Maximiza la eficiencia del agente de atención al cliente con 11 casos de uso de IA
Pájaro
18 sept 2024
IA
1 min read
Puntos clave
La IA está transformando el soporte al cliente al automatizar tareas repetitivas y liberar a los agentes para trabajos de mayor valor.
Las empresas pueden usar la IA para mejorar el tiempo de primera respuesta, reducir el volumen de tickets y aumentar la satisfacción del cliente.
Los casos de uso comunes incluyen preguntas frecuentes automatizadas, análisis de sentimientos, enrutamiento inteligente y resumen de conversaciones.
Integrar la IA con CRMs y herramientas de comunicación permite contexto en tiempo real y flujos de trabajo unificados para los agentes.
La IA ayuda en la formación, monitoreo de calidad y percepciones de rendimiento, ayudando a los líderes a optimizar las operaciones de soporte.
Implementar la IA a través de plataformas unificadas como Bird garantiza un despliegue más rápido y ganancias de eficiencia medibles.
Destacados de Q&A
¿Por qué se está volviendo esencial la IA para las operaciones de atención al cliente?
Porque la IA ayuda a las empresas a hacer más con menos: reduce los tiempos de gestión hasta un 30% y mejora la satisfacción del cliente en un 20% a través de la automatización y el enrutamiento inteligente.
¿Qué desafíos están impulsando la adopción de AI en el servicio al cliente?
Las crecientes expectativas de los clientes, el aumento de los volúmenes de consultas y el personal limitado dificultan que los equipos brinden soporte personalizado sin la asistencia de IA.
¿Cómo mejora la IA la eficiencia de los agentes?
La IA automatiza tareas rutinarias, proporciona datos en tiempo real y respuestas sugeridas, y permite a los agentes centrarse en interacciones complejas y de alto valor.
¿Cuáles son los casos de uso más efectivos de AI en el soporte al cliente?
Las aplicaciones clave incluyen bases de conocimiento, asistentes de IA, chatbots, respuestas sugeridas, reconocimiento de intenciones, resúmenes de IA y bots de voz, todos diseñados para optimizar las operaciones de servicio.
¿Cuál es el enfoque de Bird para el servicio al cliente impulsado por IA?
Bird’s Service Cloud unifica chat, correo electrónico, voz y canales sociales en una plataforma con IA integrada que maneja la desviación, ayuda a los agentes y mantiene experiencias de cliente consistentes.
¿Cómo mejora la IA la experiencia del cliente?
Al utilizar los datos de los clientes para personalizar las interacciones, anticipar necesidades y asegurar respuestas rápidas y precisas en todos los canales.
¿Qué métricas destacan el impacto de la IA en la eficiencia?
Las empresas que utilizan servicios potenciados por IA ven tiempos de gestión 30% más rápidos, puntuaciones de satisfacción 20% más altas, y más del 95% de las consultas resueltas digitalmente en niveles de madurez avanzados.
¿Cuál es el beneficio último tanto para los clientes como para los agentes?
Los clientes disfrutan de un soporte más rápido, inteligente y personalizado, mientras que los agentes trabajan de manera más eficiente, experimentan menos agotamiento y se enfocan en la resolución estratégica de problemas.
Descubre cómo aprovechar la IA en 11 casos de uso diferentes y aprende cómo Bird ayuda a las empresas a lograr más con el servicio al cliente habilitado por IA.
“Hacer más con menos” es más que solo el mantra del día: es una necesidad empresarial. Para muchos líderes de servicio al cliente, la respuesta a este desafío viene en forma de adopción de IA.
El poder completo del servicio al cliente habilitado por IA se extiende mucho más allá del despliegue de chatbots; está transformando fundamentalmente cómo opera el servicio al cliente en su totalidad. Gracias a que la IA maneja tareas rutinarias, los equipos de CS se están volviendo más eficientes y estratégicos, proporcionando un soporte al cliente más personalizado, fluido y receptivo.
Pero esta transformación no es una solución de plug and play instantánea; las empresas están progresando a lo largo de un espectro de madurez de servicio al cliente con IA. En el nivel más maduro de adopción de IA, más del 95% de las interacciones de servicio se pueden resolver a través de puntos de contacto digitales (por ejemplo, chat en vivo, correo electrónico, redes sociales, chatbots de autoservicio, etc.), lo que permite a las empresas reducir los tiempos de manejo en un 30% y mejorar la satisfacción del cliente en un 20%.
Exploraremos cómo la IA puede llenar los vacíos dejados por las ofertas tradicionales de servicio al cliente, profundizaremos en casos de uso específicos de la IA en el servicio al cliente y discutiremos cómo Bird ayuda a las empresas a alcanzar un nuevo nivel de madurez en el futuro del servicio al cliente habilitado por IA.
“Hacer más con menos” es más que solo el mantra del día: es una necesidad empresarial. Para muchos líderes de servicio al cliente, la respuesta a este desafío viene en forma de adopción de IA.
El poder completo del servicio al cliente habilitado por IA se extiende mucho más allá del despliegue de chatbots; está transformando fundamentalmente cómo opera el servicio al cliente en su totalidad. Gracias a que la IA maneja tareas rutinarias, los equipos de CS se están volviendo más eficientes y estratégicos, proporcionando un soporte al cliente más personalizado, fluido y receptivo.
Pero esta transformación no es una solución de plug and play instantánea; las empresas están progresando a lo largo de un espectro de madurez de servicio al cliente con IA. En el nivel más maduro de adopción de IA, más del 95% de las interacciones de servicio se pueden resolver a través de puntos de contacto digitales (por ejemplo, chat en vivo, correo electrónico, redes sociales, chatbots de autoservicio, etc.), lo que permite a las empresas reducir los tiempos de manejo en un 30% y mejorar la satisfacción del cliente en un 20%.
