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Contact center inteligente

La Inteligencia Artificial en el servicio al cliente: más que sólo chatbots

  27/07/2020 16:07

Cuando se trata de Inteligencia Artificial (IA) en call centers, la mayoría de las personas piensa automáticamente en “chatbots”. Pero, si bien son útiles, éstos por sí solos no pueden ofrecer a las organizaciones la información que necesitan para competir de manera efectiva y estratégica.

Después de todo, los chatbots no pueden reconocer indicadores de insatisfacción del cliente a tiempo para rectificar una situación y retener al usuario. Y sin duda no pueden discernir entre los clientes que amenazan con que dejarán un servicio y aquellos que realmente lo hacen.

En general, las empresas con visión de futuro de hoy usan la IA para impulsar mejores experiencias de los clientes.

Por qué los chatbots son la cara del servicio al cliente con IA

Con clientes cada vez más impacientes y menos leales, las empresas deben hacer todo lo posible para retenerlos mejorando su experiencia y agilizando la resolución de sus problemas.

Una forma clave de mejorar la experiencia del cliente es mejorar sus interacciones con el contact center. Después de todo, a nadie le gusta estar en espera o repetir su caso cuando se transfiere la llamada de un agente a otro.

Por este motivo, tantos centros de atención al cliente están implementando chatbots: asistentes virtuales inteligentes y de lenguaje natural que pueden reconocer el habla humana y comprender la intención de la persona que llama sin requerir que la persona que habla lo haga con frases específicas.

Los chatbots mejoran la experiencia del cliente al acelerar tareas monótonas y repetitivas, como:

  • Solicitar saldos de cuenta.
  • Cambiar contraseñas.
  • Programar citas.
  • Solucionar problemas menores.

Gracias a los chatbots, los clientes ya no necesitan perder el tiempo esperando en el teléfono para hablar con un agente para resolver acciones más simples. En cambio, pueden obtener lo que necesitan usando comandos simples de voz o texto.

Cómo la Inteligencia Artificial en el servicio al cliente se extiende más allá de los chatbots

Como todos sabemos, si los clientes no reciben la atención que esperan, se cambiarán a otro proveedor que cumpla sus expectativas.

Los chatbots pueden simplificar las interacciones más básicas de los clientes con una marca, pero no pueden proporcionar la experiencia compleja u holística que hace que los clientes vuelvan y no pueden ayudar a predecir lo que sucederá en el futuro. Sin embargo, hay otras aplicaciones de IA que pueden hacer exactamente eso.

Estas apps más sofisticadas de IA se extienden mucho más allá de los chatbots: predicen el comportamiento humano de una manera que faculta a la organización a tomar medidas proactivas para gestionar el rendimiento del agente, mejorar su compromiso y optimizar las operaciones de back-office, así como obtener información más profunda sobre el customer journey.

¿Cómo la IA está impulsando una mejor experiencia del cliente? 
El aprendizaje automático en el servicio al cliente es el futuro

Si bien los chatbots pueden ser la cara del servicio al cliente moderno, el aprendizaje automático está potenciando todo desde detrás.

El machine learning ayuda a las empresas a predecir el comportamiento humano, como la identificación de clientes insatisfechos que están en riesgo, y constantemente se vuelve “más inteligente”, aprendiendo de todos los nuevos datos que ingresan. Con el aprendizaje automático, los call center pueden aprovechar las grabaciones de llamadas y las puntuaciones de gestión de calidad, de las encuestas de clientes, del Net Promoter Score (NPS) y de los datos de Voz del Cliente (VoC), así como análisis de texto, escritorio y habla, para crear aproximaciones matemáticas del comportamiento del cliente y del agente.

Una vez que el aprendizaje automático ha reunido y analizado los datos, puede usar esa información para predecir los resultados que más afectan al contact center y la empresa. Esto es muy valioso para las empresas, ya que muchos no reconocen los signos de insatisfacción de los clientes hasta que los pierden.

Hay 3 formas clave en que el aprendizaje automático se aplica en los centros de atención telefónica:
1) Net Promoter Score (NPS) predictivo

El NPS predictivo utiliza el aprendizaje automático para generar un NPS para cada cliente, independientemente de si han respondido una encuesta o si han proporcionado comentarios. Para ello, evalúa tanto las encuestas de clientes completas como los datos de fonética del habla para determinar las características de sus interacciones que más impactan en las puntuaciones de satisfacción.

El NPS predictivo puede profundizar en:

  • La cantidad de tiempo entre la primera respuesta y los tiempos de respuesta posteriores.
  • Si las respuestas de texto con una redacción similar han proporcionado clientes satisfechos.
  • Cuánto esfuerzo pone el agente para resolver el problema del cliente.

La tecnología utiliza después esta información para generar un NPS predictivo para todos los clientes: le dice a una empresa si una interacción con el cliente conducirá a una experiencia positiva o negativa.

2) Evaluación predictiva

La evaluación predictiva utiliza el aprendizaje automático para impulsar una gestión de calidad específica, trabajando de manera similar al NPS predictivo. Aplica un modelo matemático a las evaluaciones de gestión de calidad previamente calificadas y los golpes de voz fonéticos para identificar los aspectos de cada interacción que tienen el mayor impacto en las puntuaciones de calidad.

La generación resultante de puntuaciones de evaluación de calidad predictiva permite un proceso de gestión de calidad específico. Con esta información, los evaluadores están equipados para identificar y evaluar las llamadas correctas y tomar mejores decisiones con respecto a qué agentes necesitan qué tipo de formación.

Además, los modelos de aprendizaje automático están constantemente perfeccionando y evolucionando sus predicciones a medida que alimentan más datos: cuantos más contactos se evalúen manualmente, más precisas serán las puntuaciones predictivas.

3) Análisis de sentimientos

La tercera forma clave en que se aplica el aprendizaje automático en un contact center es a través del análisis de sentimientos. El análisis de opinión aprovecha el léxico personalizado centrado en el call center para calificar automáticamente el sentimiento de cada llamada, ya sea positiva, negativa o neutral.

Los gerentes pueden detectar tendencias de sentimientos a medida que ocurren y, en consecuencia, ajustar rápidamente las áreas de negocio que impactan la experiencia del cliente. Estas puntuaciones de sentimiento también están en constante evolución para identificar las principales oportunidades para la capacitación de agentes y decidir cómo manejar los problemas emergentes.

El futuro de la Inteligencia Artificial en los contact center

Si bien los chatbots son un gran comienzo, son sólo la punta del iceberg en lo que respecta a lo que la IA puede hacer para los call center y la experiencia del cliente. La analítica basada en Inteligencia Artificial y el modelado predictivo avanzado utilizan datos actuales e históricos para hacer aproximaciones matemáticas tanto del comportamiento del cliente como del agente, y predicciones inteligentes sobre los resultados que más afectan a los clientes y a la organización que los atiende.

A diferencia de los chatbots, estas aplicaciones de IA más sofisticadas pueden reconocer indicadores de insatisfacción del cliente a tiempo para rectificar las situaciones y retener a los clientes; y ofrecer a las organizaciones los conocimientos que necesitan para competir de manera efectiva y estratégica.

En el NPS, la evaluación predictiva y el análisis de sentimientos la Inteligencia Artificial permite a las organizaciones tomar medidas proactivas para gestionar el rendimiento del agente, mejorar el compromiso del cliente y obtener información más profunda sobre el customer journey. Y esto es sólo el comienzo.

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