IA para atención al cliente: cómo mejorar la experiencia del cliente más allá de los bots de chat

Para mejorar la experiencia del cliente, las empresas no pueden depender solo de los chatbots y deben implementar tecnología basada en IA que realmente potencie su atención al cliente.

Los chatbots se han convertido prácticamente en sinónimo de inteligencia artificial (IA) para la atención al cliente. Los chatbots que utilizan la IA pueden aumentar las capacidades de un equipo de atención al cliente al responder preguntas rutinarias, proporcionar acceso a la información en todo momento, permitir el soporte multilingüe y mejorar la experiencia general del cliente.

Pero las opciones para utilizar la IA en la atención al cliente van mucho más allá de un chatbot tradicional. Las empresas pueden implementar tecnología basada en IA de muchas otras maneras en todas sus operaciones de atención al cliente, y hacer que una buena atención al cliente pase a ser excelente.

La atención al cliente basada en IA mejora cada parte de una operación, proporcionando experiencias sin problemas tanto para los clientes como para los agentes e impulsando flujos de trabajo más eficientes y rentables. En lugar de reemplazar a los humanos, la IA los potencia, encargándose del trabajo rutinario para que los agentes puedan dedicar más tiempo a interacciones estratégicas, creativas y centradas en el ser humano.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo el soporte de atención al cliente puede aprovechar el uso de la IA:

1. Información más detallada 

La IA puede analizar grandes flujos de datos a gran velocidad, mucho más rápido de lo que podría cualquier humano. Además, estas tecnologías pueden identificar patrones, tendencias y anomalías que podrían pasar desapercibidas para las personas abrumadas por el gran volumen de datos que genera un servicio de atención al cliente o un contact center. La IA puede hacer que el análisis de datos sea mucho más eficiente en tiempo y coste, con información más precisa y exhaustiva que toda la empresa puede aprovechar. 

2. Asistencia para agentes

La IA puede ayudar a los agentes a realizar su trabajo de manera más eficaz al ofrecerles el conocimiento adecuado justo cuando lo necesitan. Con tecnología mejorada, como la Recuperación Aumentada de Generación (RAG), los sistemas de asistencia al agente pueden analizar las interacciones del servicio al cliente en tiempo real, recuperar rápidamente la información más relevante de vastas bases de conocimiento y ofrecérsela a los agentes para brindarles asistencia en tiempo real. Esto no solo acelera la resolución de problemas, sino que también reduce la carga cognitiva, lo que ayuda a los agentes, especialmente a aquellos que son nuevos en el rol, a sentirse más competentes y seguros en el trabajo. 

Según los resultados de un informe de Metrigy encargado por Zoom: el 64 % de las empresas que utilizan asistencia de agente vio una reducción del 28 % en el tiempo medio de gestión, y el 42 % observó una disminución del 29 % en la rotación de agentes.

3. Análisis conversacional

El análisis conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para capturar datos de las interacciones con los clientes, incluidas las interacciones con agentes virtuales. Al transcribir conversaciones de voz y aplicar análisis de sentimientos, las empresas obtienen una visibilidad más profunda de cómo se sienten los clientes acerca de su experiencia y su impresión general de la marca. Estas perspectivas no solo destacan los niveles de satisfacción, sino que también ayudan a los líderes a identificar puntos problemáticos, evaluar el rendimiento de los agentes y detectar áreas donde puede ser necesaria una formación adicional o reciclaje.

4. Autoservicio

El autoservicio está creciendo. Según nuestra investigación de Morning Consult encargada por Zoom, alrededor del 80 % de quienes han tenido éxito en el pasado utilizando Chatbots o bots de voz afirma que siempre, a menudo o a veces prefieren un soporte que no implique la intervención de un humano.

Aunque los chatbots tradicionales pueden ofrecer a los clientes una opción de autoservicio hasta cierto punto, la IA ahora puede ayudar de forma inteligente a los clientes a resolver problemas por sí solos. Las nuevas innovaciones en IA agéntica significan que los chatbots pueden tener una comprensión contextual de los patrones de comportamiento humano, recordar interacciones, razonar y adoptar medidas, con una menor necesidad de ayuda de un agente humano.

5. Formación virtual potenciada por IA

La IA puede optimizar la configuración de agentes virtuales al integrar automáticamente preguntas frecuentes, documentos y bases de conocimiento para desarrollar flujos de conversación. Posteriormente, puede simular interacciones con clientes, probar respuestas y optimizar el rendimiento antes de su lanzamiento, lo que garantiza que el agente virtual esté listo para resolver solicitudes reales de los clientes.

