En la era digital, donde la inmediatez y la personalización dominan las interacciones comerciales, las experiencias conversacionales se han convertido en una herramienta indispensable para las empresas que buscan no sólo sobrevivir sino prosperar.
En Multiplica, desarrollamos diseño conversacional centrado en el usuario y orientado al negocio, satisfaciendo las necesidades de los usuarios y cumpliendo con los objetivos de nuestros clientes mediante el uso efectivo de tecnologías avanzadas, como el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y el Entendimiento de Lenguaje Natural (NLU).
El NLP y el NLU son piezas clave en esta ecuación, permitiendo que los sistemas computacionales comprendan, interpreten y generen respuestas humanas. Esta capacidad de interpretación es esencial para transformar los datos lingüísticos de los usuarios en interacciones significativas que potencian tanto la Experiencia del Cliente (CX) como el Valor de Vida del Cliente (CLV).
6 pasos para diseñar conversaciones eficientes
El proceso de diseño de una experiencia conversacional sigue varias fases, similares a las de otros productos digitales:
1. Establecer objetivos y acuerdos: En esta fase establemos los acuerdos, objetivos de la solución e indicadores clave. Además, definimos el éxito y el alcance de la solución (Definition Of Done, DoD). Entre los entregables más comunes se encuentran el scope of work (alcance de la solución) y el documento screener, que detalla el perfil de los usuarios necesarios para realizar entrevistas a profundidad y pruebas de usabilidad.
2. Descubrir y definir: Realizamos un análisis y entendimiento de la experiencia actual de los usuarios en otros canales y experiencias similares. También definimos las historias de usuario y los casos de uso que formarán parte de la solución conversacional. Entre las actividades comunes realizamos benchmarks, entrevistas con usuarios, encuestas, mapeo de journeys, user personas y matrices de priorización.
3. Diseñar la solución: Diseñamos la interfaz conversacional acorde a los casos de uso seleccionados. En esta fase se crean diagramas de flujo para mapear la experiencia, tanto del happy path (camino ideal) como del unhappy path (escenarios de desviación o errores). Paralelamente, diseñamos la personalidad del asistente virtual, incluyendo sus rasgos de personalidad, voz y tono, para asegurar consistencia y escalabilidad. Esto último es importante para que un asistente virtual pueda seguir creciendo consistentemente.
4. Construir y probar: En esta fase creamos la lógica de código y el desarrollo de la solución. También, una vez construido el desarrollo, realizamos pruebas de calidad —QA testing— para detectar posibles incidencias y corregirlas antes de que la solución se despliegue en ambiente productivo.
5. Lanzar y promover: Una vez que la solución está lista, se lanza al mercado y es importante darle difusión para generar tráfico. Este plan de difusión se diseña con los stakeholders clave y puede dirigirse a tanto usuarios que ya son clientes de la compañía como a los que no. El objetivo es impulsar el tráfico de usuarios hacia la solución.
6. Optimizar y crecer: En la última fase, analizamos constantemente el rendimiento de la solución, optimizando funcionalidades según las métricas monitoreadas. Además, se planifican futuras versiones y se prioriza el roadmap del producto para hacerlo más robusto y completo para los usuarios.
Diseñando conversaciones: una mezcla de happy y unhappy paths
Para cada caso de uso, es esencial mapear los diálogos del bot y las posibles entradas del usuario, así como los No Matches y No Inputs (cuando el asistente no entiende la entrada del usuario o el usuario no responde a una pregunta).
A diferencia de las interfaces gráficas, las interfaces conversacionales implican una interacción menos precisa, lo que puede llevar a errores conversacionales o mensajes no entendidos. Por ello, es crucial mapear las posibles intenciones del usuario y las diversas maneras en las que pueden comunicar sus deseos.
Parte importante del rol de diseño de conversación es el de mapear las posibles intenciones del usuario. Por ejemplo, imaginemos algunas intenciones que pueden existir para un asistente virtual de un banco: Consultar saldo, Realizar transferencia, Bloquear tarjeta o Solicitar nueva tarjeta.
Cada una de estas intenciones se activa por expresiones lingüísticas: diferentes maneras en las que el usuario puede comunicar algo. Por ejemplo:
Intención: Consultar saldo. Expresiones lingüísticas:
– Quiero ver mi saldo
– ¿Cuánto dinero tengo?
– ¿Cuánto tengo disponible?
