AA medida que la pandemia de COVID-19 llega al mercado global, el porcentaje de consultas de los clientes ha aumentado, lo que ejerce una enorme presión sobre los procesos de comunicación y soporte de la empresa. Debido a la falta de interacción rápida entre colegas con respecto a las consultas del cliente, hay muchos pasos innecesarios involucrados entre el cliente o incluso entre los empleados.
El 78% de los profesionales de los centros de contacto creen que la IA tiene un impacto positivo en las aplicaciones del centro de llamadas (Fuente)
El cliente espera una pronta respuesta de las empresas a sus consultas. Si las empresas no pueden cumplir con eso, el cliente se frustra y la empresa pierde su factor de confianza y su reputación.
Cinco formas en que la IA puede mejorar la experiencia del cliente
AI tiene aplicaciones elaboradas en la experiencia del cliente, desde aplicaciones en soporte al cliente hasta las aplicaciones en las integraciones de sitios web. A continuación, se muestran cinco formas en que la IA se implementa en la experiencia del cliente.
1.Flexión automatizada para autoservicio
La desviación es el proceso de resolver las consultas de los clientes utilizando recursos de autoayuda. Ya se sabe que la mayoría de los clientes intentan resolver sus preguntas por su cuenta sin hablar con nadie. De todos modos, nadie quiere hablar con el servicio de atención al cliente.
Los portales de autoservicio proporcionados por las empresas suelen estar sobrecargados de información. Lo que es aún más agotador que completar el formulario «Contáctenos» y hablar con el ejecutivo de servicio al cliente. Que es precisamente lo que acaban haciendo los clientes.
Aquí, la IA puede ayudar a las empresas a reducir la cantidad de formularios completados por el cliente. Al integrar un poderoso sistema de recomendaciones a su formulario de “Contáctenos”, las empresas pueden desviar los correos electrónicos enviados por los clientes, recomendando las soluciones simples mientras el cliente completa el formulario, y solo las consultas que requieren un soporte sólido son recibidas. Por lo tanto, proporcionarlo mejorará la experiencia del cliente.
2.Integre las preguntas frecuentes en los chatbots con la automatización del conocimiento
Todos hemos intentado encontrar respuestas de chatbots, pero a diferencia de los agentes reales, los chatbots son realmente muy específicos con lo que pueden ofrecer, lo que en realidad no resuelve nada. El problema con los chatbots tradicionales es que necesitan una sólida columna vertebral de conocimientos para poder proporcionar cualquier solución confiable.
El 67% de los clientes utilizaron chatbots en el último año. Invespcro
La introducción a la automatización del conocimiento (KA) y su combinación con el chatbot ayuda a crear preguntas frecuentes sólidas y documentos completos. KA es un tipo de MLA que combina contenido con análisis y ayuda a llenar el vacío de conocimiento y corregirlo con contenido curado. Este avance permite que los chatbots resuelvan consultas más complejas conectando su contenido existente con la tecnología KA.
Implementar bots de ayuda de agentes de IA
Los bots AI Agent-Assist son como un asistente personal para sus agentes y cambian las reglas del juego para reducir el esfuerzo de los agentes y del cliente al mismo tiempo que impulsa la satisfacción del cliente. Permite a los agentes acceder rápidamente a la información que necesitan y proporcionar una solución óptima al cliente. Como sugiere el nombre, la asistencia de un agente ayuda a su agente a mostrar rápidamente los conocimientos adecuados en el momento adecuado.
A continuación se muestran algunas de las funcionalidades de los bots de AI Agent-Assist.
- Soporte para detección de intenciones y resolución de llamadas
- Inyección de conocimiento y producción de guiones
- Conocimiento empresarial e integración de sistemas
- Asistencia de agente en vivo
Los motores de recomendación impulsados por IA pueden brindar información en tiempo real al agente. Esto disminuye el tiempo requerido por el agente para resolver la consulta y también ayuda con la ausencia de compañeros de trabajo o gerentes.
4.Conecte la automatización del conocimiento a su IVR
Las estadísticas sugieren que los IVR normales generalmente son frustrantes para los clientes, ya que los menús son largos, hay mucha espera involucrada y el IVR no se conecta con los ejecutivos del cliente. Estos problemas se pueden resolver utilizando soluciones inteligentes de IVR, lo que se logra combinando AI e IVR juntos.
Un sistema IVR impulsado por IA mejora la experiencia del cliente. La IA en IVR ayuda a mejorar el recorrido del cliente y le permite resolver sus problemas con facilidad. La IA en el servicio al cliente no solo mejora el servicio al cliente, sino que también mejora la lealtad del cliente y la reputación general de la marca.
La automatización del conocimiento puede ayudar a los agentes a recomendar automáticamente respuestas basadas en los clientes que llegaron a través de IVR para mejorar la efectividad y eficiencia del centro de contacto. Pasando el propósito del cliente de la llamada a través de la automatización del conocimiento y los agentes reciben información precisa y guiada, a la cual el agente puede responder sin ningún vacío de comunicación entre el cliente y el agente.
5.AI para una mayor participación del cliente
En los viejos tiempos, la atención al cliente se medía por la cantidad de tiempo que tardaban en resolver la consulta de un cliente o finalizar una conversación. Hoy en día, la mayor parte de la atención al cliente que se maneja en línea crea muchas barreras de comunicación entre la intención del cliente y la comprensión del asunto por parte del agente. Las empresas también buscan tener conversaciones más prolongadas con sus clientes y también obtener comentarios.
A continuación se muestran algunas de las formas en que la IA mejora la experiencia del cliente
La IA facilita una mejor comprensión del cliente
Con la ayuda de la inteligencia artificial y la ciencia de datos, podemos aprovechar los datos de todos y cada uno de los clientes que se almacenan en el CRM de una empresa. Un programa se basa en un modelo de predicción que puede ayudar a los agentes a obtener rápidamente la información que necesitan para resolver cualquier consulta de los clientes o incluso comprender su comportamiento.
Toma de decisiones en tiempo real y análisis de comportamiento predictivo
Hay muchos ejemplos de análisis predictivo que se utilizan para brindar una experiencia personalizada a los clientes. Existe otra tecnología que lleva el análisis predictivo a un nivel completamente diferente llamado decisiones en tiempo real, que pueden producir resultados con precisión en cuestión de milisegundos, basados en los datos más recientes disponibles sobre el cliente. Se puede integrar con los sitios web mediante una API.
Conclusión
La experiencia del cliente mejorada por IA se aplica a una amplia gama de áreas para mejorar la experiencia con soporte al cliente, servicio al cliente, mejora de devoluciones, resolución de problemas, mejora de la experiencia del sitio web, mensajería y ofertas personalizadas.
El 25% de todas las interacciones con los clientes se automatizaron mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático. Gartner
La inteligencia artificial ya no es ciencia ficción. Las empresas han comenzado a aprovechar la inteligencia artificial para una mejor experiencia del cliente y a medida que avanzamos hacia el futuro. Los servicios dependientes de la máquina son inevitables y el mundo ya está viendo tantas implementaciones.
En este competitivo mundo empresarial, las empresas deben mantenerse a la vanguardia y ser proactivas para resolver los problemas de los clientes. La inteligencia artificial ha proporcionado a las empresas precisamente eso.
