Existe una estadística a nivel mundial que dice lo siguiente:

• El servicio de Whatsapp es utilizado actualmente en 109 países.
• El 70% de los usuarios de Whatsapp utilizan la aplicación diariamente.

Qué nos quiere decir esto? Que realmente cualquier mensaje que puedas brindar a tus clientes lo van a leer, eso tenlo por seguro.

¿Cómo aprovechar esto?

De muchas formas, menos para vender!.(Así es, pero no te desanimes y sigue leyendo.

Facebook al liberar el Api de Whatsapp nos hizo un gran favor, ya que nos abrió un canal de comunicación muy grande donde podemos aprovechar los mensajes que deseamos enviar a nuestros clientes, pero Whatsapp no te dejara crear mensajes para enviar promociones o ventas a tus clientes, no es el objetivo de esta solución y mejor que sea así. Se imaginan nuestro whatsapp lleno de publicidad?

Entendiendo esto podemos pasar a explicar cómo puede usarse los chatbots dentro de Whatsapp con algunos ejemplos en diferentes rubros empresariales.

Clínicas

Imaginemos una solución de bots donde las clínicas podrían enviar las citas a sus pacientes y que puedan cancelar o confirmar las citas mediante una respuesta por Whatsapp.

Una solución alternativa y no solo para clínicas, es el envío de encuestas de satisfacción para los clientes, donde se podrá conseguir la información de cómo les fue en la cita.

Concesionario de Autos

Ahora imaginemos una empresa que vende autos, pero nos concentramos en el post venta para servicios de mantenimiento.

Un chatbot ideal seria que se pueda enviar cada cierto tiempo a los clientes un recordatorio indicando que ya se acerca su revisión de auto y el cliente con un bot entrenado podría consultar: el precio del mantenimiento, que involucra el mantenimiento, en que lugar se puede hacer el mantenimiento y hasta reservar la fecha del mantenimiento.

No olvidemos que aquí el bot podría también brindar su encuesta de satisfacción.

Bancos

Los bancos son un rubro que pueden explotar los chatbots de Whatsapp.

• Consulta de saldos.
• Consulta de estado de cuenta y próxima fecha de pagos.
• Información de tramites.
• Información de tipo de cambio.
• Información de productos.
• Evaluación crediticia para nuevos créditos.

Realmente en este rubro se pueden hacer muchas cosas con un chatbot para Whatsapp.

Restaurantes

Los restaurantes son un rubro atractivo para el uso de chatbots, puedes usar para la reservación de mesas, cantidad de comensales, fecha y hora. Así como también puedes usarlo si se desea para delivery.

Aerolíneas y Transporte

El rubro de transporte ya sea aéreo o terrestre puede explotarse con esta tecnología de chatbots. Los clientes siempre tienen consultas de vuelos, de viajes, disponibilidad, llegadas, numero de vuelos, etc. Realmente solucionaríamos muchos inconvenientes de información con este canal.

Ahora, alguien me puede preguntar sobre los pagos que se podrían hacer. Realmente seria difícil en estos momentos realizar pagos, Whatsapp esta trabajando sobre esto, pero por el momento, se soluciona de una manera muy fácil:

• Cuando el cliente ya solicite toda la información y quiera realizar el pago, esto lo puede derivar a una pagina con toda la seguridad correspondiente y con la información del pago para que se pueda efectuar sin problemas. Luego que realiza el pago se envía un nuevo mensaje al whatsapp.

Esto se podría usar para cualquier tipo de empresa que desea realizar cobros para estos servicios.

Chatbots con Whatsapp

Así como este rubro de empresas, puede existir muchos rubros mas que pueden facilmente reemplazar las labores de humanos, tales como rubros de Hoteles, telefonía, educación, gimnasios, startups, etc. y lo mejor de todo que estén conectado al canal de comunicación mas usado a nivel mundial, con esto garantizamos una comunicación fluída con tus clientes.

Apóyate de una herramienta de Gestión de Clientes CRM integrado con Bots

Si bien es cierto, todo lo anterior se lee bien y puede ayudarte a reducir muchos costos y entregar mejor servicio. Los chatbots suelen equivocarse por no contar un entrenamiento adecuado mayormente en las primeras semanas que se muestra al público.

El bot es como un trabajador nuevo en una empresa, se le tiene que enseñar a trabajar y esto toma su tiempo.

Mientras tanto existen herramientas en el mercado que te pueden ayudar a gestionar tus clientes, crear bots, enviar recordatorios a whatsapp y tener un chat en linea.

Plazbot

Nuestra herramienta Plazbot cuenta con todo lo mencionado anteriormente, es una solución creada en Perú donde te podrá ayudar a:

• Crear bots con inteligencia artificial de Dialogflow, nuestra solución esta totalmente integrada a esta herramienta.
• Chats en linea e intervención de humanos cuando se genere una equivocación o fallbacks del bot.
• Creación de agentes y gestión de horarios.
• Clasificación de los clientes y asignación de agentes.
• Integración total con Api de Whatsapp.
• Entrenamiento de bots.
• Creación y configuración de intenciones.
• Integramos la solución a cualquier servicio o base de datos que se necesite y creamos el flujo del bots para la solución.

Otras Herramientas

Para concluir, realmente en el mercado existen muchas herramientas que ya están cubriendo esta necesidad y todas son muy buenas, realmente lo que se necesita es promover el uso de los chatbots, entender la importancia del entrenamiento y dejar al bot actuar por si solo.

The post Whatsapp y Chatbots: Combinación perfecta first appeared on Planeta Chatbot.

