Arrancamos con nuestro canal de Podcast “Digital Talks by t2ó” y qué mejor manera para hacerlo que con una temática que nos gusta mucho: el Marketing Conversacional. Para ello hemos contado con la participación de dos expertos en la materia como Nieves Ábalos, co-fundadora y Chief Product Officer de Monoceros Labs y José Gómez, cofundador y CEO de Sentimer Technologies.
¿Qué se entiende por Marketing Conversacional?
Se trata de un tipo de Marketing que emula las dinámicas de comunicación que tenemos las personas en nuestro día a día, pero en este caso, utilizando como canal los asistentes virtuales, ya sean voz y/o de texto.
Cuando se habla de Marketing Conversacional, se suele hablar principalmente de asistentes virtuales de texto y orientados al proceso de venta, sin embargo, quedaría incompleto hablar de marketing conversacional sin incluir los asistentes virtuales desarrollados por plataformas tecnológicas como Google (Google Assistant), y Amazon (Alexa), así como aquellos especializados y desarrollados por marcas comerciales, como Beeb (BBC), Erica (Banco de América) o Aura (Telefónica).
El Marketing Conversacional cada vez coge más relevancia: se espera que el mercado de los asistentes virtuales alcance los 45,1 mil millones de dólares para el 2027.
¿Qué encontrarás en este podcast sobre Marketing Conversacional?
Nieves y José os dan todas las claves para entender cómo puede una marca desarrollar su estrategia de Marketing Conversacional respondiendo a todas estas preguntas:
- ¿Cuáles son los casos de uso con los que estáis más familiarizados a la hora de desarrollar una experiencia conversacional?
- ¿Cuáles son las principales diferencias que destacaríais en el desarrollo de un chatbot y una app de voz?
- ¿Qué aspectos debería tener en cuenta una marca si quiere desarrollar un chatbot o una aplicación de voz?
- ¿Cómo veis que una una estrategia de marketing conversacional puede impactar en el negocio de una marca? ¿pueden dar respuesta a cualquier etapa del viaje del consumidor?
- ¿Cómo podemos medir el impacto de una estrategia conversacional? ¿Con qué tipo de métricas trabajáis con vuestros clientes?
- ¿Qué recomendaciones le daríais a una marca que quiere lanzarse al desarrollo de su experiencia conversacional como parte de su estrategia de marketing digital?
No te pierdas las respuestas que encontrarás en este primer podcast sobre Asistentes Virtuales de Digital Talks by t2ó. ¡Dale al play! ▶️ 🎧
Si quieres puedes leer más sobre Marketing Conversacional en este artículo.
[Transcripción del podcast]
[EC] Hoy arrancamos con nuestro primer podcast y para ello hemos elegido una temática que nos gusta mucho y no es otra que la del marketing conversacional. Cuando se habla de marketing conversacional se suele hablar principalmente de asistentes virtuales de texto y orientados al proceso de venta. Sin embargo, quedaría incompleto hablar de marketing conversacional sin incluir los asistentes virtuales desarrollados por plataformas tecnológicas como Google ,con Google Assistant, y Amazon con Alexa. Así como aquellos asistentes virtuales especializados y desarrollados por marcas comerciales como el asistente virtual de la BBC, que es Beeb,o el asistente virtual del Banco de América que es Érica o el asistente virtual Aura de Telefónica. Y para que nos cuenten cómo una marca puede desarrollar su estrategia de marketing conversacional, vamos a contar hoy con Nieves Ávalos, que es cofundadora y Chief Officer de Monoceros Labs, un estudio de innovación especializado en estrategia, diseño conversacional y tecnologías del habla. Nieves lleva más de 10 años en el sector de las interfaces conversacionales. En 2020, Nieves fue reconocida como Alexa Champion, mérito que dan desde Amazon Alexa a los desarrolladores que aportan más a la comunidad. También contamos con José Gómez Moreno, cofundador y CEO de Sentiment Technologies, una empresa de inteligencia artificial especializada en marketing conversacional para la adquisición de clientes y ventas digitales a través de asistentes inteligentes, tanto para la web como para las aplicaciones de mensajería instantánea como para las aplicaciones de voz. En Sentiment son expertos en sectores como e-commerce, banca, seguros, energía, salud y belleza, entre otros. Muchas gracias por estar hoy con nosotros, José, Nieves.
