Guía básica de inteligencia
artificial para la atención al cliente
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Introducción: la IA en la atención al cliente digital
Monitoreo utilizando IA, creación de casos y direccionamiento
IA para automatización
IA para agentes
IA para insights y optimización
Conclusión
Índice
Según Forrester, las interacciones digitales
de atención al cliente aumentarán en un 40%
en 2021.
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Introducción: la IA en la atención al cliente digital | 3
Las operaciones de los equipos de atención al cliente están experimentando un cambio radical. Los consumidores están al mando, ya que impulsan la forma en que las empresas se conectan e interactúan con sus clientes. El auge de los canales en línea, digitales y de las redes sociales obliga a las empresas a retroceder y revaluar sus modelos comerciales respecto de las personas, los procesos y la tecnología. El enfoque de la atención al cliente centrado en la ayuda telefónica se está volviendo rápidamente irrelevante para el creciente número de clientes que han trasladado sus conversaciones a los canales digitales.
Es por esto que tu capacidad para atender a estos clientes requiere un nuevo enfoque.
Por un lado, esta realidad que impulsan los consumidores ofrece grandes oportunidades. Los canales digitales rompen las barreras que existen entre los equipos de marketing, ventas y la atención al cliente para que puedas reinventar por completo las experiencias de tus clientes. Por otro lado, hacer que tus operaciones se adecuen a los hábitos de los clientes es un trabajo arduo, pero es posible gracias a la inteligencia artificial (IA). Solo la IA puede examinar los datos de todos los canales y, luego, ayudarte a priorizar cuándo, dónde y cómo interactuar con los clientes.
En este libro electrónico, examinaremos cuatro áreas en las que la IA puede ayudarte a hacer la transición de tus operaciones de atención al cliente a la nueva era digital:
1. IA para monitoreo, creación de casos y direccionamiento. La IA puede procesar fuentes de datos públicas, en línea, para determinar cuándo y cómo interactuar con tus clientes.
2. IA para automatización. La IA conversacional automatiza los intercambios con los clientes que utilizan chatbots en las redes sociales, en los canales de mensajería privados, en los sitios web y en las apps.
3. IA para agentes. La IA proporciona información relevante, respuestas y las siguientes acciones recomendadas para los agentes durante las interacciones con los clientes.
4. IA para insights y optimización: La IA puede medir y mejorar continuamente tus operaciones.
Introducción: la IA en la atención al cliente digital
ANTES DE 2020
La evolución de la CX Digital-First
Disminución de la atención al cliente por voz
El volumen de llamadas aumenta, compite para subsanar la brecha digital
Momento de reinventar el servicio que ofrecen las empresas y la CX
2020
2021
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente
Monitoreo utilizando IA, creación de casos y direccionamiento
No puedes ayudar a tus clientes si no puedes escucharlos
La mayoría de las empresas no consideran el hecho de que si estás esperando que tus clientes se comuniquen contigo, ya estás un paso atrás. Tus clientes utilizan foros en línea, sitios de reseñas y redes sociales para comunicarse contigo, con urgencia. Pero si no los escuchas y monitoreas a través de esos canales, no podrás ofrecerles las mejores experiencias posibles. Y, sin IA, nunca podrás procesar de manera eficaz los millones de datos provenientes de diversas fuentes en línea.
Monitoreo utilizando IA a través de fuentes de datos en línea
La IA puede aplicarse a una variedad infinita de fuentes de datos públicas, tales como redes sociales, sitios de reseñas, foros, sitios web y blogs.
Para llevar a cabo el monitoreo digital, debes identificar palabras clave y tópicos relevantes para tu empresa. Un fabricante de equipos puede monitorear las menciones de su marca, nombres de productos específicos y asuntos normales para un equipo de soporte (por ejemplo, "los altavoces de mi equipo no funcionan"). La IA procesa miles de conversaciones, pero solo te alerta sobre las que se ajustan a tus palabras clave. El desglose de categorías a continuación es bastante estándar. La organización de temas generales por palabras clave específicas te permite atender necesidades muy amplias o exigentes.
PROBLEMA
Tu departamento de Marketing publica el video de un producto en YouTube. Los clientes lo ven (¡alégrate!).
