Chatbots y automatización en el marketing para eCommerce

Los chatbots en eCommerce

Es algo más que una tendencia: la Inteligencia Artificial está cambiando la forma en la que funciona Internet. Los Chatbots son posiblemente el máximo exponente de esto ya que revolucionan profundamente la interacción usuario-marca mediante la automatización de tareas que, hasta hace muy poco tiempo, estaban estrictamente reservadas a las personas.

¿Qué es un Chatbot?

Con este término nos referimos a un software conversacional que utiliza una base de datos de frases predeterminadas para interactuar con personas.

Podemos decir que es un asistente virtual que, además de ir utilizando esos textos que almacena, este tipo de programas tienen el valor añadido de ir utilizando la Inteligencia Artificial para ir aprendiendo de las situaciones y esto, de alguna manera, los hace predictivos.

Pros y contras del uso de Chatbots en eCommerce

La atención al cliente y el servicio postventa tienen cada vez un mayor calado estratégico en el entorno digital. Muchos responsables y propietarios de tiendas online se plantean adaptar este tipo de soluciones pero se les presentan dudas. Vamos a tratar de aclarártelas por si eres uno de ellos.

Ventajas

Una de las más destacables es la productividad. Mientras que un agente está limitado a un número finito de chats simultáneos, el software no tendrá problema para gestionar múltiples usuarios concurrentes.

También es importante el ahorro que supone en cuanto a recursos humanos. No todas las empresas pueden permitirse incorporar un equipo de atención al cliente. Para esas empresas que tienen que exprimir al máximo sus recursos, implementar un chatbot puede salvarles la papeleta.

No hay que olvidar la disponibilidad. Internet es el paradigma de la apertura del comercio 24/7, un entorno global en el que en cualquier momento puede surgir la oportunidad o el problema. Por eso, tener un agente virtual siempre disponible y fresco es una buena idea.

Inconvenientes

Por mucho que aprendan todavía están lejos de resolver con solvencia situaciones complejas. Son geniales para las consultas menos complicadas como preguntar el horario de apertura, pero simplemente no sabrán reaccionar ante una duda más rebuscada por el contenido o la sintaxis.

No son capaces de empatizar y, cuando se trata con personas, la empatía es básica. Las máquinas no son capaces de ponerse en la piel del interlocutor que viene con una queja, carecen de ese pensamiento lateral que puede resolver una crisis. Es más, algunos de ellos buscan la transparencia absoluta, personifican la experiencia hasta el punto de hacer que el cliente no sea consciente de estar tratando con una máquina y esto, que es bueno cuando funciona todo bien, puede volverse en contra si sentimos que nos están tratando de manera fría, insensible o incoherente.

Un chatbot no vende, un agente sí. Tiene bastante que ver con lo que comentábamos ahora mismo. Parte de la empatía se traduce en las habilidades comerciales. Al fin y al cabo, la venta no se rige por factores estrictos, y la propia conversación o la forma y el tono de la interacción dan pie a las personas para tratar de encontrar esa necesidad insatisfecha o ese punto débil por el que podemos acceder.

¿Qué se puede automatizar con un bot?

Desde el inicio estamos hablando de la atención al cliente automatizada, pero las posibilidades son casi infinitas. Este tipo de programas permiten realizar tareas en distintas fases del customer journey y, ojo, en diferentes canales: de la propia tienda online o App corporativa al social media (Facebook apuesta especialmente fuerte por ellos) o redes de mensajería instantánea como Telegram y Whatsapp (que apunta maneras con su nueva versión para empresas).

Como decíamos, se puede automatizar casi cualquier proceso, pero lo mejor es verlo con algunos ejemplos:

Bots de consulta y atención

Son de los primeros que hablamos desde el principio. “Simplemente” sustituyen o complementan la atención al cliente que podría realizar un live chat operado por personas. Dudas más o menos sencillas en función de la programación del bot.

Resultan muy interesantes cuando se utilizan triggers para utilizarlos. Es decir, que se activen de forma automática ante determinadas acciones del usuario o distintas condiciones. Por ejemplo, si alguien pasa demasiado tiempo en el checkout o si entra en la página de contacto.

También pueden emplearse como una herramienta de productividad haciendo de filtro y derivando los casos a los agentes cuando sea necesario. Seguramente este sea el escenario óptimo.

Bots de recomendación

Cada vez vemos más de este tipo. Utilizan diferentes variables externas, propias del usuario y patrones extraídos del uso para ayudar a la conversión mediante recomendaciones bastante precisas.

Un ejemplo realmente bueno es el de este chatbot de North Face que mediante tres o cuatro sencillas preguntas es capaz de recomendarnos la mejor chaqueta posible de dentro de su catálogo. Solo necesita saber dónde queremos utilizarla, en qué condiciones y para qué actividad. Es realmente rápido y sencillísimo de cara al cliente aportando un valor especial.

El bot recomendador de North Face

Otras marcas como la de cosmética Sephora van un poco más allá y simplifican todavía más la experiencia. Basta con proponerle el nombre de una categoría y automáticamente lista todos los productos con sus correspondientes ratings.

Bots transaccionales

Sí, también hay algunos que directamente se pueden utilizar para cerrar conversiones. En muchos casos parte de la recomendación o el engagement, aprenden con la interacción y terminan por ofrecernos un producto con el enlace correspondiente para cerrar la venta. Desde las chaquetas de North Face a flores o comida rápida como el de Domino´s Pizza que te informa de las ofertas y después te permite hacer el pedido desde Facebook Messenger (al menos en Australia).

Bots de engagement

Estos son los que cierran el círculo, parecen los más “inocentes” pero son los que terminan por mover el negocio. Mientras dinamizan la experiencia en los canales sociales o la tienda, lo que están haciendo es algo mucho más complejo.

El ejemplo de Sephora es muy bueno porque es capaz de, basándose en la conversación, ofrecer videos y tutoriales adecuados a lo que el usuario busca. Otros utilizan la gamificación de manera muy sencilla para trazar patrones de recomendación extrapolables: “¿qué te gusta más A o B? Es fácil imaginar los insights que se pueden extraer a nivel de Big Data de estas interacciones.

 

El tema es súper interesante, con lo que tal vez podamos profundizar aún más ¿te interesan los chatbots a nivel eCommerce? ¿te gustaría que hablásemos de plataformas y herramientas para construirlos? ¡Solo tienes que pedirlo!

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