Intención: Realizar transferencia. Expresiones lingüísticas:
– Haz una transferencia
– Tengo que enviar dinero
– ¿Puedo traspasar fondos?
Intención: Bloquear tarjeta. Expresiones lingüísticas:
– Necesito bloquear mi tarjeta
– Inhabilitar mi plástico
– Me han robado mi tarjeta
Intención: Solicitar nueva tarjeta. Expresiones lingüísticas:
– Necesito una reposición de mi tarjeta
– Mi tarjeta ya venció
– Mi tarjeta ha expirado
Cómo asegurarnos que estamos diseñando en el camino correcto
En el diseño conversacional existen diferentes técnicas para diseñar desde una experiencia más centrada en el usuario y que tome en cuenta las interacciones con lenguaje natural.
Las más importantes y que siempre llevamos a cabo son dos:
1. Comenzar con un diálogo ejemplo
El diálogo ejemplo es una técnica que se utiliza en una fase temprana del diseño conversacional. Nos permite entender cómo es una interacción conversacional natural para que podamos replicarla en nuestra solución y ofrecer un diálogo que se sienta humano y fluido.
Para crear un diálogo ejemplo, creamos un juego de roles y una persona hace el papel del usuario y otra persona hace el papel del asistente conversacional. El objetivo es definir la interacción para mapear:
– Puntos de la interacción que no se sientan naturales.
– Expresiones lingüísticas para las intenciones.
– Desvíos o escenarios que no hayamos contemplado previamente.
Este diálogo ejemplo se debe llevar a cabo para cada caso de uso que se tenga en el alcance de la solución. Después de llevar a cabo el juego de roles, obtenemos unos hallazgos sobre los que podemos comenzar a diseñar un diagrama de flujo y posteriormente escribir los diálogos del asistente para cada uno de sus turnos de conversación.
2. Implementar el test del Mago de Oz
Después de diseñar un diagrama de flujo y tener los diálogos del asistente, se puede implementar el llamado Test del Mago de Oz. Este test es una técnica que nos permite validar la interacción conversacional en una etapa temprana del proceso. Recibe este nombre por el libro El Mago de Oz, y hace referencia a la idea de que hay una persona detrás de las cortinas tirando de las palancas y haciendo que la magia suceda.
Este test es una forma de probar un prototipo sin desarrollar lógica de código. Está destinado a que la experiencia se vea y sienta como una experiencia real, pero en lugar del software y el código, hay una persona (el mago) simulando cómo se comportaría el sistema en producción. Los participantes del test —las personas que juegan el papel del usuario— pueden saber o no que están interactuando con el mago detrás de la cortina.
Existen varias maneras de llevar a cabo este test:
– Test simple. Todo lo que se necesita son los diálogos de cada turno de conversación del asistente conversacional. Se puede buscar a alguien que no esté familiarizado con el proyecto o los casos de uso y pedirle que interprete el caso de uso o la intención que los usuarios deben llevar a cabo.
– Test estándar. Para obtener una experiencia más realista, simula el rol del asistente usando una herramienta de Text-To-Speech (TTS) o grabando tus propios audios con una herramienta de grabación de audio.
Durante el test, se puede observar la reacción del usuario ante la experiencia, identificar escenarios no contemplados antes y también obtener retroalimentación del usuario para encontrar posibles sugerencias o mejoras.
Con base en los hallazgos de estas técnicas, podemos refinar la experiencia, optimizando los flujos y los diálogos para asegurarnos que estamos diseñando una conversación natural incluso antes de implementar código y desarrollo.
Creando soluciones conversacionales en Multiplica
Diseñar soluciones conversacionales centradas en el usuario tiene una implicación directa en los objetivos de negocio: a mayor entendimiento, mayor satisfacción de los usuarios. En Multiplica hemos trabajado durante varios años con Garri, el asistente virtual de Gepp, y hemos mejorado considerablemente su satisfacción a la hora de hacer pedidos: en promedio los usuarios califican con 9 puntos la encuesta de satisfacción del servicio.
Además, combinamos experiencia y talento para diseñar soluciones conversacionales que se adaptan a diversas industrias, como la banca, el comercio minorista y la salud, ajustándonos a los desafíos específicos de cada sector para maximizar el valor ofrecido. Posteriormente, seguimos perfeccionando estas soluciones mediante una fase de optimización y mejora continua.
Si quieres conocer cómo podemos ayudarte a mejorar tu servicio al cliente y optimizar tu estructura de costos operativos a través del diseño conversacional, contacta con nosotros.