Chats conversacionales: cómo optimizarlos con Behavioral Science

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La inteligencia artificial ha dejado de ser una fantasía para convertirse en una realidad de nuestro día a día. Cada vez automatizamos más tareas, sobre todo en el mundo del marketing y las ventas, un campo en el que la IA está revolucionando la forma en la que las empresas se comunican con sus consumidores.

En este sentido, los chatbots de IA conversacional son una de las claves para mejorar el soporte técnico y así poder dar una respuesta más rápida a nuestros clientes. Si bien es cierto que aún cuentan con ciertas limitaciones que pueden influir en la satisfacción del consumidor.

Es aquí donde la Behavioral Science desempeña un papel fundamental para las empresas, ya que esta ciencia nos puede ayudar a optimizar los chats conversacionales basados en inteligencia artificial para así mejorar la experiencia de los clientes. ¿Quieres saber cómo? Te lo explicamos con detalle en este artículo.

Behavioral Science aplicada a los Chats de IA Conversacional

La ciencia del comportamiento está transformando la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Y es que, al aplicar principios de Behavioral Science a los chats de IA conversacional, las empresas pueden crear experiencias más personalizadas y efectivas para los usuarios. Veámoslo con mayor detalle a continuación.

Behavioral Design aplicado a Chats Conversacionales (IA).

A continuación vamos a ver esto con mayor detalle para que puedas entender las implicaciones que tiene esta disciplina de cara a optimizar el uso que le damos a la Inteligencia Artificial y, como consecuencia, mejorar la experiencia de tus clientes.

Personalización de la experiencia de usuario

La personalización de la CX en chats de IA conversacional se puede potenciar significativamente mediante la aplicación de principios de Behavioral Science. Esto se puede lograr de dos formas:

Reconocimiento de patrones de comportamiento: analizar cómo los usuarios interactúan con el chatbot nos permite identificar patrones de comportamiento y preferencias, por lo que luego podremos personalizar las respuestas y las recomendaciones que demos a los mismos.
Segmentación de usuarios: por otro lado, el hecho de clasificar a los usuarios en distintas secciones basándonos en su comportamiento, también nos permite ofrecer respuestas más adecuadas y relevantes. Lo que, a su vez, influirá en la satisfacción de los mismos.

Mejora de la comprensión y la respuesta

La comunicación también puede mejorarse mediante el uso de principios de Behavioral Science. En este sentido, lo más importante es:

Uso de un lenguaje natural: si conseguimos entrenar al chatbot para usar un lenguaje natural y más empático, las interacciones serán más humanas y los usuarios se sentirán más cómodos durante el proceso.
Ayuda en el reconocimiento emocional: además, aplicar técnicas de análisis de sentimiento nos puede ayudar a ajustar las respuestas del chatbot según el estado emocional del usuario. Por ejemplo, pueden adoptar un tono más empático cuando detectan que el usuario está frustrado o proporcionar respuestas más detalladas y técnicas para usuarios que demuestran un conocimiento avanzado.

Aumento del compromiso del consumidor

Esta disciplina también puede ayudarnos a conseguir un mayor compromiso por parte de nuestros consumidores. Para ello es importante implementar dos aspectos:

Refuerzos positivos: si utilizamos distintos refuerzos, como mensajes positivos, elogios o recompensas virtuales cuando el usuario interactúa de forma efectiva, conseguiremos que quieran volver a repetir esta conducta. Además de fomentar que se lo pase mejor a la hora de comunicarse con nuestro chatbot.
Nudges o empujones: además, también es fundamental implementar pequeños empujones que nos ayuden a guiar al usuario hacia comportamientos deseados sin restringir su libertad de elección. Por ejemplo, podemos sugerir opciones basadas en preferencias anteriores.

Reducción de la incertidumbre

Como ya te hemos comentado en más de una ocasión, la incertidumbre es un problema que debemos intentar atajar desde el inicio, ya que puede influir de forma directa en las decisiones de compra de nuestros clientes. Y, por desgracia, si los chatbots no están bien entrenados, es fácil que se genere esa sensación de incomodidad.

Sin embargo, la ciencia del comportamiento puede ayudarnos a reducir la incertidumbre al:

Definir objetivos claros: si alineamos las respuestas del chatbot con los objetivos y necesidades del usuario, nos aseguraremos de que cada interacción que se produzca sea relevante y útil.
Manejo de la información: pero, además, el hecho de implementar sistemas que permitan a los usuarios rastrear su progreso, obtener actualizaciones sobre la información disponible, etc. También les ayudará a reducir la disconformidad experimentada por la falta de datos.

Facilita la toma de decisiones

Finalmente, no debemos olvidarnos de que la ciencia del comportamiento también nos puede ayudar a optimizar nuestros chatbots para así conseguir que la toma de decisiones sea más fluida. ¿Cómo? Aplicando estas dos recomendaciones:

Simplicidad y claridad: lo más importante es presentar la información de manera clara y sencilla para así facilitar la toma de decisiones por parte del usuario. Si hacemos que la comunicación sea demasiado compleja, es probable que el usuario decida abandonar el proceso de compra.
Ofreciendo opciones limitadas: por otro lado, para reducir la sobrecarga cognitiva, debemos limitar el número de opciones a las que tiene acceso el usuario en una sola interacción. Lo más recomendable son dos o tres.

En conclusión…

Integrar la ciencia del comportamiento en el diseño y la optimización de chats conversacionales basados en IA no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también aumenta la eficacia y la eficiencia del chatbot. Y es que, al comprender y aplicar estos principios, es posible crear interacciones más naturales, empáticas y útiles, lo que conduce a una mayor satisfacción y lealtad del usuario.