Exploraremos cómo la IA puede llenar los vacíos dejados por las ofertas tradicionales de servicio al cliente, profundizaremos en casos de uso específicos de la IA en el servicio al cliente y discutiremos cómo Bird ayuda a las empresas a alcanzar un nuevo nivel de madurez en el futuro del servicio al cliente habilitado por IA.
“Hacer más con menos” es más que solo el mantra del día: es una necesidad empresarial. Para muchos líderes de servicio al cliente, la respuesta a este desafío viene en forma de adopción de IA.
El poder completo del servicio al cliente habilitado por IA se extiende mucho más allá del despliegue de chatbots; está transformando fundamentalmente cómo opera el servicio al cliente en su totalidad. Gracias a que la IA maneja tareas rutinarias, los equipos de CS se están volviendo más eficientes y estratégicos, proporcionando un soporte al cliente más personalizado, fluido y receptivo.
Pero esta transformación no es una solución de plug and play instantánea; las empresas están progresando a lo largo de un espectro de madurez de servicio al cliente con IA. En el nivel más maduro de adopción de IA, más del 95% de las interacciones de servicio se pueden resolver a través de puntos de contacto digitales (por ejemplo, chat en vivo, correo electrónico, redes sociales, chatbots de autoservicio, etc.), lo que permite a las empresas reducir los tiempos de manejo en un 30% y mejorar la satisfacción del cliente en un 20%.
Exploraremos cómo la IA puede llenar los vacíos dejados por las ofertas tradicionales de servicio al cliente, profundizaremos en casos de uso específicos de la IA en el servicio al cliente y discutiremos cómo Bird ayuda a las empresas a alcanzar un nuevo nivel de madurez en el futuro del servicio al cliente habilitado por IA.
Reconocimiento de intención
Comprender la intención del cliente es crucial para proporcionar un soporte relevante y personalizado. A través del análisis del sentimiento y el reconocimiento de intenciones, la IA analiza las entradas de los clientes para determinar la necesidad o solicitud subyacente, permitiendo una respuesta más específica y efectiva.
Caso de uso: Un cliente envía un mensaje vago como, "I’m having trouble with my account," lo que podría significar varias cosas. La IA identifica las intenciones más probables—como restablecimiento de contraseña, bloqueo de cuenta o problemas de facturación—basándose en interacciones pasadas y el historial de cuenta del cliente. Luego, sugiere al agente los próximos pasos más relevantes, reduciendo la ida y vuelta y llegando al núcleo del problema más rápidamente.
Comprender la intención del cliente es crucial para proporcionar un soporte relevante y personalizado. A través del análisis del sentimiento y el reconocimiento de intenciones, la IA analiza las entradas de los clientes para determinar la necesidad o solicitud subyacente, permitiendo una respuesta más específica y efectiva.
Caso de uso: Un cliente envía un mensaje vago como, "I’m having trouble with my account," lo que podría significar varias cosas. La IA identifica las intenciones más probables—como restablecimiento de contraseña, bloqueo de cuenta o problemas de facturación—basándose en interacciones pasadas y el historial de cuenta del cliente. Luego, sugiere al agente los próximos pasos más relevantes, reduciendo la ida y vuelta y llegando al núcleo del problema más rápidamente.
Comprender la intención del cliente es crucial para proporcionar un soporte relevante y personalizado. A través del análisis del sentimiento y el reconocimiento de intenciones, la IA analiza las entradas de los clientes para determinar la necesidad o solicitud subyacente, permitiendo una respuesta más específica y efectiva.
Caso de uso: Un cliente envía un mensaje vago como, "I’m having trouble with my account," lo que podría significar varias cosas. La IA identifica las intenciones más probables—como restablecimiento de contraseña, bloqueo de cuenta o problemas de facturación—basándose en interacciones pasadas y el historial de cuenta del cliente. Luego, sugiere al agente los próximos pasos más relevantes, reduciendo la ida y vuelta y llegando al núcleo del problema más rápidamente.
Aquí está lo que AI puede hacer por la eficiencia de CS
Aquí está la cosa: Solo tienes una oportunidad para acertar con la experiencia del cliente. Según PwC, el 32% de todos los clientes dejarán de hacer negocios con una marca después de solo una mala experiencia. Y las expectativas de los clientes están en aumento: El mismo estudio encontró que casi el 80% de los consumidores estadounidenses ven la rapidez, la conveniencia, la ayuda experta y el servicio amistoso como componentes críticos del servicio al cliente. Además, el 73% de todos los clientes dicen que la experiencia del cliente influye significativamente en sus decisiones de compra.
A medida que aumentan las expectativas de los clientes, también lo hacen los costos asociados con satisfacerlas, empujando a más del 80% de las organizaciones a aumentar sus inversiones en IA para el servicio al cliente, con el 37% de los líderes citando la reducción de costos como una prioridad principal.
Sin embargo, al mismo tiempo, los equipos de servicio al cliente están lidiando con limitaciones de recursos a medida que el volumen de consultas de los clientes aumenta de forma constante y los agentes luchan por mantenerse al ritmo. Según McKinsey, el 57% de los líderes de atención al cliente espera que los volúmenes de llamadas sigan aumentando en los próximos dos años, añadiendo aún más presión a los equipos ya sobrecargados. Una tendencia sorprendente impulsa este aumento en los volúmenes de llamadas: las conversaciones telefónicas en vivo siguen siendo un medio altamente preferido para las consultas de soporte al cliente entre los consumidores de todas las edades, sí, incluso la Generación Z. Esta tendencia subraya la importancia siempre vigente de la interacción humana y personalizada en el servicio al cliente.
