Todo lo que debes saber sobre el uso de la IA en el servicio de atención al cliente

Contenidos

• ¿Qué es la IA en el servicio de atención al cliente?
• ¿Qué ventajas aporta la IA al servicio de atención al cliente?
• 8 ejemplos de la IA en el servicio de atención al cliente
• ¿Cómo usar la IA para mejorar el servicio de atención al cliente?
• 3 aspectos que se deben tener en cuenta a la hora de implementar la IA en el servicio de atención al cliente
• El futuro de la IA en el servicio de atención al cliente
• ¿Cómo empezar a usar la IA en el servicio de atención al cliente?

Si le pedimos a cualquier profesional del servicio de atención al cliente que describa cómo han sido los últimos años, probablemente diría que “intensos». Con presupuestos cambiantes y las expectativas de los clientes en aumento, los equipos de atención al cliente tratan incesantemente de dar respuesta a una cuestión importante: ¿cómo conseguir hacer más con menos? La respuesta es aplicando la IA al servicio de atención al cliente.

Desde la pandemia, el servicio de atención al cliente ha sido una montaña rusa. Las expectativas de los clientes son mayores que nunca: el 72% de los consumidores señala que mantendrá su fidelidad a aquellas empresas que ofrezcan un servicio de atención al cliente más rápido. Por otro lado, el 78% de los agentes del servicio de atención al cliente afirma que es difícil encontrar un equilibrio entre la velocidad y la calidad en comparación con el 63% de 2020. Todas estas presiones han conllevado una tasa de rotación de personal del 19% en las organizaciones de atención al cliente.

Mientras que la IA predictiva no es nada nuevo para el servicio de atención al cliente, la IA generativa ha pasado hace poco a ser el centro de todas las miradas. Gracias al increíble potencial de esta nueva tecnología, los profesionales del servicio de atención al cliente y los clientes tienen curiosidad por saber cómo afectará el servicio de atención al cliente con tecnología de IA a su experiencia. Veamos lo que puede hacer la IA, sus ventajas y por dónde puedes empezar.

¿Qué es la IA en el servicio de atención al cliente?

Existen formas muy diversas en las que puedes usar la IA en el servicio de atención al cliente. Por ejemplo, puedes integrar chatbots con tecnología de IA en los canales y optimizar al instante la experiencia del servicio de atención al cliente. Además de responder las preguntas habituales, estos chatbots pueden saludar a tus clientes, presentar artículos de bases de conocimientos, guiarlos a través de los procesos comerciales comunes, enviar a un técnico en caso de solicitud de servicios externos y remitir las preguntas más complejas a la persona adecuada.

Imagina esto desde la perspectiva del cliente: quieres devolver unos zapatos y necesitas ayuda. Inicias un chat online con un agente y tienes que esperar 30 minutos para obtener una respuesta.

Con la IA en el servicio de atención al cliente, conseguirás una respuesta personalizada en tan solo unos segundos. Piensa en ello como si fuera un amigo virtual que no solo tiene información, sino que sabe exactamente cuáles son tus necesidades y preferencias. Lo único que tienes que hacer es decirle con qué necesitas ayuda y se encargará de todo lo demás. No tendrás que buscar tu número de seguimiento, indicar una dirección de correo electrónico ni explicar los detalles de tu compra. Dispone de todos estos datos y sabe perfectamente lo que tiene que hacer.

Por ello, muchas organizaciones ya usan la IA para el servicio de atención al cliente. De hecho, la proporción de responsables de la toma de decisiones del servicio de atención al cliente que indican que usan la IA, ha aumentado un 88% desde 2020 (del 24% al 45%).

¿Qué ventajas aporta la IA al servicio de atención al cliente?

Veamos cinco formas en las que el uso de la IA en el servicio de atención al cliente puede ayudar a tu equipo, sobre todo si tienes interés en empezar a aplicar la IA generativa:

1. Mayor productividad: Hemos descubierto que el 84% de los responsables tecnológicos cree que la IA ayudará a tu organización a ofrecer un mejor servicio. Ejemplo: los asistentes conversacionales basados en la IA pueden aumentar un 14% la productividad de los agentes del servicio de atención al cliente.
   
2. Más eficiencia: Los procesos manuales pueden suponer una buena parte del trabajo de los agentes del servicio de atención al cliente. Entre estos, se encuentran tareas como avanzar y volver entre los distintos sistemas o pantallas para ver el historial del cliente, buscar artículos de bases de conocimientos, enviar trabajadores a las instalaciones en las que se requieren servicios de asistencia e introducir respuestas manualmente, los cuales son susceptibles de contener errores cuando son realizados por humanos. La IA en el servicio de atención al cliente puede ofrecer a los agentes recomendaciones inteligentes de bases de conocimiento, información conversacional y datos del cliente. Nuestro último estudio ha revelado que el 63% de los profesionales del servicio de atención al cliente señala que la IA les ayudará a atender a sus clientes con mayor rapidez.
   