En primer lugar, es importante mencionar que los chatbots no nacen sabiendo, es erróneo creer que los chatbots desde el primer día de implementación tendrán la capacidad de poder contestar todas las preguntas y comportarse con tu cliente como tú deseas sin un entrenamiento debido.

Así como cualquier recurso contratado de la empresa, necesitan aprender de la compañía, entrenarse para poder conocer a su cliente y estar preparados ante las consultas de los mismos, no solo es colocarlo y que responda lo que se pueda.

Te doy cuatro simples consejos para implementar una buena estrategia de Marketing y atención al cliente con chatbots, espero sea de tu ayuda.

1. Define la personalidad de tu chatbot

Los clientes deben tener una experiencia única cuando hablan con tu marca y lo mejor es que puedan ver que no están hablando con un simple bot, si no están teniendo una experiencia conversacional diferente que los ayudará en todo momento, mientras dure la estadía en tu sitio.

Cuando hablo de crear una personalidad, es en la forma de conversación que puede tener, que sea lo mas natural posible, y esto se puede hacer en base a un entrenamiento constante.

2. Cambiemos el concepto de “Agentes” por “Entrenadores”

El concepto de “agentes” es un concepto base en las aplicaciones y servicios de atención al cliente. En una estrategia de chatbot, este concepto tiene que cambiar, los chatbots tienen que ser entrenados de manera constante al inicio.

Si deseas cambiar tu área de soporte y atención al cliente, entonces tienes que definir los tiempos de atención desde un inicio, por ejemplo 30% de atención por el chatbot y 70% de atención al cliente por el entrenador, mientras exista mas entrenamiento y acompañamiento del entrenador, el chatbot aprenderá mucho mas rápido y podrá contestar la mayor cantidad de respuestas posibles, entonces ahí vas cambiando los porcentajes de atención y vas midiendo la cantidad de preguntas y respuestas bien contestadas y las que necesitan entrenar.

Con un buen entrenamiento el numero de respuestas del chatbot sin conocer, mejorara significativamente ya que junto a una plataforma de ML, sera exitoso.

3. Armar un buen análisis de flujo y árbol conversacional

No importa que tantas preguntas pueden tener tus clientes, se puede organizar. Es importante poder tener mucha comunicación con el área de soporte, herramientas de base de conocimiento, atención al cliente y poder captar todas las posibles preguntas y frases que puede recibir un bot.

Al inicio estoy seguro que no serán todas y es más, estoy mas que seguro que jamas se podrá a saber todas las frases o preguntas que un cliente vaya a tener con una empresa. Siempre hay algo nuevo, pero así como pasa con las personas, también debería de pasar con los bots y seguir siempre alimentando el árbol conversacional hasta que el bot pueda estar bien entrenado.

4. Elige bien la plataforma que usaras o empresa que te ayudará a implementar el chatbot

Es importante saber que es lo que deseas hacer con tu chatbot, realmente existen muchos casos de uso y experiencias conversacionales que se pueden crear, pero lo principal es que tengas claro que es lo que deseas que tu chatbot haga.

Por favor, es importante que para esta pregunta, la respuesta no sea: “Quiero que mi chatbot conteste todo”. Realmente si tienes esa respuesta, tu estrategia será un fracaso. Tienes que tener un alcance definido, tienes que comenzar de a pocos y luego que tu chatbot aprenda mas y mas con un seguimiento de un entrenador de manera constante.

Ahora luego de tener claro que es lo que quieres del chatbot, tienes que definir su complejidad, en base a esto, podrás saber si tu chatbot es tan sencillo de colocarlo en algún servicio en la nube, o es que realmente se tiene que tener desarrollos a medida para su implementación.

Recalco que es muy importante definir lo que deseas del chatbot para saber el alcance.

En estos momentos en el mercado existen muchas plataformas que te pueden ayudar a crear tu chatbot dependiendo de la estrategia que tengas.

Si tu publico se encuentra en Facebook existen herramientas como Chatfuel y Manychat que te pueden ayudar y muy bien, son herramientas muy sencillas de usar.

Si tienes conocimientos técnicos y conoces conceptos de inteligencia artificial, Dialogflow de Google te puede ayudar muy bien, es una herramienta que esta creciendo bastante.

Si deseas tener un chat en tu pagina web integrado a dialogflow pero no tienes mucho conocimiento técnico y tu estrategia es mas orientada al servicio al cliente. Plazbot.com te puede ayudar, es un servicio creado por nosotros que se encuentra en fase beta sin costo, donde podrás agregar entrenadores, asociar bots, intervenir conversaciones apagando el bot, guardar y exportar clientes, generar un script para tu pagina. Puedes probar la herramienta y enviarnos tus feedbacks.

Ahora, si ves que las herramientas que te he mencionado no abarca todo lo que tu chatbot necesita, entonces elige contratar una empresa que sea especialista en creación de bots, ellos te ayudaran a tener el bot idóneo, con conexión a tu base de datos, envío de correos, consultas, múltiples plataformas, etc.

Conclusión

Tener un bot, no es de un día para otro y menos nacen sabiendo, realmente un bot para tu empresa debe de ser considerado como cualquier proyecto de Marketing o de software y con la misma importancia, ya que una buena estrategia de chatbot y bien implementada, te ayudara mucho a reducir costos, generar mas ventas y poder llevar una mejor imagen de tu empresa y atención al cliente.

The post 4 Consejos para implementar un chatbot y no morir en el intento first appeared on Planeta Chatbot.

Los eventos son los indicadores que podemos darle a nuestro asistente para que pueda responder un llamado desde fuera de dialogflow. Esta parte que voy a comentar es un poco mas técnica pero importante cuando deseas trabajar con tu bot desde otras herramientas y dialogflow te contestará sin problemas.