Frente a restricciones de recursos y volúmenes de llamadas más altos mientras se intenta reducir costos, la solución es clara: mejorar tus puntuaciones de satisfacción del cliente implementando servicio al cliente potenciado por IA.
La IA puede ayudar a mejorar el tiempo de manejo general de los agentes en un 30%. Un banco destacado por McKinsey redujo su costo de servicio en más de un 20% al implementar canales de auto-servicio con IA.
Una forma clave de lograr esto es gestionando todas tus interacciones con los clientes desde una plataforma unificada que enruta las consultas a través de IA primero antes de dirigirlas a las personas correctas. Al maximizar las tasas de deflexión—donde la IA resuelve problemas sin necesidad de escalarlos a un humano—este enfoque reduce la carga sobre tus agentes humanos, permitiéndoles centrarse en tareas más complejas y de mayor valor añadido.
Sin embargo, es importante entender que el papel de la IA en el servicio al cliente va más allá de simplemente implementar un chatbot. El verdadero valor de la IA está en su capacidad para aumentar a los agentes de servicio al cliente humanos, proporcionándoles datos en tiempo real y conocimientos del cliente necesarios para ofrecer experiencias excepcionales al cliente. Con la implementación adecuada, la IA puede escalar operaciones, mejorar la eficiencia y, en última instancia, lograr niveles más altos de satisfacción del cliente a través de interacciones más personalizadas y mejoradas.
Beneficios | Impacto en el negocio |
|---|---|
Reducir tiempos de manejo | Resolución de problemas hasta un 30% más rápida |
Mejorar la satisfacción del cliente | Aumento de hasta el 20% en CSAT |
Reducir costos de soporte | Reducción de más del 20% en costo de servicio |
Aumentar tasas de deflexión de IA | Más automatización antes de la escalación humana |
Soportar el aumento del volumen de consultas | Menos presión sobre los agentes mientras se escalan las operaciones |
Mejorar la personalización | Interacciones más relevantes y en tiempo real |
Aquí está la cosa: Solo tienes una oportunidad para acertar con la experiencia del cliente. Según PwC, el 32% de todos los clientes dejarán de hacer negocios con una marca después de solo una mala experiencia. Y las expectativas de los clientes están en aumento: El mismo estudio encontró que casi el 80% de los consumidores estadounidenses ven la rapidez, la conveniencia, la ayuda experta y el servicio amistoso como componentes críticos del servicio al cliente. Además, el 73% de todos los clientes dicen que la experiencia del cliente influye significativamente en sus decisiones de compra.
A medida que aumentan las expectativas de los clientes, también lo hacen los costos asociados con satisfacerlas, empujando a más del 80% de las organizaciones a aumentar sus inversiones en IA para el servicio al cliente, con el 37% de los líderes citando la reducción de costos como una prioridad principal.
Sin embargo, al mismo tiempo, los equipos de servicio al cliente están lidiando con limitaciones de recursos a medida que el volumen de consultas de los clientes aumenta de forma constante y los agentes luchan por mantenerse al ritmo. Según McKinsey, el 57% de los líderes de atención al cliente espera que los volúmenes de llamadas sigan aumentando en los próximos dos años, añadiendo aún más presión a los equipos ya sobrecargados. Una tendencia sorprendente impulsa este aumento en los volúmenes de llamadas: las conversaciones telefónicas en vivo siguen siendo un medio altamente preferido para las consultas de soporte al cliente entre los consumidores de todas las edades, sí, incluso la Generación Z. Esta tendencia subraya la importancia siempre vigente de la interacción humana y personalizada en el servicio al cliente.
Frente a restricciones de recursos y volúmenes de llamadas más altos mientras se intenta reducir costos, la solución es clara: mejorar tus puntuaciones de satisfacción del cliente implementando servicio al cliente potenciado por IA.
La IA puede ayudar a mejorar el tiempo de manejo general de los agentes en un 30%. Un banco destacado por McKinsey redujo su costo de servicio en más de un 20% al implementar canales de auto-servicio con IA.
Una forma clave de lograr esto es gestionando todas tus interacciones con los clientes desde una plataforma unificada que enruta las consultas a través de IA primero antes de dirigirlas a las personas correctas. Al maximizar las tasas de deflexión—donde la IA resuelve problemas sin necesidad de escalarlos a un humano—este enfoque reduce la carga sobre tus agentes humanos, permitiéndoles centrarse en tareas más complejas y de mayor valor añadido.
Sin embargo, es importante entender que el papel de la IA en el servicio al cliente va más allá de simplemente implementar un chatbot. El verdadero valor de la IA está en su capacidad para aumentar a los agentes de servicio al cliente humanos, proporcionándoles datos en tiempo real y conocimientos del cliente necesarios para ofrecer experiencias excepcionales al cliente. Con la implementación adecuada, la IA puede escalar operaciones, mejorar la eficiencia y, en última instancia, lograr niveles más altos de satisfacción del cliente a través de interacciones más personalizadas y mejoradas.
