Evo banco es la banca digital de Bankinter, que tiene como fin reinventar las finanzas para un futuro mejor. Evo es una nueva manera de hacer banca, una banca inteligente, sencilla y transparente e innovadora. Ofrece a sus clientes toda la facilidad, agilidad y comodidad de un banco online y la cercanía y profesionalidad de una red de oficinas físicas.

La decisión de Evo Banco para implementar Oct8ne a su sitio web tuvo que ver con el objetivo de no tener un agente humano conectado todo el tiempo, y que pudiera haber un chatbot/ayuda 24/7 que permita obtener respuestas inmediatas de forma autónoma e inteligente.
De esta forma, no se cargaría tanto trabajo al agente telefónico y se dejaría a la tecnología que responda las preguntas de producto y del proceso de alta en sí mismo.
Desde la nueva banca querían asegurarse que “si había alguna duda de producto, no sea necesario que responda un agente humano, y que pudiera ser respondido automáticamente”, según Asier De la Torre, Head of Seo & Acquisition para Evo Banco.

Evo Banco implementó el chatbot de Oct8ne en una sección específica de su área cliente, la de contratación de la cuenta inteligente, con el objetivo de asesorar los clientes a través del bot y aumentar la conversión.
“De momento, vamos a restringir Oct8ne a cubrir procesos de contratación, procesos de alta, sobre todo para poder dar una respuesta y obtener una métrica de conversión”, explica Asier.
Y agrega: “un cliente existente tiene bastantes canales de comunicación, pero en el caso del proceso de alta, siendo un proceso crítico, donde nos jugamos la conversión. Creemos que este tipo de flujos es donde mejor partido sacamos a la solución. Eso sin quitar que en un futuro podríamos ampliar su uso a otros entornos”.
La estrategia es clara y completa el objetivo. Según comenta el mismo Asier, el ratio de conversión de clientes financieros que han interactuado con el bot en los últimos 3 meses, ha alcanzado más del 10%.

Una vez contratado, se dieron cuenta de dos ramas posibles para el contenido de su chat: una a nivel de dudas o preguntas relacionadas con el producto que está contratando el usuario -un producto financiero que, si bien es sencillo porque no deja de ser una cuenta bancaria, tiene características particulares y una capa de inteligencia adicional-. 

La otra rama tiene que ver con el proceso de alta de clientes -el cual suele ser muy ágil- y todo lo relacionado con información a nivel de pasos, documentación necesaria y errores que se pudieran cometer, entre otros.

Ahora bien, cuando un usuario tiene una duda, simplemente debe clickear en el botón que contenga la temática relacionada a su problemática para ver posibles soluciones. Pero no necesariamente el usuario debe pedir ayuda, porque si el banco detecta que hay un problema en el proceso de alta, se adelante con el chatbot de Oct8ne y le preguntan si tiene alguna duda específica con este paso, para que en tiempo real se le muestren los principales errores que cometen las personas en la instancia de alta con el fin de solucionar la problemática. 

A través del call center con un agente humano que estaba detrás del proceso, o de forma activa si veían que el usuario abandonaba el proceso de activación. Además, realizaban campañas de mailing personalizadas relacionadas con el abandono -en base a los pasos en los que se habían quedado trabados los usuarios y con ayuda para que puedan continuar con el proceso de alta-. 

La implementación de Oct8ne ha sido muy ágil y rápida” explica Asier. 

Configuraron de forma autónoma el chatbot y luego con el apoyo de Oct8ne, implementaron y activaron los flujos de diálogo. 

Evo Banco valora la facilidad con la que se pueden hacer modificaciones a la estructura del chatbot, ya que para hacerlas no es necesario contar con conocimientos técnicos u soporte externo.

Evo Banco tuvo en cuenta, principalmente, las dos líneas iniciales: el producto y la solución de problemas con la apertura de la cuenta. 

A nivel de lógica establecieron que las preguntas iniciales iban a tener que ver con el producto en sí mismo (cuenta inteligente): qué características tiene, temas de reintegros, cajeros. A medida que el usuario va avanzando el árbol comienza a estar relacionado a solución tanto de temas operativos como técnicos de cada uno de los pasos de ese proceso. 

Para armar el árbol de contenido, se basaron 100% en el historial que tenían sobre las consultas de la gente.

“Es buena, y en el caso de que alguien diga que no fue de ayuda, lo que se hace es redirigir a un agente telefónico” asiente Asier. 

Para afirmar este dato, explica que “hay un alto porcentaje de aquellos que interactúan con el chatbot con el fin de solucionar dudas de productos que cuando terminan ese árbol de diálogo dicen que fue efectivo. Aproximadamente el 75% de las aperturas de chatbot para los pasos en los que van a solucionar dudas de producto dicen haber entendido y les fue de ayuda”. 

Eso ayuda a que la conversión futura se lleve a cabo, porque es la información que tenían de duda del producto, el chatbot se lo ha resuelto. Esto quiere decir que es más probable que se convierta.

En un período de tres meses, Evo Banco recibió 5.407 peticiones de ayuda, de las cuales, el 99% fue respondida por el chatbot. De esta forma, se puede confirmar que el objetivo de Evo
Banco de poder dar una respuesta autónoma a aquellos potenciales nuevos clientes fue satisfecha, debido a que tan solo un pequeño porcentaje fue derivado a agentes humanos. 

Además, el 100% de las sesiones fueron iniciadas sin trigger, lo que quiere decir que los usuarios han ido personalmente al chat en busca de ayuda. 

Empresas de todos los tamaños confían en Oct8ne para aumentar sus ventas