Los clientes del comercio electrónico, retail y la hostelería desean opciones de autoservicio que mejoren su experiencia general. Las empresas de esos sectores están deseosas de soluciones automatizadas que optimicen las operaciones y hagan que los equipos de experiencia del cliente sean más eficientes a gran escala.
Los chatbots impulsados por IA pueden resolver todos estos puntos problemáticos. Solo hay una condición: según una encuesta de Gartner, casi dos tercios de los consumidores prefieren no encontrarse con IA en su trayecto de servicio al cliente.
¿Por qué? Para muchos encuestados, es un problema de confianza. Según la encuesta:
El 60% de los consumidores están preocupados de que los agentes de IA harán más difícil llegar a un agente humano
El 42% temen que los chatbots de IA proporcionen respuestas incorrectas a sus preguntas
La confianza del consumidor se gana con dificultad—y depende de los equipos de experiencia del cliente entregar trayectos de servicio impulsados por IA que proporcionen valor para su base de clientes.
“Los clientes deben saber que el trayecto infundido con IA proporcionará mejores soluciones y una guía fluida, incluyendo conectarlos con una persona cuando sea necesario,” dice Keith McIntosh, Principal Senior de Investigación para el Servicio y Soporte al Cliente de Gartner.
Eso significa crear chatbots impulsados por IA de acuerdo a las mejores prácticas de diseño de trayectos de servicio. Interacciones personalizadas, atractivas y útiles son primordiales. Sin embargo, los agentes de IA también deben ser desarrollados y gestionados para empoderar a sus agentes humanos y mejorar su experiencia general como cliente.
¿Te enfrentas a este proceso por primera vez? Podemos ayudar. Sigue leyendo para descubrir cómo los agentes de IA pueden proporcionar experiencias personalizadas y atractivas para tus clientes—y cómo el Servicio en la Nube de Bird puede ayudarte a convertir esta ambición en realidad.
¿Cómo puede la IA ofrecer una experiencia 'personalizada y atractiva'?
Los agentes de IA no son lo suficientemente sofisticados como para tener una conversación profunda con tus clientes. Afortunadamente, eso no es lo que buscan los clientes al contactar al servicio al cliente.
En cambio, buscan asistencia que sea relevante a sus circunstancias o necesidades específicas. Un escéptico podría preocuparse de que los chatbots de IA solo puedan proporcionar respuestas genéricas a sus consultas, llevándolos a un bucle de retroalimentación frustrante donde el chatbot no puede responder a ninguna de sus preguntas—y también no puede referirlos a un agente humano para que los asista.
Sin el entrenamiento adecuado para tu modelo de IA, ese escenario podría ocurrir. Pero, con los rápidos avances de la tecnología de IA y su capacidad para ser entrenada y probada a fondo, los agentes de IA pueden aprovechar una amplia gama de puntos de datos como el inventario de productos, el historial de conversaciones, y la base de conocimiento para crear una experiencia adaptada para cada cliente.
Personalización basada en CDP
Los puntos de datos recopilados en una plataforma de datos de clientes (CDP) están fácilmente disponibles para que los agentes humanos los consulten. Pero los agentes de IA pueden hacer un uso aún mejor de estos datos al leer, contextualizar y utilizar rápidamente todos los datos en el perfil de un solo cliente para informar las interacciones basadas en chat con ese usuario.
Los datos demográficos, transaccionales y de comportamiento recopilados a través de todas las fuentes disponibles pueden ayudar a los agentes de IA a entender con quién están hablando, sus preferencias y lo que pueden necesitar. Cuando un cliente tiene una pregunta acerca de una de sus compras recientes, por ejemplo, el agente de IA puede llamar instantáneamente información sobre productos específicos de ese pedido para proporcionar actualizaciones de envío, detalles de garantía y otra información—todo sin intervención de un agente humano.
Análisis de sentimientos para comprender mejor la intención del usuario
Los chatbots equipados con capacidades de IA conversacional pueden ser entrenados para analizar y comprender el sentimiento del cliente en cada interacción. Al registrar los sentimientos del cliente como positivos, negativos o neutrales, el chatbot puede adaptar su propia comunicación para mejorar la experiencia del cliente en esa interacción particular.
