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UX Conversacional en el rediseño de un chatbot

Algunos de mis clientes llegan a mí cuando ya tienen proyectos en marcha: chatbots que llevan algún tiempo activos y han tenido conversaciones con clientes, e incluso conseguido contactos que han acabado en ventas y beneficios, pero que no acaban de funcionar bien o de enganchar a los usuarios.

Es posible que tú también te enfrentes a este tipo de proyectos, y he pensado que podría resultarte útil entender cómo abordo mis rediseños para mejorar los tuyos. Si después de leerme tienes algún comentario estaré encantada de leerte en la sección de comentarios. Y ahora, empecemos.

¿Qué actividades realizo en un rediseño conversacional?

Suelo abordar estos procesos a través de las siguientes actividades:

  1. Análisis inicial de la conversación
  2. Análisis de audiencia y user personas
  3. Canvas Conversacional
  4. Documentación de la experiencia en un customer journey
  5. Investigación de la adquisición de usuarios
  6. Adquisición contextualizada de usuarios
  7. Documentación a alto nivel de los flujos de conversación
  8. Unificación de los flujos (si fuera necesario)
  9. Optimización del flujo de conversación
  10. Reescritura de diálogos
  11. Mejora de flujos y secuencia de bienvenida
  12. Diseño de un menú de navegación optimizado
  13. Configuración de notificaciones a administradores
  14. Instrumentación

Análisis inicial de la conversación

Tengo una conversación con el chatbot en producción y utilizo mi metodología de análisis para evaluar el estado actual del proyecto. Esta metodología consiste en un análisis en base a más de 100 criterios de usabilidad y expresiones, y puedes verla en detalle en mi curso de análisis conversacional. Las conclusiones del informe de evaluación conversacional informan las áreas donde fue necesario actuar con más urgencia en la fase de rediseño, y nos permitieron evaluar la mejora del agente rediseñado frente a un criterio objetivo.

Análisis de audiencia y user personas

Antes de empezar con las user personas hago un pequeño trabajo de investigación sobre la audiencia del producto: en qué redes están, cómo de grandes y activas son sus audiencias, qué tipo de contenido se publica, cuáles son las reacciones… Esto me ayuda a hacer un primer acercamiento a sus user personas, pero también a los potenciales canales de adquisición.

Estos son algunos de los canales más comunes y el tipo de información que busco:

  1. Página web: Me ayuda a entender qué tipo de diseño gráfico le gusta a la marca, cómo comunican sus actividades y servicios y en qué tonos, y cómo están recogiendo los datos de potenciales clientes allí. Siempre empiezo mirando la web porque es el canal en el que más personalización pueden tener, y donde mejor voy a entender la comunicación de la marca. Además muchas empresas tienen sus chatbots integrados en sus webs – y si no es el caso es una buena oportunidad para proponérselo.
  2. Facebook: El segundo canal más importante en el caso de los chatbots de Facebook Messenger, ya que me da datos sobre las expectativas del volumen de conversación, y puedo ver si hay muchas reacciones a comentarios y definir ya si puede ser una buena vía de adquisición. A través de Facebook puedo aprender mucho sobre cómo hablan las personas que ya participan.
  3. Instagram: Instagram es interesante y también genera engagement relevante. Estos tres canales pueden aprovecharse para generar conversaciones con el chatbot. Además es posible que Instagram abra su API para crear chatbots en su mensajería en los próximos meses.

Recuerda que hay muchas más redes sociales y que dependiendo del proyecto es posible que encuentres información interesante sobre tus usuarios o potenciales canales para la adquisición de usuarios para tu chatbot en otros canales, como TikTok, Snapchat o Tinder.

En base a un análisis de los comentarios en las diferentes redes sociales en las que está presente la abogada, creo y documentamos una user persona usando una plantilla que diseñé en 2017 con Markos-Esther y que seguimos mejorando y rediseñando año a año. Tener una user persona presente en las fases de estrategia y diseño del chatbot me ayuda a darle una mejor experiencia en su interacción. Si no usas ya User Personas, te animo a que empieces cuanto antes.

Canvas Conversacional

Además de una user persona también realizamos un Canvas Conversacional al inicio del proyecto. El Canvas Conversacional es una herramienta propia que nos ayuda a recoger en un sólo lugar la información más importante sobre el chatbot. Hemos reflejado la situación actual del chatbot, así como las recomendaciones o decisiones de diseño preliminares. La información de este canvas o sus actualizaciones acordadas en la revisión de la estrategia guiarán las decisiones de las fases posteriores y se consideran la fuente principal de la verdad del proyecto.

