El servicio de atención al cliente de Turbo-Carga con Inteligencia Artificial

Con las empresas luchando por sobrevivir a la tormenta COVID-19, nuevos enfoques y tácticas han sustituido a los modelos y estrategias comerciales existentes. Sin embargo, el mayor desafío para las empresas sigue siendo asegurar una experiencia superior para los clientes y preservar las relaciones para prosperar en esta nueva normalidad.

De hecho, según una encuesta realizada por Forrester, los consumidores se sienten ahora más fragmentados, desconectados y menos dignos de confianza de las marcas que antes. Acompañados de mínimas interacciones físicas, las empresas buscan idear formas únicas de interactuar con los clientes y mantenerlos contentos y conectados.

Los modelos actuales de servicio al cliente dependen de la disponibilidad de un ejército de agentes para resolver satisfactoriamente las consultas de los clientes. Estos agentes interactuarían con el cliente, comprenderían sus problemas y luego proporcionarían las mejores soluciones posibles. El sistema CRM utilizado por los agentes, típicamente incluía características de gestión de casos que les permitían crear casos y dirigirlos al mejor individuo o equipo posible que luego intentaría resolver la consulta basándose en su experiencia.

TRANSFORMANDO EL SERVICIO DE ATENCIÓN AL CLIENTE CON AI

Con las empresas deseosas de reducir los costos, los gerentes del servicio de atención al cliente se ven obligados a encontrar formas novedosas de proporcionar un nivel de apoyo similar o mayor sin ampliar la huella de su equipo. El comportamiento del consumidor también está cambiando, ya que los clientes esperan experiencias más personalizadas con un tiempo de resolución más rápido. Aquí es donde la Inteligencia Artificial (AI) y el Aprendizaje Automático (ML) juegan un papel integral en la remodelación de los modelos de servicio al cliente y en la mejora de las relaciones con los clientes.


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AI/ML no sólo puede descargar las tareas rutinarias realizadas por los agentes, sino también proporcionar a los clientes canales de autoservicio para encontrar información rápidamente y plantear una consulta si es necesario. Puede proporcionar a los supervisores información en tiempo real sobre los boletos de servicio para optimizar las operaciones de apoyo. De hecho, los gerentes de soporte pueden ampliar las operaciones en muy poco tiempo para dar soporte a múltiples líneas de productos/servicios aprovechando la IA/ML.

Con la IA transformando las operaciones tradicionales de los centros de contacto, McKinsey pronostica que para el 2030, el 70% de las compañías adoptarán la IA, con la mayoría usando una gama completa de tecnología de IA.

IMPACTO DURADERO DE LA AI EN TODA LA CADENA DE VALOR DE SERVICIO AL CLIENTE

La IA puede transformar fundamentalmente varios aspectos del ecosistema de servicio al cliente. Desde ayudar a los agentes con el enrutamiento inteligente de los billetes hasta generar conocimientos basados en los datos de los billetes de servicio, la IA puede tener un impacto a largo plazo en toda la cadena de valor.

Los principales objetivos de las empresas para implementar un servicio de atención al cliente impulsado por la IA incluyen:

  • Profundizar las relaciones con los clientes
  • Escalar rápidamente las operaciones de apoyo
  • Aumentar el rendimiento de la aplicación
  • La toma de decisiones impulsada por la perspicacia
  • Mejorar las funciones comerciales
  • Los agentes de poder

UNA MIRADA A LOS PRINCIPALES CASOS DE USO DE LA I.A. EN EL SERVICIO DE ATENCIÓN AL CLIENTE


FIGURA 1: IMPACTO DE LOS ESCENARIOS DE LA I.A. EN DIFERENTES PERSONAS

Los beneficios de la IA, aunque significativos para los agentes y clientes, se verán en todo el ecosistema. Exploremos los escenarios clave en los que la IA puede mejorar la interacción con los clientes y mejorar la productividad de los agentes.

