llamadas. En Conversations V, Konstantin Rubtsov, jefe de producto de Tinkoff, dijo que parte de la audiencia prefiere la interacción de voz: el 5% de los clientes envían mensajes de voz a la aplicación de banca móvil y el 11% de los usuarios de habilidades financieras interactúan con el asistente por voz. Al mismo tiempo, la directora de desarrollo de la plataforma de tecnología SmartMarket de Sber, Irina Sovik, señaló que los escenarios de banca por voz también eran populares en Sber, como la habilidad «Salute, transfer».

Sin embargo, las empresas que están detrás de los asistentes de voz más importantes de Rusia tienen diferentes puntos de vista sobre la competencia con los asistentes comerciales personalizados.

«Un asistente de negocios no puede competir con uno de propósito general en términos de calidad de respuesta: qué tan bien el asistente responde ciertas preguntas. Estoy seguro de que un asistente de banca recibe un millón de preguntas más además de los servicios bancarios. Pero con un asistente de proposito general, la compañía necesita hacer una inversión significativa», señaló Alexey Fivintsev, gerente de producto de Mail.ru Group, durante la sesión de preguntas y respuestas. «Me parece que crear asistentes de nicho es una dirección muy natural. Pero no será un asistente de voz sino interfaces de  voz para un canal que el usuario comprende. Cuando un cliente llega a un banco o empresa de telecomunicaciones, habla de lo que necesitan de un servicio en particular. No preguntarán sobre el clima «, dijo Pavel Kaplya, jefe del servicio Yandex.Dialogs.

Una de las principales ideas que articularon la mayoría de los invitados fue que los asistentes virtuales se están volviendo parte de la identidad de la marca. «La personalidad de un bot es importante al menos porque representa la marca y aparece primero cuando las interacciones no salen según lo planeado, particularmente cuando ocurren errores», dijo Jason F. Gilbert, diseñador de personajes de Intuition Robotics.

También en Conversations, discutieron cómo hacer que los bots sean más inteligentes con la ayuda de la gestión del discurso, enseñarles a reconocer los defectos del habla, usar tecnologías de personalización de voz, biometría de voz y, lo más importante, cómo usar asistentes de voz para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas y ahorrar costes.

La próxima conferencia está programada para finales de 2021 y puedes seguir las actualizaciones en el sitio web del proyecto.

The post El mercado de la IA conversacional alcanzará los 41 mil millones en 2026 first appeared on Planeta Chatbot.

Un tipo dijo una vez que los desarrolladores reales no usan frameworks, los desarrolladores reales los construyen. Aunque esa cita puede sonar bastante buena y motivadora, la realidad es que los frameworks son insustituibles e indispensables. Proporcionan a los usuarios un proceso claro para convertir su idea en código, sin necesidad de conocer todos los entresijos.

Un mito muy común es que los frameworks reducen las posibilidades de lo que se puede hacer y no dejan espacio para el control. De hecho, los frameworks nunca fueron una solución única para todos y pueden personalizarse y enriquecerse para adaptarse a los parámetros específicos de cada caso de uso. La mayoría de los frameworks se construyeron sobre principios comunes, por lo que no es necesario reinventar la rueda; es mucho más sencillo comenzar con un framework que ya está construido, asegurarse de que realmente se ajuste a sus requisitos y objetivos y personalizarlo completamente para sus necesidades en lugar de empezando desde cero. Ese poder de personalización rápida y simple es el beneficio principal de los frameworks de código abierto.

Y esto se aplica a todas las industrias, incluida la IA conversacional. Para muchos desarrolladores, un proyecto basado en la voz hecho desde cero parece sencillo: recibiste una consulta y luego una respuesta, y listo, ¡tenemos un diálogo! Cuando los desarrolladores se sumergen más profundamente, ven que está lejos de la navegación tranquila que imaginaron. Hay trampas y trampas en todas partes y la voz, descubren, es tan complicada como los otros sistemas a los que están acostumbrados.

Considere esto: canales, reconocimiento de voz, síntesis de voz y NLU; tendrá que llevar a cabo todos estos conectores por separado. No hace falta decir que eso dará lugar a un enorme aumento de costes. La adición de un bot de sitio web simple se puede lograr con los desarrolladores de Python internos, y los desarrolladores eligen cualquier generador de chatbot de Python y realizan la tarea de construir un bot con poco esfuerzo. Pero ese enfoque viola la regla de oro del desarrollo: pensar en el futuro y planificar el desarrollo del proyecto durante la primera etapa y analizar múltiples resultados para ahorrar tiempo durante la escala.

Los frameworks son geniales, solo asegúrese de elegir el que esté bien respaldado y tenga una gran comunidad. De esta manera, puede estar absolutamente seguro de que, si alguna vez tiene un problema, obtendrá ayuda. Porque cuando algo anda mal, lo más probable es que alguien ya se haya enfrentado al mismo problema. Y eso significa que es posible que el problema ya esté resuelto, o que un grupo de otros usuarios no busquen una solución. Lo que significa que su problema será mucho más fácil de solucionar.

Por qué hemos creado nuestro propio framework

Esta es una de las razones por las que se creó JAICF (Just AI Conversational Framework). Cuantas más personas haya en el desarrollo, mejores serán la herramienta en sí y los productos creados con esta herramienta. Hablando francamente, a cambio del uso del framework, esperamos recibir comentarios que nos ayudarán a mejorar el framework.

Cuando subimos JAICF en GitHub, queríamos informar a todos los entusiastas de la IA, desarrolladores y empresas que Voice Tech tiene una gran promesa para el futuro y que se puede implementar en cualquier nicho. Y estamos compartiendo un conjunto de herramientas gratuito que se puede utilizar para probar fácilmente una hipótesis y desarrollar incluso soluciones de inteligencia artificial de misión crítica.

Estamos realmente emocionados de compartir conocimientos y experiencia con las personas; queremos que se eduquen y aprendan qué es la IA conversacional. Y no en el nivel de “constructor sin código”, queremos que estén inmersos en el tema.

“Tarde o temprano, la mayoría de las aplicaciones móviles tendrán un control por voz”

Otra idea detrás del desarrollo fue el hecho de que, tarde o temprano, la mayoría de las aplicaciones móviles tendrán control por voz. Por eso elegimos Kotlin, un lenguaje de programación muy utilizado por los desarrolladores de Android. Kotlin trae un paradigma de programación orientado al contexto que lo hace perfecto cuando se trata de sistemas donde el contexto es crucial; es un lenguaje de programación perfecto para software conversacional. Es fácil de aprender, especialmente cuando cambia de Java o Swift. Queríamos ofrecer una herramienta útil donde los desarrolladores pudieran poner en práctica rápidamente su idea y probarla.

Cómo elegir el framework adecuado

Antes de comenzar, debe definir quién va a trabajar en el proyecto, qué idiomas planea usar, qué idioma desea para la arquitectura de la aplicación, los productos que necesitará enchufar, qué requisito de rendimiento debería haber… todos los detalles son de vital importancia.

Tenga en cuenta a su personal técnico. Por ejemplo, está planeando implementar un chatbot, y la mayoría de sus desarrolladores son desarrolladores de Python; sus funciones están estrechamente relacionadas con la ciencia de datos y tiene sus propios modelos que planea usar; en este caso, no los tiene. tiene que preocuparse por la optimización, simplemente puede elegir un framework de Python.

Otro ejemplo: si tiene muchos desarrolladores de JavaScript / desarrolladores web front-end, puede encontrar frameworks adecuados para simplificar su trabajo. Si está creando alguna aplicación específica de campo con una necesidad regular de ajustes y optimizaciones, entonces un framework basado en Kotlin es perfecto.

Otro argumento para el framework basado en Kotlin es que Android es el mejor sistema operativo para dispositivos inteligentes. Entonces, en caso de que necesite integrar un asistente de voz en una aplicación de Android, y tenga desarrolladores de Android internos, simplemente establezca esta tarea antes que ellos, no deberían tener dificultades para crear una interfaz de voz. JAICF es perfecto para dispositivos inteligentes y Android Things, así como para cualquier otra tecnología de código abierto porque no necesitará la ayuda de un Pythoneer para crear una lógica de diálogo. Y JAICF es el primer y único framework basado en Kotlin hasta la fecha.

Un lenguaje de programación utilizado para crear un framework impone sus restricciones. Eso significa que todas las características del lenguaje de programación se transfieren al framework. Por ejemplo, Java y Kotlin son lenguajes fuertemente tipados, lo que significa más control sobre la lógica de bajo nivel y una mejor optimización. Python no lo tiene, no está fuertemente tipado, es un lenguaje de nivel superior, tiene un bloqueo de intérprete global, que evita la interpretación sincrónica a menos que use algún kludge.

Trabajar dentro de un framework avanzado es fácil porque puede usar casi cualquier componente necesario. Cuando se trata de frameworks de IA conversacionales, el componente más complicado y necesario es el motor NLU, así que asegúrese de elegir el framework creado por una empresa que tenga su propio núcleo NLU. Luego, vaya a Github para ver cuándo se realizó la última confirmación para asegurarse de que el framework tenga soporte continuo y una comunidad activa.

Principales frameworks de IA conversacional

Lo mejor de los frameworks de IA conversacionales: puede crear una amplia gama de casos de uso de voz primero, que van desde un asistente de voz en una aplicación móvil hasta juegos de voz primero para pantallas inteligentes o televisores inteligentes.