Experiencia

Para comprender mejor a los usuarios y los puntos en los que mejorar el chatbot les aportaría mayor valor trazamos la curva de satisfacción de su experiencia desde el momento en el que surge su problema hasta el momento de resolución de este problema.

Adquisición de usuarios

Recomiendo documentar y analizar las diferentes maneras en las que los usuarios pueden llegar a nuestro chatbot. En este ejercicio es posible que nos demos cuenta de que el chatbot no aprovecha todas las maneras de adquirir usuarios disponibles. Suelo recomendar a mis clientes explorar las posibilidades de las vías de adquisición como adquisición de usuarios a través de comentarios en publicaciones para aumentar el tráfico del chatbot. El uso de enlaces de referencia en publicaciones en otras páginas o grupos de facebook, en en blogs, en Twitter o Youtube o en anuncios de Google o Facebook aumentaría también el alcance del chatbot.

Unificación de los flujos de conversación

En algunos de los chatbots que he rediseñoado había inicialmente dos flujos de navegación diferentes dependiendo del método de adquisición de los usuarios. Al hacer click en el botón de Enviar Mensaje en la página o en Facebook Messenger, un flujo con bienvenida y menú aparecía al inicio de la conversación. Al entrar al chatbot desde un comentario en una publicación, sin embargo, no era posible acceder a este flujo principal, y sólo estaban disponibles los cursos y las respuestas por defecto del chatbot; y del mismo modo era imposible acceder al flujo de cursos desde el flujo principal.

Flujos independientes
Flujos unificados

En casos como este mi primera propuesta es rediseñar el flujo para incluir todas las opciones en el menú de navegación principal en lugar de los eventos, y en enviar a los usuarios provenientes de comentarios a los bloques correspondientes sólo después de haber visto un onboarding, aunque sea diferente al principal. Esto es lo que llamo adquisición contextualizada de usuarios.

Adquisición contextualizada de usuarios

Una de las mejoras que hemos realizado en más proyectos es la adquisición contextualizada de usuarios. En algunos casos, los flujos para usuarios adquiridos de comentarios o a través del botón de enviar mensaje eran completamente diferentes. Con mi acercamiento, este origen es un parámetro más que deriva a los usuarios a uno u otro contenido dependiendo de su procedencia sin darles experiencias en bienvenida tan diferentes.

La referencia de origen y otros parámetros personales o contextuales nos ayudan a identificar a los usuarios y a darles una mejor experiencia según sus necesidades particulares y su experiencia previa con el chatbot. Además de los datos como IDs o nombre que podemos extraer de Facebook y de esta referencia de adquisición, planteamos construir un modelo de datos de usuarios que también considere sus atributos de navegación (por ejemplo si han visto o no cierta información del chatbot o si están suscritos a contenido). 

Mejora de flujos y secuencia de bienvenida

El flujo de bienvenida está especialmente diseñado para nuevos usuarios. Además de hacer una introducción al chatbot, su propósito y sus funciones, suscribe a los usuarios a la secuencia de bienvenida si la hubiera. Esta secuencia, recibida a lo largo de los primeros días, les ayudará a familiarizarse con las opciones que tienen en el chatbot y a retenerles como usuarios. No me alargaré con esta secuencia, porque te hablaré en más detalle de ella en la siguiente sección.

Recomiendo usar un mensaje de bienvenida que cumpla los siguientes requisitos:

  • Género neutro
  • Presentación del agente
  • Explicación de las funciones del agente
  • Llamada a la acción
  • Comunicación del tono del agente / marca

A la secuencia de bienvenida se suscriben todos los usuarios que acceden al chatbot. Esta secuencia debe diseñarse a medida para cada chatbot, pero te dejo por aquí un ejemplo para que entiendas mejor a qué me refiero. Esta en concreto fue diseñada para una abogada, interesada sobre todo en cualificar clientes y vender un curso online.

  • Mensaje 1 – Contenido
    Este mensaje se envía un día después de la primera conversación con el chatbot e incluye enlaces a contenidos de la abogada, y ofreciendo la posibilidad de recibir alertas cuando vaya a estar en directo o publique contenido interesante.