Luego, comentan (¡estupendo!), pero un comentario revela... un problema con tu producto y una solicitud de ayuda. ¿Ahora qué?
LA SOLUCIÓN CON IA
Si estás utilizando IA para monitorear activamente millones de menciones en cientos de canales, esta petición de ayuda activará una alerta. Ahora puedes interactuar directamente con el cliente, abrir un caso y resolver el problema (¡hurra!). Sin este proceso proactivo, tendrás que esperar hasta que el cliente se comunique contigo. Mientras tanto, la petición de ayuda por parte del cliente queda en YouTube sin ninguna respuesta (vergonzoso).
TEMAS
Altavoces del equipo Volumen TÓPICOS
Demasiado alto Demasiado bajo PALABRAS CLAVE
Estática
El monitoreo utilizando IA es capaz de descubrir numerosas interacciones potenciales con los clientes. ¿Pero cómo saber cuáles se adaptan mejor a los agentes que están trabajando en la atención al cliente en tiempo real?
Ingresemos a Direccionamiento con IA.
ASÍ ES CÓMO FUNCIONA
Enchufé los altavoces y los encendí.
No pasa nada. ¿Me ayudarían?
Legend McTechno Hace 3 horas
1 mil RESPONDER Ver 10 respuestas
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente
TV Prensa escrita
Facebook Instagram
?
Encuesta RadioTwitter YouTube Tumblr WordPress
Video Blogs/sitios web
DataFlow Reddit
Noticias Reseñas
Monitoreo utilizando IA, creación de casos y direccionamiento | 4
Direccionamiento utilizando IA y gestión de casos
Se usa IA en el direccionamiento con el objetivo de asignar la guía más competente, ya sea humana o un bot, para brindar la mejor experiencia posible a los clientes. El direccionamiento con IA va más allá de las filas de agentes, su competencia y habilidad (aunque sí las considera), y te permite usar criterios tales como palabras clave, tipo de problema y sentimiento. También puedes configurar reglas, lo que incluye ciertas condiciones predefinidas. Si las reúnes, podrás abrir un caso, asociar ese caso con una cuenta de gestión de relaciones con los clientes (CRM) o direccionarlo a un agente o un bot, según la habilidad o la competencia necesarias.
PROBLEMA
Un fabricante de equipos monitorea activamente las cuentas de medios y redes sociales, en este caso, en Twitter. Realiza un seguimiento de las menciones de su marca sin inconvenientes.
Pero luego, una cliente molesta publica un comentario negativo sobre un producto.
LA SOLUCIÓN CON IA
La IA puede crear automáticamente un caso y asignarlo con el sistema de CRM de la empresa.
Debido a que la cliente está muy molesta (un sentimiento negativo), el sistema puede pasar por alto el chatbot estándar (porque es poco probable que tenga un buen resultado). En cambio, el caso se deriva directamente a un agente que tenga las habilidades para resolver el inconveniente y la experiencia con casos previos exitosos donde haya logrado tranquilizar a clientes enojados.
Problema resuelto: un suspiro profundo de alivio.
ASÍ ES CÓMO FUNCIONA
Abrí la caja y el equipo portátil está roto. ¡Gracias, ABC Computers! Les agradezco que me hayan enviado un equipo ROTO. No puedo creer que tenga que lidiar con esto.
Vaya, qué rapidez para responder.
Muchísimas gracias.
Lamentamos que haya ocurrido eso.
He iniciado el envío de un nuevo equipo portátil y te lo entregaremos mañana.
25 de marzo de 2021, 10:54 a. m.
25 de marzo de 2021, 10:50 a. m.
25 de marzo de 2021, 11:00 a. m.
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente Monitoreo utilizando IA, creación de casos y direccionamiento | 5
IA para automatización
La respuesta por voz interactiva (IVR) ha estado vigente durante mucho tiempo, sin embargo, no es del agrado de todos.
Incluso cuando ofrece una buena comprensión del lenguaje natural (NLU), la mayoría sigue buscando otra alternativa. Las estrategias de contención de IVR son medidas provisionales, diseñadas para reducir el volumen de llamadas de los agentes de atención al cliente en tiempo real, no para brindar una experiencia excelente.
