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Cómo utilizar GPT y LLM para crear chatbots que hagan encuestas de satisfacción de los clientes

Actualizado: 16 may 2023

¿Te gustaría crear un chatbot que pueda realizar encuestas de satisfacción de los clientes de forma natural y eficiente? En este artículo, te mostraremos cómo utilizar GPT y LLM para lograr este objetivo.


GPT es una familia de modelos de lenguaje generativos basados en redes neuronales profundas que pueden producir texto coherente y relevante a partir de una entrada inicial. LLM son las siglas de Large Language Models, es decir, modelos de lenguaje de gran tamaño que han sido entrenados con enormes cantidades de datos textuales.


Los chatbots basados en GPT y LLM pueden aprovechar la capacidad de estos modelos para generar respuestas fluidas y personalizadas a las preguntas y comentarios de los usuarios. Además, pueden incorporar diferentes estilos de conversación y tonos de contenido, lo que les permite adaptarse a las preferencias y expectativas de los clientes.


Para crear un chatbot que pueda realizar encuestas de satisfacción de los clientes, necesitamos seguir algunos pasos:


  1. Definir el objetivo y el alcance de la encuesta. ¿Qué queremos saber de los clientes? ¿Qué aspectos de nuestro producto o servicio queremos evaluar? ¿Qué tipo de información queremos recoger (opiniones, calificaciones, sugerencias, etc.)?

  2. Diseñar el guion y las preguntas de la encuesta. ¿Cómo vamos a iniciar y terminar la conversación? ¿Qué preguntas vamos a hacer y en qué orden? ¿Qué opciones de respuesta vamos a ofrecer? ¿Cómo vamos a agradecer y despedirnos de los clientes?

  3. Elegir el modelo de GPT y LLM más adecuado para nuestro chatbot. ¿Qué nivel de complejidad y especificidad requiere nuestro dominio? ¿Qué recursos computacionales tenemos disponibles? ¿Qué plataforma o herramienta vamos a utilizar para implementar y desplegar nuestro chatbot?

  4. Entrenar y ajustar el modelo de GPT y LLM con nuestros datos. ¿Cómo vamos a obtener y preparar los datos para entrenar el modelo? ¿Qué parámetros e hiperparámetros vamos a utilizar? ¿Cómo vamos a evaluar el rendimiento y la calidad del modelo?

  5. Integrar el modelo de GPT y LLM con nuestro chatbot. ¿Cómo vamos a conectar el modelo con la interfaz de usuario? ¿Qué canales o plataformas vamos a utilizar para comunicarnos con los clientes (web, móvil, redes sociales, etc.)? ¿Cómo vamos a almacenar y analizar los datos recogidos por el chatbot?

chatbots realizando encuestras para clientes
Fuente: Freepik

Siguiendo estos pasos, podremos crear un chatbot que pueda realizar encuestas de satisfacción de los clientes utilizando GPT y LLM. Este tipo de chatbot puede ayudarnos a mejorar la experiencia del cliente, obtener feedback valioso, aumentar la fidelización y optimizar nuestro producto o servicio.


Cartridge World Guatemala ya utiliza diariamente la inteligencia artificial GPT y chatbots, habiendo desarrollado Fill AI, el primer chatbot asistente virtual con IA para impresoras y fotocopiadoras, capaz de resolver problemas de impresión, dar instrucciones específicas de como usar el equipo y hasta crear emails convincentes para los jefes, solicitando permiso para comprar el equipo, con casos de uso reales.


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