Hay docenas de frameworks de tecnología de voz de diferentes niveles para abordar varios desafíos. Los más avanzados que tienen comunidades grandes y activas son:

Código abierto Rasa

Un framework de aprendizaje automático de código abierto para automatizar conversaciones basadas en texto y voz. Rasa se basa en Python y tiene un NLU incorporado, por lo que puede usarlo como una solución de extremo a extremo o como un servidor NLU.

Con Rasa, puede crear asistentes contextuales en Facebook Messenger, Slack, Google Hangouts, Webex Teams, Microsoft Bot Framework, Rocket.Chat, Mattermost, Telegram, Twilio, sus propios canales de conversación personalizados o asistentes de voz como Alexa Skills y Google Home Actions .

Jovo

Jovo Framework se basa en TypeScript. Le permite crear experiencias de voz que funcionan en todos los dispositivos y plataformas, incluidos Amazon Alexa, Google Assistant, teléfonos móviles, Raspberry Pi y más.

BotPress

BotPress es una plataforma de inteligencia artificial conversacional de código abierto, construida sobre TypeScript. BotPress es una plataforma de conversación flexible para que las empresas automaticen las conversaciones y los flujos de trabajo. Aunque tiene algunas características interesantes como permisos avanzados, seguridad y cumplimiento de datos, el código abierto no parece tener algunas características que sean útiles para las empresas (cantidad de administradores, roles, interfaz y widgets de marca blanca en varios idiomas, etc.). Sin embargo, está dirigido principalmente a bots, no a voz. No parece haber ninguna rebaja de voz ni canales disponibles, en su mayoría de texto.

Deep Pavlov

Desarrollado en Python, Deep Pavlov es un framework de código abierto. Le ayuda a construir bots de chat de habilidades múltiples con NLU, soporte de múltiples estados, contextos, etc. Puede conectar fácilmente otros modelos de DeepPavlov al agente para anotación y evaluación. No parece tener ningún soporte de canal en este momento, pero se puede usar para prácticamente cualquier cosa, aunque requiere mucha personalización y trabajo adicional debido a la falta de conectores existentes.

JAICF (Just AI Conversational Framework)

JAICF es completamente personalizable; el framework funciona con canales de voz y texto populares como Amazon Alexa, Google Actions, Slack, Facebook Messenger y más.

Cualquier motor NLU, ya sea Dialogflow o Rasa, también es compatible y el uso de JAICF de bibliotecas de terceros agrega módulos NLU listos para usar. La flexibilidad de JAICF permite a los desarrolladores implementar en el entorno de su elección y se puede escalar fácilmente con una selección de bibliotecas de Kotlin, Java o de terceros.

Envolviéndolo

• Los frameworks son increíbles: ahorran tiempo, dan mano libre para crear una solución única y personalizada, pero lo más importante es que no es necesario ser un cabeza de código de nivel superior para comenzar. Los marcos son conjuntos de construcción que abarcan todos los beans necesarios que pueda necesitar para poner en práctica incluso la idea más audaz.
• Los frameworks son de código abierto, lo que significa que son gratuitos incluso para uso comercial. Muchos de ellos, como JAICF, Rasa o Jovo, permiten crear incluso soluciones de misión crítica, de forma gratuita o con pago adicional para algunas funciones, integraciones o canales. Lo que significa que puede construir incluso proyectos empresariales con bajas inversiones.
• Los frameworks implementan la lógica del diálogo, pero no limitan el desarrollo, lo que significa que puede crear una habilidad para un dispositivo inteligente, teléfono, un bot simple, un juego, lo que quiera. ¡Podrías usar estas herramientas incluso para crear escenarios para una película!

La IA conversacional es una tecnología relativamente nueva, pero gratificante porque su futuro es muy prometedor: los chatbots, los asistentes virtuales y la navegación por voz llegaron para quedarse. Cada día encontraremos nuevas soluciones. ¡Y tú puedes ser quien traiga algo a la mesa! La idea es crucial en la IA conversacional y puede encontrar una que simplemente analice las necesidades diarias, la experiencia del usuario y las expectativas del cliente.

The post Cómo crear aplicaciones de voz con frameworks first appeared on Planeta Chatbot.

Ahora hay que pasar al siguiente nivel. Aprenderás cómo invocar determinadas pantallas, crear consultas complejas con NLU y completar un formulario con voz.

La primera parte

Habitica es una aplicación de seguimiento de hábitos con algunos elementos de gamificación que ayudan a formar buenos hábitos. Mantiene tus objetivos vitales como hábitos diarios y te anima a cumplirlos.

Así que ahora vamos a enseñarle a nuestro asistente de voz, que vive dentro de la aplicación, a crear y completar las tareas con la voz en lugar de con las manos.

La lógica de una interfaz de voz

Empezaremos con facilidad; veamos cómo funciona la lógica. Digamos que queremos usar comandos de voz para abrir ventanas de configuración o características. Abra AndroidManifest y busca las actividades relevantes. Encontrarás PrefsActivity que es responsable de la configuración; y FixCharacterValuesActivity responsable de las características del personaje. Y para colmo, busca la actividad que abre el perfil y la información de las aplicaciones: FullProfileActivity y AboutActivity.

Según la documentación, conseguimos introducir la lógica del cliente en la clase, heredada de CustomSkill. En primer lugar, especifica que solo reaccionamos a la respuesta del bot que contiene “changeView” en una response.action. En response.action transferirás el comando a dónde ir exactamente, y dependiendo de esto, invocamos la actividad. Pero no olvides buscar el contexto de la aplicación antes de esa fecha:

 class ChangeViewSkill(private val context: Context): CustomSkill<AimyboxRequest, AimyboxResponse> {

override fun canHandle(response: AimyboxResponse) = response.action == «changeView»

override suspend fun onResponse(

response: AimyboxResponse,

aimybox: Aimybox,

defaultHandler: suspend (Response) -> Unit

)

val intent = when (response.intent) {

«settings» -> Intent(context, PrefsActivity::class.java)

«characteristics» -> Intent(context, FixCharacterValuesActivity::class.java)//

«profile» -> Intent(context, FullProfileActivity::class.java)//

«about» -> Intent(context, AboutActivity::class.java)

else -> Intent(context, MainActivity::class.java)

}

intent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK)

aimybox.standby()

context.startActivity(intent)

}

{

{Esta habilidad se agrega al asistente de la siguiente manera:

val dialogApi = AimyboxDialogApi(

«YOUR KEY HERE», unitId,

customSkills = linkedSetOf(ChangeView()))
{

Habilidad e intenciones

Usa JAICF para crear una parte de la habilidad en la nube (es un marco de trabajo basado en Kotlin de código abierto para crear aplicaciones de voz de Just AI). Comienza con la bifurcación del proyecto https://github.com/just-ai/jaicf-jaicp-caila-template

Lo necesitarás para comprender las consultas del usuario y luego enviar json al dispositivo para que inicie la actividad correspondiente.

Desafortunadamente, en el momento de escribir este artículo no había integración de JAICP (Just AI Conversational Platform) con Aimybox (SDK de asistente de voz en la aplicación para crear interfaces de voz), y es lamentable porque la vinculación sería mucho más fácil; simplemente podríamos agregar una línea de código en uno de los dos archivos de configuración en una carpeta de conexiones. Pero ahora crearemos un nuevo archivo de configuración que usaremos para las pruebas.

{Crea un archivo AimyboxConnection

package com.justai.jaicf.template.connections

import com.justai.jaicf.channel.http.httpBotRouting

import com.justai.jaicf.channel.aimybox.AimyboxChannel

import io.ktor.routing.routing

import io.ktor.server.engine.embeddedServer

import io.ktor.server.netty.Netty

import com.justai.jaicf.template.templateBot

fun main() {

embeddedServer(Netty, System.getenv(«PORT»)?.toInt() ?: 8080) {

routing {

httpBotRouting(«/» to AimyboxChannel(templateBot))

}

}.start(wait = true)

}{

Para utilizar la funcionalidad NLU, agrega el servicio Caila NLU. Entonces, te registras en app.jaicp.com, buscas la clave API en la configuración y la ingresas en conf / jaicp.properties. Ahora invoca las intenciones que has ingresado en app.jaicp.com justo en el escenario.

En realidad, puedes usar cualquier otro proveedor de NLU o simplemente usar algunas expresiones regulares, pero si deseas que sea agradable y útil para el usuario, es mejor que emplees NLU.

En primer lugar, configura las intenciones. Necesitas saber cuándo nuestro usuario necesita ir a una sección específica de una aplicación. Entonces, configura entidades, agregando una entidad concreta para cada sección de una aplicación; agrega sinónimos e ingresa cómo lo vas a reconocer en el nivel de la aplicación (configuración, características, etc. de las líneas de código anteriores).

Lo tengo así:

Ahora escribe la forma en que esperamos encontrarnos con esta entidad en el discurso de un usuario. Para hacerlo, crea una intención y anota variaciones de frases. Además, realmente necesitas saber a dónde debes ir exactamente, por lo tanto, tienes que marcar la entidad de vistas como Requerida.

Así es como se ve:

Utiliza el nombre para referirte a una entidad en un código JAICF. Para asegurarte de que todas las intenciones se reconocen como deberían, puedes ingresar algunas frases de prueba usando el botón de prueba.