Además de los problemas relacionados con la experiencia del cliente, los intercambios asistidos por agentes constituyen, en gran medida, el costo más alto para un centro de contacto. Los chatbots, impulsados por IA conversacional, te ofrecen una alternativa a la IVR. La desviación de la IVR a través de chatbots puede reducir el volumen de llamadas y, en consecuencia, disminuir tus costos.
Hay dos corrientes de pensamiento sobre cómo se deben usar los bots en esta situación:
La buena noticia es que, con el tiempo, los bots comprenden mejor los matices en las intenciones de los mensajes a medida que recaban más datos. Esto genera un aumento natural de las tasas de contención a largo plazo. Por eso, la tecnología que utilices para construir tu diálogo conversacional tendrá un impacto significativo en tu próxima estrategia de contención.
"Los canales de atención al cliente en tiempo real, como las llamadas telefónicas, live chats e e-mails, cuestan un promedio de
8,01 USD por contacto, mientras que los canales de autoservicio, como los sitios web gestionados por la empresa y las apps móviles,
cuestan alrededor de 0,10 USD por contacto".
Gartner
Un cliente te llama. Tu IVR les ofrece un canal de chat para no tener que esperar a un agente de atención al cliente en tiempo real: "Para continuar esta conversación en WhatsApp, presiona o di 3".
Si el cliente acepta, el chatbot resuelve el problema si tiene la habilidad para hacerlo (contención total) o recopila información para derivarlo a un agente de atención al cliente en tiempo real (evaluación de prioridades con bots).
Cuando el bot maneja el descubrimiento inicial, transmite la información.
En este proceso, la participación del bot garantiza una conversación productiva y no redundante con el agente.
ASÍ ES CÓMO FUNCIONA
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La contención total en un bot es el objetivo ideal, donde el bot resuelve el problema sin necesidad de la ayuda de un agente de atención al cliente, en tiempo real.La evaluación de prioridades con bots es una forma de recopilar la mayor cantidad de información posible primero y, luego, ayudar al agente de atención al cliente en tiempo real con la conversación.
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Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para automatización | 6
Cosas que hay que buscar en la IA conversacional
Los chatbots pueden variar de un proveedor a otro. Algunos ofrecen capacidades básicas; por ejemplo, combinar pares de conversaciones y respuestas simples con palabras clave. Sin embargo, a menudo brindan experiencias de cliente inadecuadas. Comprender los matices de la conversación (intención, idioma, jerga, dialecto y las costumbres de la comunicación a través de mensajería) es esencial para lograr una experiencia fluida.
Estos son seis elementos clave que diferencian a los mejores bots del resto:
1. Descubrimiento. Un buen bot puede detectar patrones, intenciones, sentimientos y palabras clave a partir de datos de conversaciones, consultas en las redes sociales y otras fuentes de datos.
2. Armado de mensajes. Los bots tienen que tener la capacidad de reconocer la intención de múltiples oraciones. En la actualidad, los clientes suelen comunicarse enviando varios mensajes sobre el mismo tópico. Los bots y los creadores de diálogos deben comprender este matiz y unificar la intención del mensaje.
3. Cambio de idioma. Los clientes multilingües pueden cambiar naturalmente entre palabras y oraciones de diferentes idiomas mientras conversan. Un bot debe poder entender y seguir el hilo de una conversación.
4. Cambio de contexto. Esto sucede durante una conversación normal. Los clientes pueden tener varios problemas y pueden mencionar varios tópicos a la vez. Los bots deberían poder procesar estos cambios y ofrecer soluciones independientes.
5. Transiciones fluidas. La capacidad de realizar una transición sin problemas a un agente de atención al cliente en tiempo real, es esencial cuando no hay muchas probabilidades de obtener un resultado positivo.
La transición debería incluir el contexto completo de la conversación y las herramientas asistidas por IA para que los agentes tomen conocimiento del asunto más rápido.
6. Insights de rendimiento. Miden el éxito de tus bots. Los informes y dashboards que ofrecen indicadores clave de rendimiento (KPI), tales como la tasa de contención de los bots, la tasa de desviación de IVR, etc., te indican si tu estrategia está funcionando.
