Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
# 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
+ **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.
+ **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.
+ **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.
+ **Hágalo simple**: comience con la funcionalidad básica y añada complejidad gradualmente. Los usuarios deberían poder completar las tareas comunes rápidamente.
+ **Maneje los errores con elegancia**: cuando el bot no entienda, proporcione una guía útil en lugar de simplemente decir «no entiendo».
+ **Confirma las acciones importantes**: confirma siempre antes de realizar acciones que no se puedan deshacer fácilmente, como realizar pedidos o eliminar información.
+ **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
+ **Establezca expectativas claras**: deje que los usuarios sepan lo que el bot puede y no puede hacer al principio de la conversación.
+ **Utilice la divulgación progresiva**: pida información pieza por pieza en lugar de abrumar a los usuarios con múltiples preguntas.
+ **Proporcione contexto**: recuerde a los usuarios qué información ya ha recopilado y qué es lo que aún necesita.
+ **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:**
+ **Comience de manera amplia:** «¿Qué tipo de cita le gustaría programar?» (odontológico, examen ocular, consulta)
+ **Reduzca:** «¿Cuándo preferiría su cita con el dentista?» (Acepte entradas flexibles como «la semana que viene» o «viernes por la tarde»)
+ **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?»
+ **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:**
+ Utilice [AMAZON.Date](built-in-slot-date.md) y [AMAZON.Time](built-in-slot-time.md) para una date/time entrada flexible
+ Cree tipos de espacios personalizados para los tipos de citas
+ 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:**
+ **Múltiples puntos de entrada:** acepte la pregunta «¿Dónde está mi pedido?» , «Rastrear mi paquete» o «Estado del pedido»
+ **Identificación flexible:** «Puedo ayudarlo a rastrear su pedido. ¿Tiene su número de pedido o prefiere usar su dirección de correo electrónico?»
+ **Guía útil:** «El número de pedido suele estar en el correo electrónico de confirmación y comienza por 'ORD-'»
+ **Resultados claros:** «Tu pedido \$1ORD -12345 se envió ayer y llegará mañana a las 20:00 horas. ¿Desea obtener detalles de seguimiento?»
**Técnicas clave:**
+ Utiliza tipos de ranuras integradas como AMAZON. AlphaNumeric para números de pedido
+ Proporcione varias formas de identificar los pedidos (correo electrónico, teléfono, número de pedido)
+ 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:**
+ **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»
+ **Solución de problemas guiada:** «Probemos algunos pasos rápidos. En primer lugar, ¿has intentado restablecer tu contraseña?»
+ **Ruta de escalación:** «Si estos pasos no funcionan, puedo ponerte en contacto con nuestro equipo de soporte. ¿Quieres que lo haga?»
+ **Seguimiento:** «¿Solucionó esto tu problema? Siempre puedes decir «ayuda» si necesitas ayuda con alguna otra cosa».
**Técnicas clave:**
+ Utilice muchos ejemplos de expresiones para captar las diferentes formas en que los usuarios expresan sus problemas
+ Ofrezca step-by-step orientación en lugar de largas explicaciones
+ 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:
+ **Cuando los usuarios cambian de opinión:**
+ Usuario: «En realidad, quiero rosas en vez de tulipanes»
+ Bot: «¡No hay problema\$1 He actualizado tu pedido a rosas. Tus rosas estarán listas para recogerlas el viernes a las 2 p.m. ¿Es correcto?»
+ **Cuando la información no está clara:**
+ Usuario: «Necesito flores para la semana que viene»
+ Bot: «¡Estaré encantado de ayudarte\$1 ¿Qué día de la semana que viene es mejor para ti? Puedes decir algo como «lunes» o «el próximo martes».
+ **Cuando el bot no entiende:**
+ Usuario: «Quiero los morados con tallos largos»
+ Bot: «Quiero asegurarme de que lo he hecho bien. ¿Buscas flores moradas? Tenemos rosas moradas, tulipanes morados e lirios morados disponibles».
+ **Cuando los usuarios necesitan empezar de nuevo:**
+ Usuario: «Cancela esto, quiero empezar de nuevo»
+ Bot: «¡Por supuesto\$1 He aprobado tu pedido actual. ¿Qué tipo de flores quieres pedir hoy?»