La IA generativa es el tema más comentado en servicio al cliente hoy en día, especialmente su uso en el centro de contacto. El centro de llamadas es donde los clientes pueden aclarar dudas o recibir ayuda, a través del chat, el correo electrónico o el portal de autoservicio, en caso de que deseen resolver el problema por su cuenta.
La IA está preparada para mejorar la eficiencia y la productividad del centro de llamadas. Según nuestra encuesta, el 95% de los responsables de la toma de decisiones en organizaciones con IA informan de ahorros de tiempo y costos, y el 92% dice que la IA generativa les ayuda a ofrecer un mejor servicio al cliente.
Sin embargo, solo el 24% está usando alguna forma de IA de centro de contacto. ¿Qué está pasando? El 66% dice que sus empleados no cuentan con las habilidades adecuadas para usar la IA generativa con éxito. Por lo tanto, echemos un vistazo a qué es la IA en el centro de contacto, sus beneficios y cuatro formas de sacarle provecho, junto con ejemplos de casos de uso y consejos para comenzar.
Lo que nos espera:
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¿Qué lugar ocupa la IA en el centro de llamadas?
En primer lugar, lo básico: un centro de llamadas impulsado por IA utiliza tecnología para automatizar y mejorar diferentes componentes de servicio y atención al cliente. Estos centros de llamadas utilizan inteligencia artificial para abordar las preguntas de los clientes, gestionar las interacciones y mejorar la productividad y la eficiencia en general.
Gracias a la IA, es posible convertir los centros de llamadas tradicionales mediante experiencias personalizadas e integradas para cada cliente. La tecnología puede proporcionar a los clientes respuestas más rápidas y precisas, ya sea que estén enviando mensajes a un chatbot u hojeando un artículo de conocimiento que se les haya recomendado personalmente.
¿Cuáles son los beneficios de la IA en el centro de llamadas?
Los centros de llamadas desempeñan un papel importante en la experiencia del cliente. A menudo es el primer lugar al que acude un cliente para obtener asistencia. Además, si el centro de llamadas es difícil de usar, impersonal o lento, tendrá un impacto directo, e incluso negativo, en la experiencia del cliente.
Una ventaja de la IA en el centro de llamadas es que se puede utilizar para crear una interacción de servicio más personalizada. Por ejemplo, la IA puede completar la información de contacto importante para los agentes, como el nombre, la ubicación o el idioma preferido, para que tengan todo lo que necesitan y puedan ofrecer a los clientes el servicio personalizado que esperan.
La IA también tiene la capacidad de mejorar la eficiencia y la productividad, proporcionando una gran experiencia general y aumentando las posibilidades de lealtad del cliente a tu marca. También permite reducir los costos operativos al hacerse cargo de los procesos y tareas manuales de los agentes, para que puedan centrarse en casos más complejos.
1. Generar respuestas de servicio al cliente
Tu centro de llamadas ofrece múltiples formas para que los clientes se pongan en contacto con tu empresa, desde el teléfono hasta el correo electrónico, el chat y los SMS. Si bien muchos clientes todavía usan el teléfono, un 57% ahora prefiere usar canales digitales. Los agentes que trabajan en estos canales digitales deben proporcionar información precisa y relevante, responder de manera oportuna y resolver el problema del cliente rápidamente.
Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA generativa? Los grandes modelos de lenguaje que impulsan la IA generativa son capaces de generar automáticamente una respuesta similar a la humana ante cualquier pregunta. Cuando se basa en datos y en la base de conocimientos del cliente, se da la posibilidad de personalizar estas respuestas generadas, haciéndolas más confiables. Los agentes pueden revisar las sugerencias de plantillas y enviarlas fácilmente. Para agentes que trabajan en varios casos a la vez, la IA del centro de llamadas tiende a ahorrar mucho tiempo.
Veamos un ejemplo de una empresa ficticia de Internet a la que llamaremos Nation-Wide Web.
