Los chatbots son programas informáticos que pueden simular conversaciones con los usuarios mediante texto o voz. Los chatbots se utilizan cada vez más en diversos ámbitos, como el servicio al cliente, el marketing, la educación o el entretenimiento. Sin embargo, uno de los usos más interesantes y prometedores de los chatbots es el seguimiento de ventas.
El seguimiento de ventas consiste en mantener el contacto con los clientes potenciales o actuales para guiarlos a través del proceso de compra, resolver sus dudas, ofrecerles información relevante y persuadirlos para que adquieran un producto o servicio. El seguimiento de ventas es una tarea clave para aumentar las conversiones y la fidelización de los clientes, pero también puede ser muy costosa y tediosa para los vendedores humanos.
Por eso, los chatbots pueden ser una solución ideal para automatizar y optimizar el seguimiento de ventas. Los chatbots pueden estar disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para atender a los clientes en cualquier momento y lugar. Además, los chatbots pueden personalizar el mensaje y el tono según el perfil y las preferencias del cliente, así como utilizar técnicas de persuasión y gamificación para incentivar la compra.
Pero, ¿cómo crear chatbots que puedan realizar un seguimiento de ventas efectivo? Aquí es donde entran en juego los grandes modelos lingüísticos (LLM) y la inteligencia artificial generativa (GAI). Los LLM son sistemas de inteligencia artificial que pueden procesar y generar lenguaje natural a partir de grandes cantidades de datos textuales. La GAI es una rama de la inteligencia artificial que se dedica a crear contenido original y creativo, como texto, imágenes, música o vídeo.
Uno de los LLM más avanzados y populares es GPT, desarrollado por OpenAI. GPT significa Transformador preentrenado generativo. Describe una familia de LLM que se han construido de una manera particular (los LLM se pueden construir de varias maneras).
GPT se basa en un modelo llamado transformador, que utiliza redes neuronales profundas para aprender las relaciones entre las palabras y las frases de un texto. GPT se entrena con miles de millones de textos procedentes de Internet, lo que le permite adquirir un amplio conocimiento del lenguaje y del mundo. GPT también es capaz de generar texto a partir de una entrada o prompt, que puede ser una palabra, una frase o una pregunta.
La ventaja de GPT es que puede generar texto coherente, fluido y relevante para la entrada, adaptándose al contexto y al estilo del texto original. Además, GPT puede generar texto sobre cualquier tema, incluso sobre aquellos que no ha visto antes en su entrenamiento. Esto lo convierte en una herramienta muy potente y versátil para crear contenido.
Pero GPT no solo puede generar texto: también puede generar otros tipos de contenido multimodal, como imágenes, vídeo o voz. Esto se debe a que GPT puede aprender a representar cualquier tipo de dato como una secuencia de tokens o símbolos. Así, GPT puede combinar diferentes modalidades para crear contenido más rico y variado.
Por ejemplo, GPT puede generar una imagen a partir de una descripción textual, o viceversa. También puede generar un vídeo a partir de un guion o una narración, o una voz a partir de un texto o una imagen. Estas capacidades multimodales son muy útiles para crear chatbots más interactivos y atractivos para los usuarios.
Para crear chatbots que puedan realizar seguimiento de ventas usando GPT y LLM, se pueden seguir los siguientes pasos:
Definir el objetivo del chat
Definir el objetivo del chatbot. El primer paso es determinar qué se quiere conseguir con el chatbot: ¿informar sobre un producto o servicio?, ¿resolver dudas o quejas?, ¿ofrecer recomendaciones o descuentos?, ¿solicitar datos de contacto o feedback? El objetivo del chatbot debe estar alineado con el objetivo de negocio y con las necesidades y expectativas de los clientes.
Diseñar el flujo del chat. El segundo paso es diseñar el flujo o la estructura del chat, es decir, las posibles preguntas y respuestas que el chatbot puede tener con los usuarios. El flujo del chat debe ser claro, lógico y coherente, y debe guiar al usuario hacia el objetivo del chatbot. También se debe tener en cuenta la personalidad y el tono del chatbot, que deben ser adecuados al público objetivo y al tipo de producto o servicio.
Generar el contenido del chat. El tercer paso es generar el contenido textual y multimodal del chat, utilizando GPT y LLM. Para ello, se puede utilizar un prompt o una entrada que indique al modelo qué tipo de contenido se quiere generar. Por ejemplo, se puede usar una frase como “Genera una respuesta para un chatbot que vende zapatos deportivos y que le pregunta al usuario qué tipo de deporte práctica”. GPT generará una respuesta posible, como “Hola, gracias por visitar nuestra tienda online de zapatos deportivos. ¿Qué tipo de deporte practicas? Tenemos zapatos para todos los gustos y necesidades”. Se puede repetir el proceso para generar diferentes respuestas y elegir la más adecuada.
Evaluar y mejorar el chatbot. El cuarto paso es evaluar y mejorar el rendimiento y la calidad del chatbot, utilizando diferentes métodos y métricas. Por ejemplo, se puede usar un test A/B para comparar dos versiones del chatbot y ver cuál tiene mejores resultados en términos de conversiones, satisfacción o retención de los usuarios. También se puede usar un feedback humano para recoger las opiniones y sugerencias de los usuarios reales sobre el chatbot. Así, se pueden detectar posibles errores, fallos o mejoras del chatbot y aplicar los cambios necesarios.
Con estos pasos, se puede crear un chatbot que pueda realizar un seguimiento de ventas efectivo usando GPT y LLM. Estos modelos ofrecen una gran ventaja a la hora de generar contenido original, creativo y personalizado para los usuarios, lo que puede aumentar la confianza, el interés y la lealtad de los clientes hacia el producto o servicio. Además, estos modelos son capaces de adaptarse a cualquier tema, contexto o modalidad, lo que los hace muy versátiles y flexibles para crear chatbots para diferentes sectores y propósitos.
Espero que este blog te haya resultado útil e interesante. Si quieres saber más sobre GPT, LLM y chatbots, puedes visitar los siguientes enlaces:
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