Los clientes de comercio electrónico, retail y hostelería quieren opciones de autoservicio que mejoren su experiencia general. Las empresas de esos sectores están ansiosas por 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 críticos. Hay solo un inconveniente: según una encuesta de Gartner, casi dos tercios de los consumidores prefieren no encontrarse con IA en su recorrido de servicio al cliente.
¿Por qué? Para muchos encuestados, se trata de una cuestión de confianza. Según la encuesta:
El 60% de los consumidores están preocupados de que los agentes de IA dificulten el acceso 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 esfuerzo, y depende de los equipos de experiencia del cliente ofrecer viajes de servicio potenciado por IA que proporcionen valor a su base de clientes.
“Los clientes deben saber que el recorrido infundido por IA ofrecerá mejores soluciones y una guía fluida, incluida la conexión con una persona cuando sea necesario,” dice Keith McIntosh, Principal Senior de Investigación para Gartner Customer Service & Support.
Eso significa crear chatbots impulsados por IA de acuerdo con las mejores prácticas de diseño del viaje de servicio. Interacciones personalizadas, atractivas y útiles son fundamentales. Sin embargo, los agentes de IA también deben ser desarrollados y gestionados para empoderar a sus agentes humanos y mejorar su experiencia general del cliente.
¿Abordando este proceso por primera vez? Podemos ayudar. Siga leyendo para descubrir cómo los agentes de IA pueden ofrecer experiencias personalizadas y atractivas para sus clientes, y cómo el Service Cloud de Bird puede ayudarle 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 sus clientes. Afortunadamente, eso no es lo que los clientes buscan al contactar con el servicio al cliente.
En cambio, buscan asistencia que sea relevante para sus circunstancias o necesidades específicas. Un escéptico podría preocuparse de que los chatbots de IA solo pudieran proporcionar respuestas genéricas a sus consultas, enviándolos a un bucle de retroalimentación frustrante donde el chatbot no puede responder a ninguna de sus preguntas, y tampoco es capaz de referirlos a un agente humano para obtener ayuda.
Sin una formación adecuada para su modelo de IA, ese escenario podría ocurrir. Pero, con los rápidos avances de la tecnología de IA y su capacidad de ser entrenada y testeada a fondo, los agentes de IA pueden aprovechar una amplia gama de puntos de datos como inventario de productos, historial de conversaciones, y base de conocimientos 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 mejor uso de estos datos al leer, contextualizar y utilizar rápidamente toda la información en el perfil de un 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 podrían necesitar. Cuando un cliente tiene una pregunta sobre una de sus compras recientes, por ejemplo, el agente de IA puede inmediatamente consultar información sobre productos específicos de ese pedido para proporcionar actualizaciones de envío, detalles sobre la garantía y otra información, todo sin intervención de un agente humano.
Análisis de sentimiento para entender mejor la intención del usuario
Los chatbots equipados con capacidades de IA conversacional pueden ser entrenados para analizar y entender el sentimiento del cliente en cada interacción. Al registrar los sentimientos del cliente como positivos, negativos o neutros, el chatbot puede adaptar su propia comunicación para mejorar la experiencia del cliente en esa interacción particular.
Si el chatbot detecta un cambio de sentimiento de neutral a negativo, por ejemplo, puede determinar que la experiencia actual del chatbot no está ayudando al cliente y decidir que lo mejor es trasladar la interacción a un agente humano.
Soporte omnicanal en los canales preferidos por los clientes
Con las plantillas y flujos de trabajo adecuados, los agentes de IA pueden proporcionar interacciones personalizadas en cualquier canal que el cliente prefiera, incluyendo correo electrónico, SMS, RCS, Instagram y notificaciones push. Desde escritorios hasta dispositivos móviles y widgets de chatbot basados en la web hasta mensajeros de redes sociales, los agentes de IA pueden moverse fácilmente a través de cada plataforma para darle a sus clientes más opciones sobre cómo quieren contactar al servicio al cliente.
Las conversaciones anteriores en otros canales también pueden ser consultadas para garantizar interacciones consistentes y de valor añadido cada vez que el cliente comienza una sesión de chat.
Una variedad de modelos de IA para elegir que se adapten a sus necesidades
Al construir su chatbot de IA, es crucial entender que diferentes modelos de IA son excelentes para 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 las necesidades únicas de su negocio y sus objetivos de servicio al cliente.
Si bien afinar un modelo puede mejorar su rendimiento para su caso de uso específico, dependiendo de las circunstancias, este proceso puede ser complejo y consumir muchos recursos. Ahí es donde la experiencia en IA de Bird entra en juego: simplificamos el proceso al:
Manejar las complejidades de la selección de modelos
Gestionar el proceso de afinación
Asegurar que su chatbot de IA esté impulsado por el modelo más adecuado y optimizado
Escalada de problemas no resueltos a agentes humanos
Por último, no importa cuán exhaustivamente entrene a su agente de IA, habrá situaciones que no se pueden resolver a través de una interacción automatizada. Cuando los chatbots de IA no puedan ayudar a un cliente con su pregunta o problema, el chatbot puede involucrar fácilmente a un agente humano para continuar la conversación.