Elevar el autoservicio del cliente con los bots

Con el servicio de atención al cliente convirtiéndose en un diferenciador clave, las empresas saben que deben estar disponibles para los clientes 24X7. Inicialmente, las compañías lograron esto al proveer información genérica a través de múltiples fuentes como preguntas frecuentes, videos de solución de problemas y guías. Sin embargo, la falta de personalización dejó a los clientes abrumados, lo que a la larga llevó a la frustración. De hecho, una encuesta de Gartner encontró que sólo el 9% de los clientes reportaron resolver sus problemas completamente a través del autoservicio.
La IA lleva esto al siguiente nivel al humanizar la entrega de información relevante. Los robots de conversación que aprovechan el ML pueden manejar la mayoría de las consultas de los clientes al observar las transacciones, hacer actualizaciones de la información personal y manejar tareas simples como desbloquear cuentas y restablecer contraseñas. También son capaces de pasar sin problemas a un agente vivo para interacciones más complejas, además de transmitir la información ya recopilada. Esto también es cierto en el caso de asistentes virtuales como Alexa, Google Home donde la PNL se aprovecha para “escuchar” las consultas de los clientes.

Comunidades de clientes con poder de IA

A los clientes les encanta mirar la información del sitio web antes de llegar al servicio de asistencia y, por lo tanto, es crucial tener un portal comunitario sólido con información relevante. Una comunidad de clientes impulsada por la IA puede entender la intención y contextualizar la búsqueda del cliente mediante referencias cruzadas con la transacción, el historial de ubicación y el comportamiento del cliente, y sugerir la respuesta más relevante.

Puede mezclar información de múltiples fuentes, como manuales de productos, vídeos de capacitación y señalar una pregunta similar que ya ha sido respondida. Esto no sólo mejora las tasas de desviación de casos, sino también la satisfacción del cliente, ya que las consultas se resuelven casi instantáneamente.

Enrutamiento inteligente de billetes y respuesta automatizada

Un agente de L1 se encarga de rastrear los billetes entrantes, clasificarlos y dirigirlos al equipo apropiado. Esto suele llevar mucho tiempo y puede ser abrumador en caso de un aluvión de boletos debido a una interrupción continua del servicio. La IA puede automatizar todo el proceso de etiquetado de los boletos entrantes desde múltiples canales y resumir, calibrar la intención, comprender la urgencia y encauzarlos eficazmente hacia el especialista adecuado. Además, se puede generar una respuesta contextualizada y enviarla al cliente de forma instantánea.

Imagina un escenario en el que el cliente se enfrenta a problemas en la instalación o configuración del producto. Cuando el cliente levanta un ticket, se pueden enviar enlaces a los videos de instalación o a las preguntas frecuentes de configuración mientras el ticket está siendo atendido por un equipo. Esto ayudará al cliente a solucionar el problema antes de que incluso plantee una consulta al servicio de asistencia.

Potenciar a los agentes con la búsqueda cognitiva

Se espera que los agentes de apoyo de hoy en día hagan algo más que resolver las consultas de los clientes. Se espera que construyan relaciones con los clientes generando contactos, proporcionando información sobre el producto, ventas cruzadas / up-selling y que sean la voz del cliente para la empresa. Sin embargo, esto sólo puede ser posible si están armados con la información correcta que también es contextual. El apoyo centrado en el conocimiento (KCS) es uno de los principios rectores del éxito de una operación de apoyo al cliente.

La búsqueda cognitiva impulsada por la inteligencia artificial puede aportar información relevante que se almacena en sistemas CRM, portal de conocimiento, intranet de la empresa, contenido de medios ricos y se combina en un formulario que es fácilmente consumible. Esto permite que el agente encuentre información relevante sin tener que cribar largos resultados de búsqueda. La búsqueda cognitiva también se puede ampliar rápidamente y ajustar la relevancia de los resultados a lo largo del tiempo.

El servicio de atención al cliente es una de las principales áreas en las que la IA se utiliza y muestra un impacto. Estando en una era de servicio al cliente personalizado y de experiencias avanzadas de los clientes, equipar la plataforma CRM con la IA puede ser una gran manera de dar el salto a la próxima transformación del negocio. Todas las herramientas y técnicas adecuadas pueden ayudar a los agentes a ser más eficaces y productivos en este nuevo orden mundial.

Referencias:
1. https://go.forrester.com/blogs/as-overall-energy-wanes-preserve-relationships-with-your-highest-energy-consumers/
2. https://www.orange-business.com/en/magazine/secret-agent-ai-contact-center
3. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-09-25-gartner-says-only-9-of-customers-report-solving-thei-de-clientes-informes-resolución-de-la-igualdad