Para empezar creamos una intención y le ponemos de nombre al evento: EventAlerta.

Antes de seguir, es importante mencionar que por defecto dialogflow crea un evento de “Welcome” en la intencion Default Welcome Intent:

Este evento se crea para todas las aplicaciones que tiene Dialogflow integrada y que ayuda cuando una persona saluda al bot desde otra herramienta y este le responde con el saludo correspondiente.

En la documentación nos comenta un poco más de esto.

Y esto lo puedes agregar solo colocando un alias en eventos.

Perfecto, regresando a nuestro ejemplo, hemos creado un evento que se llama EventAlerta, entonces al colocar este evento, nosotros vamos a realizar la consulta desde fuera de dialogflow para ver que nos responde.

Para el ejemplo vamos a usar una herramienta que se llama Postman que nos ayudara a integrarnos con Dialogflow mediante llamadas Json.

Entonces, vamos a seguir las indicaciones de la documentación de Dialogflow, y desde postman vamos a llamar al evento, para esto configuramos la llamada:

En el envío POST se va a enviar la ruta para el consumo del api de dialogflow:

https://api.dialogflow.com/api/query?v=20150910

Y en la cabecera del envío se coloca la autorización y el tipo de contenido. En la autorización se tiene que colocar el Bearer e inmediatamente después el Client access token que se encontrará en la parte de configuración del agente.

Luego en el cuerpo del envío se llamara mediante el siguiente Json al evento configurado.

Entonces, al presionar el boton de SEND el sistema nos arrojará la respuesta de Dialogflow con toda la información que necesitamos.

Con esta información, nosotros podremos mostrar en nuestra aplicación lo que necesite el cliente, es muy útil para aplicaciones que desean obtener respuesta desde fuera de Dialogflow.

También se puede enviar la información con para metros, para esto creamos un parámetro en la intención y configuramos la respuesta.

Algo así:

Entonces si nosotros hacemos el mismo llamado pero ahora enviando con un parámetro o los parámetros que se deseen, podrá tener la respuesta de manera configurada.

Y la respuesta sería así:

Y verán que el nombre sale formateado con el parámetro.

Tal como comenté antes, este artículo de eventos se tornó un poco más técnico a los anteriores, espero que se haya podido entender la funcionalidad y cómo usar los eventos desde fuera de Dialogflow.

Sé que prometí un capitulo mas de Webhook, pero al ver la experiencia de hacer un articulo técnico, tratare de realizar un vídeo explicativo que también lo subiré por acá, donde tocaré los temas de:

 

• Creación de Webhook en Firebase.
• Configuración y uso de Webhook en Dialogflow.
• Configuración del servidor Node.js para la recepción de mensajes y retorno de los mismos.
• Uso de base de datos no relacional para guardar los datos que se ingresen.

 

Espero haberlos apoyado un poco más en el entendimiento de Dialogflow.

Cualquier duda me escriben y con gusto la responderé: kristian@plazma.pe

¡Saludos y muchas gracias!

The post Entendiendo Dialogflow de manera definitiva — Parte 4 (Eventos) first appeared on Planeta Chatbot.

En una comunicación entre dos personas, el Contexto es el conjunto de circunstancias en las cuales se produce la Comunicación (lugar y tiempo, cultura del Emisor y el Receptor, etc.), para no perder el contexto en una conversación siempre es importante tener información de la frase anterior para seguir teniendo una comprensión en el mensaje.

Por ejemplo, imaginemos una conversación donde exista un contexto:

• Persona: Hola Nicolás, ¿sabes cuál es el clima en Lima, Perú?
• Nicolás: Claro que sí, el clima es de 25 grados centígrados.
• Persona: ¿Y en New York?
• Nicolás: Es de 12 grados centígrados.

Como verán en esta conversación existe un contexto que Nicolás tuvo que tener para poder contestar la segunda pregunta sobre el clima en New York. Si esta primera pregunta no hubiese existido, no se sabría que deseaba saber la persona. Por ejemplo, si hago la pregunta a Nicolás sin un contexto antes no se sabría que responder.

• Persona: ¿Ah y en New York?.
• Nicolás: ¿Disculpa?

No existe contexto es por eso que no se puede saber la intención de la persona.

Ya con este preámbulo, vayamos a configurar esto en Dialogflow, iniciemos creando una intención que se llame: Intent_contexto_1

Ahora, en la parte de contexto vemos dos campos, que dicen “Add input Context” y “Add output Context”.

• Add input context: En este campo se va a colocar el contexto de donde se está recibiendo la primera parte de la conversación o los contextos anteriores.
• Add output context: En este campo se va a colocar el contexto a donde se enviará las respuestas siguientes.

De esta forma es como se enlaza la conversación y no se pierda el contexto. En dialogflow existen dos maneras de hacerlo, una que te ayuda la misma herramienta y la otra que sería de forma manual. Nosotros nos centraremos en la primera.

Crear contexto con Follow intent

Dialogflow te ayuda a crear los contextos en las conversaciones mediante los “Follow Intent”. En este caso ya tenemos creado una intención, ahora nos vamos a ir y coloquemos el cursor del mouse encima de la intención, y nos saldrá la opción para poder crear una intención de seguimiento:

Vamos a crear un caso de uso para que tenga mejor entendimiento.

El caso de uso dice así: Una persona ingresara al bot y le consultará a Nicolás si puede hacer una reserva en el hotel, Nicolás le preguntará si es socio del hotel y si ya se había hospedado antes.

Manos a la obra.

