Asistente de Cajas de Autoservicio
La caja de autopago que responde
Asistente de voz basado en GPT-4 en las cajas de autopago: indica dónde está un producto, qué promoción hay y qué hacer cuando un código no se escanea. El proyecto se centró en las cajas de autopago de tiendas físicas. La caja de autopago agiliza la compra, pero traslada parte del trabajo al cliente. El cliente tiene que encontrar el producto por sí mismo, entender la promoción y resolver un código que no se escanea. Creamos un asistente de voz que responde a estas preguntas en el propio puesto, antes de que el cliente llame al personal.
En la caja, el cliente se queda solo con su pregunta.
- Trabajo sin conocimiento. La caja traslada el servicio al cliente, pero no le da el conocimiento del dependiente. El cliente se queda solo con preguntas que la caja no responde.
- Tres motivos para llamar al personal. Lo más habitual es preguntar dónde está un producto, cómo funciona una promoción y qué hacer cuando un código no se escanea. Cada llamada de este tipo detiene la cola, aunque la respuesta suele ser sencilla.
- Un empleado, varios puestos. Normalmente una sola persona vigila varias cajas a la vez. Cuando atiende a un cliente, los demás esperan. En horas punta, la cola crece más rápido de lo que el empleado puede ayudar.
- El cliente no lee instrucciones. Los textos en pantalla y las pegatinas junto a la caja rara vez se leen. El cliente quiere preguntar y recibir una respuesta, igual que se lo preguntaría a un dependiente.
- Un modelo sin datos se inventa cosas. Un modelo de lenguaje sin acceso a los datos de la tienda se inventará un pasillo o una promoción. En la caja, una respuesta errónea es peor que ninguna.
Una conversación en lugar de otra pantalla de instrucciones.
- Interfaz de voz. El cliente pregunta en voz alta, porque es lo más rápido. No tiene que buscar opciones en un menú ni escribir la pregunta en pantalla. Tiene las manos ocupadas con la compra, así que la voz es el canal natural.
- Micrófono con botón. El asistente solo escucha al pulsar un botón. Esto resuelve dos problemas: el ruido de la sala de ventas y la privacidad de otros clientes.
- Contexto de la tienda. El asistente responde a partir de los datos de cada tienda concreta: surtido, disponibilidad, pasillos y promociones. El modelo no adivina, sino que se basa en hechos.
- Respuesta por voz y en pantalla. El cliente oye la respuesta y la ve en pantalla: el pasillo, el precio y el siguiente paso. Con ruido, la pantalla importa tanto como la voz.
- Un límite de competencias claro. Las devoluciones, las reclamaciones y los problemas de pago, el asistente los deriva a un empleado. En los asuntos que requieren la decisión de una persona, no intenta sustituirla.
- La velocidad como requisito. El circuito de voz tiene que responder antes de que el cliente piense que el dispositivo se ha colgado. Tratamos el tiempo de respuesta como un requisito, no como un extra. Un silencio demasiado largo tras la pregunta hace que el cliente desista y llame al personal de todos modos.
- Localización de productos. El cliente pregunta dónde encontrar un producto y recibe el número de pasillo por voz y en pantalla. No tiene que alejarse de la caja para buscar a un empleado.
- Explicación de promociones. El asistente explica cómo funciona una promoción y si incluye un producto concreto. El cliente entiende el precio antes de pagar. No tiene que adivinar si el descuento se aplicará al pagar.
Con qué lo construimos.
Cómo se construyó.
Análisis del recorrido del cliente
Detallamos en qué momentos el cliente necesita ayuda en la caja. De este análisis surgieron los tres principales motivos para llamar al personal.
Circuito de voz
Unimos el reconocimiento de voz, GPT-4 y la síntesis de voz en un único flujo. El criterio más importante fue el tiempo entre la pregunta y la respuesta.
Datos de la tienda
Construimos una capa de contexto con el surtido, la disponibilidad, los pasillos y las promociones de la tienda. El asistente la usa en cada respuesta. Un cambio de promoción o el traslado de un producto a otro pasillo llegan al asistente junto con los datos de la tienda.
Integración con el sistema de caja
Conectamos el asistente con la caja para que las respuestas se refieran a la situación actual en el puesto.
Pruebas con el ruido de la sala
Comprobamos el funcionamiento en condiciones reales de tienda, con ruido y conversaciones de fondo. Un laboratorio no puede sustituirlo, porque en una sala silenciosa el reconocimiento de voz siempre sale mejor.
Lo que cambió.
Descubre otros proyectos.
¿Tienes cajas de autopago y colas que atender?
Diseñaremos un asistente que responda a tus clientes con los datos de tu tienda. Si estás implantando cajas de autopago, cuenta cuántas veces un empleado se acerca a un cliente por las mismas preguntas. Esas situaciones repetitivas son precisamente las que un asistente asume con más facilidad. Un modelo de lenguaje en la caja tiene que usar los datos de la tienda, porque sin ellos adivinará. También es fundamental definir qué no hace el asistente y derivar esos asuntos a una persona.
Hablemos del asistente de IA →