Chatbots de Genesys

Utilice chatbots para automatizar las conversaciones con los clientes y pasar sin problemas a un agente de chat cuando sea necesario.

¿Cuál es el reto?

Muchas conversaciones de atención al cliente, ventas o asistencia con los clientes son repetitivas, lo que resulta frustrante tanto para los clientes como para los empleados. Si pudiera insertar una mejor automatización, es muy posible que muchas conversaciones quedaran resueltas en el proceso de entrada, lo que ahorraría tiempo al tiempo que aumentaría la satisfacción del cliente.

¿Cuál es la solución?

Los chatbots de IA combinada automatizan las conversaciones en lenguaje natural, incluso entre canales. Los chatbots combinados de Genesys buscan información y actividad de los clientes para responder a sus preguntas. Pueden traspasar conversaciones con contexto a un agente cuando sea necesario, o incluso ofrecer una devolución de llamada durante o después del horario laboral.

Casos prácticos

Historia y contexto empresarial

La proliferación de canales digitales genera mayores expectativas de los clientes y un mayor número de interacciones con las que las empresas tienen que lidiar a la hora de atenderlos. Junto con el aumento del uso de la Inteligencia Artificial (IA) para aplicaciones empresariales, este cambio da lugar a que las organizaciones implementen chatbots que puedan interactuar con los clientes para automatizar tareas y ayudarles en sus consultas en canales digitales como la web, el móvil, las redes sociales, los SMS y las aplicaciones de mensajería. Los chatbots pueden aliviar la tensión de los empleados de los centros de contacto, al tiempo que mejoran la experiencia del cliente y controlan los costes. Los chatbots están siempre activos y disponibles, y pueden pasar a un agente en directo en cualquier momento en que sea necesario. Aunque los chatbots también pueden ser utilizados por los empleados y con fines de optimización empresarial, el resto de este documento se refiere a los bots omnicanal en el contexto de la captación de clientes. Las principales ventajas de los chatbots son aumentar el éxito del autoservicio, desviar las interacciones del centro de contacto y mejorar la experiencia del cliente.

Los chatbots de Genesys unifican y orquestan experiencias de autoservicio utilizando bots nativos y de terceros, potenciando experiencias excepcionales de clientes y empleados. Genesys apoya el concepto de "diseñar una vez y desplegar en cualquier lugar" para que los bots permitan a las organizaciones ofrecer una experiencia de cliente fluida en todos los canales digitales y de voz. Este caso de uso se centra en el despliegue de un bot en chat web, chat móvil, Facebook Messenger, Twitter Direct Message, Line Messaging, WhatsApp o SMS.

Ventajas de los casos prácticos

Beneficio	Explicación
Tasa de contención mejorada	Aumentar las interacciones de autoservicio para reducir las interacciones asistidas por agentes para solicitudes repetitivas o comunes.
Mejora de la experiencia del cliente	Reduzca el tiempo necesario para atender la solicitud del cliente, gestione los contactos fuera de horario, ofrezca opciones inmediatas y mejore los resultados.
Mejora de la resolución en el primer contacto	Adaptar la experiencia del cliente a la persona en función de quién es, por qué podría estar interactuando y el estado del centro de contacto.

Resumen

Genesys Chatbots es compatible con la plataforma nativa Dialog Engine Bot Flows y con plataformas de terceros como Amazon, Google, etc. Dado que cada chatbot y cada tercero tienen sus propias capacidades específicas, este caso de uso cubre capacidades ampliamente disponibles. Para consultar las últimas referencias disponibles, visite el Centro de Recursos .

El chatbot soporta u orquesta las siguientes capacidades:

Personalización: para adaptar la experiencia en función del contexto de la interacción actual o de interacciones anteriores.
Comprensión del lenguaje natural: para deducir intenciones y entidades
La sencilla orquestación de bots permite a los clientes utilizar el mejor bot para cada trabajo. Por ejemplo, Google Dialogflow tiene las tasas más altas de reconocimiento alfanumérico.
Genesys Cloud CX Architect facilita la integración con nuevos proveedores de bots, el cambio entre proveedores de bots o el uso de varios proveedores de bots en una única interacción.
Las pruebas A-B con Genesys Cloud CX Architect ayudan a determinar qué bot es más eficaz para un caso de uso empresarial concreto
Pasar a un agente en el momento oportuno

Definición de casos prácticos

Flujo comercial

Cuando un cliente interactúa a través de un canal digital compatible de Genesys, se inicia un chatbot. El chatbot intenta primero utilizar el contexto para anticipar por qué el cliente puede estar interesándose y, a su vez, proporciona mensajes personalizados para resolver la consulta. Si no existen opciones de personalización, el chatbot formula al cliente una pregunta abierta, del tipo "¿En qué puedo ayudarle?".

Una vez que el cliente responde, el chatbot intenta interpretar la solicitud para determinar la intención y decidir qué hacer a continuación. Por ejemplo, si el cliente responde "Quiero consultar mi saldo", el chatbot primero lo identificará y verificará antes de mostrarle su saldo.

Una vez finalizada la tarea, el chatbot pregunta si el cliente necesita más ayuda. El cliente puede responder haciendo otra pregunta, solicitando charlar con un asesor o contestando "no". Si el cliente responde "no", el chatbot puede ofrecer una encuesta basada en el contexto.

Si no se establece o entiende la intención, el chatbot pasa al cliente a un asesor.

Si el cliente decide hablar o chatear con un agente y la espera es larga o está fuera del horario comercial, el chatbot puede presentarle un mensaje adecuado.

