Haciendo que tu chatbot de Voiceflow se convierta en un experto

Haciendo que tu chatbot de Voiceflow se convierta en un experto

May 6, 2024
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autor: Nick Ning

Tabla de contenidos

1. Introducción

2. El desafío del soporte al cliente

3. Aprovechando el procesamiento del lenguaje natural

4. Construyendo un chatbot experto

5. La lógica del chatbot

6. Recopilando la entrada del cliente

7. Haciendo preguntas específicas

8. Identificando el problema

9. Proporcionando soluciones

10. Preguntas adicionales del cliente

11. Conclusión

Introducción

En el trabajo de soporte al cliente de hoy en día, es raro que los clientes proporcionen suficiente información de contexto para recibir una buena respuesta de inmediato. Sin embargo, con los avances en el procesamiento del lenguaje natural y los Transformers pre-entrenados generativos, podemos aprovechar nuestras bases de conocimiento y proporcionar soluciones a los problemas de los clientes. La construcción de un chatbot experto que pueda liderar conversaciones haciendo preguntas específicas nos ayudará a recopilar la información necesaria para tomar decisiones informadas y proporcionar soluciones. En este artículo, exploraremos el proceso de construcción de dicho chatbot y cómo puede optimizar el soporte al cliente.

El desafío del soporte al cliente

El trabajo de soporte al cliente a menudo implica hacer preguntas de seguimiento para identificar correctamente el problema y proporcionar una solución. Esto requiere experiencia en el campo para saber qué preguntas hacer y cómo descubrir rápidamente el problema. Sin embargo, en muchos casos, los clientes no proporcionan suficiente información de antemano, lo que dificulta la prestación de un soporte eficiente. Aquí es donde un chatbot con experiencia incorporada puede ser invaluable.

Aprovechando el procesamiento del lenguaje natural

Al aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los Transformers pre-entrenados generativos (GPT), podemos mejorar nuestras capacidades de soporte al cliente. Estas tecnologías nos permiten analizar y comprender las consultas de los clientes, generar respuestas relevantes y proporcionar soluciones basadas en nuestras bases de conocimiento. Con el poder del PLN y GPT, podemos automatizar partes del proceso de soporte y reducir la carga sobre los agentes humanos.

Construyendo un chatbot experto

Para construir nuestro chatbot experto, necesitamos seguir un flujo lógico que guíe la conversación y recopile la información necesaria. Cuando un cliente inicia una conversación, comenzamos preguntando cómo podemos ayudarles. Según su respuesta, identificamos la intención detrás de su consulta. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre el rascado de un perro, sabemos que están buscando información relacionada con ese tema.

La lógica del chatbot

Para entender la lógica de nuestro chatbot, echemos un vistazo al diagrama proporcionado. Cuando un cliente inicia una conversación, preguntamos cómo podemos ayudarles. Una vez que recibimos su entrada, identificamos la intención detrás de su consulta. Si la intención está relacionada con el rascado de un perro, procedemos a recopilar respuestas basadas en una serie de preguntas. Estas respuestas nos ayudan a identificar el problema y proporcionar una solución. Si el cliente tiene preguntas adicionales, generamos respuestas utilizando GPT. Si no hay más preguntas, la conversación puede finalizar.

Recopilando la entrada del cliente

Para recopilar la entrada del cliente, utilizamos un paso de elección que nos permite definir las opciones disponibles. Tenemos intenciones predefinidas para el rascado de perros, finalización de la conversación y otras preguntas misceláneas. Al escuchar estas intenciones, podemos guiar la conversación en consecuencia. Además, proporcionamos una indicación para generar una respuesta en caso de que no haya coincidencia con las intenciones predefinidas.

Haciendo preguntas específicas

Para identificar la causa del rascado de perros, hacemos una serie de siete preguntas. Estas preguntas nos ayudan a recopilar la información necesaria para identificar el problema. Presentamos las preguntas al cliente y recopilamos sus respuestas utilizando botones para respuestas sí o no. Las respuestas se guardan en variables correspondientes para su posterior procesamiento.

Identificando el problema

Según cómo se respondan las preguntas, podemos determinar la causa del rascado de perros. Tenemos tres posibles causas: alergia alimentaria, pulgas y piel seca. Si las respuestas se alinean con una de estas causas, podemos proporcionar una solución específica. Sin embargo, si no hay suficiente información o la causa es desconocida, recomendamos consultar a un veterinario para una inspección exhaustiva.

Proporcionando soluciones

Una vez que identificamos la causa, podemos proporcionar una solución al cliente. Hemos preparado bloques de resultados para cada posible causa, que contienen información detallada y recomendaciones. Al presentar el bloque de resultados apropiado, podemos guiar al cliente hacia la resolución del problema.

Preguntas adicionales del cliente

Después de proporcionar una solución, preguntamos si el cliente tiene más preguntas. Si las tienen, podemos generar respuestas utilizando GPT. Al participar en una conversación y abordar cualquier otra inquietud, aseguramos una experiencia de soporte integral para el cliente.

Conclusión

La construcción de un chatbot experto para el soporte al cliente puede mejorar en gran medida la eficiencia y efectividad de su equipo de soporte. Al aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y los Transformers pre-entrenados generativos, puede proporcionar soluciones a las consultas de los clientes incluso cuando carecen de información de contexto. El flujo lógico del chatbot, junto con preguntas específicas y bloques de resultados, garantiza una conversación guiada que conduce a la identificación precisa del problema y la provisión de soluciones. Con el poder de los chatbots de IA, puede reducir la carga de trabajo en su equipo de servicio al cliente y proporcionar una experiencia de soporte sin problemas.

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**Aspectos destacados:**

- Construyendo un chatbot experto para el soporte al cliente

- Aprovechando el procesamiento del lenguaje natural y los Transformers pre-entrenados generativos

- Recopilando la entrada del cliente a través de preguntas específicas

- Identificando la causa del rascado de perros

- Proporcionando soluciones basadas en la causa identificada

- Abordando preguntas adicionales del cliente utilizando respuestas generadas por GPT

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**Preguntas frecuentes:**

P: ¿Cómo identifica el chatbot la causa del rascado de perros?

R: El chatbot hace una serie de preguntas específicas relacionadas con el rascado de perros, y según las respuestas del cliente, determina la causa. Las posibles causas incluyen alergia alimentaria, pulgas y piel seca.

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