En la primera intención colocaremos las frases del cliente y en la respuesta colocaremos las preguntas que el bot le hará.

Perfecto, lo que estamos haciendo es colocar ciertas preguntas donde lo mas probable es que el cliente nos responda SI o nos responda NO.

Entonces comenzaremos a crear el hilo de la conversación, para esto nos vamos a la ayuda ya mencionada antes de dialogflow.

Y vamos a presionar en primera instancia el que dice “YES”.

Y automáticamente como verán se genera una intención debajo de la intención principal.

Tal y como mencioné antes, esto es una ayuda que nos da dialogflow para generar contextos en la conversación, veamos que generó internamente.

Si vemos la intención principal, se generó un alias en el contexto de salida, esto indica que esta enviando esta información al siguiente contexto.

Intencion Principal

Y si vamos a la intención que se creó, veremos que esta recibiendo este mismo alias pero en el campo de entrada.

Intencion de Segundo Nivel

De esta forma es como se va armando el contexto de la conversación, si vemos el nuevo contexto que creó el dialogflow para respuestas “YES”, se verá que la herramienta te ayuda a armar las frases.

Pero sigamos con el caso de uso.

Al responder SI el usuario, entonces lo enviaremos a la siguiente pregunta, para esto generamos una nueva intención debajo de la ultima que se creo y quedaría mas o menos así:

Al hacer esto, veremos que las tres intenciones ya se encuentran enlazadas por los alias que genera la misma aplicacion.

Intencion de segundo nivel

Intencion de tercer nivel.

Perfecto, ahora probemos para ver como quedó:

De esta manera, pueden ir creando un modelo conversacional de manera fácil y sencilla con la ayuda de dialogflow. En el ejemplo anterior si no existe un contexto creado y nosotros le ponemos al bot solamente la palabra SÍ, el bot no entenderá.

Crear contexto de forma manual.

Así como Dialogflow te ayuda creando los contextos de manera automática, hay veces que esta situación no te podrá ayudar y tienes que crearlo de manera manual, para este caso usaremos el ejemplo del clima.

Crearemos una intención y lo configuraremos de la siguiente manera. En este caso, usaremos una entidad de sys.any.

Hasta este punto no hay ningún problema, si probamos nos saldrá la información.

Ahora, que pasaría si yo después le pregunto: “¿Y en Santa Cruz?”

El bot no va a entender por que esta frase no esta dentro de un contexto. Pero vamos a amarrarlo. En la intención vamos a colocar un alias dentro del campo de “Add output context” y lo llamaremos contexto_clima.

Y vamos a crear otra intención más que se llamará: Intent_seguimiento_clima, donde lo configuraremos de la siguiente manera:

Y en la parte de contextos, recibimos la entrada contexto_clima.

Vayamos a probar.

Como verán, también se encuentra funcionando las entidades y se pudo amarrar de manera correcta y manual los contextos en la conversación.

Ahora, dentro del mundo de contextos, también existe un concepto más que se llama Lifespan.

El lifespan es un número que se encuentra al costado de los alias del contexto, donde nos va a indicar la cantidad de veces que nosotros podemos configurar el contexto para que no se pierda. Según la documentación de dialogflow la cantidad de veces que se puede esperar para no perder un contexto es de 5 o en el intervalo de 20 minutos. Si pasa esto, entonces el contexto desaparecerá y el bot ya no entenderá si deseas seguir una conversación.

Ok, si no se entendió, mejor pasamos a un ejemplo.

Vamos a seguir con nuestro ejemplo de las ciudades y en el contexto de la intención principal, vamos a colocar el lifespan que sea 2.

Lo que estamos diciendo al bot que en una conversación y en este contexto, solo reciba como máximo dos frases mas fuera de contexto para que no se pierda. Hagamos el ejemplo:

Ahora a partir de acá, el bot solo aceptara dos frases mas fuera del contexto antes de perderlo.

Probemos 1 vez.

Probemos 2 veces.

Si ahora yo consulto y regreso a la conversación del contexto, ya se habrá perdido por que ya seria una tercera vez y yo configure el contexto que solo reciba dos veces.

Ahora, si lo configuro y coloco el lifespan en 4, veremos que pasa:

Hago la pregunta.

Pruebo 1 vez.

Pruebo 2 veces.

En el ejemplo anterior cuando configure en 2 el lifespan y en una tercera frase, se había perdido el contexto, ahora el lifespan esta configurado a 4, entonces si regreso al contexto de la conversación, el bot responderá sin problemas.

De esta manera es como funciona el concepto de lifespan.

Con lo mencionado, espero poder ayudado a entender un poco mas la parte de contextos de Dialogflow, se extendió un poco el artículo.

En la próxima parte, hablaré de eventos en dialogflow. Esta parte es un poco mas técnica pero muy útil si se desea consultar las intenciones desde fuera de la herramienta.

The post Entendiendo Dialogflow de manera definitiva — Parte 3 (Contextos) first appeared on Planeta Chatbot.

En la parte 1 del tutorial, vimos algo muy básico de como crear una intención y configurar las frases de entrada y las respuestas del bot. Hasta ahí, ya podemos dar inicio a crear asistentes virtuales con casos de uso básicos de preguntas y respuesta, solo es cuestión de configurar bien las intenciones y te aseguro que tendrás algo muy profesional.

Pero ahora vamos a complicar un poco más el caso de uso. Imaginemos que vamos a crear un bot para un clínica y configuraremos una cita de un paciente.

Inicamos creando el bot que es algo que ya vimos, y le ponemos Intent_Cita

En la parte inferior le saldra botones para agregar las frases, parametros, etc. Solo ponemos “Add…” a todo y listo!.

