Son programas que simulan mantener conversaciones con una persona al proveer respuestas automáticas después de que el usuario haya realizado una entrada. Hablamos de los denominados chatbots, que cada vez tienen más importancia y se emplean como fuentes de análisis de datos para ofrecer un servicio más personalizado.
Su impacto en el ‘Big Data‘ está creciendo, dado que, los bots son más personales que navegar por Internet. Esto lleva a que las compañías los puedan usar para acceder a datos del consumidor a los que antes no podía llegar.
Generalmente, como señalan desde la agencia Chatbot Chocolate, los chatbots nacen a partir de un análisis previo de las interacciones más frecuentes de clientes a través de otros canales. El fin de este análisis es priorizar qué debe ser capaz de hacer el chatbot en una fase inicial, y que además sirva de punto de partida para programar las respuestas que proporcionaría el chatbot.
Las previsiones indican que en el año 2020 habrá más de 20 millones de dispositivos conectados en todo el mundo, frente a los ocho que se estima que hay en la actualidad. ‘Smartphones’, tabletas, ordenadores, GPS, relojes o televisiones inteligentes, que conectados generan una gran cantidad de datos.
Se cree que en 2025 la generación de datos ascenderá a 163 zettabytes, según un estudio realizado por IDC ‘Data Age 2025’, que recoge Chatbot Chocolate.
La necesidad de análisis y recolección masiva de datos dio lugar hace unos años al Big Data. Hasta el momento, las empresas obtenían información de los consumidores a través de su comportamiento en entornos digitales como aplicaciones móviles o las propias webs (clics, tiempo de permanencia, búsquedas, compras).
Esta circunstancia ha cambiado con los chatbots, que cada vez tienen una relación más directa con el Big Data, puesto que la información recabada en las conversaciones genera un valor adicional a las empresas, que pueden analizar el comportamiento de sus clientes de una forma mucho más efectiva pues el procedimiento seguido por los ‘bots’ basado en volumen, velocidad y variedad.
En primer lugar, los asistentes conversacionales son capaces de manejar grandes cantidades de solicitudes a la vez (volumen), recopilar una gran variedad de información (variedad) y, por último, administrar y clasificar la información en menos tiempo que el ser humano (velocidad).
Sin embargo, el poder del ‘Big Data’ reside en el análisis. Para el socio director de Chatbot Chocolate, Ángel Hernández, «cuando una empresa implementa un ‘bot’ conoce que será necesario llevar a cabo mejoras continuas tras el lanzamiento en base al análisis de las conversaciones«.
Esas conversaciones generadas, como sigue explicando Hernández son «las que permitirán a las compañías estructurar una estrategia de Business Intelligence con la que ofrecer al usuario un servicio cada vez más completo y personalizado, se dispone de data estructurada para poder ser analizada y contemplada en otros procesos«.
Los datos recabados no solo tienen porqué introducirse en el ‘bot’, sino que también pueden reutilizarse en otros entornos, como la página web o redes sociales para la elaboración de mensajes apropiados o por otros departamentos de una misma compañía.
Los datos de los usuarios
El análisis de datos busca ofrecer una experiencia cada vez más personalizada. Desde que empezó a ponerse en práctica, lo único que ha cambiado es la fuente de información. «Hablamos de recoger la información almacenada en las conversaciones para después ofrecer respuestas más acordes con cada tipo de usuario, mejorando y personalizando cada vez más la experiencia de cada uno de ellos» asegura Hernández.
Desde Chatbot Chocolate señalan que a través del chatbot, el usuario es consciente de la información que entrega de forma voluntaria. Pero matizan que existen cientos de aplicaciones y dispositivos que almacenan datos del usuario de una forma indirecta sin que éste sea plenamente consciente de toda la información que comparte.
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