Aprende cómo las empresas están combinando la IA y los agentes humanos para satisfacer las crecientes expectativas de los clientes.
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La razón es simple: su equipo podrá hacer más con menos y satisfacer las necesidades de los clientes al incorporar la inteligencia artificial en sus procesos de soporte.
Las expectativas de servicio al cliente nunca han sido mayores. Casi el 60% de las personas tienen expectativas más altas para el servicio al cliente que hace un año, mientras que el número de interacciones digitales con los clientes en todo el mundo aumentó en un 38%. A pesar de todo, las empresas ya no pueden confiar en los métodos tradicionales de servicio al cliente.
Cada vez más empresas están recurriendo a tecnologías de inteligencia artificial en el servicio al cliente para satisfacer las expectativas y manejar la afluencia de tickets. De hecho, según una encuesta de Deloitte Digital, el 79% de los centros de contacto planean invertir en mayores capacidades de inteligencia artificial en los próximos dos años.
¿Cuáles son los beneficios de emplear IA en el servicio al cliente?
El retorno sobre la inversión para la automatización del servicio al cliente con IA es sustancial. Aquí hay algunas maneras en las que puede ayudar a su negocio:
Resoluciones más rápidas y autoservicio
Más del 30% de los clientes espera que sus problemas se resuelvan en una única interacción y el 81% prefiere el autoservicio a hablar con un representante.
Al comunicarse con un chatbot de IA o un sistema IVR conversacional, los clientes pueden obtener resoluciones más rápidas a sus consultas. Cuando se integran con sistemas de terceros y bases de conocimiento, los chatbots de IA o los sistemas IVR permiten a los clientes encontrar respuestas a preguntas e incluso ejecutar acciones, como iniciar devoluciones de artículos o gestionar citas y reservas, todo por su cuenta, sin necesidad de hablar con un agente.
Al facultar a más clientes para que se sirvan a sí mismos, su negocio puede lograr tiempos de resolución más rápidos y una mayor satisfacción del cliente.
Costos más bajos
Cuando aumentan los tickets de soporte al cliente, necesita más agentes para manejar el volumen adicional. Sin embargo, contratar nuevo personal puede ser costoso, por no mencionar que no es escalable. Se sabe que las soluciones de IA conversacional reducen los costos del servicio al cliente hasta en un 30%, permitiendo que su equipo haga más con menos.
Incrementar la capacidad de agentes en vivo
Los sistemas potenciados con IA como los chatbots no reemplazan a sus equipos de soporte completos. En cambio, ayudan a los agentes a manejar solicitudes y preguntas repetitivas de los clientes de alto volumen, de modo que su equipo pueda dedicar más tiempo a problemas complejos y actividades de alto valor que construyen relaciones con los clientes.
Los agentes en vivo son más productivos con chatbots simplemente porque pueden resolver más problemas de los clientes más rápido.
Aramex, una empresa internacional de logística y transporte, implementó chatbots en varias aplicaciones de mensajería como WhatsApp y Facebook Messenger. Después de la implementación, los agentes de Aramex pudieron automatizar solicitudes recurrentes de clientes, casi triplicando el número de conversaciones con clientes a través de plataformas.
Disponibilidad 24/7
Un sistema potenciado con IA nunca se toma un día libre. Está disponible las 24 horas del día para responder a las preguntas de los clientes. Los clientes pueden contactar a su negocio en cualquier momento y siempre obtener una respuesta. Sin IA, las empresas se ven obligadas a contratar equipos de soporte 24/7 (opción no siempre factible) o hacer que sus clientes esperen hasta el horario laboral regular.
Personalización a escala
Cuando se manejan grandes volúmenes de consultas de clientes, ofrecer experiencias personalizadas puede ser un desafío. Sin embargo, los sistemas de IA pueden analizar datos de clientes, historial de compras e interacciones previas para proporcionar respuestas y recomendaciones personalizadas. Aprovechando la IA, las empresas pueden ofrecer soporte personalizado a cada cliente sin aumentar el personal ni comprometer la calidad.
Comprender la inteligencia artificial en el servicio al cliente
El servicio de atención al cliente implica escuchar, entender y empatizar con tus clientes para resolver sus problemas y consultas. Confiar en la tecnología para manejar este proceso puede parecer contradictorio al principio. Sin embargo, las soluciones de inteligencia artificial de hoy en día han evolucionado mucho más allá de la simple automatización: ahora pueden entablar conversaciones naturales y significativas que rivalizan con las interacciones humanas.
La inteligencia artificial moderna para el servicio al cliente aprovecha tecnologías avanzadas como los Modelos de Lenguaje Amplios (LLMs) y el aprendizaje profundo para comprender el contexto, generar respuestas parecidas a las humanas e incluso detectar matices emocionales en las comunicaciones de los clientes. Estos sistemas pueden mantener el historial de conversaciones, entender consultas complejas y adaptar sus respuestas según la situación específica y las necesidades del cliente.