Aparece así:

Escenario: invocar una habilidad

Como precaución, borra todos los estados estándar, pero deja catchAll only: esto es algo que el bot dice cuando no te entiende. Crea un estado changeView e ingresa la intención que acabas de crear en JAICP en los activadores. Además, escribe la lógica en las acciones: debes agregar toda la información en la respuesta del bot y en las reacciones estándar del canal Aimybox para hacer una transición.

Ahora obten ese espacio de vistas de lo que Caila reconoció, pon las cosas que ingresaste antes en acción para que Aimybox sepa qué habilidad tiene que invocar. Luego pon la ranura reconocida a la intención. Para hacerlo más ordenado, agrega «Wait a sec…».
{

state(«changeView») {

activators {

intent(«changeView»)

}

action {

reactions.say(«Wait a sec…» )

var slot = «»

activator.caila?.run {slot = slots[«views»].toString()}

reactions.aimybox?.response?.action = «changeView»

reactions.aimybox?.response?.intent = slot

}

}{

Será mejor que lleves las habilidades a un paquete de habilidades separado con un archivo de clase para cada habilidad. Ahora tienes algunas opciones. Puedes implementar el bot en el dispositivo a través de ngrok, o puedes usar Heroku. A continuación, toma el enlace que obtuviste y lo colocas en app.aimybox.com a través del desarrollo de habilidades de voz personalizado, en un cuadro de URL de webhook de Aimylogic. Escribe algunas muestras de habilidades: ve a la configuración, ve a la información.

Después de haber agregado un canal, puedes probar la devolución para obtener los errores directamente en una consola, usando el botón Probar en acción.

O puedes habilitar la habilidad sin consola ni habilidades adicionales, como se describe aquí. Ahora solo tienes que ejecutarlo y ver si todo está bien.

¡Está!

Bien, ahora la parte complicada.

Llenando las tareas con voz

Quiero completar la tarea, asegurarme de que todo esté bien y corregir algunos pequeños errores con un comando de voz. Y solo después de eso, finalmente lo crearé.

Para lograr esto, crea una segunda habilidad. Diferente al primero y este a través de response.action == «createTask. Y especifica el tipo de tarea a través de response.intent.

Cuando exploras todas las fuentes de la aplicación, ves que los premios, los diarios, los hábitos y las tareas se crean a través de TaskFormActivity, pero usando diferentes tipos. Déjame mostrarte esa lógica.

class CreateTaskSkill(private val context: Context): CustomSkill<AimyboxRequest, AimyboxResponse> {

override fun canHandle(response: AimyboxResponse) = response.action == «createTask»

override suspend fun onResponse(

response: AimyboxResponse,

aimybox: Aimybox,

defaultHandler: suspend (Response) -> Unit

) {

val intent = Intent(context, TaskFormActivity::class.java)

val additionalData = HashMap<String, Any>()

val type = response.intent

additionalData[«viewed task type»] = when (type) {

«habit» -> Task.TYPE_HABIT

«daily» -> Task.TYPE_DAILY

«todo» -> Task.TYPE_TODO

«reward» -> Task.TYPE_REWARD

else -> «»

}

Cada tarea, incluidos los premios, tiene un nombre y una descripción. Además, las tareas tienen complejidad y sentimiento. Veamos cómo enviar los datos allí. Lo harás a través de response.data, y tendrás algunos valores predeterminados en caso de que esté vacío. Luego, agrupa los datos y crea una tarea con ese paquete. También necesitarás manejar los datos empaquetados en la función onCreate de TaskFormActivity.

{

// Inserted code for voice activation

textEditText.setText(bundle.getString(«activity_name»)) // presetting task name

notesEditText.setText(bundle.getString(«activity_description»)) //presetting task description

if (bundle.getBoolean(«sentiment»)) { // presetting task sentiment

habitScoringButtons.isPositive = true

habitScoringButtons.isNegative = false

} else {

habitScoringButtons.isNegative = true

habitScoringButtons.isPositive = false

}

when (bundle.getString(«activity_difficulty»).toString()) { // presetting task difficulty

«trivial» -> taskDifficultyButtons.selectedDifficulty = 0.1f

«easy» -> taskDifficultyButtons.selectedDifficulty = 1f

«medium» -> taskDifficultyButtons.selectedDifficulty = 1.5f

«hard» -> taskDifficultyButtons.selectedDifficulty = 2f

else -> taskDifficultyButtons.selectedDifficulty = 1f

}

Ahora configura el reconocimiento y la habilidad JAICF con Caila NLU.

Preparando a Caila: haz que una entidad reconozca el tipo de tareas, la dificultad y el sentimiento (para dar un ejemplo, lo obtuve con patrones; puedes elegir Patrones en lugar de sinónimos en el lado izquierdo del formulario)

No olvides ingresar los datos que procesaremos en el lado del cliente: hábito, patrón, etc. Puede haber cualquier nombre y descripción, por lo que crea entidades Nombre y Descripción, donde escribas en una expresión regular, haciendo coincidir cualquier palabra . Por ahora, tu nombre y descripción tendrán una sola palabra.

Crea una intención:

Indica que necesitamos task_type y complejidad. Puedes establecer en Requerido tanto el nombre como la descripción, por lo que cuando un usuario no menciona ninguno de estos, un bot especificará el espacio.

Ahora escribe diferentes variaciones que se pueden usar como nombre o descripción con un tipo (su orden, sin nombre o descripción). Y la perfección no conoce límites, pero para hacer el mínimo unas cuantas plantillas de arriba es suficiente.

Además, para mostrar un ejemplo aquí, utilizo el lenguaje de patrones, que se puede cambiar presionando un botón (a la izquierda desde Enter).

@ — patterns and regexp, “ — examples and semantic similarity.
{

Now the JAICF scenario:

state(«createTask») {

activators {

intent(«createTask»)

}

action {

val taskType = activator.getCailaSlot(«taskType»).asJsonLiteralOr(«»)

reactions.say(«Wait a sec…»)

reactions.aimybox?.response?.action = «createTask»

reactions.aimybox?.response?.intent = taskType.content

reactions.aimybox?.response?.run {

data[«taskName»] = activator.getCailaSlot(«taskName»).asJsonLiteralOr(«»)

data[«taskDescription»] = activator.getCailaSlot(«taskDescription»).asJsonLiteralOr(«»)

data[«taskSentiment»] = activator.getCailaSlotBool(«taskSentiment»).asJsonLiteralOr(true)

data[«taskDifficulty»] = activator.getCailaSlot(«taskDifficulty»).asJsonLiteralOr(«easy»)

}

}

}

private fun ActivatorContext.getCailaRequiredSlot(k: String): String =

getCailaSlot(k) ?: error(«Missing Caila slot for key: $k»)

private fun ActivatorContext.getCailaSlot(k: String): String? =

caila?.slots?.get(k)

private fun ActivatorContext.getCailaSlotBool(k: String): Boolean? =

caila?.slots?.get(k)?.toBoolean()

private fun String?.asJsonLiteralOr(other: String) = this?.let { JsonLiteral(this) } ?: JsonLiteral(other)

private fun Boolean?.asJsonLiteralOr(other: Boolean) = this?.let { JsonLiteral(this) } ?: JsonLiteral(other)

Conecta la intención a través del activador, obten el tipo de las ranuras y colócalo en la intención. Pon el nombre y la descripción en los datos, y no olvide marcar la acción, para que Aimybox del lado del cliente sepa qué habilidad debe elegir.

Ahora asegurate de que funcione. ¡Y lo hace! Enciende el volumen y pruébalo.

Por supuesto, esta es una demostración técnica, y seguro, en términos de producto, puedes pensar en escenarios más útiles.

¡Lo discutiremos en nuestros próximos artículos!

JAICF skill repositorio

Aimibox code repositorio

The post Asistente de voz en una aplicación Móvil: Invocar pantallas y completar formularios sin manos first appeared on Planeta Chatbot.

Mediante el uso del ejemplo de Habitica (una aplicación de seguimiento de hábitos de código abierto basada en Kotlin), Vit Gorbachyov, arquitecto de soluciones Just AI, te mostrará cómo agregar una interfaz de voz en cualquier aplicación de forma rápida y sin problemas.

¿Cuán conveniente es?

Comencemos con lo obvio:

1. Es muy frecuente que necesitemos usar la aplicación cuando tenemos las manos ocupadas, cuando cocinamos, conducimos, llevamos una maleta, etc.
2. La voz es un instrumento importante para las personas con discapacidad visual.

Es realmente obvio, pero la mayoría de las veces la voz es más rápida. Considera esto, pedir un vuelo que diga “Consígame un avión a Londres para mañana para dos personas” en lugar de llenar un formulario por mucho tiempo. Con una opción de preguntas aclaratorias, ¿debería ser por la mañana o por la noche? ¿Habrá equipaje o no?

La voz es muy útil en un escenario lleno de formularios y se adapta perfectamente a casi cualquier formulario largo, lo que requiere mucha información del usuario. Y estos son tipos de formularios que tiene casi cualquier aplicación móvil.

La mayoría de las empresas siguen intentando incluir todas las funciones que se les ocurren en un chat porque, por lo general, los asistentes de voz están integrados en el soporte por chat. Ya sabes, para recargar el saldo, obtener el artículo o la información del servicio, etc. No siempre es conveniente, a veces incluso es contraproducente porque el reconocimiento de voz aún no es perfecto.