[EC] Como expertos en el desarrollo y sobre todo en el funcionamiento de asistentes virtuales, ¿cuáles son los casos de uso con los que soléis estar más familiarizados a la hora de desarrollar estas experiencias conversacionales?
[JG] Bueno, muchas gracias por invitarnos. Los principales casos de uso con los que trabajamos son todo lo relacionado con ventas y generación de leads. Cómo podemos aumentar las ventas de nuestro sitio web o aumentar las ventas de nuestra marca a través de asistentes virtuales. Un área muy importante es la cualificación de leads, es decir, muchas veces se generan leads, pero no tiene la calidad. A través de un proceso conversacional podemos entender mucho mejor al usuario y determinar si es un lead cualificado o no. También un caso de uso muy habitual es un ecommerce donde el usuario no tiene un conocimiento profundo de la categoría del producto y le ayudamos a tomar una decisión sobre qué producto se adecúa mejor a sus necesidades. También en temas como procesos de carrito, de on boarding, de alta online donde muchas veces los usuarios quedan atascados, ahí estamos usando asistentes virtuales para ayudarles a completar la transacción. Otra área muy interesante es todo lo relacionado con la optimización de las campañas publicitarias. Aquí no sólo estamos trabajando en los diferentes KPIs relacionados con conversión o con o con altas de usuario, sino que también en obtener información en first party data que nos ayude a mejorar la creación de audiencias e identificar los factores que hacen un mejor uso de nuestras campañas y de nuestra página. Además, obviamente también estamos muy familiarizados con todo lo que es atención al cliente y generar mejores experiencias de clientes ya existentes.
[EC] En este caso Nieves, vosotros, como estudio especializado en la parte de de voz, ¿Qué casos de uso son los más comunes en vuestro caso?
[NA] Pues en este caso y sobre todo pensando en aplicaciones de voz para asistentes como Alexa Google Assistant, que ya estamos jugando en un ámbito más acotado y tenemos ciertas restricciones. Los casos que más están funcionando en general son entretenimiento, consumo de contenido,desde podcast, programas de streaming de radio o tele hasta nuevas historias interactivas. Estamos también trabajando y hemos visto casos de uso muy interesantes en salud y bienestar. Y dentro de eso también hay aplicaciones dentro del mundo de las transacciones o preguntas, pero son los menos. En general, estos asistentes se empiezan a utilizar más para esta parte de entretenimiento y contenido como hablaba previamente. Independientemente de esto, si pensamos en la voz como manera de interactuar con cualquier servicio o producto sí que podríamos pensar en otras estrategias de marketing más interesantes, como comentaba José antes, como por ejemplo la cualificación de leads. Eso se podría hacer a través del canal de teléfono, pero a día de hoy en asistentes como Alexa o Google no hay ningún caso representativo digno de mencionar.
[EC] Porque una cosa para las personas que nos estén escuchando, cuando comentabas los casos de uso, Jose, en el desarrollo de esta experiencia conversacional, las interfaces principalmente de estos asistentes virtuales, entendemos que las interfaces principalmente son o la pantalla de escritorio o la pantalla de móvil.
[JG] Bueno, yo hablaría más de canal, más que en sí mismo de la pantalla. Al final tenemos varios canales donde, y esto luego lo veremos más en detalle, está muy relacionado con los casos de uso. Podemos usar esto en una página web o una landing en aplicaciones de mensajería, en páginas conversacionales donde el usuario tiene una conversación bien por texto o bien por voz. Podemos usarlo en los asistentes los asistentes de los propios teléfonos en Smart speakers, teléfono. Es decir, hay muchísimos canales a través de los cuales vamos a poder utilizar asistentes virtuales. Y ahí el foco es más en el caso de uso que cada caso de uso tiende a funcionar mejor con algunos canales.
[EC] De cara a saber cuáles son las principales diferencias que deberíamos de tener en cuenta y que sobre todo que se destacarían en el desarrollo, por ejemplo, de un chatbot y una aplicación de voz. Nieves ¿qué principales diferencias tú ves en tu día a día de cara a desarrollar una aplicación de voz versus un chatbot o por lo menos las particularidades que requiere el desarrollo de una aplicación de voz?
