En este artículo escrito por Josh Streets, el experto en tecnología e innovación operativa, explica 10
usos de la IA en el servicio al cliente y el Customer Experience que están transformado estas disciplinas:
IA en el servicio al cliente. La Inteligencia Artificial y las herramientas mejoradas por ella impulsan la eficiencia y la reducción de costes en todos los equipos de servicio al cliente.
A medida que aumenta la demanda de una experiencia de cliente mejorada y personalizada, las organizaciones recurren a la IA para ayudar a salvar la brecha. Los avances en
IA en el servicio al cliente siguen allanando el camino para aumentar la eficiencia en toda la organización, especialmente en el servicio al cliente.
Los chatbots siguen estando a la vanguardia de este cambio, pero otras tecnologías como el aprendizaje automático y los sistemas de respuesta de voz interactiva crean un nuevo paradigma de
cara a lo que los clientes -y los agentes de atención al cliente- pueden esperar. No todas las tecnologías son adecuadas para todas las organizaciones, pero la IA será fundamental para el futuro del servicio al cliente.
Estos son 10 ejemplos del futuro de la IA en el servicio al cliente.
1. Chatbots
Uno de los usos más comunes de la
IA en el servicio al cliente son los chatbots. Las empresas ya utilizan chatbots de diversa complejidad para gestionar preguntas rutinarias como las fechas de entrega, el saldo adeudado, el estado del pedido o cualquier otra cosa derivada de los sistemas internos. Al trasladar estas preguntas frecuentes a un chatbot, el equipo de atención al cliente puede ayudar a más personas y crear una mejor experiencia en general, al tiempo que se reducen los costes operativos de la empresa.
2. Asistencia al agente - IA en el servicio al cliente
En muchos centros de contacto omnicanal modernos, la tecnología de asistencia al agente utiliza la IA en el servicio al cliente para interpretar automáticamente lo que pregunta el cliente, buscar artículos de conocimiento y mostrarlos en la pantalla del operador de servicio al cliente mientras éste atiende la llamada. El proceso puede ahorrar tiempo al agente y al cliente, y puede disminuir el tiempo medio de gestión, lo que también reduce los costes.
3. Autoservicio
El autoservicio se refiere a que los clientes puedan identificar y encontrar la ayuda que necesitan sin depender de un representante de atención al cliente. La mayoría de los clientes, cuando se les da la opción, preferirían resolver los problemas por sí mismos si se les proporcionan las herramientas y la información adecuadas. A medida que la IA en el servicio al cliente vaya avanzando, las funciones de autoservicio se irán generalizando y permitirán a los clientes la oportunidad de resolver sus problemas en sus horarios.
4. Automatización robótica de procesos en la IA en el servicio al cliente
La automatización robótica de procesos (RPA) puede automatizar muchas tareas sencillas que antes realizaba un agente. La automatización de los bots para que se centren en la actualización de los registros, la gestión de las incidencias o el acercamiento proactivo a los clientes, por ejemplo, puede reducir drásticamente los costes y mejorar la eficiencia y el tiempo de procesamiento.
Una de las mejores formas de determinar dónde puede ayudar la RPA en la atención al cliente es preguntar a los agentes de atención al cliente. Es probable que puedan identificar los procesos que llevan más tiempo o que tienen más clics entre los sistemas.
O pueden sugerir transacciones sencillas y repetitivas que no requieren un humano. Cuando se prioriza y se implementa correctamente, este tipo de mejora de los procesos empresariales puede ahorrar a las empresas de atención al cliente millones de dólares cada año.
5. Aprendizaje automático
En esencia, el
aprendizaje automático es la clave para procesar y analizar grandes flujos de datos y determinar qué información procesable hay. En el servicio al cliente, el aprendizaje automático puede ayudar a los agentes con análisis predictivos para identificar preguntas y respuestas comunes. La tecnología puede incluso detectar cosas que un agente puede haber pasado por alto en la comunicación.
