¿Cómo se pueden aprovechar los análisis predictivos en chatbots para el comercio conversacional?

Hola, trabajando en Bontact, una solución inteligente de comunicación con clientes para negocios en línea, nos ocupamos mucho de los negocios de Chatbots y el comercio conversacional. Es nuestro pan y mantequilla.

Como saben, el proceso de análisis predictivo a menudo se parece un poco a esto.

Definir proyectos> Recopilación de datos> Análisis de datos> Estadísticas> Modelado de datos

Se ha utilizado en las empresas desde hace algún tiempo. Las empresas han completado el proceso para comprender mejor a sus clientes y han utilizado los datos para identificar y estrategias de campañas de marketing y remarketing.

Lo han usado para mejorar sus operaciones, comprender el valor de sus clientes y predecir y manejar las tendencias de las objeciones de los clientes. Este conocimiento y comprensión es increíblemente valioso para cualquier negocio. Con las empresas que se mueven en línea cada día más y más, es importante comprender y aprovechar el análisis predictivo en el entorno en línea. Algunas excelentes herramientas para usar se han mencionado en publicaciones anteriores.

Los beneficios mencionados anteriormente se traducen en el entorno en línea y el comercio conversacional. La implementación de estas herramientas y técnicas en chatbots le permitirá identificar puntos de contacto clave en el viaje del cliente en un entorno en línea y en tiempo real. Puede aprovechar estos resultados para lograr un mejor servicio al cliente y aumentar las tasas de conversión.

Aunque hay más por hacer, y el papel de las personas reales no debe descartarse, no hay duda de que tener acceso a este tipo de datos y poder aplicarlo en la escena del chatbot puede brindarle a su negocio una ventaja competitiva.

Aquí es donde una solución como Bontact (la empresa para la que trabajo) se vuelve muy efectiva. La plataforma multicanal permite a las empresas en línea que se comunican con sus prospectos a través de múltiples chatbot para sincronizar sin problemas todas las formas de comunicaciones comerciales, desde varios canales, hasta un único hilo de datos.

Estamos construyendo esto con Wordhop. Utiliza algoritmos que analizan una transcripción de chat sobre la marcha para producir un “puntaje de confianza” para que pueda determinar si un bot debe entregar la conversación a un humano para que se haga cargo. Por ejemplo, si está vendiendo productos a través de Messenger y su bot no va a cerrar una venta, una alerta puede hacer que un humano se haga cargo sin que el usuario solicite ayuda explícitamente. Wordhop monitorea Chatbots y alerta a un canal Slack en tiempo real para este tipo de situaciones. Puede pausar su Chatbot de Slack y hacerse cargo en vivo, luego devolver la conversación a su bot.

En el lado analítico de los bots, Botanalytics se dirige hacia allí. Usted, como creador de bots, no tiene que leer todos los gráficos y métricas que le proporciona su plataforma de análisis. Cuando sus usuarios comienzan a abandonar, sus análisis de conversación tienen que tomar una acción en su nombre para que sean retenidos.

El análisis de sentimientos y el modelado de minería de datos son los componentes cruciales del análisis predictivo, por supuesto. Los sistemas de alerta de esos análisis de sentimientos hacen el análisis predictivo hasta cierto punto.

La predicción de lo que el usuario haría a continuación se basa en la supervisión en tiempo real de los comportamientos del usuario y la adquisición de patrones de un grupo de usuarios durante un período de tiempo. Después de recopilar los datos, estos datos darán forma a lo que hacen los clientes para su próximo paso. Si dejan de comprar un artículo, el bot lo entenderá inmediatamente con el análisis de sentimientos en tiempo real y se comprometerá con él / ella a la vez. El análisis predictivo automatizado para el comercio conversacional aumentará básicamente las conversiones de los bots. Para tener ese compromiso creciente, el bot debe estar diseñado completamente bien para obtener la información de los datos en primer lugar.

Tenemos ideas similares e hicimos algunas investigaciones en esta dirección. Para la predicción general, no hemos obtenido resultados satisfactorios. El problema es que, según nuestra observación, las personas se comportan de manera bastante diferente dependiendo de cómo interactúan con humanos o máquinas. Cuando las conversaciones se llevan a cabo para un propósito específico, como reservar un vuelo o pedir una pizza, los registros de chat heredados serán útiles. El problema es que tales registros son típicamente difíciles, si no imposibles, de obtener. Finalmente, incluso cuando tales datos están disponibles, personalmente creo que las técnicas de aprendizaje automático tradicionales o populares no funcionan bien para ese propósito porque, específicas de un mensaje, los datos son tan escasos que no se pueden obtener resultados útiles para la mayoría de los casos. Si desea explorarlo más, le recomiendo que pruebe otros enfoques además del aprendizaje automático.

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