A continuación, se presentan algunas formas en que los sistemas de inteligencia artificial modernos entienden y procesan las consultas de los clientes:
Cómo los modelos de lenguaje impulsan las conversaciones modernas con clientes
En el corazón de esta evolución están los Modelos de Lenguaje Amplios (LLMs), que han revolucionado la forma en que los sistemas de inteligencia artificial interactúan con los clientes. A diferencia de los chatbots tradicionales que dependen de respuestas preprogramadas, los LLMs pueden entender el contexto, mantener conversaciones coherentes y generar respuestas parecidas a las humanas en tiempo real. Esto significa que pueden manejar consultas complejas, adaptarse a nuevas situaciones e incluso entender sutiles matices en las comunicaciones de los clientes, capacidades que eran inimaginables hace solo unos años.
Cómo la IA entiende la intención y el contexto del cliente
Trabajando junto a los LLMs, los sistemas avanzados de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Comprensión (NLU) forman la base de cómo la IA comprende las comunicaciones de los clientes. Los sistemas modernos de reconocimiento de intenciones ahora pueden identificar múltiples solicitudes dentro de un solo mensaje y entender necesidades implícitas sin palabras clave explícitas.
Por ejemplo, cuando un cliente dice: "Recibí mi pedido ayer, pero la talla no es la correcta y me voy de vacaciones la próxima semana", el sistema puede reconocer simultáneamente la solicitud de devolución, el problema del producto y la urgencia de la situación.
Cómo la IA de voz permite conversaciones naturales
Quizás uno de los desarrollos más emocionantes es la aparición de la IA de Voz en tiempo real. Estos sistemas ahora pueden reconocer el habla con una precisión casi humana, sintetizar respuestas de sonido natural e incluso detectar emociones a partir de los patrones de voz.
Grandes minoristas como Apple ya están utilizando esta tecnología para manejar las llamadas de servicio al cliente de forma más eficiente, con sus sistemas de inteligencia artificial procesando consultas complejas y cambiando sin problemas entre múltiples idiomas y acentos.
Cómo la IA reconoce y responde a las emociones de los clientes
El análisis de sentimientos y emociones también ha evolucionado significativamente. Los sistemas modernos no solo categorizan los mensajes como positivos o negativos, sino que pueden detectar múltiples emociones dentro de una sola interacción, entender matices culturales e identificar niveles de urgencia.
Esta sofisticada inteligencia emocional permite a las empresas priorizar casos urgentes y responder con la empatía adecuada. Por ejemplo, cuando un cliente frustrado envía un mensaje diciendo, "¡Esta es la tercera vez que intento resolver esto!", el sistema puede reconocer la frustración creciente y dirigir la conversación a un agente de soporte superior.
Cómo la IA maneja múltiples tipos de entrada de los clientes
La integración de la IA multimodal ha abierto nuevas posibilidades para el soporte al cliente. Estos sistemas pueden procesar varios tipos de entrada simultáneamente, desde analizar fotos de productos para evaluar daños hasta escanear documentos para reclamaciones de garantía.
Un cliente ahora puede enviar una foto de un producto defectuoso junto con una descripción de texto, y la IA puede comprender ambas entradas para proporcionar una asistencia más precisa.
Cómo la IA predice y previene problemas de clientes
Las capacidades de análisis predictivo han añadido otra capa de sofisticación al servicio al cliente con IA. Al analizar patrones en el comportamiento del cliente e interacciones de soporte, estos sistemas pueden anticiparse a posibles problemas antes de que escalen y recomendar soluciones proactivas.
Por ejemplo, si el patrón de uso de un cliente sugiere que podría encontrar un problema específico, el sistema puede proporcionar orientación proactiva o iniciar contacto antes de que ocurra el problema.
Cómo la IA se conecta con los sistemas empresariales existentes
Lo que hace que la IA moderna sea verdaderamente poderosa es su capacidad de integrarse perfectamente con los sistemas empresariales existentes. Las soluciones de inteligencia artificial de hoy en día pueden acceder simultáneamente a historiales de clientes, datos de inventario, información de envíos y bases de conocimiento para proporcionar un soporte integral.
Cuando un cliente pregunta por un pedido, la IA puede acceder instantáneamente a su historial de compras, verificar los niveles de stock actuales y proporcionar respuestas precisas y contextuales.
Cómo la IA y los humanos trabajan juntos en el servicio al cliente
Este ecosistema de tecnologías de IA trabaja en conjunto para crear una experiencia de soporte que se sienta natural para los clientes al mismo tiempo que es altamente eficiente para las empresas. Observamos que los clientes manejan un 50% más de consultas después de implementar estos sistemas avanzados de IA, mientras mantienen altos puntajes de satisfacción del cliente.
La clave es que estas tecnologías no reemplazan a los agentes humanos, sino que aumentan sus capacidades, manejando tareas rutinarias mientras permiten a los agentes humanos centrarse en problemas complejos que requieren un toque personal.
¿Cuáles son algunos casos de uso de la IA para el servicio al cliente?