El chatbot continúa así, creando un bucle conversacional y creando contexto entre él y el cliente para resolver mejor su consulta.

Se inicia una interacción de chat (reactiva o proactiva) a través de un canal compatible.
El cliente recibe un mensaje de bienvenida estándar del chatbot.
Se recupera la información y/o el contexto del cliente:
- Información sobre el perfil del cliente en Contactos externos
- Llamada API a fuente de datos de terceros
El cliente recibe un mensaje personalizado o se le pasa a un agente. Algunos ejemplos son:
- Mensaje personalizado o actualización: "Su próximo pedido debe llegar el jueves antes de las 12".
- El cliente es entregado directamente a un agente porque debe un saldo pendiente.
- Si el cliente no es transferido a un agente, puede finalizar el chat, confirmar el motivo del contacto o continuar.
Suponiendo que el cliente haya pasado de la etapa de Personalización, la interacción se envía a un chatbot (por ejemplo, Genesys Dialog Engine) que formula una pregunta abierta del tipo: "¿En qué puedo ayudarle?" para determinar la intención y captar la respuesta del clientes.[BL1]
- Si se devuelven la intención y las ranuras, la conversación pasa al punto correcto del flujo de interacción, por ejemplo;
  - Tarea de notificación automatizada (como mostrar el saldo)
  - Traspaso a agente en directo
- Si no se devuelven la intención y las franjas horarias, la conversación vuelve al flujo de interacción y el cliente se pasa a un agente.
Al finalizar una tarea,la interacción se envía a un chatbot (por ejemplo, Genesys Dialog Engine) que formula a una pregunta de seguimiento del tipo: "¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
- Si el cliente responde "sí", vuelve al paso 5: "¿En qué puedo ayudarle?"
- Si el cliente responde "no", la conversación vuelve al flujo de interacción
- Si el cliente responde con una respuesta más avanzada, entonces determine la intención y las entidades para su posterior procesamiento.
Se recupera información y/o contexto del cliente para determinar si se ofrece una encuesta.[BL2]
- Si se ofrece una encuesta, las interacciones se envían a un chatbot.
- Si no se ofrece ninguna encuesta, el flujo de interacción muestra un mensaje de despedida y finaliza
Se ejecuta la encuesta. Las preguntas de la encuesta son configurables por el cliente sobre una base de negocio como de costumbre en el chatbot y por lo tanto no se define ningún flujo de diálogo aquí.
El flujo de interacción presenta un mensaje de despedida y finaliza el chat

Lógica comercial y de distribución

Lógica empresarial

NLU:

Intenciones: El objetivo de la interacción. Por ejemplo, una intención "cambiar vuelo" devuelta por la NLU indica que el cliente recibe un proceso de negocio de pago.
Ranuras: Información clave adicional proporcionada por la NLU. Estos fragmentos pueden acelerar la conversación al aportar respuestas a preguntas posteriores.

BL1: Agente Handoff: El cliente puede solicitar la conexión con un agente disponible. En ese momento, el chatbot se desconecta y la transcripción del chat (excluyendo los datos sensibles) aparece en el escritorio del agente.

BL2: Encuesta: El cliente puede decidir si se dirige a una encuesta o no. Esta encuesta puede basarse en:

Información sobre el perfil del cliente en Contactos externos
Datos del recorrido del cliente
Llamada API a fuente de datos de terceros

Interfaz de usuario e informes

IU del agente

La transcripción del chat entre el cliente y el chatbot se rellena en la ventana de interacción del chat en el escritorio del agente.

Reportando

Informes en tiempo real

Con Genesys Cloud CX, puede realizar informes de flujos y utilizar los resultados de los flujos para informar sobre las intenciones del chatbot.

Consulte la vista Resumen de rendimiento de flujos y utilice las estadísticas de resultados de flujos para ayudarle a determinar los problemas de rendimiento de flujos de chatbot específicos y recopilar datos sobre el éxito del autoservicio. Utilice los datos de flujo del chatbot para mejorar los resultados.

Utilice la vista Flows Performance Detail para ver un desglose de las métricas por intervalo para un flujo de chatbot específico, y para ver cómo las interacciones de chatbot entran y salen de un flujo de chat.

La vista Resumen de resultados de flujos de muestra estadísticas relacionadas con los chats que entran en los flujos de Architect. Estas estadísticas pueden ayudarle a determinar lo bien que sus flujos de chatbot atienden a los clientes y a recopilar datos sobre el éxito del autoservicio.

Informes históricos

Estamos trabajando para ofrecer más informes de chatbot en el futuro, incluida la creación de sus propios informes de chatbot.

Consideraciones de cara al cliente

Interdependencies

Se requiere todo lo siguiente:	Se requiere al menos uno de los siguientes requisitos:	Opcional	Excepciones
	Enrutamiento de chat de Genesys (CE18)
	Enrutamiento de SMS de Genesys (CE29)
	Mensajería Genesys (CE34)

Supuestos generales

La transferencia al agente está en el mismo canal.
El cliente es responsable de la construcción del modelo de bot de lenguaje natural y de proporcionar el entrenamiento del bot de expresiones, intenciones o ranuras. Puede contratarse a un servicio profesional para desarrollar el modelo.
Las funciones de encuesta las proporciona la funcionalidad de control de calidad del proveedor de chatbot (por ejemplo, Amazon Lex) y necesitan personalización.
La integración de chatbot no cumple la HIPAA.
Los chatbots de terceros se habilitan a través del Registro de integraciones y son informativos a través de AppFoundry.
Los clientes utilizan sus propias cuentas de Chatbot de terceros para los Servicios de Integración.