Elevar la experiencia del cliente con agentes virtuales inteligentes Los chatbots y agentes virtuales impulsados por GenAI responden a las preguntas de los clientes a través de voz y chat, reduciendo los tiempos de espera y aumentando la productividad general del equipo. Ventajas Servicio omnicanal 24/7. Tiene motores de IA NLU propietarios para interpretar y responder preguntas por voz y texto en cualquier canal y en cualquier idioma. Implementación ágil. Configúrelo en una interfaz sin código que apenas requiere capacitación: Insmartbot aprende con cada conversación para mejorar su rendimiento. Máxima privacidad de datos. Encriptamos conversaciones y tenemos acuerdos empresariales con los principales proveedores de LLM para mayor seguridad. Conectado a su negocio. Es compatible con API: se integra fácilmente con sistemas como CRM, ERP y el centro de contacto, así como con bases de conocimiento. Tiene conexión nativa a Inconnect. Monitoreo en tiempo real. Le permite ver las conversaciones de Insmartbot para anticipar cualquier desviación e intervenir en el momento oportuno. Perspectivas basadas en IA. Facilita el análisis avanzado de temas y tendencias en tiempo real, ayudando a comprender el contexto y optimizar la experiencia de servicio al cliente. Estudios de caso Responder preguntas relacionadas con el seguimiento de pedidos. Automatizar el envío de recordatorios y la programación de citas. Responder de inmediato a las preguntas frecuentes de clientes y usuarios. Identificar y clasificar clientes potenciales según el interés, acelerando el proceso de ventas. Automatizar la gestión de cobros, enviando recordatorios para aumentar la recaudación de deudas. Convertir solicitudes en tickets de soporte y clasificarlos, mejorando el servicio postventa. Tres soluciones adaptables a cada necesidad empresarial 1. Bots tradicionales. Sin IA. Sistemas ITR e IVR tradicionales, automatizados que utilizan tecnología de reconocimiento de voz y texto para interactuar con los usuarios. Están diseñados con reglas fijas y responden a comandos predefinidos. 2. Chatbots conversacionales impulsados por GenAI. Con IA. Utilizan comprensión del lenguaje natural (NLU) para entender a los usuarios y responder preguntas con precisión considerando el contexto y el dialecto. Funcionan con flujos configurados en un diseñador sin código. 3. Agentes virtuales inteligentes. IA. Evalúan cada consulta en contexto, buscan datos en sistemas y toman decisiones autónomas. Resuelven consultas complejas, adaptándose a la situación del cliente. Se configuran con IA generativa y bases de conocimiento sin necesidad de crear flujos. Pueden ser entrenados como cualquier otro agente del equipo. Características técnicas 1. Bots clásicos Una solución efectiva y eficiente para automatizar procesos básicos y repetitivos sin tener que usar herramientas avanzadas. Interacción estructurada. Siguen un flujo de conversación rígido con opciones predefinidas. Nivel básico de comprensión. Su capacidad para entender variaciones en el lenguaje natural es limitada, pero efectiva para usos simples. ASR (reconocimiento automático de voz). Permite a los usuarios comunicarse mediante comandos de voz, convirtiendo el habla en texto. ITR (respuesta de texto interactiva). Permite a los bots procesar y entender texto escrito siguiendo patrones predefinidos. Tecnología TTS (texto a voz). Convierte texto en voz, permitiendo al bot responder de manera audible. 2. Chatbots conversacionales impulsados por GenAI Gracias a la IA y al diseño de flujos sin código, proporcionan una experiencia más natural y precisa, obteniendo tasas de resolución más altas al adaptar cada conversación de voz y texto al contexto del usuario. Motor de reconocimiento de intenciones de IA propietario. Equipado con NLU (comprensión del lenguaje natural) que entiende la pregunta del usuario en contexto en cualquier idioma o dialecto. Servicio omnicanal. Los chatbots de voz y texto automatizan el servicio en múltiples canales: llamadas, redes sociales, chats laterales y WhatsApp. Enrutador de diálogo. Cuenta con un diseñador de flujo de diálogo sin código que guía al bot al decidir qué acción tomar. Fusión de bases de conocimiento. Los bots generan respuestas conversacionales basadas en una base de conocimiento avanzada que actualizan automáticamente. Pedir ayuda y transferir a un agente. Si el bot no sabe la respuesta, pide ayuda, sugiere guardarla y aprende en tiempo real. También puede referir automáticamente la pregunta a un agente humano. 3. Agentes virtuales Esta es la solución más avanzada: 100% basada en IA generativa, razonan, verifican datos y toman decisiones sin flujos predefinidos, pudiendo resolver autónomamente consultas complejas realizadas por voz y texto. Motor de IA propietario entrenado en operaciones de CX. Interpreta el contexto y toma decisiones autónomamente, interactuando con bases de datos y los principales modelos LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere, Meta y Google). Comunicación empática y personalizada. Ofrecen respuestas empáticas, brindando soporte en cualquier idioma en cualquier canal, garantizando el cumplimiento de políticas específicas en cada mensaje. Entrenamiento 100% basado en GenAI. El único idioma que necesita saber para programarlos es su propio idioma. Se configuran con IA generativa, eliminando la necesidad de diseñar flujos manualmente. Consulta autónoma de software empresarial. Acceden a una amplia variedad de recursos de conocimiento, incluyendo el centro de contacto, CRM y ERP para ofrecer respuestas más completas y precisas. Aprendizaje automatizado y bases de conocimiento avanzadas. Permite múltiples formatos de información no estructurada, como documentos, imágenes, videos, sitios web y sistemas externos y crea automáticamente bases detalladas. Función de susurro y gestión de calidad del agente. Permite a los supervisores monitorear la actividad en tiempo real para que puedan proporcionar indicaciones al agente virtual para mejorar la calidad sin interrumpir la conversación. Perspectivas basadas en IA. Ofrecen una visión detallada del rendimiento y análisis de temas y tendencias, ayudando a comprender el contexto y los patrones de conversación y optimizar CX.