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Inteligencia artificial conversacional Vs. chatbots en atención al cliente

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El servicio al cliente es uno de los componentes clave de cualquier negocio que se ha tornado en un punto de contacto especialmente delicado en medio de las preocupaciones generadas por la COVID-19. Los centros de atención al cliente, en muchas ocasiones, se vieron saturados a medida que los consumidores se esforzaban por encontrar equilibrio entre el distanciamiento social y sus necesidades de distintos productos o servicios. La inteligencia artificial conversacional parece ser una evolución útil en estos momentos.

 

La necesidad de ofrecer un excelente servicio al cliente se destaca en un informe de Ameritas que muestra que el 24% de los clientes satisfechos regresarán incluso dos años después de tener una experiencia positiva. El 70% gasta más en compañías que ofrecen un excelente servicio, mientras que el 59% dice que cambiaría a una nueva compañía si la actual no cumpliese con sus expectativas. Los bancos y otras instituciones financieras son particularmente vulnerables, pero también es cierto que pueden cosechar enormes beneficios si proporcionan resultados satisfactorios. Un estudio de Bain & Company destaca que un pequeño aumento en la retención de clientes (sólo un 5%) por parte de las empresas de servicios financieros aumenta las ganancias en más de un 25%.
Pero esa valiosa información no revela lo que los consumidores quieren de su experiencia de servicio al cliente. Un informe de Zendesk reveló que la velocidad es un factor clave, con un 89% que indica que una respuesta rápida es importante al elegir una marca. Otro hallazgo importante: el 65% espera que el servicio al cliente sea más rápido en 2020 que en 2015.
En muchas ocasiones, los centros de atención al cliente no han sido los más efectivos a este respecto. A medida que aumenta el número de consultas de los clientes, a menudo son arrastrados a la temida cola telefónica con música y largos tiempos de espera. Contratar más personal no lo reducirá, ya que los volúmenes de llamadas siempre fluctuarán y -a medida que las empresas crezcan-, la cantidad de consultas aumentarán en consecuencia. Pero la inteligencia artificial conversacional (IA), sí puede ayudar a los centros de llamadas, trabajando codo con codo con el personal y reducir o eliminar esas molestas colas.
Los viejos métodos se quedan muy cortos
Muchas compañías han puesto en marcha chatbots como una forma de reducir sus costes y eliminar los puntos débiles del servicio al cliente. Pero en realidad muchos han conseguido justamente lo contrario, molestando a los clientes con respuestas predeterminadas que no responden más que a las preguntas más simples sin resolver lo que realmente está solicitando el cliente. Eso no ha cambiado, ni siquiera después de varios años de refinamientos de estos chatbots.
Esto es lo que diferencia a la IA conversacional de un chatbot. Ha evolucionado inmensamente, proporcionando mucho más que ideas básicas e incluso es capaz de mantener una conversación con lenguaje natural. Al trabajar directamente con los clientes o con un agente humano, la IA conversacional puede ayudar a responder un amplio espectro de preguntas, resolver una gran cantidad de problemas y mostrar empatía cuando sea necesario, lo que contribuye en gran medida a mejorar la experiencia general al cliente.

La IA conversacional puede ayudar a responder un amplio espectro de preguntas, resolver problemas y mostrar empatía cuando sea necesario

No más esperas
Según el informe de Zendesk, el 51% de los clientes ni siquiera espera una hora antes de abandonar un método de contacto por otro y por supuesto, en ese punto, se frustran y pueden comenzar a reevaluar su decisión de seguir con esa empresa.
Algunas empresas, como la consultora tecnológica Unisys, consciente de estos riesgos, decidió renunciar a un sistema de respuesta de voz interactiva (IVR) basado en llamadas, por temor a que esto llevara a largos tiempos de espera a sus clientes. Y eligió la solución de IA conversacional de IPsoft, para actuar como un empleado digital dentro de la empresa, lo que le llevó a una disminución del 32% en el número de llamadas técnicas enviadas al personal humano, que pudo concentrarse en asuntos más complejos y de mayor valor añadido para sus clientes.

 

Allí donde se necesita
Amelia es una agente de inteligencia artificial cognitiva.
Otro caso de uso de estos agentes digitales es el caso del agente susurrante, que ayudan en tiempo real a sus colegas humanos mientras están atendiendo a los clientes, ofreciéndoles valiosa información sobre las personas que llaman y sus consultas anteriores, lo que les permite responder rápidamente a las preguntas más apremiantes de los clientes, evitando demoras o copias de seguridad innecesarias. Es el caso de la aseguradora AAA del Sur de California, que cuenta con este agente susurrante -Amelia de IPsoft- que ofrece su apoyo a más de 300 personas, lo que permite a los agentes humanos resolver con más rapidez las consultas de sus clientes. Con la intención reconocida con éxito en el 97% de las conversaciones, los resultados de AAA son el ejemplo perfecto de por qué la IA es una tecnología tan importante.

 

Servicios de atención al cliente bajo demanda
Después del distanciamiento social que hemos experimentado y cuando volvamos a la normalidad, los consumidores comenzarán a elegir las opciones que les brinden las mejores experiencias y esperarán que el servicio al cliente les ofrezca resultados rápidos y precisos con los que pueden contar en ese momento.
Para ello, las empresas pueden ampliar sus equipos de atención al cliente y aumentar sus horas de trabajo para tratar de mantenerse al día, pero será una batalla perdida a medida que fluctúen los volúmenes de llamadas. Esta es una de las muchas razones por las cuales la fuerza de trabajo humano-digital se ha vuelto tan crítica. Tanto las empresas como sus empleados necesitan la asistencia que proporciona la inteligencia artificial. Los agentes digitales pueden responder preguntas de tantos clientes como sea necesario, lo que hace que el personal humano pueda ignorar la mayoría de las llamadas genéricas y concentrarse en resolver los problemas más graves y complejos de los clientes.

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