Jane es cliente de Nation-Wide Web y nota un cargo inusual en su cuenta. Jane abre un mensaje de chat en el sitio web de la empresa y pronto se conecta con la agente, Katie.
Katie tiene algunas ventanas abiertas de mensajes de clientes, una de ellas es Jane. Jane comparte las inquietudes sobre su cuenta. Aparentemente, Jane examinó su paquete de datos del mes. La herramienta de IA del centro de llamadas utiliza la pregunta de Jane y el contexto del estado de su cuenta para generar un mensaje personalizado que explica este cargo en un tono empático, pero también que está dentro de la política de la empresa eximir la tarifa dadas las circunstancias.
Katie revisa el mensaje y confirma la política, luego envía el mensaje y elimina el cargo de la cuenta de Jane. Jane se alegra de haber encontrado una solución rápida y fácil, y Katie puede centrar su atención en los clientes con problemas más complejos.
Consejo: Tomarse el tiempo para revisar la precisión y el tono de cualquier comunicación con el cliente ayuda a evitar malentendidos.
2. Generar resúmenes de casos
Para proporcionar una gran experiencia al cliente, se necesitan datos precisos para el rastreo y la optimización de las interacciones de servicio de tu empresa. Esto hace que el resumen de cierre que hagan los agentes después de que se finalice un caso sea uno de los datos de servicio más importantes que tu empresa debe recopilar.
¿El desafío? Esta es una tarea que toma mucho tiempo y que evita que tus agentes ayuden a otros clientes.
Sin embargo, la IA del centro de llamadas puede tomar las conversaciones de correo electrónico y chat más complejas y generar una propuesta resumida final. El agente solo necesita revisar estos resúmenes antes de guardarlos en el registro del caso. Esto les ahorra mucho tiempo y esfuerzo en la entrada de datos.
Volvamos a nuestro ejemplo de Nation-Wide Web.
Si recuerdas, la herramienta de IA de Katie generó una respuesta para Jane y todo lo que Katie tenía que hacer era revisar el mensaje, presionar enviar y eximir la tarifa de la cuenta de Jane. Mientras tanto, la IA hace uso de los datos de la cadena de mensajes y las acciones que Katie tomó en la cuenta de Jane para generar un resumen del caso.
Una vez que finalice la conversación con Jane, Katie podrá leer el resumen propuesto, ajustar algunos detalles y guardarlo en el registro de casos. Reducir el trabajo después de la llamada le permite a Katie a ayudar a otros clientes más rápido.
Consejo: crear una plantilla para resúmenes de casos para que la herramienta de IA del centro de llamadas pueda extraer fácilmente datos de conversación en CRM sin perder detalles importantes.
3. Generar artículos de conocimiento
Una encuesta de Salesforce demostró que los clientes prefieren herramientas de autoservicio para preguntas de servicio simples. Sin embargo, para lograrlo, una empresa necesita una gran base de conocimiento en la que los clientes puedan encontrar una solución. El 61% de los clientes prefieren herramientas de autoservicio para preguntas sencillas. Sin embargo, para poder lograrlo, una empresa necesita una gran base de conocimiento que los clientes puedan investigar para encontrar una solución.
Los asistentes de servicio generalmente tienen la tarea de publicar artículos de conocimiento después de resolver un caso. Pero a los agentes les lleva tiempo crear, revisar y publicar manualmente este contenido, lo que les impide ayudar a más clientes que lo necesitan.
La IA del centro de llamadas puede generar automáticamente un artículo de la base de conocimientos después de cerrar un caso de soporte, al extraer notas de casos, historial de mensajes y datos de otras herramientas de servicio. A partir de ahí, el agente solo tiene que revisar el artículo para garantizar su exactitud y añadirlo a la cola para su aprobación. Esto elimina la carga de los agentes para escribir artículos desde cero.
Volviendo a nuestro ejemplo de la Nation-Wide Web, Pedro tiene internet lenta y llama para solucionar el problema. Se conecta con el asistente Juan, quien le pide detalles de su router y módem. Juan analiza algunos escenarios comunes basados en casos similares, pero ninguno funciona para la configuración de Pedro.