El enfoque correcto aquí es integrar un asistente en la funcionalidad de la aplicación ya existente. Así que tomamos Habitica como ejemplo: es perfecto para una adición de asistente de voz porque para crear una nueva tarea debes completar el formulario largo. Intentemos cambiar este aburrido proceso a una frase con algunas preguntas de orientación.

Que necesitamos para empezar

SDK. Usamos Aimybox para crear interfaces de diálogo. Es un SDK de asistente de voz de código abierto con una interfaz de usuario personalizable lista para usar. Puede usar componentes integrados de voz a texto y texto a voz e implementaciones de NLU o puede crear su propia suite.

Aimybox implementa la arquitectura del asistente, estandariza interfaces y organiza el apoyo mutuo. Por lo tanto, realmente puede reducir el tiempo que lleva desarrollar una interfaz de voz.

Herramientas para crear un escenario. Utilizaremos el marco de desarrollo de asistente de voz y chatbot basado en Kotlin de código abierto JAICF (Just AI Conversational Framework), que es totalmente gratuito. Caila (un servicio de NLU) dentro de JAICP (Just AI Conversational Platform) nos ayudaría con el reconocimiento de intenciones.

Cubriré estas herramientas en la siguiente parte de este tutorial. Allí muestro cómo administrar una aplicación solo con voz, invocando ciertas pantallas, implementando consultas complejas dentro de la aplicación y cambiando hábitos.

• Smartphone. Necesitaremos un teléfono Android para probar la solución Habitica.

Plan de acción

Comenzamos con una bifurcación de proyecto: tomamos la rama de desarrollo de versiones y buscamos los archivos más esenciales. Usé el IDE Android Studio:

• MainActivity.kt: ahí es donde construimos la lógica.
• HabiticaBaseApplication.kt: ahí es donde iniciaremos Aimybox.
• Activity_main.xml: ahí es donde estará el elemento de la interfaz.
• AndroidManifest.xml: ahí es donde se almacenan la estructura de la aplicación y sus permisos.

De acuerdo con las instrucciones del repositorio de Habitica, cambiamos el nombre de habitica.properties.example y habitica.resources.example sacando el ejemplo. Luego comenzamos un nuevo proyecto de base de fuego y copiamos el archivo google-services.json al nodo raíz.

Ahora iniciamos la aplicación para ver si funciona. ¡Ta-dah!

Para empezar, agregamos las dependencias de Aimybox.

• implementación “com.justai.aimybox: core: 0.11.0”
• implementación («com.justai.aimybox: components: 0.1.8»)

a las dependencias:

• maven {url ‘https://dl.bintray.com/aimybox/aimybox-android-sdk/’}
• maven {url «https://dl.bintray.com/aimybox/aimybox-android-assistant/»}

y repositorios.

Y justo después de compilé Options agregamos el siguiente lone para que todo funcione correctamente.

kotlinOptions {
jvmTarget = JavaVersion.VERSION_1_8.toString ()
}

Ahora los permisos.

Quitamos las “flags”en RECORD_AUDIO y MODIFY_AUDIO_SETTINGS en AndroidManifest.xml, para que las opciones se vean así:

<uses-permission android:name=»android.permission.READ_PHONE_STATE» />
<uses-permission android:name=»android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE» />
<uses-permission android:name=»android.permission.INTERNET» />
<uses-permission android:name=»android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE» />
<uses-permission android:name=»android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE» />
<uses-permission android:name=»com.android.vending.BILLING» />
<uses-permission android:name=»android.permission.RECEIVE_BOOT_COMPLETED»/>
<uses-permission android:name=»android.permission.RECORD_AUDIO»/>
<uses-permission android:name=»android.permission.MODIFY_AUDIO_SETTINGS»/>

Ahora iniciamos Aimybox en una BaseApplication. Agregar AimyboxProvider en la inicialización del componente

E inicializando:

private fun createAimybox (context: Context): Aimybox {

val unitId = UUID.randomUUID().toString()

val textToSpeech = GooglePlatformTextToSpeech(context, Locale(«Ru»))

val speechToText = GooglePlatformSpeechToText(context, Locale(«Ru»))

val dialogApi = AimyboxDialogApi(

«YOUR KEY», unitId)

return Aimybox(Config.create(speechToText, textToSpeech, dialogApi))

}

Luego, en lugar de YOUR_KEY, verás el código de su consola Aimybox.

Ahora construimos un fragmento en mainActivity.kt. Incrustamos FrameLayout en activity_main.xml tentativamente, justo debajo de FrameLayout con id bottom_navigation

<FrameLayout

android:id=»@+id/assistant_container»

android:layout_width=»match_parent»

android:layout_height=»match_parent»/>

En MainActivity agregamos permisos de solicitud explícitos OnCreate

ActivityCompat.requestPermissions(this, arrayOf(android.Manifest.permission.RECORD_AUDIO), 1)

Y cuando lo obtengamos, agregamos el fragmento en el marco mencionado anteriormente.

@SuppressLint(«MissingPermission»)

override fun onRequestPermissionsResult(

requestCode: Int,

permissions: Array<out String>,

grantResults: IntArray) {

val fragmentManager = supportFragmentManager

val fragmentTransaction = fragmentManager.beginTransaction()

fragmentTransaction.add(R.id.assistant_container, AimyboxAssistantFragment())

fragmentTransaction.commit()}

val assistantFragment = (supportFragmentManager.findFragmentById(R.id.assistant_container)

as? AimyboxAssistantFragment)

if (assistantFragment?.onBackPressed() != true) {

return

}

<item name=»aimybox_assistantButtonTheme»>@style/CustomAssistantButtonTheme</item>

<item name=»aimybox_recognitionTheme»>@style/CustomRecognitionWidgetTheme</item>

<item name=»aimybox_responseTheme»>@style/CustomResponseWidgetTheme</item>

<item name=»aimybox_imageReplyTheme»>@style/CustomImageReplyWidgetTheme</item>

<item name=»aimybox_buttonReplyTheme»>@style/CustomButtonReplyWidgetTheme</item>

Y algunos estilos personalizados un poco más abajo:

<style name=»CustomAssistantButtonTheme» parent=»DefaultAssistantTheme.AssistantButton»></style>

<style name=»CustomRecognitionWidgetTheme» parent=»DefaultAssistantTheme.Widget.Recognition»></style>

<style name=»CustomResponseWidgetTheme» parent=»DefaultAssistantTheme.Widget.Response»></style>

<style name=»CustomButtonReplyWidgetTheme» parent=»DefaultAssistantTheme.Widget.ButtonReply»></style>

<style name=»CustomImageReplyWidgetTheme» parent=»DefaultAssistantTheme.Widget.ImageReply»>

</style>

<item name=»aimybox_buttonMarginBottom»>72dp</item>

private fun createAimybox (context: Context): Aimybox {

val unitId = UUID.randomUUID().toString()

val textToSpeech = GooglePlatformTextToSpeech(context)

val speechToText = GooglePlatformSpeechToText(context)val dialogApi = AimyboxDialogApi(

“YOUR KEY”, unitId)

return Aimybox(Config.create(speechToText, textToSpeech, dialogApi))

}

The post Tutorial: ¿cómo introducir un asistente de voz a tu aplicación móvil? first appeared on Planeta Chatbot.

Y cuanto más grande sea la empresa en la que trabajas, más tiempo tendrás que invertir en tu proyecto. Seis meses para desarrollar e implementar un bot en una gran empresa está bien. Con mucha frecuencia, los clientes quieren saltarse las pruebas previas, aunque esta es una etapa muy importante en la que se puede descubrir que se necesitan nuevos contenidos, hipótesis o incluso nuevas ideas. Las primeras skills comerciales que hemos desarrollado se distribuyeron a través de 3–5 grupos focales antes de ser accesibles para los usuarios finales. Y ha habido casos en los que, inmediatamente después de estas pruebas, las skills se cambiaron por completo.

Pero cuando el chatbot esté en producción, no pienses que has acabado, todavía queda mucho más. Prepárate para pasar al menos 2 o 3 meses en una puesta a punto y un periodo de pruebas, porque un bot puede tropezar con algo nuevo. Prepárate para dedicar tu tiempo a monitorearlo, verificar el estado del progreso, leer los diálogos y mantenerte atento a cualquier novedad. Porque las interfaces de voz son para siempre, y eso está bien.

Puede que necesites un piloto

Un piloto es imprescindible en caso de que tengas dudas sobre el objetivo que debe cubrir tu chatbot y su capacidad para adaptarlo a tus procesos y temas comerciales. Especialmente si no sabes qué proveedor elegir (muy a menudo, las capacidades de la plataforma que se muestran en anuncios o documentos de licitación difieren de la realidad) ya que un piloto te mostrará una imagen objetiva y modelará el proceso de decisión sobre la plataforma por ti.

Para los proveedores, estos proyectos piloto son una verdadera molestia. Porque las empresas no quieren invertir y luego se amargan con la tecnología. La empresa cree que la prueba piloto será gratuita, o al menos más barata que una implementación completa. Al mismo tiempo, establecieron los mismos KPI que habían establecido para un proyecto a gran escala.

Si tu bot está capacitado en clientes reales y en sus consultas y problemas reales, podrás hacer todo lo que tengas que hacer durante la producción. El canal, la cantidad de temas, el tráfico, todo eso afecta el costo de un proyecto piloto.

