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Mejores prácticas para empezar
Principios del diseño de conversaciones
Seguir estos principios de diseño de conversaciones desde el principio le ayudará a crear chatbots Amazon Lex V2 más eficaces, fáciles de mantener y fáciles de usar que ofrezcan interacciones naturales.
Principios básicos de diseño
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Comience con los objetivos de los usuarios: diseñe su bot en función de lo que los usuarios quieren lograr, no de lo que su sistema puede hacer. Céntrese en el recorrido del usuario y en los resultados deseados.
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Utilice un lenguaje natural: escriba las indicaciones y las respuestas de forma conversacional. Evita la jerga técnica y habla como lo haría un humano servicial.
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Ofrezca opciones claras: cuando los usuarios se queden atascados, ofrezca ejemplos específicos de lo que pueden decir en lugar de un texto de ayuda genérico.
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Hágalo simple: comience con la funcionalidad básica y añada complejidad gradualmente. Los usuarios deberían poder completar las tareas comunes rápidamente.
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Maneje los errores con elegancia: cuando el bot no entienda, proporcione una guía útil en lugar de simplemente decir «no entiendo».
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Confirma las acciones importantes: confirma siempre antes de realizar acciones que no se puedan deshacer fácilmente, como realizar pedidos o eliminar información.
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Proporcione rutas de escape: ofrezca siempre a los usuarios una forma de volver a empezar, obtener ayuda o ponerse en contacto con una persona cuando la necesiten.
Mejores prácticas para el flujo de conversaciones
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Establezca expectativas claras: deje que los usuarios sepan lo que el bot puede y no puede hacer al principio de la conversación.
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Utilice la divulgación progresiva: pida información pieza por pieza en lugar de abrumar a los usuarios con múltiples preguntas.
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Proporcione contexto: recuerde a los usuarios qué información ya ha recopilado y qué es lo que aún necesita.
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Facilite las correcciones: permita a los usuarios corregir la información sin tener que empezar de cero por completo.
Casos de uso y ejemplos del mundo real
Estos ejemplos prácticos muestran cómo aplicar los principios del diseño de conversaciones a los escenarios habituales a los que se enfrentan los nuevos usuarios de Amazon Lex V2.
Caso de uso 1: reserva de citas
Escenario: Un consultorio médico quiere automatizar la programación de citas.
Desafío: los usuarios deben proporcionar varios datos (tipo de servicio, fecha, hora, información de contacto) y es posible que deseen cambiar los detalles.
Enfoque de solución:
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Comience de manera amplia: «¿Qué tipo de cita le gustaría programar?» (odontológico, examen ocular, consulta)
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Reduzca: «¿Cuándo preferiría su cita con el dentista?» (Acepte entradas flexibles como «la semana que viene» o «viernes por la tarde»)
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Cambios de confirmación y oferta: «Tengo programada una limpieza dental para el viernes 15 de marzo a las 14:00 horas. ¿Esto funciona para ti?»
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Gestionar los cambios: si el usuario dice: «¿Podemos hacerlo a las 3 de la tarde en su lugar?» , actualiza la hora sin reiniciar todo el proceso.
Técnicas clave:
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Utilice AMAZON.Date y AMAZON.Time para una date/time entrada flexible
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Cree tipos de espacios personalizados para los tipos de citas
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Utilice las instrucciones de confirmación antes de finalizar las reservas
Caso de uso 2: Consulta del estado del pedido
Escenario: una empresa de comercio electrónico quiere que los clientes comprueben el estado del pedido sin llamar al servicio de asistencia.
Desafío: es posible que los usuarios no tengan a mano su número de pedido o que lo pregunten de distintas formas.
Enfoque de solución:
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Múltiples puntos de entrada: acepte la pregunta «¿Dónde está mi pedido?» , «Rastrear mi paquete» o «Estado del pedido»
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Identificación flexible: «Puedo ayudarlo a rastrear su pedido. ¿Tiene su número de pedido o prefiere usar su dirección de correo electrónico?»
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Guía útil: «El número de pedido suele estar en el correo electrónico de confirmación y comienza por 'ORD-'»
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Resultados claros: «Tu pedido #ORD -12345 se envió ayer y llegará mañana a las 20:00 horas. ¿Desea obtener detalles de seguimiento?»
Técnicas clave:
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Utiliza tipos de ranuras integradas como AMAZON. AlphaNumeric para números de pedido
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Proporcione varias formas de identificar los pedidos (correo electrónico, teléfono, número de pedido)
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Proporcione información clara y procesable en las respuestas
Caso de uso 3: Preguntas frecuentes y soporte
Escenario: una empresa de software quiere gestionar automáticamente las preguntas de soporte más habituales.
Desafío: los usuarios hacen las mismas preguntas de muchas maneras diferentes, y algunos problemas requieren la ayuda humana.
Enfoque de solución:
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Reconocimiento amplio de intenciones: capacite las intenciones para que reconozcan variaciones como «No puedo iniciar sesión», «Problemas con el inicio de sesión» o «La contraseña no funciona»
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Solución de problemas guiada: «Probemos algunos pasos rápidos. En primer lugar, ¿has intentado restablecer tu contraseña?»
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Ruta de escalación: «Si estos pasos no funcionan, puedo ponerte en contacto con nuestro equipo de soporte. ¿Quieres que lo haga?»
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Seguimiento: «¿Solucionó esto tu problema? Siempre puedes decir «ayuda» si necesitas ayuda con alguna otra cosa».
Técnicas clave:
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Utilice muchos ejemplos de expresiones para captar las diferentes formas en que los usuarios expresan sus problemas
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Ofrezca step-by-step orientación en lugar de largas explicaciones
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Ofrezca siempre un camino hacia el apoyo humano cuando la ayuda automatizada no sea suficiente
Manejo de escenarios complejos
Incluso los bots más simples se enfrentan a situaciones complejas. A continuación, te explicamos cómo manejarlas con elegancia:
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Cuando los usuarios cambian de opinión:
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Usuario: «En realidad, quiero rosas en vez de tulipanes»
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Bot: «¡No hay problema! He actualizado tu pedido a rosas. Tus rosas estarán listas para recogerlas el viernes a las 2 p.m. ¿Es correcto?»
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Cuando la información no está clara:
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Usuario: «Necesito flores para la semana que viene»
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Bot: «¡Estaré encantado de ayudarte! ¿Qué día de la semana que viene es mejor para ti? Puedes decir algo como «lunes» o «el próximo martes».
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Cuando el bot no entiende:
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Usuario: «Quiero los morados con tallos largos»
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Bot: «Quiero asegurarme de que lo he hecho bien. ¿Buscas flores moradas? Tenemos rosas moradas, tulipanes morados e lirios morados disponibles».
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Cuando los usuarios necesitan empezar de nuevo:
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Usuario: «Cancela esto, quiero empezar de nuevo»
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Bot: «¡Por supuesto! He aprobado tu pedido actual. ¿Qué tipo de flores quieres pedir hoy?»
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