El objetivo final de la automatización impulsada por IA es reducir las costosas llamadas de agentes de atención al cliente en tiempo real. Al automatizar las solicitudes de rutina en los canales que prefieren y más utilizan los clientes, puedes brindar una mejor experiencia del cliente y liberar a tus agentes para que trabajen en otros casos más significativos y complejos. No solo ahorras dinero, sino que aumentas el valor del tiempo de vida del cliente (customer lifetime value) cuando cambias la llamada en espera por soluciones más rápidas y sin problemas.
Asistente de atención al cliente para equipos portátiles
Claro, puedo ayudarte.
Parece que tienes un problema con el bloqueo de tu equipo y un problema con la batería. ¿Te gustaría que comience primero con el problema de tu equipo?
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para automatización | 7
Sheila McCool
Hello, ¿puedes ayudarme?
Tengo un problema con mi equipo, cuando abro las apps
se bloquea
y la batería se calienta
IA para agentes
La IA no puede generar empatía humana, pero sí puede amplificarla. Cuando la IA se asocia con los agentes para comprender la intención del cliente, los problemas se resuelven rápidamente.
Por lo tanto, si magnificas la sensación del contacto humano con el poder de procesamiento de la IA, atenderás mejor a tu creciente base de clientes.
Saca provecho de tu historial
Muchas empresas brindan a los agentes un historial enorme de datos sobre los clientes:
información de ventas, marketing y servicios. Se espera que esos datos contextuales adicionales personalicen los intercambios.
Pero con todos esos datos surge un nuevo problema: se vuelven inmanejables para los agentes cuando el tiempo corre. Cada vez que un agente necesita escribir una consulta de búsqueda, escanear resultados de búsqueda o leer un artículo de la base de conocimiento, la experiencia del cliente se resiente y se ejerce más presión sobre el agente para que encuentre e implemente una solución de forma urgente.
La IA categoriza las ganancias y pérdidas de cada interacción y aprende lo que el agente necesita para dejar al cliente más satisfecho. Debido a que puede detectar la intención de una conversación en curso, la IA hace sugerencias en tiempo real. Luego, la IA puede proporcionar al agente información relevante en el momento adecuado para incrementar su capacidad de atención.
Respuestas sugeridas, casos similares, predicción del Índice de satisfacción del cliente (CSAT), indicaciones del workflow, control de cumplimiento, prueba predictiva
Temas del momento, irregularidades, predicción del CSAT, alertas, desempeño del agente, cumplimiento del Acuerdo de nivel de servicio (SLA) Asesoramiento, planes de capacitación,
derivación AGENTE
CLIENTE
SUPERVISOR
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La IA no reemplaza a las personas, las ayuda.
Empatía humana Empatía humana
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para agentes | 8
Casos de éxito:
Es probable que otro agente de la organización ya haya resuelto un caso similar al que ahora está manejando tu agente. En estas situaciones, utiliza los casos de éxito pasados como referencia para guiar la satisfacción del cliente actual. La IA muestra el caso más relevante en cada momento de la conversación, de modo que el cliente pueda obtener una conversación agradable y una resolución brillante.
Respuestas exitosas:
Algunos agentes, simplemente, son mejores con los clientes. La IA puede aprender las respuestas de los
agentes que generan las mejores reacciones de los clientes y facilitar las frases más exitosas de tu empresa a todos los agentes cuando las necesiten. Esto ahorra tiempo, disminuye el riesgo y utiliza las habilidades de los mejores profesionales para ayudar a los agentes que aún están aprendiendo.
Artículos de la base de conocimiento beneficiosos:
Con frecuencia, el éxito de un agente depende de la calidad de los artículos de su base de conocimiento. La IA puede aprender qué artículos resuelven qué problemas de los clientes. También, comprende dónde tienes lagunas o inconsistencias en el conocimiento, y brinda feedback para la mejora continua. Además, destaca el artículo que sea mejor y más relevante en el momento adecuado para cada agente.
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La IA debería hacer que tu organización satisfaga cada vez más a los clientes con cada nueva resolución, en proporción a la necesidad y a escala.