Beneficios | Impacto en el negocio |
|---|---|
Reducir tiempos de manejo | Resolución de problemas hasta un 30% más rápida |
Mejorar la satisfacción del cliente | Aumento de hasta el 20% en CSAT |
Reducir costos de soporte | Reducción de más del 20% en costo de servicio |
Aumentar tasas de deflexión de IA | Más automatización antes de la escalación humana |
Soportar el aumento del volumen de consultas | Menos presión sobre los agentes mientras se escalan las operaciones |
Mejorar la personalización | Interacciones más relevantes y en tiempo real |
Aquí está la cosa: Solo tienes una oportunidad para acertar con la experiencia del cliente. Según PwC, el 32% de todos los clientes dejarán de hacer negocios con una marca después de solo una mala experiencia. Y las expectativas de los clientes están en aumento: El mismo estudio encontró que casi el 80% de los consumidores estadounidenses ven la rapidez, la conveniencia, la ayuda experta y el servicio amistoso como componentes críticos del servicio al cliente. Además, el 73% de todos los clientes dicen que la experiencia del cliente influye significativamente en sus decisiones de compra.
A medida que aumentan las expectativas de los clientes, también lo hacen los costos asociados con satisfacerlas, empujando a más del 80% de las organizaciones a aumentar sus inversiones en IA para el servicio al cliente, con el 37% de los líderes citando la reducción de costos como una prioridad principal.
Sin embargo, al mismo tiempo, los equipos de servicio al cliente están lidiando con limitaciones de recursos a medida que el volumen de consultas de los clientes aumenta de forma constante y los agentes luchan por mantenerse al ritmo. Según McKinsey, el 57% de los líderes de atención al cliente espera que los volúmenes de llamadas sigan aumentando en los próximos dos años, añadiendo aún más presión a los equipos ya sobrecargados. Una tendencia sorprendente impulsa este aumento en los volúmenes de llamadas: las conversaciones telefónicas en vivo siguen siendo un medio altamente preferido para las consultas de soporte al cliente entre los consumidores de todas las edades, sí, incluso la Generación Z. Esta tendencia subraya la importancia siempre vigente de la interacción humana y personalizada en el servicio al cliente.
Frente a restricciones de recursos y volúmenes de llamadas más altos mientras se intenta reducir costos, la solución es clara: mejorar tus puntuaciones de satisfacción del cliente implementando servicio al cliente potenciado por IA.
La IA puede ayudar a mejorar el tiempo de manejo general de los agentes en un 30%. Un banco destacado por McKinsey redujo su costo de servicio en más de un 20% al implementar canales de auto-servicio con IA.
Una forma clave de lograr esto es gestionando todas tus interacciones con los clientes desde una plataforma unificada que enruta las consultas a través de IA primero antes de dirigirlas a las personas correctas. Al maximizar las tasas de deflexión—donde la IA resuelve problemas sin necesidad de escalarlos a un humano—este enfoque reduce la carga sobre tus agentes humanos, permitiéndoles centrarse en tareas más complejas y de mayor valor añadido.
Sin embargo, es importante entender que el papel de la IA en el servicio al cliente va más allá de simplemente implementar un chatbot. El verdadero valor de la IA está en su capacidad para aumentar a los agentes de servicio al cliente humanos, proporcionándoles datos en tiempo real y conocimientos del cliente necesarios para ofrecer experiencias excepcionales al cliente. Con la implementación adecuada, la IA puede escalar operaciones, mejorar la eficiencia y, en última instancia, lograr niveles más altos de satisfacción del cliente a través de interacciones más personalizadas y mejoradas.
Beneficios | Impacto en el negocio |
|---|---|
Reducir tiempos de manejo | Resolución de problemas hasta un 30% más rápida |
Mejorar la satisfacción del cliente | Aumento de hasta el 20% en CSAT |
Reducir costos de soporte | Reducción de más del 20% en costo de servicio |
Aumentar tasas de deflexión de IA | Más automatización antes de la escalación humana |
Soportar el aumento del volumen de consultas | Menos presión sobre los agentes mientras se escalan las operaciones |
Mejorar la personalización | Interacciones más relevantes y en tiempo real |
Poniendo en práctica el servicio de atención al cliente habilitado por IA
Cuando una consulta llega a un agente humano, la IA puede hacer que ese agente sea lo más eficiente posible. Aquí hay algunas características y casos de uso para que tus agentes de servicio al cliente aprovechen la IA.
Capacidades de IA | Lo que mejora |
|---|---|
Base de conocimientos | Resoluciones más rápidas y precisas |
Respuestas sugeridas | Tiempo de respuesta más rápido y consistencia de marca |
Asistente de IA | Soporte en tiempo real para agentes durante conversaciones |
Chatbots | Soporte automatizado de primera línea y mayor desviación |
Reconocimiento de intención | Mejor enrutamiento y menos idas y vueltas |
Resúmenes de IA | Transiciones más suaves entre canales y agentes |
Soporte de IA omnicanal | Experiencia de cliente continua y unificada |
Sistemas e integración web | Respuestas precisas utilizando datos en tiempo real |
Escalamiento sencillo | Los agentes humanos toman el relevo con el contexto completo |
Entrenamiento fácil | Mejoras continuas de precisión a lo largo del tiempo |
Voice bot | Manejar volumen alto de llamadas y transferir inteligentemente |
Cuando una consulta llega a un agente humano, la IA puede hacer que ese agente sea lo más eficiente posible. Aquí hay algunas características y casos de uso para que tus agentes de servicio al cliente aprovechen la IA.
Capacidades de IA | Lo que mejora |
|---|---|
Base de conocimientos | Resoluciones más rápidas y precisas |
Respuestas sugeridas | Tiempo de respuesta más rápido y consistencia de marca |
Asistente de IA | Soporte en tiempo real para agentes durante conversaciones |
Chatbots | Soporte automatizado de primera línea y mayor desviación |
Reconocimiento de intención | Mejor enrutamiento y menos idas y vueltas |
Resúmenes de IA | Transiciones más suaves entre canales y agentes |
Soporte de IA omnicanal | Experiencia de cliente continua y unificada |
Sistemas e integración web | Respuestas precisas utilizando datos en tiempo real |
Escalamiento sencillo | Los agentes humanos toman el relevo con el contexto completo |
Entrenamiento fácil | Mejoras continuas de precisión a lo largo del tiempo |
Voice bot | Manejar volumen alto de llamadas y transferir inteligentemente |
Cuando una consulta llega a un agente humano, la IA puede hacer que ese agente sea lo más eficiente posible. Aquí hay algunas características y casos de uso para que tus agentes de servicio al cliente aprovechen la IA.