Debes tener una comprensión clara de la diferencia entre un proyecto piloto y una operación comercial a gran escala. ¿Estás planeando cubrir todos los temas? ¿Necesitarás alguna integración de sistemas de TI durante el piloto? ¿Planeas utilizar registros? ¿Ahora o más adelante? ¿Cuánto tiempo durará el piloto? ¿A qué tráfico está destinado? ¿Qué canales planeas utilizar durante el piloto? ¿Quién va a realizar un soporte técnico: el proveedor o sus empleados?

Un piloto te protege de los costosos errores, te permite mejorar su experiencia y puede ser de gran ayuda para crear una solución de automatización eficaz.

Necesitarás algo de respaldo de tus colegas

Es de vital importancia especificar quién desarrollaría e implementaría un bot. Y no me refiero a la selección de proveedores, me refiero a tu propio equipo. Siempre hay muchas personas talentosas detrás del bot: gerentes de proyecto, que son responsables de los objetivos y KPI del proyecto; lingüistas, que trabajan en diálogos y guiones; desarrolladores, que son responsables de la implementación. En total, están construyendo un proyecto para que sea útil para tus clientes.

Si esto es relevante para tu negocio, debes notificar a tu equipo de seguridad desde el comienzo del proyecto de bot que está iniciando. No es inusual que se mezclen en el proyecto cuando estás literalmente listo para cortar la cinta roja y lanzar un bot.

El proyecto debe acordarse con el equipo de marketing, especialmente si planeas utilizar un bot en nuevos canales de comunicación. Todos los empleados destinados a trabajar con un bot deben estar listos (en algunos casos esto puede requerir la revisión de los procesos comerciales y los KPI).

Tendrás que aprender sobre tu público objetivo

Hay múltiples canales de comunicación (redes sociales, mensajería, teléfono y canal de voz, correo) y cada uno de ellos requiere un enfoque diferente. ¿Quién va a hablar con tu bot en el canal de comunicación automatizado? ¿VIPs o clientes habituales? ¿Cuáles son su género y edad? ¿Cómo solían comunicarse con tu marca?

Se supone que debes conocer la audiencia que tienes en el canal impulsado por el bot para elegir la respuesta y el estilo de comunicación correctos al desarrollar el bot.

Obviamente, un bot debe implementarse a través de esos canales donde la audiencia está lista para interactuar con inteligencia artificial. Muy a menudo la gente pregunta al bot de voz y texto “¿Eres humano? ¿Eres un bot?”.

Es ético advertir a tus clientes que están hablando con un bot; no tendrán la impresión de que estás tratando de engañarlos o deshacerte de ellos

Los estudios indican que las personas actúan con tolerancia al hablar con un bot, por lo que se puede utilizar.

No obtendrás ganancias el primer día

La implementación de un bot tiene un efecto de acumulación. Los KPI pueden bajar cuando las consultas aumentan, incluso si un bot maneja un gran porcentaje de consultas frecuentes. Imagina que sin un bot tenías 10 mil consultas, y con el bot que no duerme y funciona 24/7, tienes 50 mil consultas. La formación permanente, CRM y la integración de sistemas de facturación incrementarán el nivel de automatización.

¿Has lanzado un bot y maneja el 30% de todas las consultas? Eso es genial, ahora podemos aumentar el porcentaje. Analizar todo, ampliar el conjunto de datos y fomentar la integración. Tras eso, es mejor seguir el sistema MVP (producto mínimo viable), dar pequeños pasos mientras cubres más temas y complicas el escenario con los nuevos datos, involucrando y capacitando a nuevos agentes.

No habrá una buena moraleja en la historia. Si tienes canales de comunicación, tarde o temprano estarás empeñado en la automatización. Una vez que estés preparado, puedes lograr mejores resultados mucho más rápidamente.

Y créame, ¡quedará satisfecho con los resultados!

The post La amarga verdad (pero útil) sobre los chatbots en empresas: Parte 3 first appeared on Planeta Chatbot.

Tráfico y la cantidad de temas que cubre un bot

Es mucho más difícil establecer puntos específicos en los datos cuando tienes pocas consultas. Digamos que tienes 7.000 consultas por mes, un bot cubre el 20%. Mientras tanto, esta solución tiene un coste de 15.000 dólares, porque tu bot cubre una variedad de temas. Este proyecto nunca será viable. El tráfico y la cantidad de temas que cubre tu bot están estrechamente relacionados con el costo de desarrollo y su período de recuperación porque el nivel de automatización también está vinculado con él.

Incluso una agencia de eventos pequeña tendría un escenario variado: fiestas infantiles/bodas/aniversarios (lo que significa una audiencia bastante diferente con la que se supone que un bot tendría que tener), bonificaciones y descuentos, socios de catering y lugares, decoración, entretenimiento y otros servicios. Y cuanto más ramificado sea el escenario, más recursos necesitarás y más elevado será el coste.

 No debemos olvidar que todas las industrias tienen temas que se supone que un bot no debe cubrir: instancias en las que se requiere empatía (tramitar un accidente con la aseguradora, por ejemplo). O una autenticación de cliente, o reseñas negativa.

Registros

Necesitas analizar las conversaciones de tus clientes para construir y guiar un bot: un conjunto de datos formado sobre la base de los chats, el correo y las conversaciones telefónicas. Toda esa información será útil en este proceso. Sin estos datos, un bot aprende realmente mal o durante demasiado tiempo. ¿Tienes guiones y patrones preparados? Está bien. Pero si no lo haces, prepárate para desembolsar algunos recursos, tanto tuyos como del proveedor.

Además, los registros deben estar vinculados con los objetivos del proyecto; a veces, nuestros clientes traen registros de soporte técnico para automatizar las ventas, pero esa es una decisión imprudente. Para aquellos que no tienen su propio conjunto de datos, recomendamos crear un chat para sus clientes, para recopilar registros, y luego usar estos registros para construir un bot.

Canales

Un bot se puede implementar en cualquier lugar: un widget de chat para un sitio web, redes sociales, WhatsApp, correo o canal de voz. Algunas plataformas permiten conectar un bot a diferentes canales simultáneamente. Puedes crear un escenario para un WhatsApp, ajustarlo y luego conectarlo fácilmente al chat de Facebook. Aunque hay que tener en cuenta que cada plataforma tiene sus propias limitaciones técnicas y posibilidades conceptuales. Por ejemplo, la adaptación de un bot de WhatsApp a Alexa probablemente implicaría la redefinición de un escenario de UX, configuración de cosas adicionales y nuevas pruebas de concepto y usuario.

Hay aún más dificultades en un canal de voz. La calidad de un bot de teléfono depende no solo del motor NLU, sino también del ASR (reconocimiento automático de voz). Para comprender a un cliente, tu bot debe tener una buena transcripción de voz. En caso de que el sistema ASR tenga un reconocimiento deficiente, tu bot obtendrá toda la información de forma incorrecta, provocando que finalmente no puedas trabajar con ella.

 Otro punto para subrayar: las personas no solo hablan de manera diferente cuando usan diferentes canales. También es muy probable que estos canales tengan diferentes públicos.

Además, las empresas esperan hacer trampa con un bot en un canal que nunca antes se ha promocionado (o que nunca existió), pero no va a funcionar. Piensa en cómo vas a impulsar el tráfico hacia este canal, quién es tu audiencia. Y recuerda, un nuevo canal aumentaría la cantidad de consultas, ampliaría la audiencia objetivo, pero nunca disminuirá la carga para el personal.

Requisito de SLA (acuerdo de nivel de servicio)

En realidad, esto significa la profundidad y el alcance del soporte técnico del proveedor. El SLA ampliado implica que un cliente paga un extra por la posibilidad de llamar a su proveedor en todo momento del día y de la noche para resolver un problema. Hay empresas que tienen sus propios estándares de SLA: se supone que el soporte técnico de alto nivel resuelve el problema dentro de las 3 horas posteriores a su detección.

Proporcionar contenido

Un bot necesita nutrirse y renovarse, y el contenido debe evolucionar continuamente, incluso durante el piloto. Por lo tanto, debes decidir de antemano quién se encargará de eso: tú o tu proveedor.

Cantidad y número de dificultades de integraciones con sistemas de TI

Un bot sin registros puede mostrar un nivel de automatización bajo. La presencia de registros lo nivela hasta un 60–70%. Pero si el bot se integra con sistemas internos (como CRM y facturación) y bases de datos, nivelarás la automatización hasta en un 80% o más. Eso sí, la previsión te ayudará a definir qué sistemas planeas usar en tu trabajo con los clientes, si hay acceso y si es fácil proporcionarlo.

La mayoría de los productos permiten la colaboración de sistemas internos a través de llamadas HTTP, pero algunos casos complejos (integración del sistema CRM, por ejemplo) pueden requerir soporte de plataforma.

Solución de TI para el desarrollo de un bot

Los costos de un bot builder varían bastante y dependen de sus capacidades, que van desde herramientas de personalización y análisis hasta algunos beneficios comerciales importantes como tecnologías de NLU (comprensión del lenguaje natural), ahorro de contexto de diálogo, reconocimiento de voz y síntesis de voz, aprendizaje automático y algoritmos Las pequeñas empresas pueden usar una solución de menor costo que no requiera tener un programador (cualquier creador de bots, Aimylogic, por ejemplo). Hay muchos de esos hoy en día y el precio de un producto de NLU parte de 100 dólares al mes. Los algoritmos de NLU ayudan a un bot a comprender el habla en vivo y el contexto de las preguntas, hacen posible administrar el tráfico y respaldan la integración con CRM, facturación y otros sistemas y servicios; pero ten en cuenta que no todos los bot builders ofrecen algoritmos NLU.