Si el chatbot detecta un cambio en el sentimiento de neutral a negativo, por ejemplo, puede determinar que la experiencia actual del chatbot no está ayudando al cliente y decidir que la mejor opción es pasar la interacción a un agente humano.
Soporte omnicanal en los canales preferidos por los clientes
Con las plantillas y flujos adecuados en su lugar, los agentes de IA pueden proporcionar interacciones personalizadas en el canal que el cliente prefiera, incluyendo correo electrónico, SMS, RCS, Instagram y notificaciones push. Desde escritorios a dispositivos móviles y widgets de chatbot basados en web hasta mensajeros de redes sociales, los agentes de IA pueden moverse a través de cada plataforma con facilidad para dar a tus clientes más opciones sobre cómo desean contactar el servicio al cliente.
Las conversaciones previas en otros canales también pueden ser referenciadas para asegurar interacciones consistentes y que añadan valor cada vez que el cliente inicia una sesión de chat.
Una variedad de modelos de IA para elegir que se ajusten a tus necesidades
Al construir tu chatbot de IA, es crucial entender que diferentes modelos de IA sobresalen en diversas tareas. Plataformas como Hugging Face ofrecen una extensa biblioteca de miles de modelos, cada uno especializado para casos de uso específicos. La clave es encontrar el modelo adecuado que se alinee con tus necesidades comerciales únicas y tus objetivos de servicio al cliente.
Aunque el ajuste fino de un modelo puede mejorar su rendimiento para tu caso de uso específico, dependiendo de las circunstancias, este proceso puede ser complejo y que requiera muchos recursos. Ahí es donde entra la experiencia en IA de Bird: simplificamos el proceso al:
Manejar las complejidades de la selección del modelo
Gestionar el proceso de ajuste fino
Asegurar que tu chatbot de IA esté impulsado por el modelo más adecuado y optimizado
Escalar problemas no resueltos a agentes humanos
Por último, no importa cuán minuciosamente entrenes a tu agente de IA, habrá situaciones que no se pueden resolver a través de una interacción automatizada. Cuando los chatbots de IA ya no puedan ayudar con la pregunta o problema de un cliente, el chatbot puede integrar sin problemas a un agente humano para continuar la conversación.
Escalar estas conversaciones asegura que los clientes puedan seguir recibiendo el nivel de servicio que necesitan mientras permite a los agentes humanos concentrarse en conversaciones donde su experiencia es requerida.
Cómo construir el mejor chatbot de IA
A medida que te prepares para construir tu propio agente de soporte al cliente impulsado por IA, necesitarás asegurarte de que el chatbot esté equipado con las características y capacidades adecuadas para respaldar las mejores prácticas de diseño de trayectos de servicio.
Si deseas construir el mejor agente de IA posible, necesitarás priorizar lo siguiente:
Acceso a tu base de conocimiento interno
Una base de conocimiento es un repositorio centralizado de información organizada relevante para las consultas del servicio al cliente. Esta base de conocimiento sirve como una única fuente de verdad donde tu agente de IA puede consultar documentos internos y generar respuestas informativas y útiles para tus clientes.
Dependiendo de tu negocio y el alcance de las responsabilidades de tu agente de IA, es posible que desees incluir guías de productos; información sobre pedidos y envíos; políticas de devolución, cambio y cancelación; documentos de preguntas frecuentes; y otra información requerida por tu chatbot.
Esto permite que tu agente de IA genere respuestas rápidas y confiables relacionadas con una amplia gama de consultas de los clientes, como “¿Cuál es tu política de devolución para mi compra reciente?” o “¿Puedes explicar la desglosada de tarifas en mi reciente reserva?”
¿Necesitas ayuda para crear una base de conocimiento? Bird puede asistir a través de su integración con OpenAI.
Un bot de voz para manejar llamadas entrantes
Junto con el chat basado en texto, tu agente de IA debe estar equipado con un bot de voz para manejar llamadas entrantes de clientes. Tu base de conocimiento interna también potencia estas interacciones, pero la disponibilidad de un chat basado en voz ofrecerá una mayor conveniencia para tus clientes mientras reduce el volumen de llamadas para tus representantes del servicio al cliente.