Los casos mejor resueltos, las respuestas de los agentes y los artículos de la base de conocimiento se combinan a fin de desarrollar, en toda la empresa, las competencias necesarias para dejar más satisfechos y hacer más felices a los clientes.
Casos mejor resueltos
IA DURANTE TODO EL DÍA
INTERACCIONES DURANTE TODO EL DÍA INTERACCIONES
DURANTE TODO EL DÍA
Mejores respuestas de los agentes
Mejores artículos de la base de conocimiento
Agente
LUNES MARTES
Estas son tres formas en que la IA ayuda a que tus agentes tengan éxito.
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para agentes | 9
Acelera el tiempo de respuesta
El día de un agente está lleno de decisiones: qué bocadillo comer, qué escribir, cuál es la mejor manera de responder a las preguntas, cómo cumplir con las pautas de voz de la marca. Todas estas decisiones les suman estrés a los agentes, que ya se sienten agobiados por ajustar su tiempo de respuesta a los objetivos de servicio de la empresa.
Se necesita entrenamiento y práctica para lidiar con todas esas preocupaciones simultáneamente, incluso para los agentes más talentosos.
Y no todos adquieren habilidades a la misma velocidad. Un agente que descubre rápidamente cómo responder con un tono empático puede ser más lento en aprender las prácticas recomendadas para los tipos comunes de llamadas.
La IA puede aliviar la presión sobre los agentes, reducir el tiempo de toma de decisiones y guiar a quienes no tienen experiencia. En todos los niveles (excepto en las decisiones sobre bocadillos), la IA evalúa las interacciones y brinda una guía en tiempo real para ayudar a eliminar el estrés de los agentes.
Si bien hay muchas formas en que la IA puede ofrecer orientación, los agentes encuentran útiles los siguientes cuatro elementos:
Procedimientos estándar. Es probable que tus agentes manejen los mismos tipos de interacciones todos los días, lo que puede incluir devoluciones de productos, verificaciones de crédito, cambios de vuelos, etc. La IA puede detectar cuáles son las prácticas más relevantes para la conversación y proporcionar el workflow guiado correcto, de principio a fin. Con la ayuda de la IA, los agentes no tienen que saberlo todo perfectamente desde el principio.
Composición de oraciones. Los agentes no escriben a la misma velocidad, lo que puede provocar tiempos de respuesta inconsistentes. La IA puede predecir la siguiente palabra o frase a medida que escriben. Es similar a la forma en que funcionan las consultas de búsqueda de Google y produce respuestas más rápidas. Esto evita que los agentes tengan que elegir cada palabra cuando escriben una respuesta.
Preguntas frecuentes. Los bots no son solo para los clientes. La misma tecnología que responde preguntas comunes en tu sitio web puede responder preguntas comunes para tu centro de contacto. Equipa a tus operaciones internas con bots para aumentar la claridad y la eficiencia en toda la empresa.
Control de cumplimiento: Para adquirir mala fama en los medios y redes sociales, todo lo que se necesita es una respuesta grosera o irrespetuosa. La IA puede escanear las respuestas en curso de los agentes y marcarlas como infracciones contra la política de la empresa. Si se utiliza lenguaje discriminatorio, insultos, un tono inadecuado o si la respuesta es irrelevante, la IA puede detectarlo antes de que alguien haga clic en "Enviar". Toma todas las precauciones automatizadas posibles para proteger tu marca de riesgos innecesarios.
PROBLEMA
Un cliente quiere renovar su suscripción (son buenas noticias), pero tiene un problema con el sitio web (son malas noticias).
LA SOLUCIÓN CON IA
Afortunadamente, la IA detecta el problema e inicia una conversación con una agente de atención al cliente en tiempo real. Ya que la renovación de la suscripción es una operación estándar, aparece una lista de control en la consola de la agente para guiarla paso a paso.
A medida que ella escribe, la IA predice las respuestas subsiguientes y hace sugerencias para ahorrar tiempo. La IA también advierte a la agente en la ventana de chat (antes de que presione Enviar) sobre cualquier palabra o frase en su respuesta que infrinja la política de la empresa.
