Cliente:

Multinacional de Movimiento Rápido. Bienes de consumo.

Reto:

Desarrolle la estrategia y la experiencia para usar chatbot como una solución de enfoque de contras

Salir:

Creación de un MVP para apoyar la estrategia de chatbots de la compañía.

Compartir:

Multinacional de fast moving consumer goods (FMCG) invierte en bots para acercarse a los consumidores

MVP en tiempo récord fundamente una versión mejorada para la gran campaña 2019

La construcción de un chatbot pasa por muchos elementos: persona, fraseología, selección de la inteligencia artificial. El equipo trabajará mucho para resolver los problemas de la empresa y los clientes y con el objetivo de transmitir al público los valores y la identidad de la organización. Es un trabajo meticuloso, que sigue la lógica de prueba y error.

Pensando en minimizar la mayor cantidad de errores posible, una multinacional de bienes de consumo masivo adoptó una estrategia: el desarrollo de un MVP para mejorar la construcción de su bot principal, que es parte de una importante campaña del 2019.

LA MISIÓN DE MVP

La Navidad es la época del año en la que se realizan más reuniones entre amigos y familiares. Pero el momento placentero puede convertirse en un problema: ser el anfitrión a menudo es agotador.

Para reducir la angustia de estas reuniones y acercarse a sus consumidores, MJV ha desarrollado un MVP capaz de interactuar, responder preguntas y dar sugerencias a los clientes. Por lo tanto, esto alentó el consumo del producto principal de la marca durante las celebraciones navideñas.

MVP EN REGISTRO DE TIEMPO DE MERCADO

A partir de los prototipos, el equipo de MJV llegó al producto mínimo viable (MVP – Producto mínimo viable) en el tiempo récord de tres semanas en el mercado.

El chatbot presentó un flujo de conversación estructurado, enfocado en la experiencia del usuario y la Inteligencia Artificial para madurar el contenido y aprender de las interacciones con los clientes.

Después de probarlo con éxito, los siguientes pasos consistieron en confirmar ideas aún no creadas y desarrollar e implementar la versión 1.0 del chatbot.

VALIDACIÓN DE HIPÓTESIS

El equipo de MJV llevó a cabo estudios de Design Thinking que revelaron los problemas de ser un anfitrión. A partir de estos datos, se utilizaron técnicas de metodología Lean, que dieron lugar a tres sprints. A partir de ellos, se construyeron, midieron y validaron algunas hipótesis.

Primer sprint:

Momento de dar lugar al viaje de recepción y las personas que reciben, es decir, el orden de las acciones realizadas por un anfitrión para recibir invitados en casa, y los perfiles de las personas que generalmente son los anfitriones.

Con el consumo de bebidas definido como un punto común, fue necesario comprender quién es este anfitrión y qué tipo de ayuda hace la diferencia para él. El equipo de MJV se centró en tres perfiles diferentes.

Segundo sprint:

El equipo descubrió cuál era el problema de cada persona y cómo resolverlo.

Después de identificar con qué persona estaba tratando, el chatbot le dio opciones de cosas que no podían faltar en Navidad para que fuera una fiesta inolvidable. Consejos de acción para que el momento sea mágico; recetas para postres, meriendas y cenas en un carrusel de imágenes para que el usuario elija qué receta tiene más que ver con su cena. También se propuso una lista de verificación de artículos decorativos. Al hacer clic en las fotos, el consumidor fue dirigido a una página donde encontró más detalles de los que había elegido.

Tercer sprint:

Los datos recopilados en los primeros sprints dieron lugar a nuevas ideas que condujeron al tercer y último sprint, en los que se crearon prototipos para ser probados.

El primer prototipo probado fue un chatbot, que funcionaría como asistente personal para ayudar al anfitrión a llevar a cabo su evento. Además del chatbot, también se probaron el tipo de diálogo que se utilizará en la interacción y el “llamado a la acción”, funciones que llevan al usuario a realizar alguna acción.

EL DIFERENCIAL DE MJV

Nuestro objetivo es la construcción de grandes experiencias por medio de la utilización de la tecnología. El diferencial de este proyecto fue su carácter experimental.

El plazo de comercialización de tres semanas para construir el bot fue una hazaña sin precedentes para el cliente. La eficiencia y la velocidad de desarrollo permitieron probar el MVP, una versión simplificada del producto, en un momento de gran atractivo comercial para el fabricante.

Además, representó un hito: por primera vez en la historia de esta empresa, un proyecto como este se realizó internamente, sin la participación de ninguna agencia. Esto se refleja en una reducción de costos. Y un gran retorno de la inversión.

USUARIOS SATISFECHOS

El informe presentó resultados con valores significativos. Veamos algunos de ellos.

En solo un día:

  • Aproximadamente el 89% de los usuarios pensó que el bot los ayudó.
  • Promedio de 90 usuarios
  • Mensajes enviados: 2.200
  • Solo el 2% de los usuarios considera que el análisis de opinión es negativo.

¿POR QUÉ USAR CHATBOTS?

Cada vez más empresas recurren a la tecnología para mejorar y hacer que la relación con sus consumidores sea más efectiva. El uso de bots ha revolucionado esta comunicación al agregar valor y eficiencia en el servicio, proporcionando mejores experiencias para los usuarios.

Los bots son una tendencia cada vez más fuerte a aportar soluciones de valor a las empresas, teniendo en cuenta el cambio de paradigma en la relación con el cliente.

SEDIMENTAR UN PROYECTO MÁS GRANDE

En este proyecto, el bot se utilizó como MVP para un proyecto más grande: una plataforma con varios tipos de interacciones con el cliente.

El diseño del nuevo chatbot fue mejorado a partir del bot de Navidad. Se generaron muchas ideas con los comentarios de los usuarios, lo que permitió un bot más robusto, con más información, un flujo de conversación centrado en el usuario y listo para ofrecer más servicios y productos.

El proyecto reforzó el pilar de innovación de la compañía, proporcionó un enfoque con los clientes y permitió que las nuevas soluciones se basaran en los datos generados por el bot.

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