Actualmente, hay en el mundo más de 8 millones de dispositivos conectados —smartphones, tabletas, ordenadores, GPS, relojes o televisiones inteligentes—, que generan una cantidad insospechada de datos. Cifra que ascenderá hasta los 20 millones en tan solo dos años, según datos aportados por Gartner.

Como consecuencia, se cree que en 2025 la generación de datos ascenderá a 163 zettabytes, según el estudio de IDC, Data Age 2025. La necesidad de análisis y recolección masiva de datos dio lugar hace unos años al Big Data.

¿Qué tiene que ver esto con los chatbots?

Chatbot Chocolate, agencia especializada en esta tecnología, ha realizado un análisis con el objetivo de entender cuál es el impacto de estos en el desarrollo del Big Data. Hasta el momento, las empresas obtenían información de los consumidores a través de su comportamiento en entornos digitales como apps móviles o las propias webs (clics, tiempo de permanencia, búsquedas, compras).

Sin embargo, los chatbots permiten ir un paso más allá, ya que las conversaciones con bots son más personales que navegar por Internet. De esta manera, las compañías que podrán acceder a datos del consumidor a los que antes no podía llegar. Además, generalmente los chatbots nacen a partir de un análisis previo de las interacciones más frecuentes de clientes a través de otros canales. El fin de este análisis consiste en priorizar qué debe ser capaz de hacer el chatbot en una fase inicial, y que además sirva de punto de partida para programar las respuestas que proporcionaría el chatbot.

Por eso la relación entre Big Data y chatbots es directa ya que la información recabada en las conversaciones genera un valor adicional a las empresas, que pueden analizar el comportamiento de sus clientes de una forma mucho más efectiva.

El procedimiento seguido por los bots cumple en todo momento con las 3 uves del Big Data: volumen, velocidad y variedad. En primer lugar, los asistentes conversacionales son capaces de manejar grandes cantidades de solicitudes a la vez (volumen), recopilar una gran variedad de información (variedad) y, por último, administrar y clasificar la información en menos tiempo que el ser humano (velocidad).

El poder del Big Data reside en el análisis.

Para Ángel Hernández, socio director de Chatbot Chocolate, “cuando una empresa implementa un bot conoce que será necesario llevar a cabo mejoras continuas tras el lanzamiento en base al análisis de las conversaciones… Pero, además, son esas conversaciones las que permitirán a las compañías estructurar una estrategia de business intelligence con la que ofrecer al usuario un servicio cada vez más completo y personalizado, se dispone de data estructurada para poder ser analizada y contemplada en otros procesos”. Los datos recabados no solo pueden introducirse en el bot, sino que también pueden reutilizarse en otros entornos como páginas web o redes sociales, para la elaboración de mensajes apropiados o por otros departamentos de una misma compañía.

¿Están seguros los usuarios al compartir esos datos con el chatbot?

El análisis de datos es una tarea que se realiza desde hace muchos años con el objetivo de ofrecer una experiencia cada vez más personalizada. Lo único que ha cambiado es la fuente de información. “Hablamos de recoger la información almacenada en las conversaciones para después ofrecer respuestas más acordes con cada tipo de usuario, mejorando y personalizando cada vez más la experiencia de cada uno de ellos”, asegura Hernández.

A través del chatbot el usuario es consciente de la información que entrega de forma voluntaria. Sin embargo, existen cientos de aplicaciones y dispositivos que almacenan datos del usuario de una forma indirecta sin que éste sea plenamente consciente de toda la información que comparte.