Escalar estas conversaciones asegura que los clientes aún puedan recibir el nivel de servicio que necesitan mientras permite que los agentes humanos se concentren en conversaciones donde se requiere su experiencia.
Cómo construir el mejor chatbot de IA
A medida que se prepara para construir su propio agente de soporte al cliente potenciado por IA, deberá asegurarse de que el chatbot esté equipado con las características y capacidades adecuadas para respaldar las mejores prácticas de diseño del viaje de servicio.
Si desea construir el mejor agente de IA posible, deberá priorizar lo siguiente:
Acceso a su base de conocimientos interna
Una base de conocimientos es un repositorio centralizado de información organizada relevante para las consultas de servicio al cliente. Esta base de conocimientos sirve como una única fuente de verdad donde su agente de IA puede consultar documentos internos y generar respuestas informativas y útiles para sus clientes.
Dependiendo de su negocio y del alcance de las responsabilidades de su agente de IA, puede que desee incluir guías de productos; información sobre pedidos y envíos; políticas de devolución, cambio y cancelación; documentos de preguntas frecuentes; y otra información requerida por su chatbot.
Esto permite que su agente de IA genere respuestas rápidas y confiables relacionadas con una amplia gama de consultas de clientes, como “¿Cuál es su política de devolución para mi reciente compra?” o “¿Puede explicarme el desglose de cargos de mi reciente reserva?”
¿Necesita ayuda para crear una base de conocimientos? Bird puede ayudar a través de su integración con OpenAI.
Un bot de voz para manejar llamadas entrantes
Junto con el chat basado en texto, su agente de IA debe estar equipado con un bot de voz para manejar las llamadas de clientes entrantes. Su base de conocimientos interna también alimenta estas interacciones, pero la disponibilidad del chat basado en voz ofrecerá una mayor conveniencia para sus clientes mientras reduce el volumen de llamadas para sus representantes de servicio al cliente.
Cuando se utiliza su 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 su tienda
Por ejemplo, si su negocio utiliza Shopify para sus operaciones de comercio electrónico, su chatbot necesitará integrarse con esta tienda para acceder a su base de datos de conocimiento. Su tienda Shopify contiene información importante sobre productos que el chatbot puede usar al responder a consultas relacionadas con inventario de productos, detalles del producto e incluso recomendaciones.
Una vez que esta integración esté completa, su agente de IA podrá extraer información sobre pedidos, actualizar los detalles de envío, actualizar el perfil del cliente en Shopify y manejar otras consultas relacionadas con el inventario y las transacciones.
Analítica y reportes integrales
Una vez que su chatbot de IA esté activo, la analítica y los reportes son esenciales para entender cómo está funcionando el agente. Su negocio debería equiparse con una plataforma de analítica y reportes que rastree una amplia gama de métricas de éxito, incluyendo:
El porcentaje de sesiones de servicio al cliente resueltas por su agente de IA
El tiempo promedio para la resolución
Tasas de éxito para la resolución en el primer contacto
Puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT)
Estos conocimientos desempeñarán un papel central en la optimización de su agente de IA para un mayor éxito con el tiempo. Al profundizar en estos puntos de datos granulares, puede obtener una comprensión más profunda del éxito de su chatbot en la creación de experiencias personalizadas y atractivas para sus clientes.
Casos de uso de agentes de IA en acción
Cuando construye un chatbot de IA desde cero, puede personalizar sus capacidades a sus necesidades específicas. Una herramienta de desarrollo como el Chatbot Flow Builder de Bird puede ayudar a crear flujos flexibles para consultas generales de servicio al cliente, calificación de clientes potenciales, retención post-compra y otros propósitos.
Aquí hay una muestra de los casos de uso de agentes de IA más comunes que su equipo de experiencia del cliente puede querer considerar:
Responder a preguntas frecuentes
Los modelos de IA generativa pueden autogenerar preguntas frecuentes para proporcionar respuestas rápidas y eficientes para consultas comunes. Al crear un modelo de preguntas frecuentes para su propia marca, puede acelerar la velocidad de comercialización de su chatbot mientras proporciona una solución de autoservicio conveniente y escalable para sus clientes.
Estos modelos de preguntas frecuentes utilizan la generación de conjuntos de datos de OpenAI para desarrollar escenarios conversacionales y generar preguntas y respuestas pre-completadas. También pueden tomar una sola pregunta y generar variaciones de esa pregunta que los clientes podrían hacer, junto con las respuestas, para ayudarle a construir sobre el valor de su modelo de preguntas frecuentes.