 Al elegir una solución, analiza siempre la posibilidad de una actualización programada. Lo necesitarás una vez que comiences a ganar dinero; no querrás descubrir ni una vez que la plataforma que está utilizando está desactualizada, la tecnología ha avanzado y ahora tienes que gastar dinero nuevamente para tener que empezar de cero.

Los productos obtienen constantemente nuevas funcionalidades, se desarrollan herramientas analíticas, la calidad de un motor NLU está mejorando. Además, se están agregando métricas, nuevos clasificadores, nuevas API para integraciones de plataformas de terceros y nuevos canales.

He aquí un ejemplo. No hace mucho tiempo, una empresa quería integrar un bot en WhatsApp, pero eso no fue posible porque Messenger no ofrecía una API abierta. Ahora imagina que compraste una versión sin actualizaciones. Y ahora, que WhatsApp está disponible, tu sistema no se conecta a él, porque hace un año no existía ese canal. Al final, tenía dos opciones: pagar la factura de una renovación, cuya recuperación probablemente demoraría un año, o buscar una nueva plataforma con WhatsApp incluido (luego WeChat, luego Skype for Business, etc.). Es lógico pensar que hay más rebote cuando usa un sistema, que se mantiene actualizado y las tendencias del mercado, en lugar de multiplicar diferentes productos en su arquitectura de TI.

En las instalaciones o en la nube

No hace falta decir que la decisión de construir un bot dentro de tu entorno de TI afecta directamente al coste del proyecto, pero también afectaría la eficiencia del bot y tu función de escalado.

La parte 1 de este artículo define las principales falacias que enfrentan la mayoría de los empresarios al implementar una solución de voz y describe formas de deshacerse de ellas.

Se acerca la tercera parte, en ella abordaré todas las verdades relacionadas con el lanzamiento de un chatbot.

The post La amarga verdad (pero útil) sobre los chatbots en empresas: Parte 2 first appeared on Planeta Chatbot.

Muchas organizaciones han implementado tecnología conversacional y chatbots como parte de una estrategia comercial para mejorar la experiencia del cliente, pero de lo que tal vez no se hayan dado cuenta es que al hacerlo han dado acceso a la empresa a un potencial mucho mayor para optimizar (esto es lo que reflejamos en la infografía que verás a continuación). La experiencia del cliente pasa por el núcleo de un negocio orientado al cliente, la inteligencia artificial conversacional y los chatbots pueden ayudarte a comprender cómo interactúan tus clientes y qué impulsa su comportamiento. A medida que las empresas obtienen información sobre diferentes casos de uso, es posible adaptar y desarrollar otros nuevos, volviéndose más intuitivos y receptivos en función de la experiencia del cliente.

Pongamos un ejemplo. Una empresa puede decidir que la subcontratación a un centro de llamadas en el extranjero le permitirá ahorrar dinero. Pero hasta que los chatbots estén en su lugar, a la organización le falta una visión clara de la imagen completa. La información puede almacenarse en correos electrónicos, algunos en CRM, otros no registrados, otros no accesibles…. Usar chatbots y trabajar para optimizar con la experiencia del cliente en mente, brindará más datos y una imagen más clara de los casos de uso. En realidad, la organización puede descubrir que los chatbots resuelven eficazmente las consultas de bajo nivel y, de hecho, en lugar de subcontratar, será necesario invertir en perfiles de mayor calidad y mejor capacitado para tratar casos más complejos y valiosos.

Con cada punto de contacto con el cliente, una organización obtiene datos valiosos sobre un cliente, pero en el pasado, esta información era difícil de filtrar y analizar. Al combinar los flujos de datos de clientes existentes con los datos recopilados a través de la IA conversacional, esta información se puede recopilar, filtrar y analizar, y las empresas pueden obtener información nueva y significativa sobre cada cliente individual, los tipos de clientes y las tendencias generales.

Los chatbots no solo están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sino que también recuerdan cada conversación que tienen. Los datos registrados se pueden analizar para obtener una visión del cliente. A partir del historial y los registros del chatbot, podemos ingresar a un ciclo de análisis de datos, que cuando se combina con otras fuentes de datos brindará una visión más profunda de lo que impulsa a cada cliente, y desde allí podemos optimizar de una manera que sea relevante para el cliente. Sin esta información, lo que haremos será realizar cambios que, en líneas generales, serán irrelevantes, o incluso perjudiciales, para la experiencia del cliente y, por lo tanto, para el negocio.

Cuando se utiliza la IA conversacional, mejorar la experiencia del cliente como objetivo principal puede impulsar un mayor rendimiento organizacional. Los chatbots se implementan con el fin de mejorar la capacidad de respuesta y, casi como un producto secundario, se recopilan datos valiosos a través de estas interacciones. Pero, como muestra nuestra infografía, estos datos se pueden poner en el bucle tradicional de IA de:

Datos -> Insights -> Action-> Adapt

para brindar una mejor experiencia al cliente. Luego, dentro de la organización, los subprocesos se pueden impulsar para mejorar dentro de sus propios ciclos de IA. Y, en última instancia, los cambios centrados en el cliente que realmente importan pueden alimentar el corazón del negocio.

Conclusiones clave

Para 2022, Gartner espera que el 20% de todas las interacciones con los clientes ocurran a través de un agente virtual o un chatbot. Y Servion Global Solutions anticipa que para 2025, la inteligencia artificial impulsará el 95% de todas las interacciones con los clientes . A medida que las empresas se den cuenta del enorme potencial de los chatbots para mejorar la experiencia del cliente, el uso de la IA conversacional por parte de las organizaciones se disparará.

Gracias a la tecnología conversacional, el cliente y la experiencia del cliente nos guían para impulsar el cambio en beneficio del cliente y, en última instancia, en el resultado final.

Creamos nuestra infografía para compartir nuestro conocimiento y demostrar la importancia de colocar la experiencia del cliente en el centro de tu estrategia. Sin los datos correctos, cualquier impulso para utilizar Inteligencia Artificial o tecnología conversacional para optimizar el negocio no alcanzará su potencial. Al comenzar con los casos de uso y comprender qué impulsa el comportamiento del cliente, la IA permitirá que tu empresa brinde un mejor nivel de servicio y conducirá a un mejor rendimiento comercial.

The post Uso de la tecnología conversacional para mejorar la experiencia de usuario first appeared on Planeta Chatbot.

Pero seamos honestos, no todos tienen la oportunidad de ver las ganancias monetarias, aunque los bots se hayan vuelto mejores, más baratos y más inteligentes, (impulsados por la comprensión del lenguaje natural y los sistemas de procesamiento, el aprendizaje automático y otras tecnologías).

Pero, ¿qué es lo que falla en ese negocio cuando intenta perseguir a la IA? ¿Cómo podemos predecir inversiones y recursos? ¿Cómo ser el que ahorra e incluso gana dinero con la IA conversacional? Veámoslo detenidamente.

En primer lugar, tenemos que dejar claros cuáles son los principales mitos que los empresarios tienen en mente y deshacernos de ellos.

No sabemos por qué lo necesitamos

Muy a menudo, los clientes tienen demasiadas expectativas con respecto a la tecnología conversacional. Muy a menudo, estas expectativas infladas son típicas de las pymes, que no conocen lo que es un chatbot y tampoco conocen su proceso de trabajo o su inteligencia artificial. A veces, las empresas buscan el desarrollo con ambiciones embriagadoras como “Me gustaría poder dejar inactivo a todo el departamento de ventas, dejar que ese bot haga las ventas” o “Quiero que ese bot traiga más clientes potenciales”. Pero el bot no cerrará la estrategia o el agujero de marketing, no hará que el dinero o los clientes caigan como si fueran gotas de lluvia.

Un bot no es una panacea, es una herramienta que primero debes crear, y luego usar y desarrollar/entrenar constantemente.

Cuando contratas al departamento de ventas, no te olvidas de su existencia durante un año, ¿verdad? Tus empleados acuden a ti con ideas y problemas, mientras tú controlas los KPI y brindas capacitación. Lo mismo sucede con un bot. El problema es que la empresa no sabe lo que necesita.

Cuando tienes un empleado responsable del personal de contabilidad, entrega, mercadotecnia y llamadas, no es fácil determinar el punto en el que debe entrar en juego el chatbot. ¿Consulta inicial? ¿Manejo de entrega? ¿Generadores de leads? Bueno, podrías experimentar un poco.

Las empresas a escala empresarial tienen tareas claras: las vulnerabilidades son evidentes porque es numérico. Las grandes corporaciones están buscando una brecha en sus gastos para llenarla. Y, como de costumbre, deciden agregar IA conversacional a sus call centers: siempre hay algo que optimizar y las métricas son específicas y familiares. Pero aún así, la optimización en sí misma no es un objetivo.