Capacidades de IA | Lo que mejora |
|---|---|
Base de conocimientos | Resoluciones más rápidas y precisas |
Respuestas sugeridas | Tiempo de respuesta más rápido y consistencia de marca |
Asistente de IA | Soporte en tiempo real para agentes durante conversaciones |
Chatbots | Soporte automatizado de primera línea y mayor desviación |
Reconocimiento de intención | Mejor enrutamiento y menos idas y vueltas |
Resúmenes de IA | Transiciones más suaves entre canales y agentes |
Soporte de IA omnicanal | Experiencia de cliente continua y unificada |
Sistemas e integración web | Respuestas precisas utilizando datos en tiempo real |
Escalamiento sencillo | Los agentes humanos toman el relevo con el contexto completo |
Entrenamiento fácil | Mejoras continuas de precisión a lo largo del tiempo |
Voice bot | Manejar volumen alto de llamadas y transferir inteligentemente |
Base de conocimientos
Una base de conocimientos es un repositorio centralizado de información, como preguntas frecuentes (FAQs), guías de solución de problemas y otros recursos esenciales de los que dependen los equipos de servicio al cliente para responder a las consultas de los clientes. Una base de conocimientos bien curada es el pilar de cualquier estrategia efectiva de servicio al cliente impulsada por IA. Al integrar IA con tu base de conocimientos, capacitas a tus agentes con la información más precisa y actualizada al alcance de su mano. Pueden recuperar rápidamente y verificar información relevante, resolviendo consultas más rápidamente.
Caso de uso: Un cliente contacta al soporte con una pregunta sobre una nueva característica de producto lanzada. El agente no está familiarizado con la última actualización, pero el AI accede rápidamente a la base de conocimientos y extrae documentación detallada sobre la característica, incluyendo FAQs, pasos de solución de problemas y consejos de uso. El agente puede entonces guiar al cliente con confianza a través del proceso sin escalar el problema o poner al cliente en espera.
Una base de conocimientos es un repositorio centralizado de información, como preguntas frecuentes (FAQs), guías de solución de problemas y otros recursos esenciales de los que dependen los equipos de servicio al cliente para responder a las consultas de los clientes. Una base de conocimientos bien curada es el pilar de cualquier estrategia efectiva de servicio al cliente impulsada por IA. Al integrar IA con tu base de conocimientos, capacitas a tus agentes con la información más precisa y actualizada al alcance de su mano. Pueden recuperar rápidamente y verificar información relevante, resolviendo consultas más rápidamente.
Caso de uso: Un cliente contacta al soporte con una pregunta sobre una nueva característica de producto lanzada. El agente no está familiarizado con la última actualización, pero el AI accede rápidamente a la base de conocimientos y extrae documentación detallada sobre la característica, incluyendo FAQs, pasos de solución de problemas y consejos de uso. El agente puede entonces guiar al cliente con confianza a través del proceso sin escalar el problema o poner al cliente en espera.
Una base de conocimientos es un repositorio centralizado de información, como preguntas frecuentes (FAQs), guías de solución de problemas y otros recursos esenciales de los que dependen los equipos de servicio al cliente para responder a las consultas de los clientes. Una base de conocimientos bien curada es el pilar de cualquier estrategia efectiva de servicio al cliente impulsada por IA. Al integrar IA con tu base de conocimientos, capacitas a tus agentes con la información más precisa y actualizada al alcance de su mano. Pueden recuperar rápidamente y verificar información relevante, resolviendo consultas más rápidamente.
Caso de uso: Un cliente contacta al soporte con una pregunta sobre una nueva característica de producto lanzada. El agente no está familiarizado con la última actualización, pero el AI accede rápidamente a la base de conocimientos y extrae documentación detallada sobre la característica, incluyendo FAQs, pasos de solución de problemas y consejos de uso. El agente puede entonces guiar al cliente con confianza a través del proceso sin escalar el problema o poner al cliente en espera.
Respuestas sugeridas
Las respuestas sugeridas impulsadas por IA pueden acelerar significativamente las interacciones con los clientes al proporcionar a los agentes respuestas contextualmente adecuadas basadas en interacciones pasadas. Las respuestas sugeridas mejoran los tiempos de respuesta y aseguran la consistencia en la información del cliente y la voz de marca.
Caso de uso: Un cliente inicia un chat en vivo para preguntar sobre la política de devoluciones de la empresa para un producto comprado en oferta. La IA analiza la consulta y sugiere una respuesta con una política de devoluciones específica para artículos en oferta, ligeramente diferente de la política de devoluciones estándar. Luego, el agente puede revisar rápidamente y enviar la respuesta sugerida.
Las respuestas sugeridas impulsadas por IA pueden acelerar significativamente las interacciones con los clientes al proporcionar a los agentes respuestas contextualmente adecuadas basadas en interacciones pasadas. Las respuestas sugeridas mejoran los tiempos de respuesta y aseguran la consistencia en la información del cliente y la voz de marca.