[NA] Ahí es verdad que, como decía José también antes, la similitud está en pensar en que el canal puede funcionar de texto o voz o como sea. En el caso de pensar en asistentes de voz, sí que nos fuerzan o nos están forzando desde estas plataformas tecnológicas a pensar en que es solo a través de la voz. ¿Esto que implica? Pues implica pensar que el usuario no va a tener apoyo visual de ningún tipo, ni que va a poder introducir ningún texto, que eso a día de hoy, pues implica carga cognitiva y otra serie de problemas cognitivos que se producen cuando das demasiada información. Entonces, la primera diferencia que veo está en que cuando creas una experiencia de voz para asistentes virtuales, tienes que limitarlo y pensar que estás diseñando solo para la voz. Esto nos lleva a que hay casos de uso que no funcionan tan bien dentro de cada asistente, que si te los llevas a un entorno en un contexto en el que tienes como apoyo, pues tanto la pantalla o un chatbot o una introducción de texto, ese caso de uso se podría complementar y podría funcionar estupendamente.
[EC] Jose, en el caso vosotros de chatbot ¿qué diferencias ves con respecto a lo que es el desarrollo más de voz?
[JG] Nosotros hacemos ambas como tipo de aplicaciones, tanto lo que sería una asistente visual como basado en voz. Entonces a ver, partiendo de la base de que al final estás diseñando una experiencia conversacional que va mucho de entender cómo las personas interaccionan con los asistentes, el caso de uso, los objetivos, hay una parte común que es importante en ambos casos, que es las capacidades del lenguaje natural. Es decir, como muy bien decía Nieves, es el voice first. En este caso, al final es como el usuario se va a expresar libremente, incluso los asistentes digitales normalmente incluimos un botón de micrófono. El usuario siempre va a escribir lo que quiera,no se va a limitar a los botones opciones que le das. Entonces ahí, desde el punto de vista de diseño, hay una decisión que nosotros, por ejemplo, tomamos muy, muy al comienzo y es asumimos que todo va a ser a través de voz. Esto qué implicaciones tiene? Pues que el sistema de comprensión del lenguaje natural tiene que funcionar muy bien para poder manejar una situación donde el usuario se va a expresar libremente. Eso por un lado. Luego una gran diferencia, como indicaba Nieves, es por bueno, como dice la frase, el refrán una imagen vale más que mil palabras. La velocidad a la cual las personas procesamos la información no es lo mismo cuando la vemos o la leemos que cuando la escuchamos. Entonces eso te obliga a ciertos compromisos de oye, pues hay que hacerlo un poquito más sucinto y más ir más al grano para no aburrir al usuario cuando estamos hablando. Vale, también es muy interesante. Hay matices de no escribimos, igual que hablamos la lengua. Cuando hablamos nos extendemos mucho más. Utilizamos expresiones más complejas cuando escribimos, igual porque estamos acostumbrados a los buscadores y a WhatsApp y a otro tipo de canales, pues tendemos a ser un poquito más cortos y eso a nivel de procesamiento del lenguaje natural, pues tiene implicaciones. No prepararíamos un mismo modelo para un asistente puramente de voz, como uno de texto, como uno combinado.
[EC] Y ahí Nieves hay una cuestión que sí que me gustaría aprovechar y sacarla es ¿cómo resuelve todo esto que estamos comentando los diseños multimodales?. Es decir, ¿de qué forma un diseño multimodal puede salvar las limitaciones que a priori supone, se presupone que puede tener, desarrollar o solamente pensar en voz para dispositivos que no tienen pantalla?