Cuando se utiliza tu bot de voz para facilitar la interacción con el cliente, el bot grabará la llamada y generará una transcripción para que un agente la revise. Si el agente identifica alguna inexactitud o problema con la interacción, puede comunicarse directamente con el cliente.
Al igual que con el chat basado en texto, el bot de voz también puede escalar una llamada a un representante humano si el agente de IA no puede ayudar al cliente.
Integración con tu tienda
Por ejemplo, si tu negocio utiliza Shopify para sus operaciones de comercio electrónico, tu chatbot deberá integrarse con esta tienda para acceder a su base de conocimiento de datos. Tu tienda Shopify contiene información de productos importante que el chatbot puede usar al responder consultas sobre el inventario de productos, detalles de productos e incluso recomendaciones.
Una vez que esta integración esté completa, tu agente de IA podrá sacar información de pedidos, actualizar detalles de envío, actualizar el perfil del cliente en Shopify y manejar otras consultas relacionadas con inventario y transacciones.
Analíticas y reportes completos
Una vez que tu chatbot de IA esté en funcionamiento, las analíticas y reportes son esenciales para comprender cómo está actuando el agente. Tu negocio debe equiparse con una plataforma de analíticas y reportes que rastree una amplia gama de métricas de éxito, incluyendo:
El porcentaje de sesiones de servicio al cliente resueltas por tu agente de IA
El tiempo promedio para la resolución
Las tasas de éxito para la resolución en el primer contacto
Puntajes de satisfacción del cliente (CSAT)
Estos conocimientos desempeñarán un papel central en la optimización de tu agente de IA para un mayor éxito con el tiempo. Al profundizar en estos puntos de datos granulares, podrás obtener una comprensión más profunda del éxito de tu chatbot en la creación de experiencias personalizadas y atractivas para tus clientes.
Casos de uso de agentes de IA en acción
Cuando construyes un chatbot de IA desde cero, puedes personalizar sus capacidades según tus necesidades específicas. Una herramienta de desarrollo como el Creador de Flujos de Chatbot de Bird puede ayudar a crear flujos flexibles para consultas generales de servicio al cliente, cualificación de leads, retención post-compra y otros propósitos.
A continuación, se presenta una muestra de los casos de uso más comunes de agentes de IA que tu equipo de experiencia del cliente puede querer considerar:
Responder a preguntas frecuentes
Los modelos de IA generativa pueden auto-generar preguntas frecuentes para proporcionar respuestas rápidas y eficientes a consultas comunes. Al crear un modelo de preguntas frecuentes para tu propia marca, puedes acelerar la velocidad de comercialización de tu chatbot al tiempo que ofreces una solución de autoservicio conveniente y escalable para tus clientes.
Estos modelos de preguntas frecuentes utilizan la generación de datasets de OpenAI para desarrollar escenarios conversacionales y generar preguntas y respuestas precompletadas. También pueden tomar una sola pregunta y generar variaciones de esa pregunta que los clientes puedan hacer—junto con las respuestas—para ayudarte a ampliar el valor de tu modelo de preguntas frecuentes.
El Hub de IA de Bird facilita la creación y prueba de un modelo de preguntas frecuentes antes de implementarlo con tu agente de IA en vivo.
Crear flujos de CS personalizados
Los flujos de CS personalizados utilizan disparadores y acciones predefinidos para automatizar las interacciones del chatbot con tus clientes en tiempo real. Cuando los equipos de experiencia del cliente dedican tiempo y recursos a construir estos flujos, ayudan a garantizar que estas interacciones con el cliente sigan siendo relevantes tanto para tu negocio como para tus clientes.
Al crear un flujo dentro del Creador de Flujos de Bird, puedes mezclar y combinar disparadores y acciones para adaptar cada serie de automatizaciones al comportamiento y las respuestas de tus clientes. Las respuestas automáticas pueden ser provocadas por disparadores dinámicos relacionados con nuevos registros de cuentas, abandonos de carrito o otros eventos. Los auto-respondedores, acciones programadas, lógica condicional y otras personalizaciones también pueden incorporarse para maximizar la relevancia, personalización y valor de estas interacciones de agentes de IA.
