Conversaciones

¿Qué es la pestaña de Conversaciones?

• Objetivo: es una herramienta de archivo y exploración de conversaciones, que permite acceder a todos los datos de las conversaciones. Sirve para consultar el intercambio completo de mensajes entre cliente final y el bot; se accede haciendo clic en cada conversación.‍
• Valor: la posibilidad de acceder a transcripciones completas de las conversaciones facilita el análisis cualitativo de las interacciones con los clientes. Además, ayuda a comprender el contexto de la conversación y a identificar puntos específicos de fallo o momentos de éxito dentro de cada conversación.‍
• ‍Alcance: forma parte de Analytics.

Conceptos clave

El Conversation Explorer o pestaña de Conversaciones captura el recorrido completo del cliente desde que se inicia la conversación (por parte de la empresa o del usuario final) hasta los intentos de automatización, las posibles escaladas y los resultados finales. Por lo tanto, proporciona una visibilidad integral del proceso de servicio al cliente.

La tabla muestra cuándo comenzó la conversación, el identificador del usuario, el canal y el proveedor del servicio. Se puede filtrar por varias opciones, como los nodos que visitó el usuario durante la conversación, las intenciones inteligentes detectadas o el idioma, entre otros.

Si es necesario, las conversaciones también se pueden exportar; el archivo CSV muestra más estadísticas.

Ejemplos o casos de uso

La responsable de atención al cliente de una empresa de comercio electrónico observó un aumento en las quejas de los clientes sobre la ineficacia de su chatbot durante la temporada navideña.

Accedió a la pestaña de Conversaciones y aplicó varios filtros para investigar: filtró por rango de fechas, estado de escalamiento, proveedor e interacciones relevantes para identificar las conversaciones con fricción y requirieron intervención humana.

Los resultados filtrados le revelaron 847 conversaciones que coincidían con estos criterios, lo que representa un aumento del 40 % en comparación con el mes anterior.

Al examinar los datos agregados, descubrió que la mayoría de las conversaciones fallidas ocurrieron durante las horas pico (de 14:00 a 18:00) e involucraron a clientes que preguntaban sobre retrasos en las entregas y políticas de devolución.

Al revisar el intercambio de mensajes entre el usuario y el bot, notó que las respuestas del bot sobre el seguimiento de envíos estaban desactualizadas y no consideraban los retrasos en los envíos durante la temporada navideña, mientras que las explicaciones de la política de devolución eran demasiado genéricas y no abordaban los casos de devolución de regalos.

Buenas prácticas

Optimiza tu análisis utilizando los filtros para segmentar los datos y extraer conclusiones más precisas.