Caso de uso: Un cliente inicia un chat en vivo para preguntar sobre la política de devoluciones de la empresa para un producto comprado en oferta. La IA analiza la consulta y sugiere una respuesta con una política de devoluciones específica para artículos en oferta, ligeramente diferente de la política de devoluciones estándar. Luego, el agente puede revisar rápidamente y enviar la respuesta sugerida.
Las respuestas sugeridas impulsadas por IA pueden acelerar significativamente las interacciones con los clientes al proporcionar a los agentes respuestas contextualmente adecuadas basadas en interacciones pasadas. Las respuestas sugeridas mejoran los tiempos de respuesta y aseguran la consistencia en la información del cliente y la voz de marca.
Caso de uso: Un cliente inicia un chat en vivo para preguntar sobre la política de devoluciones de la empresa para un producto comprado en oferta. La IA analiza la consulta y sugiere una respuesta con una política de devoluciones específica para artículos en oferta, ligeramente diferente de la política de devoluciones estándar. Luego, el agente puede revisar rápidamente y enviar la respuesta sugerida.
AI assistant
Un asistente de IA puede ser un socio poderoso para tus agentes de servicio al cliente al proporcionar apoyo en tiempo real durante las interacciones. Puede obtener información relevante o sugerir respuestas, reduciendo la carga cognitiva en tus agentes y permitiendo tiempos de respuesta más rápidos.
El asistente de IA de Bird equipa a los equipos de CS con análisis comprensivos que te permiten rastrear el número de conversaciones resueltas autónomamente por la IA y aquellas transferidas a agentes humanos. Estas perspectivas te ayudan a refinar continuamente tu estrategia de servicio al cliente de IA y optimizar las cargas de trabajo de los agentes humanos.
Uso práctico: Imagina a un agente de servicio al cliente manejando un problema de facturación que involucra múltiples transacciones a lo largo de varios meses. El asistente de IA monitorea la conversación, sugiriendo las transacciones más relevantes y mostrando registros de facturación históricos. Incluso sugiere respuestas basadas en resoluciones pasadas de problemas similares. Esto permite al agente resolver la consulta más rápido y con mayor precisión.
Un asistente de IA puede ser un socio poderoso para tus agentes de servicio al cliente al proporcionar apoyo en tiempo real durante las interacciones. Puede obtener información relevante o sugerir respuestas, reduciendo la carga cognitiva en tus agentes y permitiendo tiempos de respuesta más rápidos.
El asistente de IA de Bird equipa a los equipos de CS con análisis comprensivos que te permiten rastrear el número de conversaciones resueltas autónomamente por la IA y aquellas transferidas a agentes humanos. Estas perspectivas te ayudan a refinar continuamente tu estrategia de servicio al cliente de IA y optimizar las cargas de trabajo de los agentes humanos.
Uso práctico: Imagina a un agente de servicio al cliente manejando un problema de facturación que involucra múltiples transacciones a lo largo de varios meses. El asistente de IA monitorea la conversación, sugiriendo las transacciones más relevantes y mostrando registros de facturación históricos. Incluso sugiere respuestas basadas en resoluciones pasadas de problemas similares. Esto permite al agente resolver la consulta más rápido y con mayor precisión.
Un asistente de IA puede ser un socio poderoso para tus agentes de servicio al cliente al proporcionar apoyo en tiempo real durante las interacciones. Puede obtener información relevante o sugerir respuestas, reduciendo la carga cognitiva en tus agentes y permitiendo tiempos de respuesta más rápidos.
El asistente de IA de Bird equipa a los equipos de CS con análisis comprensivos que te permiten rastrear el número de conversaciones resueltas autónomamente por la IA y aquellas transferidas a agentes humanos. Estas perspectivas te ayudan a refinar continuamente tu estrategia de servicio al cliente de IA y optimizar las cargas de trabajo de los agentes humanos.
Uso práctico: Imagina a un agente de servicio al cliente manejando un problema de facturación que involucra múltiples transacciones a lo largo de varios meses. El asistente de IA monitorea la conversación, sugiriendo las transacciones más relevantes y mostrando registros de facturación históricos. Incluso sugiere respuestas basadas en resoluciones pasadas de problemas similares. Esto permite al agente resolver la consulta más rápido y con mayor precisión.
Chatbots
Chatbots son a menudo el primer punto de contacto digital para los clientes y pueden manejar una amplia gama de consultas de manera autónoma. Bird mejora esta capacidad implementando límites estrictos para prevenir la desinformación, dándote un control más preciso sobre la información que tus bots proporcionan.
Uso del caso: Un cliente utiliza un chatbot para preguntar sobre el estado de un envío internacional. El chatbot obtiene datos de seguimiento en tiempo real y proporciona una actualización si está disponible. Sin embargo, si la información de seguimiento no es clara o está retrasada, el chatbot tiene instrucciones para escalar la consulta a un agente humano antes de proporcionar cualquier información especulativa para que el cliente siempre reciba la respuesta más precisa.
Chatbots son a menudo el primer punto de contacto digital para los clientes y pueden manejar una amplia gama de consultas de manera autónoma. Bird mejora esta capacidad implementando límites estrictos para prevenir la desinformación, dándote un control más preciso sobre la información que tus bots proporcionan.
Uso del caso: Un cliente utiliza un chatbot para preguntar sobre el estado de un envío internacional. El chatbot obtiene datos de seguimiento en tiempo real y proporciona una actualización si está disponible. Sin embargo, si la información de seguimiento no es clara o está retrasada, el chatbot tiene instrucciones para escalar la consulta a un agente humano antes de proporcionar cualquier información especulativa para que el cliente siempre reciba la respuesta más precisa.
