Con casi 300 kilómetros de red, Metro de Madrid da servicio a 662,3 millones de viajeros al año, los cuales podrán beneficiarse del uso de este chatbot una vez que esté disponible. El asistente virtual estará disponible para atender a los usuarios de la red de Metro a través de su página web y su futuro canal de WhatsApp, ofreciéndoles una atención rápida, ágil y automatizada. 

El objetivo de este chatbot es atender de forma automatizada una gran variedad de preguntas entre las que destacan operativas complejas como la consulta de próximos trenes, qué tarifa se adapta mejor a las necesidades de un pasajero o cómo realizar trayectos dentro de la red. Además, se dará respuesta a más de 130 cuestiones habitualmente planteadas por los viajeros de la red y relacionadas con la normativa de acceso y su uso de las instalaciones.

El servicio que brindará el chatbot estará disponible en castellano y también se ofrecerá en inglés, con el objetivo de cubrir también las consultas de los millones de turistas internacionales que recibe la capital. De hecho, a futuro no se descarta la implementación de otros idiomas dado el elevado número de turistas que recibe la Comunidad de Madrid de países como Alemania, Portugal o Brasil. 

Sin embargo, Chatbot Chocolate no solo se encargará de automatizar la atención de estas consultas en ambos idiomas, sino que también pone a disposición el equipo de atención al cliente de Metro de Madrid un entorno desde el que los agentes podrán atender a través de livechat las dudas que el bot no sea capaz de resolver. Gracias a nuestra plataforma KDCA.ai y su módulo de agentes, Metro de Madrid podrá atender las dudas de carácter más personal o complejo, mejorando la experiencia del usuario.

Chatbot Chocolate será la encargada del desarrollo y mantenimiento del asistente virtual de Metro de Madrid durante los próximos cuatro años. “Estamos encantados de unir a Metro de Madrid a la familia de compañías del sector público y privado que utilizan KDCA.ai para la atención integral de sus usuarios, en la que estamos seguros pronto se unirán nuevas compañías de transporte público. En una plataforma en continua evolución, contar con clientes de la talla y exigencia de Metro de Madrid nos obliga a mantener un nivel de calidad e innovación que suponen un reto” asegura Carlos Rodríguez, socio director de Chatbot Chocolate.

Con la adjudicación de este proyecto, nos convertimos en la principal proveedora de tecnología conversacional de la red de metro de España, gestionando de forma directa los chatbots de atención a los usuarios de Metro de Sevilla, Metro Bilbao, Metro de Málaga y ahora Metro de Madrid. Proyectos como Telmo, el chatbot de Metro Sevilla, han sido galardonados con premios como el de “Innovación tecnológica del año” en los Global Light Rail Awards 2022.

“En 2018 comenzamos con la gestión de la atención automatizada vía Whatsapp de Metro Sevilla. Con el paso de los años, hemos ido evolucionando nuestra plataforma KDCA.ai y otras gestoras de Metro se han ido apuntando a la atención automatizada. A día de hoy estamos viendo interés en compañías de transporte público en distintos países, así que no es de extrañar que dentro de unos meses sumemos alguna más” confirma Rodríguez.

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Cómo se han implementado los botones en Telmo

Como destacábamos previamente, el objetivo principal de Telmo es ayudar a los viajer@s a resolver las dudas que pueden tener durante sus trayectos. Como consecuencia, funcionalidades como preguntar los próximos trenes, cuál es el saldo de su tarjeta de viajes o sabes cómo llegar a una determinada estación deben ser automatizadas de principio a fin. Desde su lanzamiento a producción, para dar respuesta a estas consultas, la gestión mediante el procesamiento del lenguaje natural era clave, sin embargo, con la llegada de los botones, al procesamiento del lenguaje natural se le suma este nuevo recurso.

De este modo, la nueva versión de Telmo incorpora dos funcionalidades que se basan en botones:

• Botoneras que ofrecen la opción de máximo tres botones.
• Listados con los que se pueden diseñar hasta diez botones diferentes.

Como consecuencia del uso de estas dos herramientas, procesos que antes se basaban en una interacción vía texto única y exclusivamente, han pasado a incorporar acciones más dinámicas. A través de listados se muestran las funcionalidades que el bot es capaz de hacer, los tipos de billetes que los viajer@s pueden utilizar e, incluso, los orienta cuando cometen errores en la redacción de las estaciones existentes. Esta fluidez invita al viajer@ a iniciar la operación que necesita sin dar lugar a fallo o sin obligarle a escribir.

Pero ojo, ninguna de estas adaptaciones ha modificado la esencia de Telmo y el resto de funcionalidades que tenía en activo siguen conviviendo. Por lo tanto, los usuarios simplemente notarán una mejora en la experiencia conversacional, que pasará (como decíamos) a ser más fluida e intuitiva gracias a la combinación del texto con el uso de botones.

Como cabe esperar, el uso de botones no solo ha llegado a las interacciones que gestionan transacciones y operativas end-to-end, sino que también se ha trasladado a algunas intenciones con respuesta directa (conocidas como preguntas frecuentes). Por ello, intenciones como la de “horario de apertura del metro” derivan en la posibilidad de consultar el próximo tren o la de “como llegar” en la función de ruta.

Importancia de los botones y listados en WhatsApp

La adaptación de Telmo a la llegada de los botones de WhatsApp pone de manifiesto como la inclusión de nuevas funcionalidades permite dinamizar las experiencias de los usuarios, mejorando a nivel de UX. En este caso, la combinación del procesamiento del lenguaje natural con la opción de botonera y listado, deja el manos del usuario la elección de escribir o interactuar de una forma más ágil.

Además… se incorpora en su web

Por si esto fuera poco, la entidad ha decidido incorporar a Telmo en su página web con el objetivo de atender a través de este canal a los usuarios que visiten su página. De este modo, el poder de la tecnología conversacional y el conocimiento desplegado en KDCA se aprovecha en dos entornos completamente diferentes pero que combinan a la perfección, ofreciendo al usuario una experiencia más completa.

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