Además, el aprendizaje automático puede utilizarse para ayudar a los chatbots y otras herramientas de IA a adaptarse a una situación determinada basándose en resultados anteriores y, en última instancia, ayudar a los clientes a resolver problemas a través del autoservicio.
6. Procesamiento del lenguaje natural
Muchos equipos de atención al cliente utilizan hoy en día el procesamiento del lenguaje natural en sus programas de experiencia del cliente o de voz del cliente. Al hacer que el sistema transcriba las interacciones a través de los canales de teléfono, correo electrónico, chat y SMS y luego analice los datos en busca de ciertas tendencias y temas, un agente puede satisfacer las necesidades del cliente más rápidamente.
Antes, el análisis de las interacciones de los clientes era un proceso largo que a menudo implicaba a varios equipos y recursos. Ahora, el procesamiento del lenguaje natural elimina estas redundancias para crear una satisfacción del cliente más profunda y eficiente.
7. Automatización del IVR
Mientras que los sistemas de respuesta vocal interactiva (IVR) llevan décadas automatizando el enrutamiento y las transacciones sencillas, los nuevos sistemas IVR conversacionales utilizan la IA para gestionar las tareas. Todo, desde la verificación de los usuarios con biometría de voz hasta la indicación directa al sistema IVR de lo que debe ocurrir con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural, está simplificando la experiencia del cliente.
Algunas empresas recurren a sistemas IVR visuales a través de aplicaciones móviles para agilizar los menús organizados y las transacciones rutinarias. La combinación de muchos de estos tipos de IA crea una armonía de automatización inteligente.
8. Sentimiento y análisis avanzado
Utilizar el análisis de sentimientos para analizar e identificar cómo se siente un cliente se está convirtiendo en algo habitual en los equipos de atención al cliente de hoy en día.
Algunas herramientas pueden incluso reconocer cuando un cliente está molesto y notificar a un jefe de equipo o a un representante para que intervenga y desactive la situación. Junto con una herramienta de voz del cliente, el análisis de sentimientos puede crear una imagen más honesta y completa de la satisfacción del cliente.
Proveedores como Brandwatch, Hootsuite, Lexalytics, NetBase, Sprout Social, Sysomos y Zoho ofrecen plataformas de análisis de sentimientos que revisan proactivamente los comentarios de los clientes.
9. Formación con IA
Cuando la pandemia de COVID-19 obligó a los empleados a ocupar puestos remotos, muchos equipos de formación empezaron a utilizar la Inteligencia Artificial para construir simulaciones que pusieran a prueba la aptitud de los empleados para manejar diversas situaciones.
Anteriormente, la formación implicaba una mezcla de formación en el aula, aprendizaje a ritmo propio y una evaluación final, una rutina que es mucho más difícil de implementar en oficinas remotas o híbridas.
Con la IA en el papel del cliente, los nuevos agentes pueden probar docenas de escenarios posibles y practicar sus respuestas con homólogos naturales para asegurarse de que están preparados para atender cualquier problema que pueda tener un usuario o cliente.
10. Altavoces inteligentes
Las aplicaciones prácticas para las organizaciones y los equipos de atención al cliente son todavía un trabajo en progreso, pero los asistentes inteligentes como Alexa, Google Assistant y Siri son una vía emocionante para el servicio personalizado. Los clientes aprecian y prefieren cuando una organización se comunica a través de su plataforma preferida, y para algunas personas, eso puede ser a través de su dispositivo doméstico inteligente.
Imagínese un futuro en el que un usuario pueda evitar una llamada telefónica o un correo electrónico y solucionar cualquier problema con un producto o servicio mediante una simple pregunta a su altavoz inteligente. Este tipo de comunicaciones simplificadas podrían marcar la diferencia entre un cliente satisfecho o frustrado.
Con varios casos de uso de la
IA en el servicio al cliente y muchos más por venir, los equipos de atención al cliente deben pensar de forma más crítica, gestionar problemas de mayor nivel y aprovechar todas las herramientas disponibles para crear una experiencia de cliente inolvidable.