Manos a la obra!

Nuestro caso de uso dice: Un paciente se conectará con nuestro agente Nicolas y le dirá que desea una cita para el día 10 de noviembre, el agente le preguntará la hora de la cita y luego para culminar le preguntará si desea pagar en efectivo o con tarjeta de crédito, luego se registrará la cita y agradecerá al paciente por la llamada.

Perfecto en primera instancia lo que debemos de hacer es colocar la frase con la que el usuario probablemente indicara que quiere una cita.

Por ejemplo: “Buenas, quiero una cita para el dia 10 de noviembre.”

Al momento de colocar la frase y presionar Enter, nos dimos con la sorpresa que Dialogflow entendió lo que deseabas poner, y eso es lo maravilloso de esta tecnología, pero vamos a ver que entendio.

Si vemos, agregó dos entidades de manera automática como una ayuda para nosotros, estas entidades son del mismo sistema, el cual asume que una parte de la frase hace referencia a una fecha y la otra parte hace referencia a una hora especifica.

En este caso una nos va a ayudar y la otra no, asi que eliminamos la que esta sombreando la palabra “una” por que dentro de nuestro contexto la palabra “una” la hacemos referencia a cantidad, mas no a la hora.

Si desean conocer más sobre las entidades del sistema visiten esta página: https://dialogflow.com/docs/reference/system-entities

Para eliminar presionamos en la palabra “una” y le damos el boton de “x”.

Y listo, nos deberia estar quedando así:

Perfecto, ya tenemos la primera frase del cliente y nos mencionó cuando desea la cita.

A esto podemos agregarle mas frases, por ejemplo:

Como verán el sistema sigue entendiendo que pertenece a la misma entidad “Date” del sistema, así que estamos bien hasta ahí.

Ahora vamos por la segunda parte, el sistema le tiene que preguntar al paciente a que hora desea la cita.

Para esto vamos a colocar nuevamente frases en la herramienta, simulando una respuesta a la pregunta del agente, por ejemplo:

Es importante mencionar que no debemos confundirnos en colocar preguntas del agente en las frases, estas frases solo son de entrada al chatbot simulando lo que podría estar escribiendo el usuario. Recalco por que espero no ser el único que se confundía en esto.

Ahora, lo que se tiene que hacer es poder insertar las preguntas que el robot dará a cada tipo de entidad que se ingresa. En este caso sabemos que el paciente indicará que desea una cita en cierta fecha, luego el bot le preguntará la hora de la cita, para hacer esto lo insertamos en la sección de parámetros.

En estos momentos deberían de tener algo así:

Entonces nos vamos a la entidad donde debemos de colocar la pregunta. Si seguimos los colores de la frase con la del parametro veremos que es el segundo parametro llamado “Time”.

Luego, en este parametro le vamos a decir que es requerido, y presionamos en el boton “Define prompts” y colocamos las preguntas que deseamos, algo así:

Perfecto, si todo esta de manera correcta, vamos a ver como va Nicolas hasta el momento. Guardamos el agente y probamos.

Vamos a colocar el siguiente ejemplo:

Al colocar esta frase y presionamos Enter, vamos a ver que sucede:

Excelente el bot me esta preguntando la hora de acuerdo a lo configurado, ahora voy a poner que quiero la cita para las 4 de la tarde.

Perfecto, el bot ya esta registrando las fechas y la hora y la respuesta, la coloque dentro de Response.

Ahora, estoy seguro que alguien se preguntará, donde se registro la fecha y la hora si no hemos hecho nada mas que configurar preguntas y respuestas.

Bueno, hasta este momento lo unico que va a hacer el sistema es guardar esos datos en el tiempo que dura la intención. Podemos ver estos valores en la consola de la derecha.

Acá vemos que realmente el sistema ha guardado la información, que el paciente ha mencionado en los parámetros correspondientes, entonces vamos por buen camino!.

Estoy seguro que en este momento podría tener otra pregunta que me diga: Cómo hago para guardar estos datos en mi base de datos o conectarme a una api de mi sistema de citas?. Para esto, voy a hacer otra parte mas adelante donde les enseñaré como trabajar con los webhook de google y podemos guardar la información en una base de datos, primero vayamos paso a paso.

Seguimos…

Para poder terminar nuestro caso de uso, nos faltaría agregar como desea pagar el paciente la cita. Como dialogflow no tiene este tipo de entidad (hasta donde yo sé), tenemos que crear una entidad personalizada, para esto nos vamos al panel izquierdo y nos vamos a la opción de entidades (Entities).

Presionamos el botón de Crear Entidad.

Vamos a crear una entidad que se llama TipoPago y colocaremos dos entradas que son las que posiblemente el paciente nos mencione. Efectivo y Tarjeta de Crédito y al costado, las posibles frases que una persona puede decir para dar entender el tipo de pago que va a realizar.

Presionamos grabar y con esto regresamos a nuestra Intención cita para terminar de configurar.

Ya en nuestra intención, vamos a colocar una frase de como el cliente podria responder a la pregunta de como pagará la cita. Colocaremos “Pagaré con efectivo.”

Perfecto, dialogflow ya entendio que existe una nueva entidad y ya la encontró. Entonces de aca ya es facil por que ya sabemos que debemos colocar que el parametro de la entidad es obligatorio y colocar una pregunta.

listo!, grabamos la intención y vamos a probar que tal quedó…

Seguimos el flujo hasta la última pregunta.

Y vemos que si funciona, entonces colocaremos que vamos a pagar con tarjeta de credito.

Y listo! tenemos todos los datos de la cita para que podamos registarla en nuestra base de datos.

