El futuro de la atención al cliente: cómo la IA está impulsando la capacidad, el rendimiento y la satisfacción

La atención al cliente se ha vuelto cada vez más importante, con 88% de compradores decir que la experiencia que brinda una empresa es tan importante como sus productos o servicios. Acerca de 72% de clientes exigir un servicio inmediato y casi 70% Espere que cualquier persona con la que interactúen tenga el contexto completo. Sin embargo, este nivel de atención al cliente es costoso, lo que lleva a los líderes empresariales a buscar la IA para lograr una mayor rentabilidad y, con suerte, altos niveles de servicio.

La IA no es una píldora mágica y la mayoría de las interacciones con bots Todavía terminamos con consumidores que solicitan conectarse con un agente humano. Sin embargo, los agentes conversacionales se están volviendo más naturales y humanos, mientras que los consumidores se están volviendo más abiertos a las interacciones con la IA si ésta les permite obtener un servicio rápido y de alta calidad.

Creemos que la experiencia del cliente es una de las áreas más fructíferas para la aplicación de la inteligencia artificial. A través de la inteligencia artificial, podemos obtener una visión más profunda de las necesidades de los clientes y ofrecer experiencias sorprendentes de manera consistente a un costo reducido.

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IA predictiva e IA generativa en atención al cliente

La IA predictiva ha estado mejorando la atención al cliente desde hace algún tiempo, ofreciendo análisis avanzados, análisis de comentarios y asignación de recursos. El auge de las tecnologías de IA generativa con agentes de IA conversacionales de siguiente nivel está llevando la atención al cliente a nuevas alturas.

IA predictiva Las aplicaciones tienen como objetivo reducir los costos de atención al cliente y mejorar la experiencia del cliente a través de:

• Enrutamiento automatizado de tickets. Usar análisis predictivos para enrutar automáticamente los tickets de los clientes al agente de soporte más adecuado en función del desempeño y la experiencia anteriores.
• Previsión de recursos. Predecir la demanda de recursos de soporte en diferentes momentos, permitiendo una mejor asignación del personal y menores tiempos de espera para los clientes.
• Predicción de problemas. Predecir problemas o preguntas comunes que puedan tener los clientes, permitiendo tomar medidas proactivas para resolverlos antes de que se agraven.
• Predicción de abandono. Identificar a los clientes que probablemente abandonen, permitiendo una intervención oportuna para retenerlos.
• Predicción del valor de por vida. Predecir el valor de vida de los clientes para priorizar el soporte y los recursos en consecuencia.
• Mantenimiento predictivo. Para productos que requieren mantenimiento, predecir cuándo vence el mantenimiento o cuándo es probable que ocurra una falla, garantizar soporte oportuno y minimizar el tiempo de inactividad.

Por otra parte, IA generativa puede mejorar la eficacia de los agentes de sus clientes y reducir su carga de trabajo potenciando:

• Agentes conversacionales avanzados. Crear chatbots avanzados y asistentes virtuales capaces de involucrar a los clientes en interacciones naturales y significativas para resolver consultas o brindar información.
• Generación de base de conocimientos.. Generar y actualizar continuamente artículos de la base de conocimientos o preguntas frecuentes basados ​​en consultas comunes y necesidades cambiantes de los clientes.
• Herramientas de búsqueda interna. Impulsar las herramientas de búsqueda interna con IA generativa para proporcionar resultados más precisos y contextualmente relevantes cuando los agentes de soporte o los clientes buscan información dentro de una base de conocimientos o un portal de soporte.
• Generación de resumen automatizada. Resumir interacciones prolongadas con los clientes o comentarios para facilitar el análisis y el seguimiento por parte de los agentes de soporte.
• Escritura predictiva. Ayudar a los agentes de soporte con escritura predictiva, haciendo que el proceso de respuesta a los clientes sea más rápido y eficiente.
• Redacción de respuesta. Ayudar a los agentes de soporte redactando respuestas iniciales a los correos electrónicos de los clientes, ahorrando tiempo y garantizando la coherencia en la comunicación.
• Generación de respuesta automatizada. Generar respuestas a las consultas de los clientes basadas en interacciones históricas y la comprensión contextual del problema en cuestión.
• Personalización de respuesta. Crear contenido y respuestas personalizados basados ​​en los datos del cliente para mejorar el compromiso y la satisfacción.
• Generación de guiones y material formativo.. Creación de guiones y materiales de capacitación para agentes de soporte basados ​​en escenarios comunes y protocolos de atención al cliente en evolución.