El resultado es una agente que puede operar de manera eficiente y con cierta garantía de calidad (son estupendas noticias).
ASÍ ES CÓMO FUNCIONA
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para agentes | 10
Predice el futuro
A veces, un agente interactúa digitalmente y no puede escuchar el tono de voz del cliente.
Puede ser complicado medir cómo se siente ese cliente en estos casos, y no todos procesan las señales emocionales de la misma manera. Pocos estándares de satisfacción están libres de los prejuicios humanos, por lo que el “éxito” se vuelve subjetivo y las métricas se vuelven poco confiables. Ahí es donde la IA puede ser de ayuda.
La misma tecnología de IA que monitorea el sentimiento en la web pública debería trabajar arduamente durante la experiencia del agente. En un caso, la IA puede recopilar datos para ayudar a que el agente perciba la satisfacción del cliente con cada respuesta: sentimiento, intención, emoción, intensidad, tiempo de respuesta.
La IA usa esta información para brindar feedback al agente en tiempo real. También puede predecir cuál será la calificación del CSAT al final de la conversación, incluso si el cliente nunca completa la encuesta. La IA también puede automatizar las alertas cuando el índice de satisfacción previsto cae por debajo de un umbral determinado. En ese momento, dependerá de los supervisores si intervienen y asesoran al agente entre bambalinas o si se hacen cargo de la conversación. Una atención como esta premia la satisfacción de cada cliente.
PROBLEMA
Un cliente se siente frustrado porque un agente no puede resolver su problema rápido. Después de cada intercambio de mensajes, el índice previsto de satisfacción del cliente disminuye.
LA SOLUCIÓN CON IA
Finalmente, la IA detecta, por el lenguaje y la intensidad de la conversación, que este caso terminará mal, a menos que se dé un giro en el curso de la conversación. Entonces, le envía una alerta al supervisor. Ahora, el supervisor puede revisar el caso en curso y tomar medidas para recuperar la buena voluntad del cliente.
ASÍ ES CÓMO FUNCIONA
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para agentes | 11
IA para insights y optimización
El éxito de un centro de contacto depende de millones de variables. No es de extrañar que no se puedan administrar todas las variables con una hoja de cálculo. El conjunto de datos es demasiado grande para que los humanos puedan hacer un seguimiento, y los datos cambian cada segundo. Por eso, necesitas IA para hacer las cuentas y brindar información que impulse la vigilancia y la mejora en toda tu empresa. La IA puede revelar patrones relevantes en las conversaciones del centro de contacto para permitirte realizar ajustes con seguridad.
Mide la satisfacción del cliente
Hay mucha información empresarial oculta frente a tus narices: son los datos que la IA recopila sobre el historial de conversión y sentimiento de los clientes. El truco consiste en dividir y mostrar esos datos de manera que indiquen dónde se pueden realizar mejoras tangibles. El contexto es todo. No es suficiente saber que no cumpliste con tus objetivos el mes pasado;
deberías saber el motivo.
La IA es buena para contar, detectar patrones profundos y combinarlos. Cuando se aplica en toda tu tecnología, la IA te brinda una vista completa y visualmente interesante de tus clientes. Puede mostrarte quién comunicó qué, cómo y también los resultados obtenidos. Sin embargo, la IA también puede ordenar la información por ubicaciones, equipos, agentes o tiempos de respuesta, o cualquier otro factor que haya sido recopilado y catalogado. Todo este análisis de patrones puede avisarte de inmediato acerca del surgimiento de tendencias o picos de actividad. La capacidad de yuxtaponer diferentes vistas de tus datos puede brindarte más información cuando necesites actuar con rapidez.
Rendimiento del agente Horarios de los empleados Criterios de contratación
Satisfacción con el producto Preferencias del cliente Sugerencias del plan
Priorización de proyectos Oportunidades de ventas Deficiencias en la aptitud CENTRO DE CONTACTO
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CLIENTES
PERSONAS PRODUCTO PROCESOS
La IA extrae insights valiosos y accionables del centro de contacto para ayudar a mejorar a las personas, los productos y
los procesos.