Con esto ya culminamos la parte de entidades, podemos tener los casos de uso que deseamos y podemos manejarlo de la misma forma, por ejemplo agregar una ciudad, o hacer un caso de uso de una empresa de delivery, etc.

En la siguiente parte, tocare la parte de contexto en dialogflow.

Tip Adicional

Al momento de agregar una frase podemos definir si la frase tendrá un contexto directo con la entidad o dejamos que Dialogflow nos apoye con una frase ingresada. Esto se diferencia mediante “” o el “@”. Mas o menos asi:

y si probamos, veremos el resultado:

Según la documentación de Dialogflow, se recomienda usar las frases que contengan el “”, ya que de esta manera se puede ayudar a que robot pueda entender mucho mas las intenciones del usuario y pueda aprender.

The post Entendiendo Dialogflow de manera definitiva — Parte 2 (Entidades) first appeared on Planeta Chatbot.

Cuando vi por primera vez Dialogflow fue muy intimidante para mi, existían muchos conceptos que no entendía en un principio y que con el tiempo y leyendo se pueden llegar a entender un poco mas. Realmente creo que todo este mundo de Chatbot o asistentes virtuales es relativamente nuevo por lo que estoy seguro a todos los que nos gusta crear bots, estamos en constante aprendizaje para explotar mas esta herramienta.

Cuando entras a Dialogflow, lo primero que tenemos que hacer es crear un agente.

Esto lo hacemos rápidamente, yo le puse Nicolas y configuramos el idioma, la zona horaria y el proyecto de Google que estará relacionado.

Al momento de crear, el sistema nos lleva al agente y vemos lo siguiente:

Vamos a parar un momento aquí, el primer panel es muy sencillo y es donde se encuentra las opciones para configurar tu agente. En el panel del centro se encontrara las intenciones, pero variara dependiendo de la opción que te encuentres y en el panel de la derecha podrás probar las configuraciones que realices.

Por defecto dialogflow te crea dos intenciones que son importantes:

Fallback Intent: Son las respuestas que tendrá el bot, cuando no entienda que se le esta diciendo, puedes configurar varias respuestas.

Welcome Intent: Es la respuesta que obtiene el usuario cuando desea comunicarse con el bot, es un saludo de bienvenida y entraremos en esta intención para entender un poco mas su estructura.

Cuando entramos por primera vez a una intención nos encontramos con estos conceptos, pero no te preocupes, intentaré explicar de una manera sencilla (espero se me pueda entender) cada uno de ellos y poder hacer un ejemplo y que quede un poco mas claro como funciona. En esta primera parte me voy a centrar en Intenciones que es lo mas sencillo.

Las intenciones a mi entender y comparándolo con una conversación con alguien, es como el inicio de una conversación para obtener una información.

Por ejemplo:

Intención de Saludo: Hola como estas?

Respuesta: Yo estoy bien gracias!

En este ejemplo se tuvo la intención de saludar a alguien y esperar una respuesta a ese saludo.

Veamos otro ejemplo:

Intención de Ubicación: Me puedes dar tu dirección?

Respuesta: Claro que sí, estoy viviendo en miraflores, en lima, Perú.

En este ejemplo vemos como se creo otra intención para recibir información. De esta manera es como funciona Dialogflow, es por eso que el bot tiene que entender todas las intenciones que tendrán con el, para poder configurar. Cabe resaltar que es importante también tener casos de uso específicos para no complicarnos con la configuración.

Por ejemplo, si mi caso de uso es poder hacer reservaciones de viajes para una empresa, no dediquemos tiempo en contestar preguntas como: “Y cual es el menú del día?”.

Entendido esto, entonces ya sabemos que debemos entender el caso de uso y crear las intenciones de acuerdo a preguntas que se puedan tener. Si seguimos analizando la intencion de Welcome, veremos que trabaja en base a varias frases con lo que una persona podría saludar al bot.

Estas frases son las que nos dá dialogflow por defecto, acá lo debemos hacer en esta intención y en todas las intenciones es colocar todas las frases que creemos el usuario usara para saludarnos. Lo sé, es muy difícil saber que colocará el usuario o saber todas las opciones que existen, pero acá es donde entra el entrenamiento del bot que mas adelante hablaré, por el momento coloca las que creas conveniente.

Luego de colocar todas las frases que has pensado, nos vamos a la respuesta.

Y como vemos, es tan sencillo como colocar todos las frases de respuesta que se nos ocurra.

Y si probamos en la consola, veremos el resultado…

Ok Ok lo se! fue un ejemplo muy básico, pero mientras vayamos avanzando estoy seguro que se pondrá un poco mas interesante, cuando veamos entidades, contexto, eventos, webhook, etc.

El objetivo es poder entender un poco mas el funcionamiento de dialogflow, se pueden hacer miles de cosas pero espero que lo que pueda escribir les ayude. Como mencioné anteriormente, todos estamos aprendiendo en este mundo de los asistentes virtuales!

Parte 2: Entidades

Tip adicional

• • Existe una función interesante en las intenciones de poder colocas las prioridades, esto es importante cuando tienes frases iguales en varias intenciones y quieres que una tenga prioridad sobre las otras. Esta funcionalidad se encuentra a lado izquierdo del nombre de la intención.

• Si deseas ver como funciona el NLP de Dialogflow es sencillo. Si nosotros nos damos cuenta en las frases de saludo tenemos esta lista:

Pero si en la consola nosotros escribimos un saludo parecido a estos de la lista, Dialogflow lo entenderá y te devolverá el saludo, probemos:

y listo!, vemos que entendió la herramienta lo que le quisimos decir a pesar que no esta dentro de nuestras frases configuradas y de esto se trata, de poder entrenar mucho al bot para que pueda ir entendiendo lo que le queremos decir mientras mas frases coloquemos.

