Almacén de teléfonos de Dixon mejora la experiencia del usuario y aumenta las ventas con un chatbot

Machine Learning - Dixons

 

El ciclo de compra comienza antes de que ingresemos a la tienda.
 

Las empresas del sector minorista saben que la mayoría de las veces el ciclo de compra comienza incluso antes de que el cliente ingrese a la tienda con su tarjeta de crédito lista para pagar el producto. Los clientes buscan en Internet antes de comprar para leer comentarios, comparar productos e incluso precios.

 

Los clientes están buscando activamente información.

El minorista de productos electrónicos, Carphone Warehouse de Dixon en el Reino Unido, no es una excepción a la regla. En un estudio reciente descubrieron que el 90% de sus clientes comenzaron el viaje de compras en línea y que el 65% usaron sus teléfonos móviles para ayudarlos mientras estaban en la tienda. Con el fin de impulsar el compromiso del cliente y ayudar a sus clientes potenciales en todas las fases de su ciclo de compra, desarrollaron un asistente digital (chatbot), impulsado por Inteligencia Artificial de vanguardia, capaz de comprender las preguntas del cliente y proporcionar respuestas relevantes.

 

Conoce a Cami, el chatbot.

 

El asistente digital se llamaba Cami y está disponible tanto en el sitio web de la marca Currys como en Facebook Messengery ayuda tanto a los empleados como a los clientes a investigar, encontrar, guardar productos y verificar existencias. Cami también reconoce imágenes para reconocer productos.

 

Chatbot

Sigo oyendo hablar de chatbots todo el tiempo, ¿qué hay de nuevo aquí?

 

Este artículo fue escrito inspirado en la historia original publicado aquí.
Chatbots ha sido una tendencia muy popular últimamente, especialmente en el mundo del marketing. Pero dado que tradicionalmente se construyeron alrededor de un árbol de respuestas de discusión predefinido y estático, la mayoría de las veces la experiencia solía ser insatisfactoria.

 

Para que un chatbot funcione correctamente, la tecnología detrás de él necesita:

 

  • Comprenda correctamente el contexto y la pregunta en sí.
  • Proporcione una respuesta relevante.

 

Esto solía ser imposible de implementar hace solo un par de años.

 

¡Inteligencia artificial para el rescate!

 

La respuesta obvia y única para construir este tipo de solución es aprovechar algún tipo de Inteligencia Artificial. Afortunadamente, el gigante de la nube y el líder tecnológico Microsoft tiene increíbles productos de desarrollo listos para esto.
 

 

Este proyecto específico fue desarrollado usando elMarco de Microsoft Bot, que proporciona a los desarrolladores un entorno de construcción de bots rico, pero también aprovechaLanguage Understanding Intelligent Service (LUIS)para las habilidades de conversación, así como enVisión por computadorpara procesar imágenes. Ambas apis son parte delServicios cognitivos de Microsoftoferta en la nube y son increíblemente1.de bajo costo para usar, o incluso gratis por debajo de un cierto umbral.

 

¡MLab, los especialistas en Machine Learning a tu servicio!

 

Si Machine Learning lo inspira y cree que le gustaría implementar un caso de uso en su organización, por favor Contáctenos. Somos independientes de los proveedores y recomendaremos e integraremos la tecnología que se adapte mejor a sus necesidades. Si las tecnologías disponibles no satisfacen sus necesidades, siempre podemos capacitar a un modelo personalizado adaptado a su proyecto.

 

Renuncia:MLab no estuvo involucrado en el desarrollo de este proyecto. Simplemente publicamos este estudio de caso como fuente de inspiración sobre lo que puede lograr Machine Learning.