[NA] De hecho, yo diría que el futuro va a ser multimodal, porque al final es el modelo en el que engloba más todo lo positivo de todos los canales y permites que el usuario utilice el modo que mejor le conviene en cada momento. Entonces, que eso es otra de las cosas que a priori también podríamos llamar como diferente si queremos pensarlo así, que cuando estamos diseñando una aplicación de voz para estos asistentes como Alexa o Google, tenemos que pensar muchísimo en el contexto de uso, en cómo nuestros usuarios van a tener ciertos dispositivos situados en ciertos lugares de su casa, o incluso lleva unos auriculares, o está utilizando el móvil en un contexto determinado. Y tenemos que entender esto para diseñar la experiencia, entendiendo bien cómo la va a usar el usuario. Entonces, pensando en multimodal, le permitimos al usuario que elija el modo que más le conviene. Imaginemos, estamos en el coche, queremos utilizar a la asistente, tenemos la capacidad de activarlo por voz y sin necesidad de mirar pantallas porque estamos conduciendo poder utilizar cualquier tipo de funcionalidad que nos venga bien porque está diseñado para que sea escuchado. Que hemos parado, estamos en un semáforo y ese coche, este asistente tiene pantalla, pues podemos hacer apoyo visual en la pantalla porque la asistente nos puede dar cierta información que apoye lo que se está diciendo por voz. Entonces creo que el futuro va por ahí.
[JG] A ese respecto, sólo por apuntar algo adicional. Cada canal tiene unos puntos fuertes y unos puntos menos fuertes. Entonces digamos que aunque tu sistema tiene que tener un core potente que maneje toda esa multi modalidad, pero siempre hay cuestiones específicas donde va a brillar un asistente en determinados canales. Por ejemplo, la riqueza de una web que te permite expresar de manera gráfica visual con vídeos es algo que debes explotar, que a lo mejor no tienes pues en el canal de una app de mensajería, que tienes unas ciertas restricciones o en otro canal donde no hay componente visual. Lo que nosotros hemos experimentado como más exitoso es el extraer al máximo de las posibilidades de cada uno de los canales, es decir, diseñar para el óptimo, para cada canal, aunque esté basado en un componente común.
[NA] Por añadir también, a nosotros en lo que nos centramos en ese momento previo de definición de cómo vamos a atacar este producto o este problema es pensar en ese journey del usuario. Estás pensando en ese, en esos puntos de contacto que tiene el usuario con tu producto o servicio, estás viendo qué canales tiene disponibles, y pues lo que decía José, intenta maximizar y a veces a lo mejor la experiencia la empiezan en un canal concreto, de un modo concreto, y luego esa experiencia puede cambiar a otro canal de otra manera porque sea más óptima. Todo eso hay que tenerlo en cuenta a la hora de diseñar y pensar en aplicaciones así.
[EC] Esto que estáis comentando va muy ligado a la siguiente pregunta que nos hacíamos y sobre todo de cara a una marca ¿qué aspectos debería de tener en cuenta si quiere desarrollar un chatbot o una aplicación de voz? ¿Qué principales diferencias de cara a desarrollar, a tener en cuenta en su desarrollo?
[JG] A la hora de desarrollar nuestra experiencia es que lo más crítico, sin duda, es definir muy bien el caso de uso y el objetivo de negocio que se persigue. Lo que ves es que cuando la necesidad del usuario va en torno a oye, necesitamos cualificar más los leads, el proceso suele funcionar mejor que cuando genéricamente dices vamos a poner un chatbot de adquisición. Entonces el foco en el caso de uso y sobre todo, cómo está conectado con el negocio, o sea, con el negocio, me refiero a cómo va a impactar las métricas de adquisición o de marketing. Es muy, muy importante para el éxito de un sistema de este tipo.
Lo segundo es el canal donde como hemos comentado antes, es muy importante porque determinadas experiencias funcionan mejor en unos canales que en otros. Luego, un factor muy crítico en el éxito en el desarrollo de este tipo de sistemas está en,porque muchas veces tendemos a decir bueno, cómo podemos adaptar nuestra experiencia de cliente o user journey a esta tecnología? Y normalmente donde vemos que funciona mejor es cuando es al revés. Es decir, la tecnología, el sistema de asistente virtual de o de voz ha de estar, ha de customizarse y de personalizarse para exactamente el caso de uso y el user journey del cliente. Porque al final las marcas invierten mucho, mucho tiempo en determinar cuáles son las mejores experiencias para los clientes y es necesario ajustarlo para obtener los resultados óptimos. Y por último un tema muy importante es las capacidades tecnológicas que introduces, porque no es simplemente tener una conversación. Hay aspectos que nosotros vemos continuamente en la puesta en marcha y que hemos desarrollado para sacar beneficio de ellos, como el tema de la personalización. No es lo mismo cuando tratas a todos los usuarios por igual que cuando a cada uno le das un user journey, una manera de hablarle, una manera de empezar la interacción o la conversación o unas recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, otro tema muy crítico es cómo tienes en cuenta el contexto del usuario. Es una persona que viene por primera vez, es una persona que entiende algo del producto de la categoría o es su primera experiencia. Cómo lo conectas con con tus campañas. Sí, si, si, por ejemplo eres capaz de conectar el anuncio que una persona ve con el primer impacto que tienes al llegar a un asistente o a una landing, pues eso va a permitir que se convierta mucho, mucho mejor.