Recopilar retroalimentación de los clientes
Antes y después de las sesiones de servicio al cliente, las empresas pueden usar un agente de IA para recopilar retroalimentación de los clientes relacionada con su reciente sesión de CS, así como su experiencia del cliente más amplia.
Esta retroalimentación también puede ser dinámica e interactiva para aumentar la calidad de la información recopilada de cada sesión. Si las preguntas estándar de la encuesta resultan en que el cliente mencione su frustración con una compra de producto reciente, por ejemplo, la encuesta puede cambiar a un nuevo conjunto de preguntas destinadas a recopilar más información, como por qué estaban frustrados con su compra y si esa frustración se extiende a su experiencia de cliente más amplia.
Después de que se haya recopilado la retroalimentación, un agente en vivo puede revisar esta información y decidir si debe hacer un seguimiento con el cliente.
Ayudar con la reserva de citas
Un agente de IA puede integrarse con tu software de programación para ayudar a los clientes a reservar citas sin hablar con un representante en vivo. El chatbot puede presentar franjas horarias disponibles basadas en la disponibilidad y preferencias de los clientes.
Si un cliente llama o se conecta a través de un mensajero preguntando sobre la disponibilidad para citas el viernes por la tarde, el chatbot puede enumerar rápidamente las opciones disponibles y, si el cliente elige una, reservar la cita y enviar una confirmación automatizada a través de correo electrónico o mensaje de texto.
Lo que AI + Bird Service Cloud puede hacer por tu negocio
Tan pronto como despliegues un agente de servicio al cliente IA, tu negocio cosechará los beneficios de la reducción de costos en el servicio al cliente y operaciones de CS más eficientes a gran escala.
Pero un agente impulsado por IA no trae eficiencias de costo a expensas de la calidad de las interacciones con el cliente. En cambio, la IA generativa puede ayudar a mejorar tu experiencia de CS al ofrecer asistencia más rápida y confiable a tus clientes y poderosos contextos en tiempo real e información para tus agentes humanos.
El Servicio en la Nube impulsado por IA de Bird permite a tu negocio:
Proporcionar servicio al cliente siempre activo. Los agentes de IA están disponibles las 24 horas para interactuar con tus clientes, incluso cuando tu equipo de agentes en vivo está fuera de línea. Si los clientes necesitan ayuda, siempre tienen a dónde acudir.
Personalizar cada conversación. A través de un análisis rápido de la información del cliente y otros puntos de datos contextuales, los agentes de IA pueden participar en conversaciones matizadas que se sienten naturales, empáticas y específicas de las circunstancias y necesidades del cliente.
Resolver problemas más rápido con automatización inteligente. El acceso a tu base de conocimiento, tienda en línea y modelo FAQ interno permite que un agente de IA proporcione respuestas precisas a las consultas de los clientes en cuestión de secciones. Mientras que los problemas complejos pueden ser escalados sin problemas a un agente en vivo, la mayoría de las solicitudes de soporte pueden resolverse sin intervención humana.
Crear experiencias de cliente poderosas a escala
Tus clientes no se oponen a interactuar con agentes de servicio al cliente impulsados por IA. Se oponen a experiencias inauténticas e ineficientes—lo que es exactamente lo que sucede cuando la innovación de IA no está mapeada al diseño del trayecto de servicio de tu marca.
Cuando los equipos de CX se comprometen a construir flujos integrales y flexibles para guiar las interacciones de los agentes de IA, aumentan las capacidades de automatización de la solución de chatbot de la empresa al tiempo que mejoran la capacidad del bot para facilitar interacciones personalizadas con los clientes. Cuanto más entrenamiento y pruebas pongas en el desarrollo de tu agente de IA, mayores serán tus capacidades de automatización. Esta inversión abre la puerta a:
Ahorros de costos de hasta el 40 por ciento para tus operaciones de CS
Puntajes de NPS más altos
Resolución de tickets más rápida para problemas de los clientes
Mayor capacidad para ofrecer experiencias atractivas para los clientes a gran escala
El Servicio en la Nube de Bird puede hacer que esto suceda. Contáctanos hoy para averiguar cómo.