Diálogos ramificados

Introducción

Los chatbots basados en reglas son una excelente opción para soluciones de atención al cliente que requieren un flujo de conversación predefinido. El uso de árboles de decisión permite crear chatbots que guían a los usuarios a través de procesos cerrados y estructurados, con una serie de preguntas y respuestas predecibles. Este método es especialmente útil para manejar flujos de trabajo específicos o interacciones con información sensible donde el control del flujo es crucial.

Explicación principal

Un árbol de decisión en un chatbot clásico es una estructura que guía a la conversación a través de diferentes caminos basados en las respuestas del usuario. Cada nodo en el árbol representa una pregunta o acción, y cada rama representan posibles respuestas o acciones subsequentes.

Ejemplo práctico

Imagina un chatbot diseñado para ayudar a los clientes a resolver problemas con sus cuentas bancarias. El árbol de decisión podría verse así:

¿Tiene una tarjeta de débito o crédito?
  |--------------------------|-----------------------------|
  | Sí                      | No                          |
  | ¿Cuál es el problema?    | ¿Desea cambiar su información personal? |
  | - Falta un pago         | - Cambiar número de teléfono |
  | - Olvido la contraseña  | - Actualizar dirección       |
  | ...                     | ...                         |

En este ejemplo, si el usuario responde que tiene una tarjeta de débito y su problema es olvidar la contraseña, la conversación sigue un camino predefinido hasta llegar a una solución.

Errores típicos / trampas

1. Falta de claridad en las preguntas

Las preguntas deben ser claras y directas para evitar ambigüedades que puedan confundir al usuario. Por ejemplo, un mensaje como "¿Cuál es tu problema?" puede ser demasiado genérico.

2. Ramificaciones inesperadas o inútiles

Incluir ramificaciones en el árbol de decisión que no aporten valor real puede hacer que la conversación se desvíe innecesariamente. Por ejemplo, preguntar "¿Cuánto dinero tienes?" cuando es irrelevant para resolver el problema.

3. Falta de manejo adecuado de los casos en los que el usuario responde fuera del árbol

Es importante incluir mecanismos para manejar respuestas no previstas y devolver al usuario a un camino lógico. Ignorar estas situaciones puede resultar en respuestas erróneas o confusas.

Checklist accionable

• Definir preguntas claras: Asegúrate de que cada pregunta sea clara y directa para evitar ambigüedades.
• Validar ramificaciones útiles: Verifica que cada rama del árbol aporte valor real en la conversación.
• Incluir manejo de errores: Desarrolla un plan para responder a respuestas no previstas y devolver al usuario a una ruta lógica.
• Iterar con usuarios reales: Prueba el chatbot con usuarios reales y recopila retroalimentación para mejorar la conversación.
• Monitorear el rendimiento: Mide la efectividad de las ramificaciones del árbol en función de los resultados del chatbot.

Cierre: Siguientes pasos

1. Introducir más preguntas

Agrega más preguntas al árbol para abordar una variedad mayor de problemas y mejorar la experiencia del usuario.

2. Mejorar el manejo de errores

Implementa mecanismos más avanzados para manejar respuestas no previstas, como sugerencias o redirecciones a un humano si es necesario.

3. Pruebas con usuarios reales

Realiza pruebas A/B con diferentes árboles de decisión y mide el rendimiento en términos de satisfacción del usuario y eficiencia del chatbot.

4. Documentar procesos

Documenta los procesos y decisiones tomadas para crear el árbol de decisión, lo que facilitará la colaboración y mejora continua del chatbot.