El AI Hub de Bird facilita la creación y prueba de un modelo de preguntas frecuentes antes de implementarlo con su agente de IA en vivo.
Crear flujos personalizados de servicio al cliente
Los flujos de servicio al cliente personalizados utilizan disparadores y acciones predefinidas para automatizar las interacciones del chatbot con sus clientes en tiempo real. Cuando los equipos de experiencia del cliente dedican tiempo y recursos a desarrollar estos flujos, ayudan a garantizar que estas interacciones con los clientes sigan siendo relevantes tanto para su negocio como para sus clientes.
Al crear un flujo dentro del Chatflow Builder de Bird, puede mezclar y combinar disparadores y acciones para adaptar cada serie de automatizaciones al comportamiento y las respuestas de sus clientes. Las respuestas automáticas pueden ser causadas por disparadores dinámicos relacionados con nuevos registros de cuentas, abandonos de carrito u otros eventos. Los auto-respondes, acciones programadas, lógica condicional y otras personalizaciones también se pueden incorporar para maximizar la relevancia, personalización y valor de estas interacciones de agentes de IA.
Recoger comentarios de los clientes
Antes y después de las sesiones de servicio al cliente, las empresas pueden usar un agente de IA para recoger comentarios de los clientes relacionados con su reciente sesión de servicio al cliente, así como con su experiencia general como cliente.
Estos comentarios también pueden ser dinámicos e interactivos para aumentar la calidad de la información recopilada de cada sesión. Si las preguntas de la encuesta estándar hacen que el cliente mencione su frustración con una compra 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 general como cliente.
Después de que se hayan recopilado los comentarios, un agente en vivo puede revisar esta información y decidir si seguir con el cliente.
Ayudar con la reserva de citas
Un agente de IA puede integrarse con su software de programación para ayudar a los clientes a reservar citas sin hablar con un representante en vivo. El chatbot puede presentar las franjas horarias de citas abiertas según la disponibilidad y preferencias de los clientes.
Si un cliente llama o se conecta a través de un mensajero preguntando sobre disponibilidad para citas el viernes por la tarde, el chatbot puede listar rápidamente las opciones disponibles y, si el cliente elige una, reservar la cita y enviar una confirmación automatizada por correo electrónico o mensaje de texto.
Lo que la IA + Bird Service Cloud puede hacer por su negocio
Tan pronto como implemente un agente de servicio al cliente de IA, su negocio cosechará los beneficios de reducir costos de servicio al cliente y operaciones de servicio al cliente más eficientes a gran escala.
Pero un agente potenciado por IA no trae eficiencias de costo a expensas de interacciones de calidad con los clientes. En cambio, la IA generativa puede ayudar a mejorar su experiencia de servicio al cliente al ofrecer asistencia más responsiva y confiable a sus clientes y potentes contextos e información en tiempo real para sus agentes humanos.
El Service Cloud impulsado por IA de Bird permite que su negocio:
Proporcionar servicio al cliente siempre activo. Los agentes de IA están disponibles las 24 horas para interactuar con sus clientes, incluso cuando su equipo de agentes en vivo está fuera de atención. Si los clientes necesitan ayuda, siempre tienen a dónde acudir.
Personalizar cada conversación. A través de un análisis rápido de información del cliente y otros puntos de datos contextuales, los agentes de IA pueden participar en conversaciones matizadas que parecen naturales, empáticas y específicas a las circunstancias y necesidades del cliente.
Resolver problemas más rápido con automatización inteligente. El acceso a su base de conocimientos, tienda online y modelo de preguntas frecuentes interno permite a un agente de IA proporcionar respuestas precisas a las consultas de los clientes en cuestión de secciones. Si bien los problemas complejos pueden ser escalados sin problemas a un agente en vivo, la mayoría de los tickets de soporte pueden resolverse sin intervención humana.
Cree experiencias poderosas para los clientes a gran escala
Sus clientes no están en contra de interactuar con agentes de servicio al cliente impulsados por IA. Están en contra de experiencias inauténticas e ineficientes, que es exactamente lo que ocurre cuando la innovación de IA no se mapea al diseño del viaje de servicio de su 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 mientras mejoran la capacidad del bot para facilitar interacciones personalizadas con los clientes. Cuanto más entrenamiento y pruebas realice para desarrollar su agente de IA, mayores serán sus capacidades de automatización. Esta inversión abre la puerta a:
Ahorros de costos de hasta el 40% para sus operaciones de servicio al cliente
Mayores puntajes de NPS
Resolución más rápida de tickets para problemas de clientes
Mayor capacidad para ofrecer experiencias atractivas para los clientes a gran escala
El Service Cloud de Bird puede hacer que suceda. Contáctenos hoy para averiguar cómo.