La IA y el ML pueden analizar grandes flujos de datos en poco tiempo, mucho más rápido de lo que podría hacerlo cualquier ser humano. Además, estas tecnologías pueden identificar patrones, tendencias y anomalías que podrían pasar inadvertidas para las personas abrumadas por el gran volumen de datos que genera u centro de contacto o de atención al cliente. Pero con la IA para la atención al cliente, los agentes pueden aumentar la productividad, eliminar la duplicación de esfuerzos y controlar los costes.

La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar directamente a los agentes a hacer su trabajo de forma más eficaz. Por ejemplo, la IA puede analizar las interacciones de atención al cliente, encontrar rápidamente la información que los agentes de soporte al cliente necesitan para resolver los problemas y mostrarla en las pantallas de sus equipos. 

Esta aplicación de la IA para la atención al cliente ahorra tiempo, lo que permite a los agentes resolver más rápido las consultas de los clientes. Sin embargo, también ayuda a los agentes, en particular a los nuevos, a hacer su trabajo de forma más competente y con menos estrés.

El análisis conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para capturar datos de conversaciones entre personas. Esta tecnología proporciona más información sobre las impresiones de los clientes con respecto a su marca y su nivel de satisfacción. También puede ayudar a evaluar el desempeño de los agentes e identificar áreas en las que pueden necesitar formación de refuerzo.

Además de proporcionar a los agentes acceso rápido a la información que necesitan durante las interacciones con los clientes, la IA puede realizar algunas tareas que ocupan el tiempo de un agente. La automatización robótica de procesos basada en IA puede realizar tareas sencillas, como actualizar registros o generar seguimientos para que los agentes humanos puedan pasar a la siguiente llamada.

Una encuesta de Deloitte reveló que las organizaciones que implementaron la RPA obtuvieron un retorno de la inversión en menos de 12 meses, con un promedio del 20 % de una capacidad equivalente a tiempo completo proporcionada por la solución. Además, el 90 % de las empresas que usan la RPA observan una mejora de la calidad y la precisión, el 86 % informan una mejora de la productividad y el 59 %, una reducción en los costos.

La formación exitosa de nuevos agentes de atención al cliente es clave si se pregunta cómo ofrecer la mejor experiencia del cliente. Sin embargo, tradicionalmente, es un proceso que lleva mucho tiempo, y siempre existe la preocupación de que la primera llamada del agente sea una consulta inusual del cliente. La IA puede crear un programa de formación mediante capacidades de voz a texto, hacer que los nuevos agentes se sometan a escenarios de prueba basados en preguntas frecuentes y evaluar su preparación para comenzar a trabajar de forma independiente.

La tendencia del autoservicio está en alza. Alrededor del 71 % de los clientes quiere que las empresas ofrezcan soporte a través de mensajería en lugar de solo por teléfono. 

Si bien una base de conocimientos puede proporcionar a los clientes una opción de autoservicio hasta cierto punto, la IA puede ayudar de forma inteligente a los clientes a resolver problemas por sí solos. El ML y la IA pueden detectar patrones de comportamiento humano y aprender las mejores formas para que los clientes encuentren las respuestas necesarias.

Si bien la automatización puede optimizar los procesos, tenga en cuenta que la IA también puede mejorar la experiencia general del cliente, a veces mucho más que los agentes humanos que utilizan solo procesos tradicionales. Los siguientes son algunos ejemplos de lo que la IA puede hacer.

1. Personaliza la experiencia del usuario

La IA puede analizar los datos rápidamente y adaptar las respuestas a cada cliente. Por ejemplo, puede identificar la ubicación de un cliente y poner a disposición ofertas de productos o servicios a nivel local. La IA también puede analizar los datos de un cliente individual para lograr un grado aún mayor de personalización.

2. Mejora las interacciones humanas con los clientes

La IA también ayuda a los representantes humanos de atención al cliente a realizar su trabajo de manera más eficaz. La IA puede resumir las interacciones durante una transferencia para ayudarles a los agentes a ponerse al día rápidamente y resolver los problemas más rápido. Además, cuando los agentes virtuales de IA gestionan la mayoría de las consultas, los agentes pueden centrarse en mejorar sus habilidades para ofrecer excelentes experiencias de atención al cliente.

La IA puede analizar los datos rápidamente y adaptar las respuestas a cada cliente. Por ejemplo, con la IA, atención al cliente puede tener en cuenta la ubicación de un cliente y hacer ofertas de productos o servicios disponibles localmente. La IA también puede analizar los datos de un cliente individual para lograr un grado aún mayor de personalización.

