Nem todos os “chatbots” dominam a arte da conversa natural. Uma coisa é obrigar uma pessoa a escolher uma opção no menu. Algo muito diferente é manter um diálogo coerente com o bot, livre de limitações, tal como o faria ao falar com um amigo via WhatsApp ou Facebook Messenger.

Como existem muitas opções tecnológicas para o atendimento ao cliente no mercado, te contamos os prós e contras de cada uma para você tomar a melhor decisão para o seu negócio.

Fluxos estruturados (Sem nenhuma inteligência)

FLUXOS ESTRUTURADOS

 

Os chatbots baseados em fluxos estruturados consistem basicamente em uma árvore de opções ou cadeia de if estruturados. Em poucas palavras, se é cumprida determinada condição, executam um bloqueio de sequências.

Seria algo similar a um IVR (resposta de voz interativa). O usuário não tem a opção de escrever uma pergunta aberta mas tem que navegar até chegar à reposta.

Quais são os prós e contras?

  • Útil para resolver até 10 temas.
  • Ideal para empresas que têm menos de 1000 conversas ao mês.
  • Fácil de desenvolver (onboarding).
  • Econômico.
  • Limitado em opções.
  • Usualmente não se pode integrar com outras tecnologias e incorporar um agente humano.

Compreensão de Linguagem Natural (NLU) e Conversational Builders

COMPREENSÃO DE LINGUAGEM NATURAL (NLU) E CONVERSATIONAL BUILDERS

 

Neste grupo, os mais populares são a IBM Watson e a Microsoft Luis. Estas tecnologias nasceram com o objetivo de entender a linguagem, principalmente comandos, como por exemplo “Quero acender a luz”.

Em geral, requerem uma estruturação de intenções (perguntas) e entidades (sinônimos ou dados), e de um fluxo de casos que se esperam.

Quais são os aspectos chaves dessas tecnologias?

  • Muitos têm funcionalidades excelentes para tomar informação estruturada de forma inteligente e preencher um formulário ou um pedido. Por exemplo, são úteis para procurar um voo ou pedir um hambúrguer.
  • Ideal para perguntas simples.
  • Algumas versões são On Premise.
  • Econômicos a nível transacional mas custosos a nível de mantimento e criação de componentes.
  • Requerem previsão de uma forma na qual o cliente vai interagir no fluxo.
  • São apenas um componente. Se quiser implementar outras funções, como a interconexão a canais, estatísticas, satisfação, complementos, integrações, aprendizagem, escalabilidade, etc, deverá desenvolvê-las separadamente.
  • A atualização pode ser lenta e usualmente depende de pessoas técnicas.
  • Diante de muito conteúdo, poderia falhar. Por isso, é importante que você tenha uma boa equipe que controle o fluxo, as intenções e entidades.
  • Usualmente não possuem um corretor ortográfico e base de regionalismos. Podem requerer outra solução para esta tarefa ou diretamente, sua equipe deverá carregar manualmente os erros, gírias e as diferentes formas de falar de uma mesma ideia.
  • Não mantêm o contexto ou a memória. Em alguns casos, esta função pode ser programada.
  • São multipropósito. Por isso, as estatísticas não costumam incluir detalhes específicos do feedback, satisfação, canais, tempo, etc.
  • Não adaptam a resposta ao canal que se usa. Por este motivo, é preciso diferentes versões da solução para cada canal.

Inteligência Artificial Conversacional e Soluções End-to-End

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL CONVERSACIONAL E SOLUÇÕES END TO END

 

Estas opções são uma solução completa para um uso específico. Por isso, incluem todos os componentes chave para resolver as necessidades do usuário e da empresa. Por exemplo, oferecem conexão com canais, chat humano, ferramentas de aprendizagem, analíticas detalhadas, uso de dados, etc.

Além disso, estas soluções incorporam um motor conversacional de múltiplas tecnologias de IA para conversar de maneira aberta e natural. Com frequência, estão baseadas em linguística, semântica e significados.

Entendem facilmente conjugações verbais, gênero e contexto graças também a tecnologias como NLU, Machine Learning, clustering, motor de recomendações e outras.

Usualmente estão orientadas ao atendimento ao cliente ou ao E-commerce.

E agora, suas características principais:

  • Corrigem erros, deformações de linguagem e significados.
  • Entendem contexto e memória a curto prazo.
  • Entendem emojis e mensagens de voz.
  • Não é necessário estruturar a conversa. Ela é aberta e se baseia em perguntas e respostas.
  • Têm uma solução de chat humano ou integrações com outros aplicativos de chat.
  • As estatísticas são profundas e especializadas no uso.
  • Possuem ferramenta de aprendizagem.
  • Podem ser gerenciadas por pessoas não técnicas. Isso é útil especialmente porque as mudanças de conteúdo podem ser frequentes.
  • Têm maior precisão diante de uma maior quantidade de conteúdo.
  • Alguns têm funções de persistência. Isso permite manter a conversa em diferentes canais.
  • Alguns têm certificações de segurança e privacidade da informação como GDPR. Este aspecto é importante quando se cuida de informação sensível como em bancos, por exemplo.
  • Possuem integrações com outras soluções de atendimento ao cliente.
  • Adaptam as respostas ao canal permitindo automaticamente uma experiência omnicanal.
  • Têm uma base de complementos e de autogestão, como carrosséis, botões, geração de tickets, fluxos, etc.

Nossa recomendação?

Antes de escolher uma tecnologia, defina sua estratégia. Identifique como você quer interagir com seu cliente ou usuário, que volume você tem e qual esforço você pode fazer para manter seu bot. Então, você pode avaliar as ferramentas que te ajudarão a cumprir seus objetivos.


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