Chatbots son a menudo el primer punto de contacto digital para los clientes y pueden manejar una amplia gama de consultas de manera autónoma. Bird mejora esta capacidad implementando límites estrictos para prevenir la desinformación, dándote un control más preciso sobre la información que tus bots proporcionan.
Uso del caso: Un cliente utiliza un chatbot para preguntar sobre el estado de un envío internacional. El chatbot obtiene datos de seguimiento en tiempo real y proporciona una actualización si está disponible. Sin embargo, si la información de seguimiento no es clara o está retrasada, el chatbot tiene instrucciones para escalar la consulta a un agente humano antes de proporcionar cualquier información especulativa para que el cliente siempre reciba la respuesta más precisa.
Soporte omnicanal habilitado por IA
Los equipos modernos de servicio al cliente se extienden por múltiples canales y plataformas. Es lógico que el soporte de IA también sea omnicanal.
Uso del caso: Un cliente inicia una conversación a través de Facebook sobre un problema técnico. El bot de IA responde inicialmente, pero el cliente se cambia al correo electrónico para obtener más ayuda a medida que la conversación se vuelve más detallada. La IA continúa la conversación sin problemas a través del correo electrónico, con todo el contexto de la interacción en redes sociales, ayudando al cliente a experimentar un viaje fluido y consistente a través de los canales.
Los equipos modernos de servicio al cliente se extienden por múltiples canales y plataformas. Es lógico que el soporte de IA también sea omnicanal.
Uso del caso: Un cliente inicia una conversación a través de Facebook sobre un problema técnico. El bot de IA responde inicialmente, pero el cliente se cambia al correo electrónico para obtener más ayuda a medida que la conversación se vuelve más detallada. La IA continúa la conversación sin problemas a través del correo electrónico, con todo el contexto de la interacción en redes sociales, ayudando al cliente a experimentar un viaje fluido y consistente a través de los canales.
Los equipos modernos de servicio al cliente se extienden por múltiples canales y plataformas. Es lógico que el soporte de IA también sea omnicanal.
Uso del caso: Un cliente inicia una conversación a través de Facebook sobre un problema técnico. El bot de IA responde inicialmente, pero el cliente se cambia al correo electrónico para obtener más ayuda a medida que la conversación se vuelve más detallada. La IA continúa la conversación sin problemas a través del correo electrónico, con todo el contexto de la interacción en redes sociales, ayudando al cliente a experimentar un viaje fluido y consistente a través de los canales.
Integración con tus sistemas, apps, y web
Los sistemas de AI son más efectivos cuando se integran con su infraestructura existente, incluidos los sistemas CRM, aplicaciones y plataformas web. Esta conectividad permite que AI extraiga datos relevantes de múltiples fuentes para responder de manera comprensible y precisa a las consultas de los clientes.
Caso de uso: Un cliente inicia una sesión de chat en su sitio web preguntando sobre el estado de su pedido reciente. AI se conecta instantáneamente con su sistema de gestión de pedidos, recupera el estado de envío más reciente e informa al cliente sin necesidad de involucrar a un agente humano.
Los sistemas de AI son más efectivos cuando se integran con su infraestructura existente, incluidos los sistemas CRM, aplicaciones y plataformas web. Esta conectividad permite que AI extraiga datos relevantes de múltiples fuentes para responder de manera comprensible y precisa a las consultas de los clientes.
Caso de uso: Un cliente inicia una sesión de chat en su sitio web preguntando sobre el estado de su pedido reciente. AI se conecta instantáneamente con su sistema de gestión de pedidos, recupera el estado de envío más reciente e informa al cliente sin necesidad de involucrar a un agente humano.
Los sistemas de AI son más efectivos cuando se integran con su infraestructura existente, incluidos los sistemas CRM, aplicaciones y plataformas web. Esta conectividad permite que AI extraiga datos relevantes de múltiples fuentes para responder de manera comprensible y precisa a las consultas de los clientes.
Caso de uso: Un cliente inicia una sesión de chat en su sitio web preguntando sobre el estado de su pedido reciente. AI se conecta instantáneamente con su sistema de gestión de pedidos, recupera el estado de envío más reciente e informa al cliente sin necesidad de involucrar a un agente humano.
Escalado fluido a agentes humanos
El sistema de IA de Bird categoriza y etiqueta todos los mensajes manejados por bots de IA, facilitando que los agentes humanos se encarguen cuando sea necesario. Cuando una conversación se vuelve demasiado compleja para la IA, esa acción puede pasar sin problemas a un agente humano con todo el contexto.
Caso de uso: Un cliente inicia una conversación con un chatbot sobre una disputa de facturación. La IA maneja las consultas iniciales, pero a medida que el problema se vuelve más complicado, la IA etiqueta la conversación como requiriendo intervención humana. Cuando un agente humano se hace cargo, tiene acceso al historial completo del chat, categorizado por la IA, lo que les permite abordar el problema sin que el cliente tenga que repetirse.
El sistema de IA de Bird categoriza y etiqueta todos los mensajes manejados por bots de IA, facilitando que los agentes humanos se encarguen cuando sea necesario. Cuando una conversación se vuelve demasiado compleja para la IA, esa acción puede pasar sin problemas a un agente humano con todo el contexto.
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Caso de uso: Un cliente inicia una conversación con un chatbot sobre una disputa de facturación. La IA maneja las consultas iniciales, pero a medida que el problema se vuelve más complicado, la IA etiqueta la conversación como requiriendo intervención humana. Cuando un agente humano se hace cargo, tiene acceso al historial completo del chat, categorizado por la IA, lo que les permite abordar el problema sin que el cliente tenga que repetirse.