Juan decide probar algo nuevo. Le pide a Pedro que reinicie completamente el sistema a través de la aplicación móvil Nation-Wide Web. Una vez que haya finalizado, la velocidad de Internet de Pedro volverá a la normalidad y el caso se cerrará. Juan registra toda esta información en la consola de servicio de la empresa, incluida la configuración del router y el módem y cómo resolvió el problema al reiniciarlo.
Debido a que es un caso único, la herramienta de IA del centro de llamadas utiliza los detalles de la conversación de Juan y Pedro en el contexto del problema de Austin para generar un nuevo artículo de base de conocimientos. Juan añade algunos detalles y los coloca en la fila de aprobación.
Consejo: incluye la mayor cantidad de detalles posible en los artículos de tu base de conocimientos para que los clientes tengan toda la información que necesitan para resolver sus problemas.
4. Generar respuestas
Cuando sus agentes están en medio de una interacción de servicio, no tienen tiempo para leer páginas de documentos ni todos los detalles de un artículo de la base de conocimientos. Sin embargo, aún necesitan encontrar la información adecuada para resolver las dudas de su cliente.
Lo mismo se aplica al autoservicio. Leer artículo tras artículo para encontrar la información que se necesita no es una buena experiencia para el cliente.
La IA generativa puede ayudar a los agentes y clientes a obtener las respuestas que necesitan de forma más rápida y sencilla. En lugar de recibir una lista de páginas que pueden (o no) tener la respuesta, la IA extraerá los detalles relevantes de un artículo de conocimiento y responderá una pregunta directamente como texto sin formato.
Para nuestro ejemplo final, volveremos a nuestro cliente de la Nation-Wide Web, Pedro.
Unos meses después de su interacción con Juan, su Internet vuelve a ponerse lenta. La última vez, usaron la aplicación móvil para solucionar el problema, pero ahora la aplicación móvil está bloqueada. Sin embargo, en lugar de pedir ayuda, echa un vistazo al centro de ayuda de la empresa. Pedro usa la función de búsqueda para hacer la siguiente pregunta: “¿Cómo puedo arreglar una conexión a Internet lenta cuando mi aplicación móvil está bloqueada?”
Antes, Pedro tendría que encontrar primero el artículo sobre cómo restablecer su contraseña y luego encontrar el artículo sobre cómo usar la aplicación para reiniciar el sistema por completo. La herramienta de IA del centro de llamadas ahora genera una respuesta personalizada a la pregunta de Pedro al recopilar información de varios artículos. “Primero, haz clic aquí para solicitar una nueva contraseña para tu aplicación móvil. Después de iniciar sesión, aquí te mostramos cómo usar la aplicación para reiniciar el sistema por completo…”
Pedro resolvió su problema sin interactuar con ningún agente y aún tuvo una experiencia personalizada. Si fuera un agente el que necesitara encontrar información específica en el centro de conocimiento, tendría la misma experiencia.
Consejo: Hacer que tu contenido de autoservicio sea fácil de encontrar y navegar aumenta la confianza del cliente.
Empezar a implementar IA en el centro de llamadas
Al implementar la IA generativa en tu centro de llamadas, permites que todos a aprovechen al máximo cada interacción de servicio. Tus agentes logran hacer más con menos trabajo, y tus clientes obtienen una solución rápida y fácil a sus problemas mientras disfrutan de una experiencia personalizada.
¿Cuál es la mejor manera de prepararse para el éxito con la IA generativa? Comienza por lo básico y desarrolla tu programa de IA para el centro de llamadas a medida que mejoran tus habilidades empresariales con la tecnología. Por ejemplo, haz que tus asistentes den Recomendaciones de respuesta de Einstein en servicio al cliente desde Trailhead y luego practiquen lo que aprendieron entre sí. Cuando se sientan cómodos, comprueba de qué otra manera puedes aplicar la IA generativa en tu centro de llamadas.
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