3. Interacciones del servicio de atención al cliente más personalizadas: Cuando un cliente inicia una conversación con un chatbot, la IA puede introducir información importante en tiempo real como, por ejemplo el nombre, la ubicación, el tipo de cuenta y el idioma seleccionado del cliente. En caso de que la consulta requiera la visita de un técnico, la IA puede enviarle toda la información importante para que este pueda ofrecer una asistencia personalizada desde que entra por la puerta.
   
4. Menos desgaste y mejor ánimo: La IA permite que los agentes eliminen el trabajo repetitivo al que hay que dedicarle bastante tiempo y se centren en las situaciones que requieren resolver problemas de forma creativa, inteligencia social y pensamiento crítico complejo, actividades que cambiarán la experiencia general del cliente. No es de sorprender que el 79% de los responsables informáticos señale que la IA generativa ayudará a reducir la carga de trabajo del equipo y, por tanto, a reducir el desgaste laboral.
   
5. Una experiencia de atención al cliente proactiva: La IA puede extraer información de los contratos, garantías, historiales de compra y datos comerciales de tus clientes que sirva como base para los siguientes pasos que deben dar los agentes con los clientes, incluso después de que haya finalizado la interacción de atención al cliente. Por ejemplo, la IA puede informar a los clientes de que se acerca la renovación de su suscripción, recordarles que es el momento de concertar una cita de mantenimiento o avisarles de que se encuentra disponible la actualización de un producto o un descuento. Si lo llevamos al siguiente nivel, la IA generativa puede incluso resumir las conversaciones con los clientes y elaborar artículos de bases de conocimientos para futuras consultas.

8 ejemplos de la IA en el servicio de atención al cliente

Independientemente de que se trabaje en el centro de atención al cliente o sobre el terreno, el uso de la IA en el servicio de atención al cliente puede transformar la experiencia del cliente. Son ejemplos de ello:

1. Generación de contenidos: La IA generativa puede analizar los mensajes de los clientes, extraer datos relevantes y generar respuestas como si fuera un humano a las preguntas de los clientes, por lo que mejora los tiempos de respuesta y la satisfacción general del cliente. Esto es así principalmente cuando la IA cuenta con datos y conocimientos de gestión de la relación con el cliente.

2. Chatbots: Los chatbots basados en la IA pueden tramitar consultas básicas de los clientes, ofrecerles respuestas inmediatas y asistirles con tareas de seguimiento de pedidos, recomendaciones de productos o resolución de problemas. Se encuentran disponibles las 24 horas del día los 7 días de la semana, por lo que reducen los tiempos de respuesta y mejoran la disponibilidad del servicio de atención al cliente.

3. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): El PLN es una tecnología que hace posible que los sistemas de IA entiendan e interpreten el lenguaje humano. Ayuda a analizar el sentimiento del cliente, identificar sus necesidades y ofrecerle respuestas relevantes. El PLN puede usarse en chatbots, asistentes de voz o herramientas de análisis del sentimiento.

4. Análisis del sentimiento: Las herramientas de análisis del sentimiento mediante IA realizan el seguimiento y analizan los comentarios, las reseñas y las interacciones de las redes sociales de los clientes para medir el sentimiento del cliente. De esta forma, las empresas identifican las áreas de mejora, responden a las preocupaciones de los clientes y ofrecen experiencias personalizadas basadas en las preferencias del cliente.

5. Sistemas de recomendaciones: Los sistemas de recomendaciones mediante IA analizan el comportamiento, el historial de compra y las preferencias del cliente para ofrecer recomendaciones de productos o contenidos personalizadas. Al conocer las preferencias de cada cliente, las empresas pueden incrementar las oportunidades de ventas cruzadas y adicionales.

6. Análisis predictivos: Los análisis predictivos basados en la IA usan datos de los clientes para prever sus necesidades, patrones de comportamiento y posibles problemas. Ayudan a las empresas a ocuparse de las preocupaciones de los clientes, optimizar la asignación de recursos y personalizar las interacciones con el cliente de manera proactiva.

7. Soluciones de autoservicio: Las soluciones de autoservicio con tecnología de IA, como las bases de conocimientos o las preguntas frecuentes, aprovechan el PLN para comprender las consultas de los clientes y ofrecer información relevante o medidas de resolución de problemas. Hacen posible que los clientes y los agentes encuentren respuestas rápidamente sin necesidad de asistencia humana.

8. Direccionamiento inteligente: Los sistemas de direccionamiento inteligente basados en la IA analizan las consultas recibidas de los clientes y las dirigen al representante o departamento de atención al cliente que tenga más experiencia o conocimientos sobre el asunto en cuestión. Así se garantiza que los clientes contacten con la persona adecuada que satisfaga sus necesidades de manera eficiente.

¿Cómo usar la IA generativa para mejorar el servicio de atención al cliente?

A continuación, presentamos algunas formas en las que la IA puede ayudar a las organizaciones a mejorar aún más su servicio de atención al cliente:

Genera rápidamente respuestas personalizas a las consultas dirigidas al servicio de atención el cliente: Gracias a esta tecnología, los agentes pueden responder a las preguntas dirigidas al servicio de atención al cliente con indicaciones personalizadas. La IA puede generar estas respuestas en cualquier canal a partir de datos relevantes del cliente, artículos de conocimientos o fuentes de datos externas fiables.