Capacidades de training fáciles
Los sistemas de IA deben evolucionar y aprender para mantenerse efectivos. Bird proporciona herramientas para ajustar tus bots de IA con el tiempo, de modo que continúen brindando servicio de alta calidad. La funcionalidad única del mapa mental de Bird te permite ver todas las respuestas de la IA, de dónde se originaron en la base de conocimiento y cómo se utilizaron en las conversaciones.
Caso de uso: Con el tiempo, notas que los clientes frecuentemente preguntan sobre una característica específica del producto que no está bien cubierta en la base de conocimiento. Usando la funcionalidad del mapa mental de Bird, sigues cómo la IA ha manejado estas consultas e identificas brechas en la información proporcionada. Luego actualizas la base de conocimiento con orientación más detallada para manejar futuras interacciones con habilitación de IA de manera más efectiva.
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Caso de uso: Con el tiempo, notas que los clientes frecuentemente preguntan sobre una característica específica del producto que no está bien cubierta en la base de conocimiento. Usando la funcionalidad del mapa mental de Bird, sigues cómo la IA ha manejado estas consultas e identificas brechas en la información proporcionada. Luego actualizas la base de conocimiento con orientación más detallada para manejar futuras interacciones con habilitación de IA de manera más efectiva.
Los sistemas de IA deben evolucionar y aprender para mantenerse efectivos. Bird proporciona herramientas para ajustar tus bots de IA con el tiempo, de modo que continúen brindando servicio de alta calidad. La funcionalidad única del mapa mental de Bird te permite ver todas las respuestas de la IA, de dónde se originaron en la base de conocimiento y cómo se utilizaron en las conversaciones.
Caso de uso: Con el tiempo, notas que los clientes frecuentemente preguntan sobre una característica específica del producto que no está bien cubierta en la base de conocimiento. Usando la funcionalidad del mapa mental de Bird, sigues cómo la IA ha manejado estas consultas e identificas brechas en la información proporcionada. Luego actualizas la base de conocimiento con orientación más detallada para manejar futuras interacciones con habilitación de IA de manera más efectiva.
Voice bot
A pesar del auge de los canales digitales como el chat y el correo electrónico, la mayoría de los clientes todavía prefiere la inmediatez y el toque personal de una llamada telefónica cuando se trata de problemas complejos o consultas urgentes. Para ser exactos, el 71% de la Generación Z, el 81% de los Millennials, el 86% de la Generación X y un asombroso 94% de los baby boomers tienen más probabilidades de contactar con el soporte al cliente por teléfono. Aquí es donde los bots de voz impulsados por IA pueden entrar en acción para aliviar el alto volumen de llamadas y ayudar a involucrar a los clientes en conversaciones complejas.
El bot de voz de Bird se integra profundamente con tu base de conocimientos existente, lo que le permite llevar a cabo conversaciones naturales e informadas con los clientes. Puede manejar varias consultas de manera autónoma, resolviendo muchos problemas en el acto. Pero cuando el problema de un cliente requiere un enfoque más matizado, el bot de voz no solo transfiere la llamada, sino que proporciona una transcripción y un resumen detallados de la conversación al agente humano, dándoles todo el contexto que necesitan para resolver el problema de manera eficiente.
Ejemplo de uso: Un cliente llama con una discrepancia de facturación que involucra múltiples cuentas y transacciones durante varios meses. El bot de voz comienza la conversación verificando la identidad del cliente y recopilando detalles sobre el problema. Mientras el cliente explica el problema, el bot extrae datos relevantes de la base de conocimientos e intenta resolver el problema. Cuando queda claro que la situación requiere intervención humana, el bot transfiere la llamada sin problemas a un agente, proporcionándole una transcripción completa de la conversación, incluidos los pasos de solución de problemas ya intentados. El agente puede reanudar donde el bot lo dejó, armado con toda la información necesaria para resolver el problema de manera rápida y satisfactoria para el cliente.
A pesar del auge de los canales digitales como el chat y el correo electrónico, la mayoría de los clientes todavía prefiere la inmediatez y el toque personal de una llamada telefónica cuando se trata de problemas complejos o consultas urgentes. Para ser exactos, el 71% de la Generación Z, el 81% de los Millennials, el 86% de la Generación X y un asombroso 94% de los baby boomers tienen más probabilidades de contactar con el soporte al cliente por teléfono. Aquí es donde los bots de voz impulsados por IA pueden entrar en acción para aliviar el alto volumen de llamadas y ayudar a involucrar a los clientes en conversaciones complejas.
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Bueno para tus agentes, genial para tus clientes
Con herramientas impulsadas por IA como Service Cloud de Bird, su equipo de atención al cliente puede estar "siempre activo", brindando soporte continuo a través de todos sus canales, desde chat y correo electrónico hasta teléfono y redes sociales. No importa dónde o cuándo un cliente se comunique, alguien (o algún bot) estará allí para ofrecer soporte constante y de calidad.
La IA va más allá de la eficiencia; lleva la personalización a cada interacción. En un mundo donde el 71% de los consumidores espera experiencias personalizadas y el 76% se frustra cuando no las obtiene, la automatización inteligente de Bird aprovecha los datos del cliente para ofrecer respuestas resonantes, construyendo relaciones más fuertes e impulsando la satisfacción del cliente.
Lo que es bueno para sus clientes es aún mejor para sus agentes. Al automatizar tareas rutinarias y ofrecer información en tiempo real, la IA de Bird permite a su equipo centrarse en problemas complejos, trabajando de manera más eficiente y con mayor satisfacción.
Con Bird Service Cloud, no solo está mejorando el servicio al cliente, sino que también está haciendo la experiencia del cliente más inteligente para sus clientes y agentes. Contáctenos hoy para descubrir cómo.
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