10/05/2024
Encontrar formas de atraer a los clientes y mantener su compromiso ha sido un reto al que se han enfrentado las empresas durante décadas. Con la desintermediación y la digitalización continua de la experiencia del cliente erosionando los modelos de negocio tradicionales, las recompensas por hacerlo con éxito nunca han sido mayores. Ahora son más fieles, tienen más puntos de contacto con las marcas elegidas y aportan más valor que nunca a lo largo de su vida.
Al mismo tiempo, los clientes son cada vez más difíciles de complacer. El 72 % de los consumidores afirma que se mantendrá fiel a las empresas que ofrezcan el servicio de atención al cliente más rápido (Salesforce, 2023), y el 88 % quiere que las marcas les proporcionen canales en línea donde puedan autoservirse y resolver sus propios problemas (Heretto, 2023).
Por ello, las empresas están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para ofrecer experiencias al cliente más rápidas, proactivas y personalizadas a través de canales de atención al cliente donde y cuando lo deseen. Ya hemos visto una historia similar en el comercio electrónico: Hace tiempo que la IA se aplica aquí para hacer recomendaciones de productos que se ajusten a las expectativas del cliente, proporcionar ofertas personalizadas por tiempo limitado y ofrecer asistentes de compra virtuales.
El objetivo general de aplicar la IA a los canales de atención al cliente es sencillo: mejorar la experiencia del cliente y hacerle consciente de necesidades que no sabía que tenía.
IA en la atención al cliente
Estudios recientes sobre la experiencia del cliente han revelado una cruda realidad: los consumidores están dispuestos a abandonar el barco si no se satisfacen sus necesidades y expectativas.
Según la Guía completa de la experiencia del cliente de Salesforce, el 71% de los consumidores cambiaron de marca al menos una vez en el último año. Esta cifra demuestra que los consumidores tienen ventaja a la hora de tratar con las empresas, y que hacer lo mínimo ya no es suficiente.
Saber por dónde empezar a optimizar la función de atención al cliente empieza por comprender cómo puede ayudar la IA a mejorar el recorrido del cliente.
Personalización: Al ofrecer un viaje a medida que atiende a las preferencias e intereses únicos de cada cliente, la IA puede personalizar fácilmente los viajes de tus clientes. Esto se consigue aprovechando los datos existentes de los clientes para predecir las necesidades de asistencia con gran precisión, lo que permite a los equipos de atención al cliente crear soluciones personalizadas que se ajusten a las necesidades de los clientes.
Análisis predictivo: Permite a los equipos de atención al cliente abordar de forma proactiva los posibles problemas y adaptar su asistencia para satisfacer las necesidades del cliente antes de que se agraven. Esto se consigue utilizando datos históricos para predecir las necesidades futuras de los clientes, lo que facilita la identificación de cuándo es probable que necesiten asistencia o la recomendación de productos y servicios que se ajusten a sus preferencias.
Participación omnicanal: Los chatbots y asistentes virtuales potenciados por IA pueden ofrecer una asistencia coherente e inmediata a través de diversos canales, como sitios web, redes sociales, correos electrónicos y aplicaciones de mensajería. Esto garantiza que los clientes reciban el mismo nivel de servicio e información independientemente de la plataforma que elijan utilizar, ofreciendo una experiencia de marca unificada.
Segmentación de clientes: Las herramientas de IA pueden segmentar a los clientes en distintos grupos en función de sus características demográficas, su comportamiento y sus preferencias. Esto facilita que los equipos de atención al cliente adapten sus estrategias de comunicación y asistencia para satisfacer las necesidades únicas de cada segmento, ofreciendo así un nivel de asistencia más personalizado. ¿Cuál es el resultado? El servicio de atención al cliente es más eficaz y los clientes se sienten comprendidos y valorados.
Asistentes de voz: Los asistentes de voz, como Siri y Alexa, han transformado la forma en que los clientes interactúan con las marcas y ofrecen una experiencia más cómoda. Potenciados por la IA, los asistentes de voz permiten a los clientes utilizar el lenguaje natural para comunicar sus necesidades y consultas, desde simples peticiones de información hasta comandos transaccionales más complejos.