  • Mensaje 2 – Curso
    Este mensaje se envía un día después del mensaje de Contenido, y está centrado en cualificar leads para el Curso de Inmigración, dar información sobre el mismo, y gestionar solicitudes de registro. Los usuarios que vean este mensaje serán suscritos a la secuencia Curso si no lo están ya.

  • Mensaje 3 – Ayuda Legal
    Este mensaje se envía un día después del mensaje de Curso y ofrece a los usuarios la posibilidad de solicitar una cita con la abogada y hacer un breve cuestionario de cualificación.

Saludo a usuarios recurrentes

Podemos identificar a los usuarios que inician la conversación pero no es la primera vez que hablan con el chatbot. En ese caso no es necesario darles tanta información como en el mensaje de bienvenida y el objetivo principal es darles acceso a las funcionalidades después de saludarle.

¡Saludos! Un gusto verte de nuevo por aquí.

Menú de navegación

Después de este mensaje redirigimos a los usuarios directamente al menú. Etiquetamos a los usuarios como usuarios que han iniciado de nuevo la conversación, para poder usar este atributo para darles un servicio más personalizado. Hemos compuesto un menú con una llamada a la acción y enlaces a las tres funciones principales del chatbot: La gestión de Citas, la escucha de Dudas legales, y la gestión de información y suscripciones al Curso. La llamada a la acción incluye el nombre del usuario para hacer una interacción más personal y cercana. En el menú usamos emojis para llamar la atención de los usuarios sobre los botones. Hemos elegido tres emojis del mismo color para mantener el estilo visual ordenado.

Citas

Al seleccionar Citas los usuarios reciben este mensaje, que les insta a confirmar que quieren responder a unas preguntas para concertar una cita. Usamos un elemento de respuesta rápida en lugar de un botón para que la aceptación de los términos quede registrada en la conversación. Les damos la opción de volver al menú si no quieren responder y de ver el detalle de los términos y condiciones, que es necesario redactar y alojar en una página web. Como en otros bloques de la conversación, usamos emojis del mismo color  para los elementos de navegación, y en este caso un emoji de otro color que destaca para indicar que es un tipo de emoji diferente.

Al aceptar los términos y condiciones, comenzamos un cuestionario de cinco preguntas con respuestas SI / NO que están diseñadas para definir la elegibilidad de la persona para el proceso migratorio. Hemos diseñado el chatbot para forzar al usuario a pasar por las cinco preguntas antes de poder abandonar este flujo, pero podemos adaptarlo a una navegación más flexibles si así lo recomiendan las observaciones que hagamos con los primeros usuarios del nuevo flujo de conversación.

Cuando las respuestas a las cinco preguntas son afirmativas, los usuarios reciben un mensaje que les insta a indicar su número de teléfono para una confirmación manual de la cita. En caso contrario le indica que no está seguro de que la abogada le pueda ayudar, pero procede igualmente a solicitar el número de teléfono. Esta información es parte de la información que el chatbot envía a los administradores por correo electrónico.

Preguntas Legales

Cuando los usuarios seleccionan la opción Dudas en el menú el chatbot indica que la abogada responde a dudas legales en página de Facebook y su Youtube. Les ofrece a continuación tres opciones:

  • Ver videos: Al seleccionar esta opción redirigimos a los usuarios a Youtube a la colección de grabaciones de los Live de Facebook.
  • Avísame del live: Al hacer click subscribimos al usuario a notificaciones de los live de Facebook. Mediremos el número de usuarios que se suscriben así como el número de clicks en los mensajes de recordatorio.
  • Hacer una pregunta: Al hacer click recogeremos la pregunta del usuario en un formulario para que la abogada pueda añadirla a las preguntas que responde en el programa, y le ofreceremos a continuación la posibilidad de pedir una cita con la abogada.

Hemos corregido levemente el texto de la sección de cursos de la conversación y hemos añadido una imagen de cabecera y dos llamadas a la acción:

  • Comprar el curso: Algunas personas que lleguen al bloque habrán escuchado ya los detalles del mismo en un video y queremos darles la opción de comprarlo directamente.
  • Más información: Podemos dar más información sobre el curso inmediatamente a los usuarios.