[EC] Nieves, en este caso ha habido varios puntos que ha comentado José que si nos los llevamos a los aspectos que se tienen que tener en cuenta a la hora de desarrollar una aplicación de voz, son elementos comunes.
[NA] Efectivamente, sí son muchos, son muchos iguales. Al final lo común que tenemos es que estamos trabajando con interfaces conversacionales. Y es que uno de los potenciales que tiene esto es eso, la personalización que puedes hacerle a cada usuario. Tanto en voz como en texto está claro, puedes adaptar las respuestas que le das, puedes saber si ese usuario es la primera vez que está interactuando con tu aplicación o no, o es un usuario frecuente. Si sabes quién es, porque ya está vinculado y sabes quién es dentro de tu CRM puedes adaptarlo y ofrecerle ciertas cosas. Los sistemas de recomendación son clave en sinterfaces de voz y en las aplicaciones de voz. Nosotros hacemos uso de los sistemas de recomendación todo el rato porque es imposible ofrecerle al usuario todo el contenido que tiene disponible. Entonces tienes que ofrecerle el que más se adecúa en función de sus preferencias y del comportamiento que tiene dentro de tu aplicación.
Entonces, todo eso está claro que es lo mismo también. Sí que nos hemos dado cuenta, quizá porque las aplicaciones de voz para Alexa Google Assistant son algo más novedosas que que el mundo de los chatbots que aunque novedoso, lleva unos poquitos añitos más, sí que hay quien piensa que una estrategia conversacional es tener una aplicación de voz en la Store. Eso pasó sobre todo en los inicios de esto. Entonces la gente estaba contenta. Yo tengo mi aplicación de voz, aunque no cubra cierta necesidad de mi usuario, pero ya ellos van a ver que mi marca está ahí. Cuando hemos estado hablando con nuestros clientes sí que les hemos hecho ver que eso no es lo único que tienen que tener en cuenta a la hora de desarrollar una aplicación de voz, que tienen que intentar maximizar el valor que le dan a los usuarios. Normalmente también recomendamos que dentro de todo lo que se pueda hacer que se empiece por lo a priori que más valor aporta y más sencillo puede ser. Esos quickwins que decimos que puedan ayudarte a también a ti como empresa a validar si el canal es el adecuado y si el asistente te va a valer para lo que tú quieres o tienes que irte a utilizar la voz en tu web o en otros contextos, como pueda ser el contexto de un chat o de una aplicación web o whatsapp.
[EC] Pues esto último que estás comentando Nieves, yo creo que casi que responde a la siguiente pregunta que nos planteamos y que nos planteamos muchas veces nosotros dentro de la agencia. ¿Cómo veis que una estrategia de marketing conversacional puede impactar en el negocio de la marca?Pero sobre todo, ¿cómo pueden dar respuesta a cualquier etapa del viaje del consumidor? Hay veces que, sobre todo al principio, os planteaba qué casos de uso, porque muchas veces en los casos de uso puede ir dando respuesta a etapas de ese viaje del consumidor. Pero en vuestra experiencia, ¿cómo veis que una estrategia de marketing conversacional puede impactar en el negocio de una marca? Y sobre todo,¿es realista que estas experiencias conversacionales cubran cualquier etapa del viaje del consumidor?