Precios dinámicos: Mejora la experiencia del cliente ajustando los precios en tiempo real en función de diversos factores, como la demanda, los precios de la competencia y el comportamiento individual del cliente. Los precios dinámicos permiten a las empresas ofrecer descuentos o promociones personalizados que se adaptan específicamente a las preferencias y el historial de compras de sus clientes, lo que les hace sentirse valorados y aumenta las posibilidades de conversión.
Análisis del sentimiento: El análisis del sentimiento analiza las opiniones de los clientes a través de múltiples canales para calibrar el sentimiento general, identificar tendencias emergentes y detectar posibles problemas antes de que se agraven. Al comprender el contexto de las opiniones expresadas en los comentarios de los clientes, las empresas pueden abordar proactivamente las preocupaciones, adaptar sus servicios y comunicarse más eficazmente con su base de clientes.
Mapeo del recorrido: Esta página permite a las empresas comprender en profundidad y mejorar el recorrido del cliente, desde el conocimiento inicial hasta la compra y la asistencia posventa. Al aprovechar la IA para analizar las interacciones y los puntos de contacto con el cliente a lo largo de todo el recorrido, las empresas pueden identificar los puntos críticos y las oportunidades de mejora. Esta visión holística de la experiencia del cliente permite realizar mejoras específicas en áreas que afectan significativamente a su satisfacción y fidelidad.
Al aprovechar la IA de forma eficaz en estas áreas, los equipos de atención al cliente pueden mejorar significativamente la experiencia del cliente. El despliegue de precios dinámicos, análisis de opiniones y mapeo del recorrido permite ofrecer contenidos e interacciones muy personalizados, medidas de asistencia proactivas y experiencias fluidas que calan hondo en los clientes.
IA generativa en la atención al cliente
La IA es un campo muy amplio, y los ejemplos anteriores pueden clasificarse en varias áreas, como la IA general, el procesamiento del lenguaje y la IA generativa. De hecho, es la IA generativa la que está causando más furor en este momento y probablemente resulte transformadora para los equipos de atención al cliente.
Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, la mayoría de las empresas están explorando cómo puede aumentar las capacidades de sus equipos de atención al cliente. Los modelos lingüísticos en los que se basan ChatGPT y otras soluciones de IA generativa basadas en texto dan a estas aplicaciones la capacidad de responder a las solicitudes con texto similar al humano, respondiendo a consultas relativamente complejas con rapidez y facilidad.
Esto hace que encaje de forma natural en los equipos de atención al cliente, muchos de los cuales ya estaban implantando sistemas de chatbot mucho antes de que se lanzara ChatGPT. Según un informe reciente de McKinsey, la IA generativa podría reducir aún más el volumen de contactos atendidos por humanos hasta en un 50 %, mientras que la aplicación de la IA generativa a las funciones de atención al cliente podría aumentar la productividad hasta en un 45 % de los costes actuales.
Con el tiempo, la IA generativa se integrará más en la función de atención al cliente a medida que madure y sea más capaz de gestionar consultas sin supervisión. Fuente: Análisis de BCG.
Aunque sigue habiendo dudas sobre la precisión de los chatbots generativos basados en IA y la posibilidad de que se produzcan sesgos, es probable que desaparezcan con el tiempo a medida que madure la tecnología. Mientras tanto, los equipos de atención al cliente deben reflexionar sobre qué casos de uso aportarán más valor y desarrollar procesos para analizar y perfeccionar el despliegue de su chatbot con el fin de superar los temores y retos actuales.
7 formas de aplicar la IA para optimizar la atención al cliente
Ahora que hemos explorado cómo la IA puede ayudar a mejorar la experiencia del cliente, veamos cómo puede aplicarse en la práctica para optimizar la forma en que se presta la atención al cliente.