The post Entendiendo Dialogflow de manera definitiva — Parte 1 (Intenciones) first appeared on Planeta Chatbot.

Todos nos hemos topado algunas veces con este caso, donde tenemos la oportunidad de meternos en una conversación con el cliente mientras esta conversando con el robot, para poder brindarle información adicional que no contemplamos al momento de diseñar el bot.

¡Manos a la obra!

Con esta forma, lo que vamos a hacer es trabajar con los atributos que la herramienta tiene, para esto creamos un bloque que se llamará HABLAR CON ALGUIEN y creamos un atributo que se llame ROBOT que le vamos a colocar un valor “0″.

Este bloque lo vamos a llamar cada vez que se necesite y que queremos desactivar el robot. En este caso será cuando el cliente desee “hablar con alguien”.

Luego en este mismo bloque, inmediatamente después, lo que haremos será enviar al robot a un bloque EN BLANCO preguntando si el atributo es “0”. En caso sea cero, lo envía al bloque. Este bloque se encuentra totalmente vació para que el bot sepa que no efectuará ninguna acción.

De esta manera el bot siempre se encontrará desconectado ya que el atributo a partir de ahora se encontrará en cero. La desventaja de esto es que siempre, para este usuario, el atributo se quedara en “0” por lo que no le volverá a salir las respuestas automáticas a este cliente.

Para asegurarnos de que siempre sea así, entonces hay que colocar también este atributo en el bloque de Welcome Message.

Ahora…

Que pasa, si lo que quisiste hacer y la intervención en el chat que hiciste, solo lo deseas por una unica vez? Bueno, en este caso debes de darle una opción a tu cliente para activar el bot nuevamente.

Para esto, lo que hice fue que al momento de ejecutar la opción HABLAR CON ALGUIEN, explicarle al cliente como activar el chatbot.

Este evento ACTIVAR ROBOT que coloque en el mensaje al cliente, lo configure en la parte de Set up IA, para que pueda llamar al bloque que denominé ACTIVAR CHAT.

Y en el bloque ACTIVAR CHAT lo configure de esta manera. Donde lo que hago es cambiar el valor del atributo robot a “1” y de esta manera el robot volverá a funcionar.

Otra forma de Activar el chat…

Si en caso la forma anterior, de decirle al usuario que active el chat, no te parece la forma mas conveniente, lo que puedes hacer es enviar a tu cliente a los bloques de secuencia y enviarle un mensaje al día siguiente o en el transcurso de un tiempo (ya sea horas o minutos) agradeciendo la comunicación contigo.

Cuando envías el mensaje que se encuentra dentro del bloque de secuencia, colocas el atributo Robot a “1” y listo, el cliente ya se encuentra nuevamente activado para conversar con tu bot.

Conclusión

La forma que acabo de comentar, si bien es cierto no es oficial y menos una forma muy ortodoxa de desactivar al bot, me ayudo mucho para poder intervenir en una conversación con un cliente que me parecía interesante y el que robot ya no este respondiendo cuando el cliente pregunte algo.

Esta forma puede ser aprobada por unos y desaprobada por otros, pero creo que es una forma de las tantas que pueden existir para hacer la tarea.

¡Lo importante es tener nuevas soluciones en nuestro repertorio!.

The post Tutorial: cómo desactivar Chat para conversar con tus clientes en Chatfuel first appeared on Planeta Chatbot.

En el camino me encontré con varias herramientas muy buenas, pero me gustaría concentrarme en dos de manera especial, que son las que uso en la actualidad y que me parecen sencillas con respecto a la adaptación que puedas tener.

Me gustaría recalcar mucho que, si bien es cierto, las dos te pueden ayudar a hacer bots, es muy importante definir el objetivo y el caso de uso que va a tener tu chatbot con respecto a la comunicación con tus clientes.

“Antes de iniciar es importante poder conocer el objetivo del bot y el caso de uso que tendrá.”

Principales diferencias entre Dialogflow y Chatfuel

Dialogflow (antes api.ai), fue adquirida por el poderoso Google.

Esta herramienta se centra en crear experiencias conversacionales con los clientes mediante un agente que se entrena de forma constante para que pueda ir aprendiendo con el tiempo las intenciones de comunicación de los usuarios, recibiendo información (entidades), sin perder el contexto de la conversación, esperando llevar a una acción al agente y que nos pueda brindar la información que nosotros deseamos.

Si te das cuenta, en el párrafo anterior, hable de todos los conceptos claves para entender un poco mas el manejo de cualquier herramienta de creación de bot con inteligencia artificial.

Agente, intención, entidad, contexto y acción.

Con estos conceptos se puede crear un ambiente conversacional muy profesional con el usuario, simulando una conversacion entre humanos.

En cambio con Chatfuel, el escenario cambia un poco, ya que con esta herramienta no existen estos conceptos antes mencionados, pero existe una herramienta visual muy poderosa, que te ayuda a crear conversaciones guiadas para el usuario de una manera muy sencilla.

Cuando hablo de conversaciones guiadas, me refiero a la forma de la conversación, donde mediante botones puedes obtener los resultados que deseas y brindando la información al cliente.

En verdad me gusta mucho Chatfuel, no lo puedo negar, pero repito que mucho se va a basar en el objetivo de bot.

Escenarios

Caso 1 — Dialogflow: Existen empresas que desean que un bot se comporte simulando ser una persona, entregando información de la empresa de una forma muy natural, en base a los parámetros de la conversación que puede entregar el usuario.