[JG] Bueno, yo creo que respondo a esta última pregunta. Esto tiene sentido cuando tiene sentido de negocio. Si el asistente digital o de voz es capaz de mejorar la experiencia actual del usuario y darle valor pues obviamente va a tener, va a tener sentido. en otras áreas donde no sea así o el valor sea mínimo pues quizás no sea tan interesante. Lo que hemos visto es que afortunadamente tiene bastante impacto en muchas áreas o en casi todas las áreas del funnel de adquisición. Si lo quieres ver así, a mí me gusta decir que es como un iceberg. Un iceberg en el que al principio solo ves una parte muy pequeña que te fijas oye, pues cómo nos va a ayudar a convertir más o cómo nos va a ayudar a cualificar leads. Pero poco a poco vas viendo una parte mucho más, mucho más grande que te permite mejorar tu negocio en tu proceso de adquisición en conjunto. Yendo a aplicaciones concretas dentro del funnel de adquisición te voy a comentar algunos que estamos usando habitualmente como el año, reducir el rebote o recuperar usuarios que quedan inactivos, mejorar la generación de leads en landing o en la web, cualificar mejor los leads, reducir el abandono en el carrito en los procesos de cotización o procesos de alta on line. Mejorar la información de la que disponen los agentes de venta cuando hacen la llamada a través de obtener la información de las conversaciones que se han tenido. Personalizar las recomendaciones u ofertas. O sea, como ves, puedes ir desde la parte más inicial, que es puramente informar al usuario hasta cerrar una transacción. Normalmente lo que vemos es que los clientes empiezan por la necesidad más, más urgente o más importante. los quick wins que hablábamos antes y poco a poco van diciendo oye, esto que utilizamos para generar leads no podemos utilizarlo para cualificar? Y poco a poco vas abarcando más áreas.
[EC] Y en el caso de Nieves vuestro, con la experiencia más explícita de voz.
[NA] Si aquí es interesante, volvemos a las limitaciones que tienen estas plataformas, como Alexa o Google Assistant, que aquí tenemos un problemilla a la hora de identificar de dónde vienen nuestros leads o nuestros clientes. A priori eso ya se está empezando a resolver. Por ejemplo, en el caso de Alexa están empezando a crear funcionalidades que te permiten a través de unos enlaces customizados recoger esas atribuciones dentro de la URL para saber desde dónde están llegando tus usuarios. Porque también hay un problema grande de descubrimiento que bueno, que ha sido un reto hasta ahora, pero que está empezando a resolverse con nuevas funcionalidades que tienen estos asistentes, de tal manera que los usuarios puedan descubrir estas aplicaciones de una manera más natural, solo hablando con el asistente y no tengan que irse a buscar a un catálogo. Entonces, igualmente dentro del funnel donde estamos viendo que da más valor es en la parte de recurrencia. Normalmente cuando se crea una aplicación de voz e intentamos pensarlas, también depende un poco del caso de uso, como decía Jose, depende un montón de cosas, pero donde más vemos que funciona es cuando creamos algo de valor y permitimos que los usuarios vuelvan y que adecuen su experiencia a esa, a esa recurrencia. Aquí vemos, por ejemplo en Salud y bienestar, crear aplicaciones que te puedan recomendar contenido y que vayan guiándote y traqueando cómo vas y cómo van mejorando. Este tipo de cosas al final sí que estamos viendo que tiene mucho impacto. Una de las cosas bonitas que también tienen las aplicaciones de voz y que no hemos mencionado antes es que tenemos la voz. El uso de la voz es muy potente. A diferencia del texto, tiene esa parte más de personalidad y afinidad que permite crear esos vínculos con, ya sea con el asistente o con la voz de marca que hayas querido crear dentro de tu aplicación. Y luego la parte que se está empezando a mover un poco más en la parte de de compras o revenue dentro del funnel, a día de hoy tenemos la posibilidad de monetizar aplicaciones con funcionalidades como el ISPI o el purchase o compras dentro de la aplicación de voz. Pero hay otras cositas que a priori todavía no se han podido hacer, como la integración de publicidad de manera directa, aunque se empieza a experimentar con ello. Y bueno, la parte de contenido branded content, que sí, que es algo que se está explotando un poco más, pero como veis, la parte de monetización todavía está un poco más verde.