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para insights y optimización | 12
Mide el impacto comercial
Si adoptas la IA sin encontrar una manera de medir su impacto, puedes hacer más daño que brindar un beneficio. Las historias de terror de las grandes empresas que “adoptaron primero y preguntaron después” son reales y generan grandes pérdidas. Nadie quiere eso. Los resultados cuantificables mantendrán la confianza de los stakeholders.
Afortunadamente, la IA puede ayudarte a demostrar su valor utilizando indicadores clave de rendimiento (KPI) al principio de la etapa de planificación.
Estas son algunas métricas posibles que la propia tecnología puede demostrar.
La IA puede medir estos y otros procesos para que puedas ver el retorno de la inversión en tiempo real. Haz que los efectos de la IA sean transparentes para que tus stakeholders puedan estar confiados y tú puedas sentirte seguro con tu estrategia.
Mide el rendimiento de los empleados
A medida que tu negocio crece, también lo hace tu centro de contacto. Es interesante pensar que los bots pueden manejar el 100% de tus contactos de atención al cliente, pero la realidad es que la presencia humana siempre desempeñará un rol en la calidad del servicio. Por eso, la capacitación sigue siendo crucial para que los mejores agentes representen a tu marca. Los agentes bien capacitados, que dominan sus tareas, están más satisfechos en su trabajo. Es algo bueno para la cultura de tu empresa. (Además, volver a capacitar a un agente también cuesta mucho menos que contratar y capacitar a uno nuevo).
Evalúa el lado humano de tu negocio con la IA. Puedes compilar una vista completa de la eficacia de los agentes mediante datos sobre las interacciones, resultados de encuestas y auditorías de calidad de los agentes. Las alertas y los dashboards automatizados te muestran la realidad sobre las deficiencias en el desempeño de los agentes. No gastes dinero en soluciones universales para todos. Más bien, indica la capacitación necesaria agente por agente. El objetivo de todos estos datos sobre los agentes es darles claridad inmediata a los supervisores y exponer la causa raíz de cualquier irregularidad.
Cuando una supervisora controla los dashboards del SLA, nota una disminución en la capacidad de un equipo para cumplir con sus objetivos de tiempo de respuesta.
Primero profundiza en los datos y logra aislar el problema en algunos integrantes nuevos del equipo.
Después, a través del análisis de la IA, detecta las áreas de crecimiento para cada agente nuevo.
Por último, puede crear planes de capacitación individuales con el propósito de mejorar los objetivos del equipo.
ASÍ ES CÓMO FUNCIONA
T IE MPO
Mide (segundo a segundo) cuánto tiempo ahorras al
filtrar aquellos mensajes que no generen una interacción positiva por
parte de tus agentes.
VALOR Muestra cuánto valor obtienes de las desviaciones a los bots
conversacionales.
CO STO Ingresa benchmarks específicos de la empresa
para el salario de los agentes, el tiempo promedio de duración y finalización de la llamada,
el costo por caso, etc.
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente IA para insights y optimización | 13
Conclusión
Con Sprinklr Modern Care, puedes lograr operaciones de atención al cliente optimizadas y más eficaces que se adapten a la era digital. Adelántate y mejora tu atención a través del monitoreo basado en IA, amplía tu escala con el autoservicio y la automatización, y usa la IA para potenciar tu centro de llamadas. Una estrategia digital sólida que no se esconda detrás de la voz puede unificar el marketing, las ventas y la atención al cliente. Transforma el alcance aislado de diferentes departamentos en una sola presencia que alerte a los clientes sobre nuevas ofertas, les informe acerca de nuevos productos y atienda sus necesidades. Solo una empresa combina investigación, ventas, publicidad, marketing y atención al cliente en una plataforma unificada: ¡Sprinklr! Programa una reunión para descubrir cómo puedes combinar mejor los hábitos de los clientes con una estrategia Digital-First basada en IA, y cómo puedes hacer que tus clientes y agentes estén más felices.
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10 mil millones
de predicciones al día
Más de 750
modelos estándar de IA
Más de 500
modelos de IA específicos para los clientes
Más de 60
sectores industriales en 109 idiomas
Guía básica de inteligencia artificial para la atención al cliente Conclusión | 14
Título del whitepaper Nombre de la sección | 15
