Investigadores de la Universidad de Oxford publicaron un nuevo artículo en el Revista de marketing que examina el uso de chatbots en roles de servicio al cliente y descubre que cuando los clientes están enojados, Los chatbots similares a los humanos pueden afectar negativamente a la satisfacción del cliente, evaluaciones generales de la empresa, e intenciones de compra posteriores.

Los chatbots están reemplazando cada vez más a los agentes humanos de servicio al cliente en los sitios web de las empresas, páginas de redes sociales, y servicios de mensajería. Diseñado para imitar a los humanos, estos bots suelen tener nombres humanos (p. ej., Alexa de Amazon), apariencias humanas (por ejemplo, avatares), y la capacidad de conversar como humanos. La suposición es que tener cualidades humanas hace que los chatbots sean más efectivos en los roles de servicio al cliente. Sin embargo, este estudio sugiere que este no es siempre el caso.

El equipo de investigación descubre que cuando los clientes están enojados, La implementación de chatbots similares a los humanos puede afectar negativamente la satisfacción del cliente. evaluación general de la empresa, e intenciones de compra posteriores. ¿Por qué? Porque los chatbots de apariencia humana generan expectativas poco realistas de cuán útiles serán.

Los investigadores llevaron a cabo cinco experimentos para comprender mejor cómo los chatbots de apariencia humana impactan en el servicio al cliente.

El estudio 1 analiza casi 35, 000 sesiones de chat entre el chatbot de una empresa internacional de telecomunicaciones móviles y sus clientes. Los resultados muestran que cuando un cliente estaba enojado, la apariencia humana del chatbot tuvo un efecto negativo en la satisfacción del cliente.

El Estudio 2 es una serie de simulacros de situaciones de servicio al cliente y charlas en las que 201 participantes eran neutrales o estaban enojados y el chatbot era humano o no humano. De nuevo, los clientes enojados mostraron una menor satisfacción general cuando el chatbot era humano que cuando no lo era.

El estudio 3 demuestra que el efecto negativo se extiende a las evaluaciones generales de la empresa, pero no cuando el chatbot resuelve eficazmente el problema (es decir, cumple con las expectativas). Más de 400 participantes enojados participaron en una charla simulada con un chatbot humano o no humano y sus problemas se resolvieron de manera efectiva o no durante las interacciones. Como se esperaba, cuando los problemas no se resolvieron de manera efectiva, los participantes informaron evaluaciones más bajas de la empresa cuando interactuaron con un chatbot similar a un humano en comparación con uno no humano. Todavía, cuando sus problemas se resolvieron de manera efectiva, las evaluaciones de la empresa fueron más altas, sin diferencia en función del tipo de chatbot.

El Estudio 4 es un experimento con 192 participantes que proporciona evidencia de que este efecto negativo es impulsado por el aumento de las expectativas del chatbot humano. La gente espera que los chatbots parecidos a los humanos puedan funcionar mejor que los no parecidos a los humanos; pero esas expectativas no se cumplen, lo que lleva a una reducción de las intenciones de compra.

El estudio 5 muestra que reducir explícitamente las expectativas de los clientes sobre el chatbot de apariencia humana antes del chat reduce la respuesta negativa de los clientes enojados a los chatbots de apariencia humana. Cuando las personas ya no tenían expectativas poco realistas de cuán útil sería el chatbot humano, los clientes enojados ya no los penalizaban con calificaciones negativas.

Los investigadores dicen que "Nuestros hallazgos proporcionan una hoja de ruta clara sobre la mejor manera de implementar chatbots cuando se trata de hostiles, Clientes enojados o quejándose. Es importante que los especialistas en marketing diseñen cuidadosamente los chatbots y consideren el contexto en el que se utilizan, particularmente cuando se trata de manejar las quejas de los clientes o resolver problemas ". Las empresas deben intentar evaluar si un cliente está enojado antes de ingresar al chat (por ejemplo, a través del procesamiento del lenguaje natural) y luego implementar el chatbot más efectivo (ya sea humano o no humano). Si el cliente no está enojado, asignar un chatbot similar a un humano; pero si el cliente está enojado, Asignar un chatbot no similar a un humano.

Si esta sofisticada estrategia no es técnicamente factible, Las empresas podrían asignar chatbots no similares a los humanos en situaciones de servicio al cliente donde los clientes tienden a enojarse, como centros de quejas. O las empresas podrían restar importancia a las capacidades de los chatbots similares a los humanos (por ejemplo, El chatbot de Slack se presenta diciendo "Intento ser útil (pero sigo siendo solo un bot. ¡Lo siento!" O "No soy un humano. Solo un bot, un simple bot, ¡con solo unos pocos trucos bajo la manga metafórica! "). Estas estrategias deberían ayudar a evitar o mitigar la menor satisfacción del cliente, evaluación general de la empresa, e intenciones de compra posteriores informadas por clientes enojados hacia chatbots similares a humanos.