Elabora resúmenes de trabajo e instrucciones para los trabajos móviles: El uso de la IA en el servicio de atención al cliente puede impulsar la productividad de los agentes mediante la automatización de la tarea esencial —que a su vez requiere bastante tiempo— de redactar resúmenes a partir de los datos y del historial del caso. Estos resultan especialmente útiles cuando se trabaja en las instalaciones del cliente. Permiten resumir la información más relevante para iniciar el trabajo, por lo que ahorra tiempo a los trabajadores que se encuentran en primera línea de batalla.

Conserva y comparte los conocimientos en tu empresa: Puedes conectar una herramienta de IA generativa a tu consola de atención al cliente y obtener un primer borrador de tus artículos de bases de conocimientos a partir de la información de las conversaciones y los datos de gestión de la relación con el cliente para que los revisen tus agentes experimentados. De esta forma, ahorrarás tiempo y publicarás tus artículos con mayor rapidez. Además, podrás usar estos artículos de bases de conocimientos para ayudar a los clientes a encontrar las respuestas a sus preguntas en un portal de autoservicio.

Busca respuestas: Cuando tus agentes o clientes buscan respuestas a una pregunta, el uso de la IA en el servicio de atención al cliente puede servir para generar una respuesta, a partir de tu base de conocimientos, directamente en la página de búsqueda, de manera que ahorra tiempo a todas las partes.

3 aspectos que se deben tener en cuenta a la hora de implementar la IA en el servicio de atención al cliente

A pesar de las ventajas que ofrece el uso de la IA en el servicio de atención al cliente, queda mucho por hacer en lo que respecta a su adopción. Según un estudio reciente, menos de la mitad (45%) de los responsables de la toma de decisiones en el servicio de atención al cliente nos han contado que usan la IA. ¿Qué es lo que está echando para atrás a las organizaciones?

1. Impacto en la plantilla: Como la IA —especialmente, la IA generativa— es un campo nuevo, los responsables del servicio de atención al cliente se enfrentan a una carencia de competencias. Por ejemplo, el 66% de los responsables considera que su equipo no dispone de las competencias necesarias para trabajar con la IA. Asimismo, los profesionales del servicio de atención al cliente están preocupados por el hecho de que la IA podría hacer su trabajo, lo que provoca que se muestren aprensivos a la hora de adoptar la tecnología. Al introducir la IA en tu organización de atención al cliente, deberás explicarles cómo va a ayudar a que tus equipos hagan más cosas y que sus habilidades humanas se necesitan mucho más para ofrecer una gran experiencia a los clientes.

2. Problemas de confianza y fiabilidad: A pesar de avanzar rápidamente, la IA no es una tecnología perfecta. Por ejemplo, la mayoría de los modelos de lenguaje de aprendizaje se entrenan con datos que tienen casi dos años de antigüedad. Asimismo, pueden surgir inquietudes sobre la precisión de los sistemas de IA a la hora de comprender y resolver consultas complejas de los clientes o de tratar información sensible. Además, las preocupaciones relativas a la privacidad y la confianza deben tomarse en serio y ser gestionadas con prudencia para mantener seguros los datos de la empresa y los clientes. Siempre que los datos utilizados por la IA se basen en tus datos de la relación con el cliente y de las bases de conocimientos de confianza, podrás superar este reto.

3. Inversión e implantación: En función de si decides o no desarrollar tu propia IA o incorporar una herramienta de IA en tu organización, puede suponer una importante inversión en infraestructura y formación tecnológicas. Para las empresas u organizaciones pequeñas con recursos limitados, puede resultar difícil financiar las implantaciones de IA o la falta de conocimientos técnicos a la hora de desplegar y mantener estos sistemas.

El futuro de la IA en el servicio de atención al cliente

Dado que el uso de la IA en el servicio de atención al cliente evoluciona vertiginosamente, seguirán cobrando importancia nuevas aplicaciones. Por ejemplo, la IA generativa pasará del centro de atención al cliente a las instalaciones del cliente. Esta tecnología garantizará que los equipos de servicios externos que trabajan en primera línea tengan a mano los datos correctos del historial del cliente, activos y asistencia. Al aplicar la IA al servicio de atención al cliente, los equipos de servicios externos se desharán de un mayor número de tareas mundanas gracias a resúmenes de trabajo y artículos de bases de conocimientos automatizados y mucho más.

¿Cómo empezar a usar la IA en el servicio de atención al cliente?

El uso de la IA en el servicio de atención al cliente no tiene por qué ser difícil de entender o implementar. El primer paso es tener más información sobre lo que puede hacer por tu empresa.

Comienza descubriendo nuevos datos sobre cómo la IA generativa puede personalizar la experiencia de cada cliente, aumentar la eficiencia de los agentes y mucho más. A continuación, comprueba cómo puedes sacarle el máximo partido a la aplicación de la IA al servicio de atención al cliente.