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5 ejemplos de cómo se utiliza la inteligencia artificial en el call center

La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los avances más relevantes de los últimos años a la hora de automatizar procesos, analizar grandes cantidades de datos e interactuar con los clientes. Su uso se ha extendido a todos los sectores, ya que ayuda a las personas a lograr mejores resultados y ser más eficientes. El call center no es una excepción y la inteligencia artificial ha permitido que se produzcan mejoras para ofrecer un servicio de mayor calidad al cliente.

El potencial de la inteligencia artificial en este servicio es muy alto, ya que hay determinadas operaciones que se pueden llevar a cabo de manera más eficiente gracias a ella. Esto se debe a que los contact center almacenan una gran cantidad de datos complejos que pueden beneficiarse de la información proporcionada por el software de análisis impulsado por la inteligencia artificial. ¿Qué repercusión tiene esto a nivel práctico? El incremento de productividad y eficiencia de los agentes.

La inteligencia artificial se utiliza para realizar pronósticos más precisos, ayudar a los líderes a identificar y gestionar problemas de forma proactiva, al igual que ofrecer a los clientes diferentes soluciones de autoservicio, entre otros.

5 ejemplos de inteligencia artificial en el call center 

Está muy bien saber que la IA ha supuesto la llegada de grandes avances en el contact center, pero es hora de conocer algunos casos de cómo se ha integrado en la práctica:

1. Autoservicio 

El autoservicio se ha consolidado como un canal por el cual se pueden brindar experiencias satisfactorias. Las organizaciones centradas en la atención al cliente diseñan y optimizan el autoservicio para que los clientes puedan resolver con éxito su propios problemas o transferirlos a un agente para obtener asistencia adicional.

Un claro ejemplo de que el autoservicio funciona es que los canales de autoservicio tenían tasas de resolución en el primer contacto (FCR, en sus siglas en inglés) más altas que los métodos asistidos por agentes: 62% frente a 55%. Para ello, se utiliza una herramienta como el IVR (Respuesta de Voz Interactiva). Este ha mejorado mucho gracias a una forma de inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural, que permite que el sistema comprensa lo que los clientes están diciendo y les responda para contestar a su pregunta, guiarles por le autoservicio o conectarlos con algún agente. Además, un call center puede integrar agentes virtuales impulsados por IA en su IVR para crear experiencias más inteligentes. Gracias a ello, ya no será necesario el mítico «pulsa 1 si quieres…», lo que hace que el servicio esté mucho más humanizado.

2. Asistencia inteligente al agente

La guía de interacción en tiempo real en un call center aprovecha la IA para escuchar y analizar cada llamada a medida que ocurre. Esto es, proporciona feedback en tiempo real a los agentes sobre sus habilidades sociales. El coaching en tiempo real habilitado por IA puede ayudar a reconducir interacciones tensas, brinda feedback inmediato y puede ayudar a corregir el comportamiento subóptimo antes de que tenga la oportunidad de perpetuarse. Algunos casos prácticos son los siguientes:

  • Si el agente interrumpe repetidamente a un cliente, el sistema podría decirle al agente que use habilidades de escucha activa.
  • Si la herramienta de guía de interacción determina que una persona que llama está estresada, podría recordarle al agente que muestre empatía.
  • El asistente de IA podría escuchar que una persona que llama tiene una pregunta sobre la funcionalidad del software y buscar automáticamente el artículo de la base de conocimientos relevante para el agente.

El impacto positivo que la IA puede tener en el rendimiento de los agentes no se limita a la guía de interacción en tiempo real. La capacidad de escuchar y comprender las interacciones de voz significa que las soluciones impulsadas por IA también pueden ayudar a los agentes a resolver problemas. Los asistentes inteligentes ayudan, por tanto, a mejorar las tasas de resolución en el primer contacto, aumentar la precisión y reducir los tiempos de manejo, mejorando así la CX.

3. Previsión y programación

Como hemos comentado anteriormente, la IA es de gran ayuda para analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y hacer predicciones. En este caso, determina cuál es el mejor algoritmo para aplicar en cada contact center y hacer las mejores predicciones del comportamiento de los clientes en base a datos históricos.

El software de programación de call center que aprovecha la inteligencia artificial satisface las necesidades comerciales y de los clientes al garantizar que se programa la cantidad correcta de agentes capacitados en los momentos adecuados y, al mismo tiempo, se adapta a las preferencias de los agentes.

4. Los chatbots y agentes virtuales  

Los agentes virtuales utilizan inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y tecnologías relacionadas para comprender el habla y la intención humanas. Esto hace que los agentes virtuales sean capaces de manejar interacciones más complejas que un chatbot basado en reglas.

Por otra parte, los chatbots puede interactuar con una persona presentando dos o tres opciones de respuesta. Los datos revelan que el 63% de los usuarios encuestados se sintieron satisfechos con su experiencia al interactuar con un chatbot. Sin embargo, la asistencia humana sigue siendo imprescindible a la hora de atender al cliente, ya que dicho porcentaje afirmó que les gustaría ser atendidos por un empleado real para ayudarlos si fuera necesario.

5. Eficiencia y productividad del supervisor

Los análisis de gestión de la calidad pueden hacer que el proceso de supervisión de la calidad sea más eficiente y preciso para los supervisores que evalúan muestras de interacción. Este software analiza y clasifica las interacciones, lo que facilita la identificación de las correctas para evaluar.

Además, esta otorga una resolución eficiente de problemas al permitir a los supervisores enfocarse en el análisis de tipos de interacción específicos. Las capacidades de previsión y programación infundidas con IA también reducirán las tareas de supervisión que consumen mucho tiempo.

Estos son ejemplos prácticos del uso de la inteligencia artificial en el call center señalados por enreach. Gartner predice que las organizaciones de servicio al cliente que adopten la IA ganarán un 25% de eficiencia, lo cual muestra lo importante que se ha convertido esta herramienta para bridar la mejor atención al cliente posible.

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