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mayo 18, 2018

Armando Ávila Kramis (Airtouch): “Los chatbots son parte de la cuarta revolución digital”

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El servicio de atención al cliente es uno de los puntos clave en el eCommerce, y a medida que los clientes solicitan servicios más rápidos y efectivos el mundo digital se adata y han surgido los chatbots para ayudar en los distintos canales. Hoy Armando Ávila Kramis, CEO de Airtouch, nos ayudará a comprender mejor la importancia y el desarrollo de los chatbots en la era del comercio conversacional.

Entrevista con Armando Ávila Kramis, CEO de Airtouch

¿Qué es Airtouch?

Es una empresa de desarrollo de software que se va encaminando hacia muy distintas áreas. Estas áreas pueden ser desde sitios web o apps móviles a sitios de eCommerce, pero también nos enfocamos hacia los trends tecnológicos, que incluyen inteligencia artificial y chatbots.

¿Dónde surge Airtouch?

La empresa es española, y contamos con operaciones en París, en la Ciudad de México y Bucarest, donde principalmente se lleva a cabo el desarrollo. Si bien contamos con sedes en estas ciudades, nuestros principales clientes están en España y Francia. En América se encuentran en Estados Unidos y México.

¿Cuál es el tipo de software que más desarrolla tu empresa?

Principalmente desarrollo a medida de aplicaciones móviles. Por ejemplo, en España lo que está muy de moda es el Home Delivery, así que puedes comprar hamburguesas vía móvil y que te las entreguen a casa, o pagar tu comida y recogerla en el restaurante. A eso ayudamos a nuestros clientes: a fidelizar a los consumidores finales y ayudarlos con su compra.

¿Cómo inició Airtouch en el negocio de los chatbots?

Siempre intentamos ir un paso adelante en base a las nuevas tecnologías que están surgiendo. Así que empezamos evangelizando, es decir, explicando a los clientes potenciales qué es un chatbot y hoy en día directamente lo ofrecemos. Hace ya dos años que comenzamos con ellos.

Los chatbots que ofrecemos pueden ser desde muy sencillos, comos bots promocionales, o lead generation, hasta llegar a los chatbots, orientados al customer service, pasando por los bots para vender productos (configuradores de producto) con pago incluido gracias a nuestro partnership con Ingenico Group.

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¿Cómo sería un chatbot orientado a lead generation?

Hay muchas empresas que lo que buscan es cualificar los leads en base a un chat, es decir, se realizan preguntas predefinidas que a base de juegos o conversación van definiendo las preferencias y perfiles de los usuarios para posteriormente enviarles la publicidad adecuada.

Por otra parte, los chatbots más grandes se dedican al customer service, así como a la venta. Por ejemplo: un cliente, que es un gran operador móvil, nos solicitó un configurador de móviles, y en base a preguntas y otras configuraciones el chatbot, puede ofrecer los productos más adecuados.

Una de las dificultades a las que los chatbots se tienen que enfrentar es la gran variedad de respuestas que los usuarios humanos utilizan. Así que añadimos una base de respuestas similares a cada pregunta y al añadir el machine learning los chatbots van aprendiendo solos y de forma gradual responde de forma más fluida.

Así que al desarrollar chatbots, se impone el desarrollo de la inteligencia artificial…

Así es, pero no en todos los casos, de hecho hay otros bots que no son conversacionales, sino declarativos. Es decir, son un árbol de decisión, como los que mencionaba que llevaban las ventas, y casi no utilizan machine learning, ya que usan otros módulos.

De hecho los más complicados son los chatbots conversacionales que sí integran machine learning. De hecho podemos ofrecer pagos dentro de la experiencia del chatbot, y así cerrar una compra sin la necesidad de salir de la conversación.

En este sentido, ofrecemos chatbots que pueden servir para customer support, para venta y para pagos. Además actúan de forma multicanal, ya que pueden servir como webchats, en Facebook Messenger y para otras plataformas.

¿Cuál es el rango de precios de los chatbots?

Esa es una pregunta difícil ya que el rango de precios de los chatbots varía en relación a las funciones y especificaciones que cada cliente requiera, pero, aproximadamente, entre los 2.000 y los 80.000 euros.

¿Cómo es recibido un chatbot por los usuarios?

Hemos detectado que ayuda a reducir el tráfico de customer service y por lo tanto a reducir costes. Es más: no sólo mejora costes ya que puede mejorar esa atención al cliente. El chatbot funciona las 24 horas, está automatizado, cuenta con actualizaciones… Si añades la opción de pago incluso puedes aumentar tus ingresos.

Pero, ¿el usuario es consciente de que está hablando con un chatbot?

Nosotros recomendamos siempre a nuestros clientes avisar que se está hablando con un chatbot y ofrecer la opción de hablar con un humano. De igual forma, si el usuario tiene dudas que el chatbot no está capacitado para responder, se deriva a un humano la atención.

Pensando en el futuro, ¿qué proyección crees que tendrán los chatbots?

Básicamente está surgiendo una cuarta revolución digital, de la cual mucha gente no es consciente. La primera fue el primer ordenador, el segundo fue Internet, la tercera fue el smartphone y la cuarta revolución digital es la inteligencia artificial.

Dentro de esta última fase, los consumidores pasaremos de navegar en sitios web u apps y buscar manualmente algo en internet a sólo decirlo gracias a los asistentes personales. En casa todo estará hiperconectado por medio de la inteligencia artificial y los altavoces inteligentes: al igual que al conducir o caminar, te dirán la dirección o lo que quieres buscar para orientarte

Dentro de poco el Google Home llegará a España y revolucionará las casas, ya que se podrá llevar la gestión automática por medio de la voz además de solicitar productos y servicios. El chatbot forma parte de esta evolución ya que permite realizar las acciones por medio escrito y el siguiente paso será pasar al control total por voz.

¿Cuál es la diferencia entre machine learning e inteligencia artificial?

El machine learning es parte de la inteligencia artificial ya que esta tiene muchas ramas y aplicaciones.

El machine learning es una de las tendencias que más practicidad tiene y su exponencialidad es bárbara. Existen subáreas de machine learning neuronales que te permiten mejorar muchos servicios que ya existen. Por ejemplo, en el reconocimiento facial o reconocimiento de imagen y de voz se utiliza este tipo de tecnología que se basa en reconocer patrones en un inmenso mundo de datos que se retroalimentan por medio del machine learning.

Con el tiempo se han convertido en sistemas realmente efectivos. A un mayor número de datos, mayor es su aprendizaje.

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Ir a la fuente / Author: Susana Galeano

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