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Descubrimiento de funcionalidades en interfaces conversacionales

Los chatbots no son más que aplicaciones y como tales tienen una interfaz, que es conversacional, a través de la que se ejecutan ciertas funcionalidades. En un artículo anterior de mi blog hablé sobre los retos de crear interfaces conversacionales con NLP, y donde hablé de las funcionalidades. En el caso de las interfaces conversacionales hay dos retos importantes asociados a las funcionalidades, que son la dificultad para guiar a los usuarios sobre lo que puede hacer el producto, y las posibilidades infinitas de necesidades de usuarios con las que nos podemos encontrar. En este artículo hablo sobre estos dos retos con más detenimiento.

Descubrimiento de funcionalidades actuales por parte de los usuarios

Es una de las preguntas frecuentes de los usuarios cuando se enfrentan por primera vez a los chatbots y apps de voz. Es además uno de los motivos por los que soy una firme defensora del uso de menús en interfaces conversacionales, así como del uso de sugerencias de respuesta.

Al empezar una conversación con un chatbot agradezco que me muestre unos botones con las funcionalidades principales, y que me vaya recomendando o sugiriendo más funcionalidades a medida que profundizo en mi conversación. No olvides que los chatbots también merecen buenos onboardings!

En el caso de las apps de voz es algo más complicado, ya que no hay elementos gráficos en los que apoyarse, pero siempre puedes incluir las opciones más relevantes o populares en tu mensaje de bienvenida, o realizar sugerencias. Por ejemplo: “Hola, soy Eva, soy un chatbot de salud y puedo responder diferentes preguntas. Por ejemplo, prueba a preguntarme por los síntomas de la gripe o por la dirección de la farmacia más cercana“.

Recomiendo además usar este tipo de estratégia para redirigir a los usuarios a funcionalidades existentes cuando topan con la respuesta por defecto.

Descubrimiento de nuevas funcionalidades por parte de los equipos de producto

En las interfaces conversacionales es más frecuente que en las interfaces gráficas recibir solicitudes o ideas de nuevas funcionalidades por parte de los usuarios. Por una parte, hay intenciones que necesitarán respuesta, por otra algunas de estas requerirán integraciones con otros sistemas.

Durante el entrenamiento de chatbots y apps de voz es importante que hagamos una primera clasificación y que pasemos al equipo de producto la gestión del backlog.

  • Expresiones comprendidas y asociadas a un intent existente: Se consideran éxitos. Para el equipo de producto es interesante saber qué funcionalidades son las más solicitadas o qué estructuras lingüísticas son comunes.
  • Expresiones comprendidas y asociadas a la respuesta por defecto: Puede que conscientemente hayamos decidido enviar ciertas expresiones a la respuesta por defecto. Si se vuelven muy frecuentes es posible que haya que evaluar asignarles su propio intent, incluso si no ejecutará ninguna acción. Es interesante etiquetar estas expresiones y ver si algunas categorías se repiten con frecuencia.
  • Expresiones no comprendidas y asociadas a la respuesta por defecto: El equipo de producto deberá evaluar si estas expresiones nuevas deben responderse con la respuesta por defecto o si merecen su propio intent, y en este caso si es necesario un desarrollo más complejo que incluya alguna integración.

Es importante entender que el trabajo en una interfaz conversacional continúa más allá del lanzamiento de la primera versión. Es común que en los primeros días de vida del chatbot se creen nuevos intents y funcionalidades derivadas de las primeras conversaciones con usuarios reales. Tener un proceso de entrenamiento rápido, efectivo y estructurado, pero sobretodo orientado a la mejora continua del producto, es definitivo para asegurar el éxito del chatbot: conversaciones en las que se creen conexiones con usuarios. Usar mi canvas conversacional o alguna herramienta similar pueden ayudarte a mantener el foco.

¿Necesitas ayuda con tu proyecto conversacional?

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