[JG] Quería comentar otro tipo de impactos que no son tan aparentes o no son al menos el primer driver para implementar un asistente por primera vez, pero que a la larga pueden tener un impacto muy significativo. Cosas como Oye, qué cosas son importantes para nuestros usuarios ? Cuando llegan a nuestra página para interesarse por un producto ¿que nos preguntan? o que, por ejemplo, ¿qué propuestas de valor? cuando le hacemos preguntas sobre sus necesidades, ¿qué necesidades nos indican una mayor propensión a compra? O por ejemplo, cosas como ¿qué problemas tenemos? O potencialmente ¿qué problemas hay en nuestro funnel de conversión? ¿Dónde se nos están quedando? ¿Cuándo recurren al asistente? ¿Por qué es? Y luego más enfocado en el ámbito publicitario identificar por qué unas campañas convierten mejor. Una cosa es saber que una campaña convierte mejor que otra y otra que podemos que sacamos con los asistentes es el porqué. Si sabemos, por ejemplo, que un tipo de campaña nos preguntan por determinado tipo de cosa que indica baja cualificación, pues esa información la podemos utilizar tanto de manera cualitativa como programática para mejorar el performance de nuestras campañas. Todas estas cosas sumadas tienen un impacto que no es el día 1, pero que a medio plazo puede mejorar mucho los diferentes frentes del funnel de adquisición de una compañía.
[EC] Parte del reto de cualquier estrategia de marketing digital es medir y medir impactos. Dentro de lo que sería el marketing conversacional, ¿cómo podemos medir el impacto de una estrategia de conversación?, ¿Qué tipo de métricas estáis soléis trabajar o con las que estáis más familiarizados para ver el impacto de estas acciones conversacionales?
[NA] En nuestro caso, recurrencia. No tanto el número de activaciones por ahora, sino que nos centramos en la recurrencia. Intentamos maximizar esa recurrencia. Y ahí lo que solemos hacer es normalmente mejorar la experiencia de usuario conversacional que tenemos para que esa recurrencia se incremente. En ciertos casos sí que nos ha venido, pero eso ha sido mal a nivel de producto propio, sí que hemos intentado también maximizar el revenue, con lo que os comentaba al detalle de las compras dentro de la app.
[JG] Cada empresa tiene unas áreas que le importa más que otras, pero en general hay métricas generales de usuarios, conversaciones, feedback, etc.. Pero yendo ya a lo que sería la parte más relacionada con el negocio, nosotros usualmente la más importante que medimos es cuántas acciones generamos por conversación, que al final es una medida de cómo de bueno es un asistente a la hora de trasladar la atención de un usuario a una acción concreta que busquemos. Y esto lo podemos medir pues tanto en ventas generadas por conversación, en lead generado, en usuarios cualificados, etcétera. También obviamente es muy importante el volumen. Si sólo hablamos con los usuarios que sabemos que van a convertir, no tiene mucha gracia. entonces ver cómo el contexto de un activo existente del cliente, un asistente es capaz de mejorar el performance global de la página de la landing o de la campaña, pues es bastante, bastante crítico. Además, hay todo un set de métricas o analíticas avanzadas que esto ya depende del del caso de uso y también de la vida de un proyecto, porque al final todos estos proyectos no son, no son estáticos. Es decir, es algo que tiene bastante desarrollo según vas conociendo más a los usuarios y entendiendo mejor cómo interaccionan.
Pues hay algo además de cualificación o temperatura de las visitas, el nivel de engagement, qué nivel de interacción llegan a tener con el asistente, la caída o fricción de los diferentes pasos, las preguntas y temáticas que afloran. Por ejemplo, un tema muy interesante ,cuando un usuario nos hace una pregunta, cómo de frecuente es que convierta relacionado con el tipo de pregunta o por ejemplo los clusters dentro de las diferentes campañas, etcétera. Es decir, hay ya una serie de métricas mucho más, por así decirlo, más especializadas que nos permite ya el hacer un debugin de toda la experiencia para optimizarlo. Además, hay un tema que no hemos hablado antes, pero que es especialmente importante porque si bien hacemos o en general hay un proceso de diseño bastante exhaustivo a la hora de poner una experiencia en marcha, pero es muy importante el testear. Cuál es la manera de mostrar esto a un usuario o de interaccionar con un usuario de esta manera o de esta otra? Con qué segmento de usuarios funciona mejor? Entonces, todo ese proceso de testeo es bastante crítico a la hora de optimizar el funcionamiento de una asistente.
