Aunque la IA y el aprendizaje automático pueden parecer en un primer momento una amenaza para el sector de la atención al cliente, en realidad tienen el poder de hacer que el trabajo de los agentes de atención al cliente consuma menos tiempo y sea más satisfactorio. La IA integrada puede recuperar instantáneamente los datos que necesita un agente, mientras que el agente o el equipo de asistencia se ocupa directamente del lado humano de la atención al cliente. Esto elimina la necesidad de que los agentes humanos utilicen varios sistemas simultáneamente para atender las consultas de los clientes. En lugar de emplear agentes que trabajen 24 horas al día, 7 días a la semana en un centro de llamadas, la IA puede utilizarse para atender y clasificar llamadas y mensajes, de modo que los agentes humanos puedan trabajar turnos más razonables con mayor eficiencia y menor estrés físico y mental. A través de un aprendizaje automático intuitivo que trabaja constantemente para mejorarse a sí mismo, la IA permite a las empresas estar presentes de la mejor manera posible en cada paso del viaje del cliente.

¿Cómo se utilizan la IA y el aprendizaje automático en la atención al cliente?

Hay muchas de razones por las que la IA y la automatización deben ser amadas, especialmente cuando se trata de capacidades de servicio al cliente. He aquí algunas formas en las que ya se utiliza esta tecnología:

Chatbots

Todo el mundo ha tenido la experiencia de necesitar que una marca responda a una pregunta sencilla, pero le aterra tener que pasar por el servicio de atención al cliente para que alguien se ponga al teléfono y le dé o no la respuesta. Los chatbots convers acionales pueden hacer que estas conversaciones sean más fluidas. Las plataformas conversacionales no sólo ayudan a reducir costes, sino que también pueden ayudar a ampliar su servicio de atención al cliente y permitir a sus agentes mantener conversaciones más significativas y productivas. Mediante el uso de chatbots para ayudar a sus operaciones de chat en vivo, su negocio será capaz de involucrar a los clientes en tiempo real sin la necesidad de un personal las veinticuatro horas del día.
Amazon, por ejemplo, utiliza chatbots que aprovechan los datos que la empresa recopila sobre todos sus clientes y sus pedidos anteriores. Al permitir que los chatbots accedan a la información sobre las preferencias anteriores del cliente, puede hacer que el chatbot interactúe con los clientes hasta el punto en que se necesite un agente. Una vez que la conversación se transfiere a un agente, éste puede continuar donde el chatbot lo dejó. Con el tiempo, podrá entrenar a su chatbot para que no sólo adquiera información sobre el cliente, sino que también recomiende las acciones que los clientes y los agentes deben realizar a continuación. Si un cliente simplemente necesita una respuesta a una pregunta común sobre un producto que ya ha comprado, el chatbot puede dirigirlo a las preguntas frecuentes en lugar de ponerse en contacto con un agente. Esto ahorra tiempo al agente humano y le permite aprovecharlo mejor para atender consultas más complejas de los clientes. Todas las interacciones del chatbot pueden etiquetarse automáticamente en su sistema de IA para que sea fácil hacer un seguimiento y una referencia, y puedan utilizarse para mejorar las futuras recomendaciones.

Automatización de procesos robóticos

La automatización robótica de procesos (RPA) puede utilizarse para gestionar las tareas necesarias pero rutinarias que impiden a los agentes de atención al cliente interactuar con los clientes de forma significativa. Al ocuparse de tareas mundanas y de baja prioridad, la RPA ayuda a los agentes de atención al cliente a recuperar tiempo que podrían dedicar a atender a clientes de alto valor o a responder a preguntas complejas sin prisas. La RPA funciona en varios sistemas para seguir las acciones de los usuarios dentro de una aplicación para completar y realizar tareas que van desde la respuesta automática a los correos electrónicos hasta el enrutamiento de las conversaciones. La mejora de la eficiencia derivada del ahorro de tiempo en tareas menores también ahorra dinero a las empresas. Además de reducir los costes, la RPA tiene el poder de aumentar los ingresos al acelerar el ritmo de las compras de los clientes en su empresa.

Especialización de los agentes

En el pasado, los sistemas telefónicos automatizados realizaban una inmersión en los datos, moviendo a los clientes a través de un árbol telefónico en el que se les pedía «pulsar 1 para una reserva actual», «pulsar 2 para la recepción», «pulsar 3 para concertar una nueva cita» o algo similar. El fallo de este sistema es que la información recopilada nunca se entregaba al agente, y el cliente tenía que repetirla una vez que se conectaba con un humano. La IA elimina este proceso innecesario: si un cliente llama por un producto que está descatalogado, por ejemplo, no es necesario que un agente humano hable con el cliente sólo para transmitirle esa misma información. Esto ahorra tiempo para ambas partes, ya que ayuda a su agente humano de atención al cliente y evita que el cliente se exaspere. El uso de la IA para captar información sobre los clientes y transmitir sólo las partes absolutamente necesarias de esa información permite a los agentes mantener conversaciones más significativas y conocer mejor las áreas del negocio que importan. Si un cliente sigue queriendo hablar con un humano incluso después de descubrir que su producto está descatalogado, el agente puede iniciar inmediatamente la conversación ofreciéndole recomendaciones sobre otros productos que puedan gustarle. La IA no elimina la necesidad de los humanos, como muchos suponen erróneamente cuando oyen hablar del uso de la IA en la atención al cliente. En cambio, aumenta el equipo humano y les permite ser mejores en su trabajo.

Supervisar las operaciones de apoyo

Cuando se utiliza la IA para supervisar las operaciones de asistencia, se puede predecir cuándo las conversaciones pueden empezar a pasar de positivas a negativas. Esta visión permite a los gestores interceder en consecuencia, y ya no es necesario que auditen aleatoriamente las llamadas de atención al cliente para regular la calidad. La IA también puede ayudar a controlar qué respuestas provocan la reapertura de tickets. Si la respuesta A, por ejemplo, tiende a resolver las consultas rápidamente, pero la respuesta B hace que el ticket se abra repetidamente, el sistema puede recomendarle que elimine la respuesta B para que sus agentes estén preparados para el éxito. Los gestores y ejecutivos pueden utilizar los datos generados por la IA para supervisar las operaciones de atención al cliente de una forma más clara y eficiente, mejorando las operaciones diarias para todos los implicados.

¿Cuáles son las ventajas de la IA en el servicio de atención al cliente?

La satisfacción del cliente está directamente relacionada con la experiencia de servicio, por lo que es importante asegurarse de que el viaje del cliente sea lo más fluido posible. La integración de la IA en el servicio de atención al cliente no consiste en sustituir a los humanos. Se trata más bien de dotar a sus agentes de atención al cliente de la información que necesitan para mantener conversaciones con sus clientes y utilizar los datos para personalizar la experiencia de sus clientes con su marca. Incorporar un servicio de atención al cliente basado en IA no sólo mejora las relaciones con los clientes, sino que también genera confianza y aumenta la fidelidad a la marca. Esto se traduce en más clientes que repiten y más recomendaciones boca a boca para su negocio. Cuando se construye una estrategia incremental para desplegar la IA en la organización y se optimiza en función de los datos recopilados, el éxito está asegurado. El uso de la IA para construir una visión más completa de la relación de un cliente con la marca ayuda a las empresas a cumplir las altas expectativas de un servicio ejemplar y a no parecer artificiales.


Publicado por: Fabián Alonso
Fecha: 08-07-2024