Antes de contactar al vendedor (o antes de comenzar el desarrollo del chatbot tú mismo), ¿tienes que averiguar qué estás tratando de lograr: aumentar la tasa y el nivel de servicio, reducir los gastos o mejorar la eficiencia de los agentes? También hay objetivos menos obvios. Por ejemplo, las empresas rara vez consideran la ampliación de negocios mediante la extensión de la capacidad de rendimiento. O la personalización de las comunicaciones del cliente mediante el uso omnicanal y el uso de datos del cliente por parte del chatbot.

Imagínate que has abierto tres nuevas sucursales que causaron un flujo de solicitudes intensificado: en este caso, no tienes que expandir el equipo de tu call center, puedes agregar un bot y esta alianza hará el trabajo.

Además, las empresas consideran que los bots son una herramienta para ahorrar dinero, no para ganar o llegar a nuevas audiencias. Sin embargo, ¡una buena habilidad de marketing para un asistente de voz es que es capaz de generar una ganancia clara! Nuevamente, el caso de uso más conocido aquí, la venta de Nike durante el juego de la NBA, anunciaba que se vendieron 350 dólares en 6 minutos cuando más de 15.000 personas hicieron sus pedidos a través del Asistente de Google usando solo la voz. Bueno, no tienes que ser tan ambicioso:

Confundimos ganancias y eficiencia

No es difícil estimar el ahorro de costes (en gastos operativos) que la llegada de un chatbot supone para el call center: arrendamiento de espacio y hardware, salarios, capacitación del personal y otros gastos que la compañía gasta en el servicio diario. Tomas eso y lo comparas con la inversión y las horas de trabajo necesarias para lanzar un bot; tienes en cuenta la cantidad de solicitudes que tus empleados suelen procesar y el tráfico que puede manejar un bot, y lo comparas. Ahora, esto se entiende más o menos.

Eficiencia: esa es la parte difícil. Porque se trata del nivel de servicio y la felicidad de los clientes. Demasiados factores afectan la eficiencia del bot: temas con los que trabaja, disponibilidad de los agentes (si un bot puede transmitir una solicitud compleja a un humano), capacitación adicional (si actualiza el conjunto de datos constantemente para que un bot siempre pueda entender a sus clientes). En función de esos factores, se ajusta el nivel de servicio.

Por ejemplo, un bot se utiliza en el soporte técnico en un banco. Un cliente dice que quiere volver a emitir su tarjeta. Según el escenario, se supone que un bot debe pedirle al cliente que tome su pasaporte y visite cualquiera de las sucursales bancarias. ¿Es eso un trabajo eficiente? Considerando la automatización, sí. Entendió la consulta, definió el tema correctamente y dio la respuesta de acuerdo con el escenario. Pero ningún cliente dirá que fue eficiente. Todo porque esta pregunta cayó bajo la competencia del bot.

Es bastante ingenuo esperar que tus ganancias aumenten inmediatamente después de la implementación de un bot

Debes revisar todos los procesos de negocio al implementar un bot. Además, la mayoría de las empresas tienen un largo ciclo de ventas. En caso de que un bot te informe sobre una nueva función de Smart TV, te sugiera que la pruebes y la actives al mismo tiempo, sus efectos sobre las ganancias son dudosos.

Y en caso de que tu ciclo de transacción dure de 3 a 4 meses, debes comprender bien tu ciclo de ventas, el proceso de venta y el soporte al cliente, antes de valorar un bot. Es vital analizar la forma en que planeas identificar y rastrear a tu cliente; por ejemplo, la fuente puede registrarse en los sistemas de análisis de un bot builder.

No se puede culpar a un bot por un cliente desaparecido cuando hizo un buen trabajo de consultoría y habilitación de servicios. Un cliente podría haber encontrado mal servicio, entrega o bienes dañados. Un bot es solo una parte de un equipo.

No pensamos en el futuro

Una vez que decides apostar por tecnología conversacional, ya no puedes pararte. Si dejas de entrenar al chatbot, de ajustarlo, tras seis meses no habrá automatización en absoluto. Sí, los algoritmos de aprendizaje automático funcionan, pero no se puede esperar que se desarrolle un bot. Y este ajuste es necesario: cualquier empresa en crecimiento lanza nuevos productos y servicios; sus nombres cambian tan bien como el público objetivo. La geografía de ventas puede cambiar, lo que significa que aparecen, cambian y elaboran nuevos temas para un bot; y este es un proceso que solo puede detenerse cuando tu negocio se detiene.

Tienes que entrenar y conectar al chatbot en función de los canales y recursos que tienes habilitados en la parte de IT. Por ejemplo, hoy estás utilizando un sistema CRM y en seis meses planeas cambiarlo o implementar una facturación, debes pensar en el futuro. Debido a que un bot se debe volver a ajustar e integrar con una nueva plataforma, también se debe crear API, todo lo cual requiere tiempo y recursos.

La implementación de bot es un proyecto de TI a gran escala que se planificó con unos meses de anticipación. Es por eso que cuando buscas un bot, debes tener una buena comprensión del viaje de tu cliente y de tu propia hoja de ruta.

Las partes 2 y 3 están llegando:

• La parte 2 de este artículo explica cómo está comprendido el valor de un bot.
• La Parte 3 explica cómo prepararse para el lanzamiento de un bot.

The post La amarga verdad (pero útil) sobre los chatbots en empresas: Parte 1 first appeared on Planeta Chatbot.

Ahora, debido a que WhatsApp está en el centro de la respuesta del coronavirus, cada vez más personas lo instalan para obtener información verz hasta el momento, su audiencia aumentó a dos mil millones de personas.

En 2018 se anunció el lanzamiento de WhatsApp Business API, un producto que permite la comunicación abierta con el cliente, correos masivos, integraciones CRM, implementación de chatbot y muchas otras utilidades agradables.

Hemos reunido toda la información, tanto si estás buscando una ayuda de un proveedor, o si planteas configurarlo por ti mismo, o si simplemente estás pensando en usar este canal. ¡Lo primero es lo primero!

WhatsApp tiene WhatsApp Business y WhatsApp Business API

El primero, WhatsApp Business, es adecuado para pequeñas empresas y trabajadores independientes, en su mayor parte B2C, en caso de que tengas 50 clientes como máximo. Simplemente instálalo en tu teléfono personal y úsalo para respuestas automáticas, notificaciones y comunicación con clientes. Esta es una solución muy útil en caso de que te sientas cómo con el tamaño de tu negocio y no tengas pensado crecer a futuro.

WhatsApp Business API: es una solución para empresas medianas y grandes. Se puede utilizar para el envío de mailing y su automatización. El envío de correos se puede personalizar, por lo que esta solución te brinda mucha más libertad de comunicación con tus clientes: se puede integrar con tus sistemas CRM, ERP y con cualquier otra de tus cuentas. Lo más importante es que los clientes pueden responderte, por lo que es posible que desees crear algunos escenarios de comunicación e integrar un chatbot. Además, el contenido multimedia está disponible: puedes enviar audio, video y fotos.

Centrarse en las necesidades del usuario

WhatsApp no permite molestar a un usuario con promociones o anuncios en tu primer mensaje. Un buen nivel de servicio es la prioridad para WhatsApp ahora, y la compañía invierte mucho en la experiencia del usuario. Por lo tanto, la comunicación entre una marca y un usuario debe ser rápidamente accesible, fluida y agradable.

Y hay una razón para tal cortesía. Hubo una mala experiencia con Viber cuando Messenger perdió cientos de usuarios debido a la avalancha de correo no deseado de las compañías que intentaban conseguir nuevos clientes. WhatsApp ofrece una nueva oportunidad para crear una comunicación realmente agradable y práctica con los clientes: la empresa está dispuesta a crear un nuevo paradigma de marketing.

WhatsApp te servirá de ayuda en las siguientes situaciones:

• Eres un B2C con una amplia base de clientes o una gran cantidad de clientes entrantes que constantemente pasan por el canal para conseguir ayuda. Según WhatsApp, este número debería ser de al menos 20.000 usuarios, pero lo más probable es que las cosas cambien en el futuro.
• Envía 2 o más mensajes a tus clientes en el contexto de 2 eventos diferentes o durante el período de 24 horas (por ejemplo, estado de entrega). En este caso, los mensajes de WhatsApp son más baratos que los de texto. Además, si el proceso de pedido implica un diálogo con un cliente (por ejemplo, se necesita una aclaración de la información), un chatbot de WhatsApp y un escenario de chat simple lo harán mucho más fácil que una llamada desde un centro de contacto.
• Estás compartiendo la información que debería estar al alcance de un cliente. Al igual que los cheques o las confirmaciones de reserva, generalmente todo lo que va al buzón, aunque los usuarios lo encuentran desfavorable.
• Tu centro de contacto o chat en vivo recibe un flujo entrante enorme. Bueno, esta comunicación se puede automatizar fácilmente con el nuevo canal. Además, aumentarás la conversión.

Cuenta de WhatsApp: Qué vas a conseguir

Una vez que tu marca esté en WhatsApp, obtendrás una cuenta de marca: una insignia verificada con una pequeña marca de verificación junto a tu nombre que se verá en el perfil de una cuenta, ventanas de chat y grupos. Además, obtienes un breve texto de perfil de la empresa y un fácil acceso a la marca.

NB: ¡una cuenta válida para una compañía!