La IA para atención al cliente también ayuda a los representantes humanos de atención al cliente a hacer su trabajo de forma más eficaz. La IA puede recopilar información de un traspaso a agentes para una resolución de problemas más rápida. Además, cuando los bots de chat de IA se ocupan de las consultas básicas, los agentes se pueden enfocar en asuntos más complejos y ofrecer experiencias excelentes de atención al cliente.

La IA también beneficia a los agentes, ayudándolos a prepararse para el éxito y a crear un entorno de trabajo menos estresante. Puede lograr lo siguiente:

1. Evita el agotamiento

El trabajo de un agente de atención al cliente puede ser estresante ante largas colas de clientes esperando su asistencia y un reloj que graba su tiempo de resolución. Demasiadas horas de estrés producen agotamiento. La IA puede ofrecerles a los clientes opciones de autoservicio que reducen las colas y ayudan a evitar el agotamiento de los agentes.

2. Optimiza los flujos de trabajo

La IA aplicada al servicio al cliente simplifica la posibilidad de prestar la mejor experiencia de asistencia posible de diversas maneras, entre estas: 

• Automatiza tareas para reducir el trabajo posterior a la llamada, como resumir interacciones y tomar notas después de la llamada. 
• Proporciona a los agentes un acceso rápido a la información que necesitan para que puedan asistir al cliente de manera más eficiente y reducir el tiempo promedio de gestión. 

Cuando los agentes de atención al cliente tienen una larga cola de clientes esperando su asistencia y un reloj que marca su tiempo de resolución, su trabajo puede ser estresante. Y demasiadas horas de estrés provocan agotamiento. La IA puede ofrecer a los clientes opciones de autoservicio que reducen las colas y ayudan a evitar el agotamiento de los agentes.

Cuando la IA automatiza las tareas y proporciona a los agentes un acceso rápido a la información que necesitan, cada interacción es más rápida y más eficiente. Los clientes valoran el breve tiempo de espera, y los agentes, la resolución rápida.

La IA aporta muchos beneficios a la atención al cliente, aumentando en última instancia la eficiencia y la productividad y mejorando la experiencia de los clientes. Dado que 3 de cada 4 consumidores afirman comentar con otras personas sus experiencias positivas o negativas en materia de asistencia, la atención al cliente basada en IA que proporciona interacciones positivas se está convirtiendo en un elemento diferenciador clave para las empresas. Como resultado, las empresas se benefician de las siguientes ventajas del servicio de atención al cliente con IA:

1. Reducción de costes y optimización de recursos

La implementación de IA ahorra tiempo, permite el autoservicio y reduce la demanda de horas extra de los agentes, a la vez que proporciona un excelente servicio al cliente. Además, ampliar las capacidades con tecnología de IA es más rentable que contratar nuevos agentes. A largo plazo, se perderán menos puestos de trabajo, ya que si la demanda disminuye debido a una recesión económica, una empresa puede minimizar el uso de la IA y evitar tener que despedir empleados.

2. Asistencia las 24 horas del día

Los clientes tienen preguntas y necesitan asistencia a cualquier hora del día; no quieren esperar a que abra el Comercial para obtener ayuda. La IA puede trabajar las 24 horas del día y es accesible a través de llamadas telefónicas, chatbots de sitios web, redes sociales o aplicaciones como Facebook Messenger. Los clientes pueden obtener las respuestas cuando les resulte más conveniente. La IA para el servicio de atención al cliente también ayuda a los agentes a evitar un pico de consultas a las 9 de la mañana.  

3. Información predictiva

Las empresas utilizan la IA para comprender el estado de las cosas: la actualización del proyecto, la orientación a través de un proceso y el estado de los artículos en fabricación o envío. Pero más allá del análisis descriptivo , la IA también puede proporcionar información predictiva y debería formar parte de la estrategia general de CX de un negocio. Por ejemplo, la IA puede ir más allá de los informes superficiales y revelar patrones ocultos en los datos de los clientes, resaltar las señales tempranas de pérdida de clientes y sacar a la luz los resultados probables. Esto ayuda a los líderes a tomar decisiones más rápidas e inteligentes que mejoran el rendimiento y la satisfacción del cliente.

4. Asistencia proactiva 

Con la IA, los equipos de atención al cliente pueden cambiar su estrategia de respuesta de reactiva a proactiva. De hecho, la IA puede proporcionar información sobre los datos que los clientes pueden necesitar en función de los productos que han comprado o los servicios que han recibido. Estos datos pueden activar recordatorios para que los clientes tomen medidas sin tener que ponerse en contacto con el soporte al cliente. Por ejemplo, la IA puede enviar una alerta para informar a un cliente que podría quedarse sin un producto pronto y que es hora de volver a hacer un pedido.