[NA] Es verdad que esa métrica especializada en lo que es la conversación son muy útiles para identificar cosas o casos de uso, incluso que no se te habían ocurrido que muchas veces diseñamos en base a vale, esto es lo que más preguntan, pero te vas dando cuenta y vas descubriendo que sobre eso van preguntando más cosas, no? Lo cual enriquece más el valor que en web, por ejemplo, no podría haberlo descubierto o de otra manera, no?
[EC] La experiencia de cierre de la parte de cierre de leads vía teléfono utilizando la voz. Ahí qué experiencia tenéis o cómo veis la viabilidad de este tipo de conversiones?
[NA] Pues ahí la experiencia a nivel experimento y research, en realidad es como llevarse la misma experiencia que puedes tener en un chatbot, pero te las estás llevando al canal telefónico y al uso de la voz. ¿Qué limitaciones tiene? Pues tiene varias. La primera, que diría yo, que soy muy tecnóloga, diría que la limitación de la tecnología y el canal de teléfono es bastante problemático porque hay mucho ruido y suele haber mucho malentendido. Pero bueno, eso también depende de qué tecnología esté utilizando y demás. Luego también está el reto de a lo que se enfrenta el usuario. El usuario si descubre que está hablando con una máquina, que el que le está haciendo las preguntas va a cualificarle puede que no esté tan a gusto o no. Entonces hay que también experimentarlo y como bien decía José, tener test de usuario e ir validando si eso se soluciona bien. Pero en general sí que lo veo como una manera útil de llevártelo, porque al final es algo que ya se hace a través del teléfono. ¿por qué no automatizar? Claro que sí, se puede.
[EC] De cara una marca que se plantea llevar a cabo una estrategia de estas características, una estrategia de marketing conversacional, ¿que recomendarías o que les podríamos recomendar para lanzarse al desarrollo de esta experiencia como parte de su estrategia de marketing digital más global?
[JG] Bueno, como hemos comentado, yo creo lo más crítico es acotar muy bien el caso de uso. Como comentaba a Nieves antes, el centrarse en los quick wins, es decir, en las necesidades que tenemos hoy, donde una experiencia conversacional puede mejorar significativamente los números del caso de uso. También ligarlo con un caso de negocio. Es decir, creo que cuando vemos clientes que lo hagan desde el principio con su negocio tiende a funcionar bastante bien. Luego es muy importante el tema de adaptar el diseño de la interacción y la tecnología a las necesidades de la empresa, es decir, ajustarlo y personalizarlo a las realidades concretas que tenga esa marca. Porque experiencias más genéricas van a redundar en una peor percepción del cliente y en no atacar a lo mejor a los parámetros más críticos que tiene esa marca. Y por último, al final hay muchos factores tecnológicos que hacen que que este tipo de asistentes funcione mejor, pues el tema de personalizar a un nivel de detalle muy elevado basado en el comportamiento, la conversación o en la campaña de la cual venga ese usuario. El lenguaje natural es absolutamente crítico, tiene que estar muy, muy pulido para dar una muy buena experiencia de usuario que sea capaz de responder a la mayoría de cuestiones. Y luego todo el tema de conectarlo con campañas, optimizar y aprender según el asistente va evolucionando y un poco todas esas tecnologías que permiten sacar el máximo de cada experiencia.
[NA] Yo la verdad es que todo lo que ha dicho José lo diría. Me centraría en en la parte de experiencia del usuario ,tener en cuenta a tu usuario, ver dónde le va a aportar más valor, centrarte en eso y pensar en cómo sí estamos diseñando para asistente de voz como Alexa Google Assistant, cómo los nuevos dispositivos que están introduciendo en nuevos contextos nos pueden ayudar a llegar a esos usuarios y a personalizar ciertas experiencias en unos nuevos contextos que a lo mejor no habíamos tenido en cuenta. Y que ojo, que podemos descubrir que sí, que tiene mucho sentido y hacer a nuestro bueno, pues que nuestro negocio mejore y que nuestros usuarios estén mucho más contentos.