Una vez que estás dentro, puedes:

• Brindar servicio e información a tus clientes: envía mensajes sobre el estado del pedido, comparte documentos y recopila comentarios.
• Trabaja con el tráfico entrante en un nuevo canal: el historial de chat se guarda, por lo que, en caso de que un usuario olvide algo, puede volver fácilmente a comunicarse contigo (en oposición al chat del sitio web).
• Personaliza tu comunicación a través de CRM y otras integraciones de sistemas de back-end.
• Implementa chatbots y emplea una alianza de chatbot-agent o chatbot-call center.

Comunicación: Tipos de mensajes

HSM (mensajes altamente estructurados o mensajes de plantilla de WhatsApp)

Estas son las plantillas de mensaje preaprobadas. No puedes usarlo con fines de marketing o promocionales. Además, no podrás cambiar un símbolo después de la validación, así que presta atención al escribir el texto. Un mensaje debe adaptarse a la solicitud de un cliente, su pedido, cuenta o tarjeta de fidelidad. WhatsApp cobra una tarifa por estos mensajes.

Mensajes de sesión

Estos son cualquier otro mensaje enviado y recibido en respuesta a un mensaje iniciado por el usuario a su aplicación. Un chat comienza cuando un usuario envía un mensaje a tu aplicación y dura 24 horas. WhatsApp no cobra ninguna tarifa por enviar estos mensajes. Pero ten en cuenta que WhatsApp está muy atento al spam y a los comentarios de los usuarios: crea una comunicación agradable y significativa.

Casos de uso

Notificaciones de servicio

Estas pueden ser notificaciones de cambios en la cuenta, pedido o estado de entrega. Puedes iniciar un diálogo con tu cliente en caso de que se modifique el pedido y se acuerde con el usuario. Puedes enviar archivos, tickets y cualquier otro contenido útil. Esta es una gran oportunidad para disminuir la carga sobre el personal de soporte técnico: sugiere a tus clientes que utilicen WhatsApp cuando quieran saber los detalles del pedido.

Comentarios y promoción

Al enviar un pedido a tu cliente, puedes notificarle el estado de la entrega. Después de eso, puedes iniciar un cuestionario en tu servicio directamente en el cuadro de diálogo de WhatsApp e incluso compartir un descuento por completar tu formulario. En este caso, solo pagas por el primer mensaje iniciado, y todos los demás serán gratuitos dentro del período de 24 horas.

Comunicaciones entrantes

A la gente le encantan las nuevas soluciones tecnológicas si estas son útiles. Una vez que surge un nuevo canal como este, rápidamente facilita una gran participación. Prueba y experimenta con este canal: agrega chatbots, comparte archivos multimedia, enlaces y materiales promocionales.

Leads de una campaña publicitaria

Con WhatsApp obtienes una alta tasa de conversión. Un toque en un botón de CTA en tu anuncio puede atraer a un usuario al chat con una marca. Por lo general, los clientes potenciales se envían a una página de destino o un sitio web, y solo después de eso, pueden recurrir a la marca a través de algún canal. Aquí pueden obtener toda la información que necesitan de inmediato. Y los mensajes son gratis.

HR bot

En caso de que tu departamento de recursos humanos dedique demasiado tiempo a realizar llamadas y entrevistas introductorias, considerala implementación de un chatbot de Recursos Humanos que atienda las preguntas frecuentes. Esto funciona bien tanto para el tráfico entrante como saliente: puedes iniciar una charla de trabajo en un canal de WhatsApp con la base de datos de candidatos.

Servicio de copia de seguridad

Funciona bien en caso de que no puedas comunicarse con tu cliente. Un gran caso de uso para empresas de servicios. Por ejemplo, un cliente dejó su número de teléfono en el formulario de tu sitio web y ahora no contesta. Puedes enviar un recordatorio de texto invitándolos al chat de WhatsApp. El mensaje entrante es gratis.

WhatsApp no es una panacea, no es necesario que traigas toda tu base de clientes a este canal. Depende de tu objetivo y formato de comunicación con los clientes. Si envías alertas que no implican más comunicación, no tiene sentido reubicarse en WhatsApp, ahorra dinero. Considera este canal como uno interactivo adicional.

El proceso de registro y los pasos técnicos

Con el proveedor

A decir verdad, el registro de WA es un proceso bastante triste, por lo que es posible que desees buscar ayuda de un socio oficial que proporcione el marco para construir un bot de WhatsApp. Se encargarán de todos los procedimientos y te proporcionarán una API adecuada para la conexión. Por supuesto, estarán en contacto contigo durante todo el proceso.

Además de la integración de canales, un proveedor es responsable de la integración con CRM y otros sistemas de back-end. Ajustan los correos electrónicos activados, ayudan con las plantillas de mensajes, el procesamiento del tráfico entrante y la actualización de la base de clientes.

Pasos tecnológicos:

1. Completa una solicitud para abrir una cuenta WA y envíasela al proveedor. Cuando se acepte tu solicitud, el proveedor te enviará un formulario de notificación y pautas para firmar.

2. Obten una cuenta comercial confirmada en el Facebook business manager. Elige el número de teléfono móvil que vas a usar y obten la verificación (usa tus documentos y certificados para garantizar la verificación en el primer intento). O puedes transferir los derechos de administración de una cuenta a tu proveedor. Este proceso puede demorar hasta 2 semanas.

3. Luego rellena el formulario con la información de la compañía que se mostrará en tu cuenta. Después de eso, crea templates y envíalos para su aprobación. También tendrás que esperar un par de semanas.

¡Ahora elige la variación de implementación, accede al canal de WhatsApp y comienza un diálogo con tus clientes!

Sin proveedor

Aquí hay dos opciones: puedes implementar un WhatsApp Business API Client a través de Docker o una solución en la nube de Amazon AWS. WhatsApp tiene una guía para ambas opciones.

O

Todas las configuraciones se pueden hacer a través del Facebook’s Business Manager. Creas la cuenta de tu empresa, te registras en el Facebook’s Business Manager. Aquí está la descripción del proceso .

Después de instalarlo, hay procesos de autenticación y registro. Ambas acciones requieren certificados, que obtendrás después de la verificación del perfil y número de teléfono. Podrás descargar el certificado en Facebook’s Business Manager siguiendo estas instrucciones.

Después de eso vas a la configuración y pruebas. Encontrarás la descripción de los pasos más importantes en la configuración de la cuenta, así como las propiedades y pruebas aquí.

Tráfico entrante

Como en el caso de nuestros clientes, sabemos que el negocio se preocupa principalmente por los escenarios de HSM y evita el tráfico entrante. Este es un paso en falso. Debido a que este tráfico trae clientes potenciales que puede convertir en ventas, y los clientes más leales y abiertos a nuevas ideas. Todo lo que tiene que hacer es hacer que esta comunicación sea exclusiva.

En caso de que ya use chatbots, las cosas serán mucho más fáciles: le sugerimos que use diálogos ya ajustados para WhatsApp y los mismos escenarios que tiene para WhatsApp Business. Revise estos escenarios y elabore el menú para dejar en claro a sus clientes qué consultas pueden abordar su nuevo canal.

Si nunca antes ha tenido un chatbot, pero está chateando con sus clientes a través de un widget en un sitio web, correo o centro de contacto, le sugerimos que analice los cuadros de diálogo, responda las consultas más frecuentes y cree algunos escenarios. para chatbots

En caso de que nunca haya tenido la experiencia en el desarrollo de chatbot, le sugerimos que busque una empresa profesional, para que no tenga que hacerlo desde cero gastando tiempo y dinero. Te llevarán a través de todo el proceso, desde el escenario hasta la programación. Obtendrá una solución agradable y fluida + experiencia que puede usar para construir bots usted mismo más adelante.

Tráfico saliente

Dado que todos los mensajes salientes después de la primera respuesta del usuario son gratuitos y no requieren la aprobación de WA, asegúrate de que tu mensaje genere la necesidad de responderte. Por lo tanto, tendrás la oportunidad de crear un diálogo: ofrecer servicios, programas de fidelización, ofertas especiales, etc. Mejora tu chatbot todo el rato: cuanto mejor hables con tus clientes, más a menudo regresan.

Buscca hacer una promoción personalizada, que puedes enviar inmediatamente después de que el cliente te responda. En esta primera etapa, puede adaptar las mecánicas de participación del cliente integradas en tu CRM a este nuevo canal; esto hará que todo el proceso sea fluido y agradable.

Obtener el consentimiento del cliente

Después de haber hecho todo lo anterior, comienza a formar la base de datos que planeas agregar al canal de WhatsApp. Este consentimiento para enviar mensajes en una aplicación es obligatorio. Ten en cuenta que la formulación debe ser clara: el usuario debe estar al tanto de la información que se utilizará y enviará a través de WhatsApp. Este consentimiento supone una acción: el usuario tiene que poner un cheque o completar el número de teléfono.

Escalas de tiempo

Todo el proceso puede tomar hasta 2 meses. Ten en cuenta que esta es una solución relativamente nueva y que la integración puede ejecutar horas extras debido al proceso de backend en WhatsApp (por ejemplo, el año pasado, desde mediados de julio y hasta fines de agosto, el acceso de prueba no funcionó, porque el trabajo de API estaba disponible). Para acelerar el proceso, puedes iniciar el escenario, las plantillas HSM y el desarrollo base justo después de que se haya aceptado tu solicitud.

The post WhatsApp para empresas: una guía completa sobre el Messenger más popular first appeared on Planeta Chatbot.