Estos pequeños momentos muestran a un cliente que se le cuida y pueden ayudar a transformar las interacciones de una experiencia mediocre a una memorable. 

5. Toma de decisiones de los clientes

Los consumidores están familiarizados con los agentes virtuales tradicionales basados en IA, que responden a sus preguntas y les ayudan a acometer tareas sencillas. A medida que se amplían las capacidades de las plataformas de IA, los agentes virtuales pueden resolver consultas más complejas. También pueden guiar a los clientes en la toma de decisiones ayudándoles a hacer compras con las que estarán más satisfechos o a elegir la mejor oferta de servicios con que satisfacer sus necesidades.

Las implementaciones de IA ahorran tiempo, permiten el autoservicio y reducen la demanda de horas extra de los agentes, a la vez que proporcionan una excelente atención al cliente. Además, ampliar las capacidades de atención al cliente con tecnología de IA es más rentable que contratar nuevos agentes. Y, si la demanda disminuye debido a una recesión económica, una empresa puede reducir la IA y evitar la necesidad de despedir empleados.

Cuando los clientes tienen preguntas o necesitan ayuda, no quieren esperar al horario comercial. La IA puede trabajar las 24 horas del día y estar disponible a través de llamadas telefónicas, bots de chat de sitios web, redes sociales o aplicaciones, como Facebook Messenger. Los clientes pueden obtener las respuestas cuando les resulte más conveniente, y la IA para atención al cliente ayuda a los agentes a evitar el pico de volumen de las 9 de la mañana.  

Las empresas utilizan la IA y el ML para comprender cómo están las cosas ahora: el estado actual del proyecto, la orientación a través de un proceso y dónde se encuentran los artículos en fabricación o envío. Pero más allá del análisis descriptivo, la IA y el ML también pueden proporcionar información predictiva y deben formar parte de su estrategia general de CX. Por ejemplo, la IA puede extraer datos a fin de generar clientes potenciales para el equipo de ventas, analizar interacciones en busca de señales de que el cliente puede cancelar su contrato sin intervención y proporcionar a los líderes comerciales resultados probables para una toma de decisiones inteligente. 

Con la IA, el equipo de atención al cliente puede cambiar su enfoque de reactivo a proactivo. De hecho, la IA puede proporcionar ideas sobre la información que los clientes pueden necesitar en función de los productos que compraron o los servicios que recibieron.

No será necesario esperar a que los clientes se pongan en contacto con el equipo de soporte al cliente. El equipo puede iniciar y controlar las interacciones y garantizar excelentes experiencias de los clientes.

Los consumidores están familiarizados con los asistentes virtuales basados en IA, que responden a sus preguntas y los ayudan a realizar tareas sencillas. A medida que se amplían las capacidades de las plataformas de IA, los asistentes virtuales pueden guiar a los clientes en la toma de decisiones para ayudarlos a realizar compras con las que estarán más felices, tomar decisiones sobre reparación frente a reemplazo o elegir la mejor oferta de servicios para sus necesidades.

Las plataformas de IA para atención al cliente tienen distintos precios, pero muchas se ofrecen a través del modelo de software como un servicio (SaaS), y se cobra una cuota mensual en lugar de requerir que las empresas que realicen una inversión de capital (CapEx).

Por supuesto, cada empresa debe considerar su presupuesto y los problemas que planea resolver con la IA. Pero recuerde tener en cuenta el costo total de propiedad del soporte al cliente y comparar los costos de la solución de IA con otras opciones, incluida la contratación de más empleados. Es probable que el costo de la IA sea favorable.

Empezar a utilizar la IA para el servicio de atención al cliente requiere una planificación cuidadosa. En primer lugar, debe determinar las tareas que la IA realizará para su empresa y los datos que necesita para entrenar su plataforma, como la integración con su base de conocimiento o su sistema de gestión de atención al cliente. 

Trabajar con el proveedor de plataformas de atención al cliente con IA adecuado puede facilitar el proceso, ya que obtendrá la orientación y el soporte que necesita para una implementación exitosa.  

Zoom Virtual Agent es un gran paso hacia el soporte al cliente impulsado por IA. Al ser una solución de autoservicio impulsada por un marco de IA agéntica para ayudarle a ofrecer una atención siempre activa y proactiva, Zoom Virtual Agent no solo responde, sino que actúa con determinación para resolver las necesidades de sus clientes. Zoom Virtual Agent también se integra con varios CRM, sistemas de emisión de tickets y plataformas CCaaS para ayudarle a crear un entorno de comunicaciones unificadas conectado e inteligente. 

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