Caso de éxito: EVO banco
EVO Banco, el banco 100% digital de Bankinter, tiene como uno de sus objetivos principales ser el banco principal de cualquier persona a lo largo de su vida. EVO ha revolucionado la forma de entender la banca creando una banca inteligente, sencilla, transparente e innovadora. Su APP móvil ofrece a sus clientes toda la facilidad, agilidad y comodidad de un banco online y la cercanía y profesionalidad de una red de oficinas físicas.
Un chat inteligente para una banca inteligente
La integración de Oct8ne en EVO responde al objetivo que tiene la entidad de poder dar respuesta a todos sus clientes y ayudarles a cualquier hora del día y desde cualquier punto del mundo.
Con esta nueva integración de IA, Asier de la Torre, responsable de Originación Digital en EVO Banco, advierte que «en EVO siempre buscamos asociarnos con los mejores partner para poder ofrecer las mejores soluciones a nuestros clientes y, en este caso, Oct8ne es la mejor solución que ya está disponible para nuestros clientes.
Estrategia de conversión
EVO Banco ha implementado la solución del chatbot de Oct8ne en el proceso de contratación de la Cuenta inteligente EVO con el objetivo de facilitar, guiar y asesorar a los clientes sin necesidad de tener que contactar por teléfono o vía email con un gestor.
“Por ahora, el proceso de integración de Oct8ne se dirige a cubrir el proceso de contratación y de altas que tenemos actualmente en EVO, para poder dar respuesta a todas las consultas y obtener una métrica de conversión», explica Asier quien, además, agrega: “un cliente existente tiene bastantes canales de comunicación, pero durante proceso de alta, siendo un proceso crítico, nos jugamos la conversión y creemos que este tipo de flujos es donde mejor partido podemos sacar a este tipo de soluciones. Eso sin quitar que en un futuro podríamos ampliar su uso a otros entornos”.
La estrategia es clara y completa el objetivo. Según comenta el mismo Asier, el ratio de conversión de clientes financieros que han interactuado con el bot en los últimos 3 meses, ha alcanzado más del 10%.
Así es como se utiliza Oct8ne en EVO Banco
Una vez contratado, se dieron cuenta de dos ramas posibles para el contenido de su chat: una a nivel de dudas o preguntas relacionadas con el producto que está contratando el usuario -un producto financiero que, si bien es sencillo porque no deja de ser una cuenta bancaria, tiene características particulares y una capa de inteligencia adicional-.
La otra rama tiene que ver con el proceso de alta de clientes -el cual suele ser muy ágil- y todo lo relacionado con información a nivel de pasos, documentación necesaria y errores que se pudieran cometer, entre otros.
Ahora bien, cuando un usuario tiene una duda, simplemente debe clickear en el botón que contenga la temática relacionada a su problemática para ver posibles soluciones. Pero no necesariamente el usuario debe pedir ayuda, porque si el banco detecta que hay un problema en el proceso de alta, se adelante con el chatbot de Oct8ne y le preguntan si tiene alguna duda específica con este paso, para que en tiempo real se le muestren los principales errores que cometen las personas en la instancia de alta con el fin de solucionar la problemática.
¿Cómo ayudaban a sus potenciales clientes antes de implementar Oct8ne?
A través del call center con un agente humano que estaba detrás del proceso, o de forma activa si veían que el usuario abandonaba el proceso de activación. Además, realizaban campañas de mailing personalizadas relacionadas con el abandono -en base a los pasos en los que se habían quedado trabados los usuarios y con ayuda para que puedan continuar con el proceso de alta-.
¿Cómo fue la implementación de Oct8ne?
La implementación de Oct8ne ha sido muy ágil y rápida” explica Asier.
Configuraron de forma autónoma el chatbot y luego con el apoyo de Oct8ne, implementaron y activaron los flujos de diálogo.
EVO Banco valora la facilidad con la que se pueden hacer modificaciones a la estructura del chatbot, ya que para hacerlas no es necesario contar con conocimientos técnicos u soporte externo.
¿Qué información tuvieron en cuenta para la configuración del chatbot?
EVO Banco tuvo en cuenta, principalmente, las dos líneas iniciales: el producto y la solución de problemas con la apertura de la cuenta.
A nivel de lógica establecieron que las preguntas iniciales iban a tener que ver con el producto en sí mismo (cuenta inteligente): qué características tiene, temas de reintegros, cajeros. A medida que el usuario va avanzando el árbol comienza a estar relacionado a solución tanto de temas operativos como técnicos de cada uno de los pasos de ese proceso.
Para armar el árbol de contenido, se basaron 100% en el historial que tenían sobre las consultas de la gente.
¿Cuál es el feedback de los usuarios sobre la interacción con el bot de Oct8ne?
“Es buena, y en el caso de que alguien diga que no fue de ayuda, lo que se hace es redirigir a un agente telefónico” asiente Asier.
Para afirmar este dato, explica que “hay un alto porcentaje de aquellos que interactúan con el chatbot con el fin de solucionar dudas de productos que cuando terminan ese árbol de diálogo dicen que fue efectivo. Aproximadamente el 75% de las aperturas de chatbot para los pasos en los que van a solucionar dudas de producto dicen haber entendido y les fue de ayuda”.
Eso ayuda a que la conversión futura se lleve a cabo, porque es la información que tenían de duda del producto, el chatbot se lo ha resuelto. Esto quiere decir que es más probable que se convierta.
EVO Banco en números
En un período de tres meses, EVO Banco recibió 5.407 peticiones de ayuda, de las cuales, el 99% fue respondida por el chatbot. De esta forma, se puede confirmar que el objetivo de EVO Banco de poder dar una respuesta autónoma a aquellos potenciales nuevos clientes fue satisfecha, debido a que tan solo un pequeño porcentaje fue derivado a agentes humanos.
Además, el 100% de las sesiones fueron iniciadas sin trigger, lo que quiere decir que los usuarios han ido personalmente al chat en busca de ayuda.
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