Esto se puede lograr con un adecuado entrenamiento al robot.

Caso 2— Chatfuel: En cambio, existen otras empresas que solamente desean brindar información especifica, como productos, viajes, paquetes turísticos, promociones, hacer reservas, etc, Pero que no tendrán una experiencia conversacional tan amplia como la que podrías obtener con dialogflow.

Por favor no me malinterpreten, vuelvo a repetir que mucho va a depender del objetivo del proyecto y de lo que esperas del robot y de los clientes. Las dos herramientas me parecen muy poderosas para el desarrollo de los chatbots, cada uno a su estilo y que puedes entregar una experiencia muy satisfactoria al cliente.

Ventajas de Dialogflow

• Los escenarios donde se puede aplicar el bot son: Facebook, Skype, Slack, Twitter, etc. Caso contrario en Chatfuel solo lo puedes aplicar en Facebook Messenger.
• La creación del chatbot se basa en conceptos generales de inteligencia artificial, donde te puede ayudar a migrar a otras plataformas en caso lo desees.
• Resultado conversacional mucho mas fluido con los usuarios, en base a contextos e intenciones. Esto también se puede lograr con Chatfuel, pero este ultimo no maneja los contextos en la conversación.
• Si deseas crear un Chatbot para tu pagina web, ya sea como captación de Leads, soporte técnico u otro objetivo, lo puedes hacer con Dialogflow.

Ventajas de Chatfuel

• La principal ventaja de esta herramienta, es que es extremadamente facil poder hacer un chatbot, solo armando una logica de bloques de preguntas y respuestas de manera ordenada podrás realizar un bot que te ayude con la comunicación a tus clientes.
• La integración con otras herramientas mediante su api es sencilla, solo es cuestión de tener cierta experiencia en el desarrollo de JSON y podrás obtener información de tu base de datos y mostrarlo al cliente. Caso contrario en Dialogflow, se debe de tener un experiencia mucho mas amplia en desarrollo para poder lograr esta integración.
• Con chatfuel, puedes tener la posibilidad de hacer seguimiento a tus clientes mediante una herramienta de suscripción (muy parecido al Email Marketing) donde cada cierto tiempo puedes escribirles enviando información de valor.

Conclusión

Las dos herramientas me gustan mucho, cada una tiene lo suyo y puedes crear bot muy profesionales. Estas herramientas con el tiempo irán mejorando, sacando características que ayudaran aun mas el desarrollo y su uso.

Por el momento solo nos queda disfrutar y crear chatbots para brindar a los usuarios experiencias muchas placenteras entregando información inmediata y de forma natural, que es uno de los principales objetivos de esta tecnología.

The post Diferencias entre Dialogflow y Chatfuel first appeared on Planeta Chatbot.

Sabemos que nuestro bot podrá cubrir nuestro segundo objetivo y podrá entregar una experiencia de usuario al cliente de forma inmediata, entregándole información de valor.

Nacimiento de Adrián

Somos una empresa de tecnología y desarrollo de software. Nos apasiona crear aplicaciones que puedan ayudar a las empresas. Por eso estamos apostando por esta tecnología que nos parece de mucha ayuda e innovadora.

Para eso creamos a Adrián, el robot que podrá acompañar a nuestro cliente en todo su camino y experiencia de usuario en la herramienta donde jamás el cliente se sentirá solo.

Tareas del bot

Nuestro Chatbot no solo nos ayudará en la página web sino también en el software mejorando costos y tiempo de atención, entregando diferentes tipos de información como:

• Preguntas sobre creación, modificación, consultas de Documentos, cotizaciones, Pedidos, Productos, Almacenes, etc.
• Consulta de reportes tan sencillo como: “Dame el reporte de ventas de marzo” y te pueda enviar un archivo Excel con la información.
• Preguntas sobre tipo de cambio del día.
• Preguntas sobre información de Clientes, contactos, proveedores, ordenes de compra. etc.
• Creación de tareas, agenda, correo, etc.
• Preguntas sobre accesos y manuales.
• También lo queremos para que pueda dar de alta a los usuarios que deseen usar la herramienta como prueba, de una manera muy fluida que el cliente no se sienta invadido.

Tecnologías usadas en Adrián

Con el bot usamos la herramienta Dialogflow de Google, esta nos ayuda a controlar todos los intentos que existen con el robot, así como poder tener un entrenamiento limpio. También usamos Firebase para el uso de los Webhook y poder usas nuestras Apis y consumir información de nuestra base de datos, crear botones, listas, carrusel, etc.

Cabe resaltar que nosotros también ya contamos con un chatbot creado en Chatfuel, donde la experiencia de usuario es un poco mas guiada y es netamente informativa sobre nuestros servicios y productos.

Evolución de nuestro Robot

Adrián esta aprendiendo y todavía no conoce mucho del mundo, por lo que debe de existir un buen entrenamiento para que pueda llegar a tener una experiencia conversacional muy fluida con el cliente, que es donde apuntamos.

Nuestra misión es que en unos dos o tres años, Adrián haya aprendido tanto que la diferencia en la conversación entre una persona y nuestro robot sea minima. Lo sé, es muy difícil, pero creo que con un buen entrenamiento y un buen aprendizaje, vamos a poder tener un recurso dentro de la empresa que podrá garantizar la calidad en el servicio al cliente brindando información en tiempo real y oportuna.

Si deseas experimentar con Adrián entra a: www.plazma.pe/chatbot.

The post Adrián, El nuevo Bot de Plazma ERP first appeared on Planeta Chatbot.