La IA predictiva se destaca por impulsar la productividad a través de la automatización de tareas y el análisis avanzado, mientras que la IA generativa mejora la atención al cliente al capacitar a los agentes humanos para brindar asistencia rápida, relevante y personalizada a los clientes.

Ahora, profundicemos en los agentes conversacionales y los centros de contacto impulsados ​​por IA como los ejemplos más destacados de la aplicación de IA en la atención al cliente.

Agentes conversacionales

Los chatbots para atención al cliente existen desde hace un tiempo, pero hasta hace poco solo podían manejar las solicitudes de servicio más básicas. Los últimos avances en capacidades de modelos de lenguaje grandes (LLM) han revolucionado las aplicaciones de atención al cliente, ya que los bots impulsados ​​por LLM ahora pueden manejar conversaciones mucho más complejas que sus predecesores. Sin embargo, no debemos esperar que la IA generativa reemplace por completo a los agentes de atención al cliente en un futuro próximo. La tecnología aún no es lo suficientemente fiable y puede producir errores factuales que no podemos permitirnos en las comunicaciones directas con los clientes.

Los métodos de IA generativa probablemente se combinarán con IA predictiva y otros métodos de software para ofrecer soluciones completas para solicitudes básicas y ayudar a los agentes humanos con solicitudes más complejas. Por ejemplo, los agentes conversacionales pueden responder directamente a las preguntas frecuentes, autenticar a los clientes mediante una serie de preguntas de seguridad y detectar la intención del cliente de dirigir las consultas al agente humano adecuado. Además, pueden ayudar a los agentes de atención al cliente a brindar un servicio mejor y más rápido al resumir solicitudes extensas de los clientes, redactar respuestas teniendo en cuenta interacciones pasadas con un cliente y traducir solicitudes y respuestas a varios idiomas para brindar soporte multilingüe.

Los agentes de IA conversacional se pueden implementar de varias maneras, desde crear agentes personalizados con tecnología LLM desde cero hasta usar un servicio similar a ChatGPT tal como está. La mayoría de las empresas buscan una solución equilibrada que ofrezca buen rendimiento, control y transparencia suficientes y que se ajuste a su presupuesto. Dos enfoques comunes son:

• Seleccionar un modelo de lenguaje previamente entrenado, propietario o de código abierto, y ajustarlo o aumentarlo con una base de conocimiento interna para un rendimiento mejor y más confiable.
• Asociarse con empresas de IA que se especializan en desarrollar e implementar agentes de IA conversacionales y que pueden brindar a las empresas acceso a las últimas tecnologías y experiencia. Algunos ejemplos de estas soluciones incluyen Amazon lex, Asistente IBM Watsonxy LivePerson.

El mejor enfoque para una empresa en particular dependerá de sus necesidades y recursos específicos.

Centros de contacto

Cuando hablamos de IA que impulsa la atención al cliente, vamos mucho más allá de los chatbots. Los últimos avances en los modelos de IA de texto a voz y de voz a texto han permitido una gama más amplia de aplicaciones de IA en los centros de contacto, donde ahora se implementa la IA para manejar no solo solicitudes escritas sino también llamadas de clientes.

Soluciones como Amazon conectar, Centro de contacto AI por Google, crestay Poli IA afirman aumentar significativamente los puntajes de satisfacción del cliente y disminuir los tiempos promedio de atención al ofrecer asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana a través de múltiples canales. Por ejemplo, Poly AI reclamaciones que sus asistentes pueden atender hasta el 50% de las llamadas entrantes. Pueden autenticar a las personas que llaman, permitir que los clientes realicen pagos por teléfono, gestionar reservas y reservas, responder preguntas frecuentes, ayudar a los clientes a rastrear pedidos y reprogramar entregas, y guiar a las personas que llaman a través de procesos de solución de problemas y soporte técnico, todo a través de conversaciones naturales y en varios idiomas.

Para los casos en los que un robot de voz no puede manejar una llamada, la IA ofrece múltiples soluciones para aumentar la productividad de los agentes humanos al optimizar el enrutamiento de llamadas, eliminar el trabajo posterior a la llamada mediante la toma automática de notas y resúmenes, y hacer emerger rápidamente la base de conocimiento interna para sugerir soluciones incluso para los casos más complejos.

La IA ya está teniendo un impacto significativo en las interacciones con los clientes y, a medida que continúa desarrollándose, podemos esperar ver formas aún más innovadoras y efectivas de implementar la IA para la atención al cliente.

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• Fuente: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/