Las interfaces de voz han llegado para quedarse. Cada vez es más común que le preguntemos a Siri por el tiempo que va a hacer, le pidamos a Google que nos programe la alarma o a Alexa que nos lea las noticias. Tenemos esas aplicaciones en nuestros móviles, smartwatches, tablets… y también en distintos rincones de nuestro hogar.

Una tendencia que cada vez es mayor y, por eso, muchas empresas han empezado a utilizar estas interfaces para abrir nuevas vías de relación con sus clientes. Este es el caso del Área de Transformación Digital de MAPFRE que decidió llevar la información de sus seguros de auto a dispositivos compatibles con Alexa y Google Assistant.

Unificar sistemas mediante Dialogflow

MAPFRE disponía de una Proof of Concept (PoC) para una Skill de Alexa realizada por un proveedor tecnológico que nunca llegó a entrar en funcionamiento. Pero tras la puesta en marcha de nuestra plataforma de creación de chatbots corporativos, el Área de Transformación Digital retomó el proyecto. La idea era aprovechar la nueva infraestructura basada en Dialogflow para llevar la skill al entorno de Google y duplicar así las posibilidades del trabajo desarrollado. De esta forma, la información no sólo estaría disponible en los dispositivos de Amazon, sino también en todos aquellos compatibles con Google Assistant.

Cabe recordar que el objetivo de MAPFRE al desarrollar la plataforma era el de centralizar todos los proyectos de asistentes virtuales que se desarrollarán en la compañía para sus múltiples mercados y divisiones. Y no sólo los actuales, sino también otros proyectos conversacionales que pudieran surgir en un futuro. 

Con la implementación de esta nueva funcionalidad, la plataforma de chatbots se convertía, además, en interfaz de entrada para la Action on Google y la skill de Alexa. Con ello, la compañía no sólo gana en homogeneidad en sus canales de voz e IA, sino que cualquier desarrollo se realiza de forma más óptima, a nivel de tecnología, y ágil, en lo que a infraestructura se refiere. 

Infraestructura que facilita la iteración

El reto tecnológico inicial del proyecto radicaba, precisamente, en el porting de la skill nativa a la infraestructura de Dialogflow. El equipo diseñó un sistema de conversión automática de datos, como frases de entrenamiento de Alexa a Dialogflow que supuso un importante ahorro de trabajo y tiempo.

Solventado este asunto, la mayor parte del trabajo se centró en trasladar la lógica de la skill a los arquetipos de Dialogflow, no sólo transfiriendo el código de una plataforma a otra, sino ampliando sus funcionalidades en relación a los nuevos requisitos del proyecto. Por ejemplo en lo referente a la adaptación visual de la información, ya que la skill está disponible para dispositivos Alexa con pantalla display. Un trabajo encomiable en el desarrollo UI/UX que tuvo muy buena acogida por parte de MAPFRE.

Por último, la infraestructura desarrollada permitirá, en futuras iteraciones del proyecto, añadir de forma sencilla nuevos casos de uso operativos que vayan más allá de la funcionalidad informativa.

Información accesible para toda la población

Una de las características principales de este proyecto es su accesibilidad: este nuevo canal facilita la relación de la compañía con el público Millennial, acostumbrado a utilizar este tipo de dispositivos e interfaces. También supone una vía de contacto mucho más accesible para determinados segmentos de población como personas mayores o con algún tipo de discapacidad.

Para su lanzamiento, MAPFRE seleccionó casos de uso sobre sus seguros de automóvil, facilitando así a sus potenciales clientes el proceso de contratación. De igual forma se incluyó información sobre las ventajas para el vehículo asegurado, así como los beneficios de su programa de fidelización de clientes “MAPFRE Te cuidamos”. Además, desde la app de Google Assistant para smartphones es posible abrir la página web de la compañía.

Solo en el primer mes en uso se gestionaron más de 5.600 mensajes con una media de acierto del 96,14% en ambas plataformas (Alexa y Google Assistant). Otro dato relevante fue el tiempo medio de respuesta, que se situó en los 16 segundos.