Hay muchas aplicaciones diferentes de la inteligencia artificial en el servicio al cliente. Las más comunes incluyen:
Asistentes de IA conversacional
Los asistentes de IA de hoy en día son mucho más sofisticados que los chatbots tradicionales. Impulsados por modelos de lenguaje extensos, pueden participar en conversaciones naturales y con contexto en múltiples temas. Estos sistemas pueden:
Manejar solicitudes complejas y de varios pasos de clientes
Recordar el contexto de la conversación e interacciones previas
Cambiar sin problemas entre diferentes tareas y temas
Proporcionar respuestas personalizadas basadas en el historial del cliente
Generar soluciones creativas a problemas únicos
Por ejemplo, las principales plataformas de comercio electrónico están utilizando asistentes impulsados por IA que pueden solucionar problemas técnicos, procesar reembolsos e incluso ayudar a los clientes a generar ideas de uso para los productos, todo mientras mantienen un flujo de conversación natural y parecido al humano.
Interacciones de voz inteligentes
La IA de voz moderna ha transformado la experiencia tradicional del IVR en una interacción natural y conversacional. Estos sistemas pueden:
Entender el habla natural en múltiples idiomas y acentos
Manejar consultas complejas sin árboles de menú
Detectar la emoción del cliente y ajustar las respuestas en consecuencia
Cambiar entre canales de voz y digitales sin problemas
Procesar múltiples solicitudes dentro de una sola conversación
Las principales aerolíneas ahora usan IA de voz conversacional que permite a los clientes modificar reservas, verificar el estado de los vuelos y resolver problemas de viaje a través de una conversación natural, sin presionar un número o seguir una estructura rígida de menú.
Augmentación de agentes con IA
En lugar de solo sugerir respuestas preescritas, los sistemas modernos de IA ayudan activamente a los agentes durante las interacciones con los clientes mediante:
Traducción en tiempo real de los mensajes de los clientes al idioma preferido del agente
Resumir automáticamente largas conversaciones de clientes
Redactar respuestas personalizadas para la revisión del agente
Proporcionar ideas predictivas sobre las necesidades del cliente
Identificar oportunidades de venta adicional basadas en el contexto de la conversación
Verificar respuestas antes de enviarlas
Grandes instituciones financieras están utilizando IA para ayudar a los agentes a generar respuestas personalizadas que incorporen el historial específico del cliente, interacciones previas y conocimiento del producto.
Enrutamiento inteligente y soporte predictivo
El enrutamiento moderno de IA va más allá de la asignación básica basada en habilidades para crear experiencias de soporte inteligentes:
Enrutamiento predictivo que empareja a los clientes con el mejor agente basado en el historial de conversación, la coincidencia de personalidad y la complejidad prevista del problema
Detección proactiva de problemas y contacto automatizado antes de que los clientes informen problemas
Escalada en tiempo real basada en el análisis de la conversación y el sentimiento del cliente
Programación automática de seguimiento basada en el tipo de problema y el estado de la resolución
Seguimiento y transferencia del viaje entre canales
Las marcas minoristas globales utilizan la IA para analizar mensajes de clientes en tiempo real y asignar automáticamente problemas complejos o de alta prioridad a equipos de soporte especializados mientras manejan consultas rutinarias a través de sistemas automatizados.
Soporte visual con IA
La IA moderna ahora puede procesar y responder a la información visual en el soporte al cliente:
Análisis automatizado de fotos de productos para identificar problemas o daños
Asistencia en tiempo real por video con anotaciones impulsadas por IA
Guías visuales de cómo hacerlo generadas a partir de fotos de clientes
Procesamiento automatizado de documentos para devoluciones y reclamaciones
Solución de problemas de autoservicio con tecnología AR
Los principales fabricantes de tecnología utilizan IA visual para ayudar a los clientes a solucionar problemas de dispositivos analizando fotos de mensajes de error o problemas de hardware, proporcionando soluciones visuales paso a paso.
Garantía de calidad automatizada
La IA ahora juega un papel crucial en el mantenimiento de la calidad del soporte:
Monitoreo en tiempo real de las interacciones con los clientes a través de todos los canales
Puntuación automatizada de las respuestas de los agentes y la satisfacción del cliente
Verificación de cumplimiento para requisitos regulatorios
Identificación de oportunidades de capacitación
Reconocimiento de patrones para problemas emergentes de clientes
Los centros de contacto globales utilizan IA para analizar automáticamente las interacciones con los clientes, proporcionando ideas para capacitación y mejora de la calidad.
¡Nunca es demasiado tarde para comenzar!
La IA ha penetrado en el mundo del servicio al cliente. Ya sea a través de bots o de enrutamiento inteligente de tickets, las empresas de todos los tamaños de todo el mundo ya están utilizando alguna forma de automatización con IA para brindar soporte. Experiencias de cliente excelentes, menores costos empresariales y mayor productividad son solo algunos de los beneficios del poder de la IA.
Es bueno tener un socio que te ayude a descubrir tus necesidades y proporcione la tecnología necesaria para automatizar tus funciones de soporte al cliente. Bird ofrece una amplia gama de soluciones de servicio al cliente de IA que necesitas para comenzar.
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