Los usuarios que no compren el curso son suscritos a la secuencia curso para tratar de convertirlos en clientes. Usamos la opción de pago en chat de Facebook Messenger para que los usuarios puedan realizar el pago. Actualmente el agente indica que pronto enviará  los materiales del curso. Sería conveniente enviarlos directamente desde el chatbot, ya que podemos asegurarnos de que sólo estén disponibles para los usuarios que realicen con éxito el pago. 

Hemos incluido una vez más la opción de obtener más información de los cursos. En este caso en lugar de dar información pedimos a los usuarios que nos planteen sus preguntas, que actualmente no se envían por correo electrónico a los administradores sino que se añaden a la colección de input no procesado del agente para revisión por el equipo de gestión del chatbot en el momento del entrenamiento. Así podremos responderles directamente e incorporar sus dudas al flujo del chatbot, tanto en los mensajes del agente como en las futuras respuestas a preguntas frecuentes.

Secuencia de curso

Hemos creado una secuencia a la que se suscriben todos los nuevos usuarios del chatbot que pasan por el bloque de Curso.

  • DIY: Este mensaje se envía un día después de la primera conversación con el chatbot e incluye información sobre la posibilidad de hacer uno mismo el proceso de regulación y la comparativa de costes. La llamada a la acción es comprar el curso, e incluimos un enlace a pedir una cita para las personas que prefieran contratar a un profesional.
  • Contenido: Este mensaje se envía un día después del mensaje de DIY para los usuarios que no han pedido una cita con la abogada, y está centrado en cualificar leads para el Curso de Inmigración, dar información sobre el mismo, y gestionar solicitudes de registro. Incluimos un enlace a pedir una cita para las personas que prefieran contratar a un profesional.
  • Ayuda Legal: Este mensaje se envía un día después del mensaje de Contenido y ofrece a los usuarios la posibilidad de solicitar una cita con la abogada y hacer un breve cuestionario de cualificación.

Notificaciones a administradores

El chatbot está configurado para enviar tres correos electrónicos diferentes a los administradores del chatbot, que se pueden enviar a diferentes direcciones de correo electrónico.

  • Citas precualificadas: Se envía un correo con los datos del usuario indicando que ha respondido que está precualificado.
  • Citas no precualificadas: Se envía un correo con los datos del usuario indicando que no ha respondido que no está precualificado.
  • Preguntas legales: Se envían los datos del usuario y la pregunta para que la abogada pueda responderla en su programa o para que podamos incluirla en las FAQ del chatbot.

Procesamiento de lenguaje natural

Hemos hecho una implementación mínima de procesamiento de lenguaje natural basado en el reconocimiento de palabras clave para saludos, peticiones frecuentes de navegación (como reiniciar) y las funcionalidades principales del chatbot (dudas, citas, y curso) con diferentes expresiones frecuentes que deben dirigir a estas opciones. Además, incluimos algunas expresiones muy específicas para este chatbot, que cumplen dos funciones:

  • Empatizar mejor con los usuarios que usen expresiones que vimos durante el análisis que eran frecuentes o que generaban una empatía especial.
  • Proteger el proyecto de copias ilegítimas. No es posible evitar que alguien haga ingeniería inversa de tu chatbot, pero llegar a ciertas conclusiones desde caminos diferentes, y redactar exactamente igual las respuestas, es algo más difícil y puede constituir prueba en un caso de plagio.

La configuración del chatbot permite una rápida integración con un procesamiento de lenguaje natural más avanzado como Dialogflow después de la validación de la implementación inicial, manteniendo o eliminando la implementación actual.

El flujo de conversación

Este es el flujo de conversación final. Como podéis ver, es bastante más complejo que el flujo inicial de alto nivel que diseñamos. Empezar con un flujo a muy alto nivel nos permite hacer un diseño iterativo del diseño de la conversación.

Resultados

La mayor satisfacción cuando rediseño la UX de un chatbot es ver la mejora en los resultados de negocio. En este proyecto, conseguimos resultados como estos:

  • Más del doble de mensajes recibidos de los usuarios en cada conversación
  • Antes, más dos tercios de los usuarios escribían algún mensaje en las conversaciones, ahora, poco más de un 2% de los usuarios se queda en silencio ante el chatbot.
  • El objetivo de negocio del chatbot era conseguir los números de teléfono de los usuarios. Con el rediseño de este proyecto conseguimos pasar de menos de un 1% a más de un 10% de éxito.

¿Necesitas mejorar
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Trabajemos juntos.

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