1. Procesamiento del lenguaje natural
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN por sus siglas en inglés) está transformando el servicio de atención al cliente al permitir a los chatbots responder a las consultas de un modo que imita la conversación humana. Esto mejora la calidad de las interacciones entre clientes y empresas, haciendo que la comunicación digital resulte más personal y atractiva.
La PNL permite a los chatbots comprender los matices del lenguaje, incluidos el argot y los coloquialismos, lo que les permite ofrecer respuestas no sólo precisas, sino también contextualmente pertinentes.
Este nivel de comprensión e interacción mejora significativamente la satisfacción del cliente, ya que reduce la frustración comúnmente asociada a los sistemas automatizados y hace que los clientes se sientan escuchados y comprendidos, agilizando así el proceso de asistencia y fomentando una experiencia positiva.
2. Emisión automática de billetes
El sistema automatizado de gestión de incidencias basado en IA agiliza la atención al cliente clasificando y priorizando de forma inteligente las incidencias entrantes. Este sistema garantiza que las incidencias se traten en función de su urgencia y complejidad, dirigiendo los problemas críticos a la parte superior de la cola.
Al automatizar este proceso, las empresas pueden reducir significativamente los tiempos de respuesta y mejorar la eficacia de sus equipos de atención al cliente. Esta priorización garantiza que los clientes con problemas urgentes reciban asistencia a tiempo, mejorando su experiencia global.
La gestión automatizada de tickets no sólo optimiza el flujo de trabajo del personal de asistencia, sino que también contribuye a un sistema de asistencia más organizado y eficaz, lo que se traduce en mayores niveles de satisfacción del cliente.
3. Portales de autoservicio
Los portales de autoservicio permiten a los clientes resolver problemas comunes por sí mismos. Al democratizar el acceso a la información, las guías de resolución de problemas y las preguntas más frecuentes, estos portales permiten a los clientes encontrar soluciones rápidamente sin esperar a la intervención humana.
Esta autonomía no sólo mejora la experiencia del cliente ofreciéndole asistencia inmediata, sino que también reduce la carga de trabajo de los equipos de atención al cliente, permitiéndoles centrarse en consultas más complejas.
Ofrecer opciones de autoservicio refleja el compromiso de una empresa con la atención al cliente, mejorando la satisfacción y la fidelidad al satisfacer la preferencia del cliente moderno por una resolución de problemas rápida y sencilla.
4. 4. Análisis del sentimiento
Las herramientas de análisis del sentimiento pueden utilizarse para ayudar a los equipos de atención al cliente a evaluar el sentimiento de los clientes, identificar tendencias y señalar las áreas que requieren atención. Esta información permite a los equipos de atención al cliente abordar proactivamente las preocupaciones, adaptar su enfoque para satisfacer mejor las necesidades de los clientes y perfeccionar los productos o servicios en consecuencia.
El análisis del sentimiento ayuda a reconocer tanto las opiniones positivas, que pueden celebrarse y aprovecharse, como las negativas, que ofrecen una valiosa oportunidad de mejora. Al aprovechar esta tecnología, las empresas pueden mejorar su capacidad de respuesta a las opiniones de los clientes, lo que se traduce en un aumento de la satisfacción y la fidelidad.
5. Análisis predictivo
El análisis predictivo aprovecha los datos históricos para elaborar predicciones sobre el comportamiento, los posibles problemas y las necesidades de los clientes. Esta capacidad permite a las empresas abordar proactivamente los problemas antes de que se agraven, personalizar la experiencia de asistencia y recomendar soluciones adaptadas a los perfiles de cada cliente.
Al anticipar las necesidades de los clientes y los posibles problemas, el análisis predictivo ayuda a crear un marco de atención al cliente más receptivo y anticipatorio, lo que mejora significativamente la experiencia del cliente al hacerla más personalizada y atenta.
6. 6. Gestión del conocimiento
Los sistemas de gestión del conocimiento basados en IA transforman la forma en que los representantes de atención al cliente acceden a la información y la comparten. Estos sistemas recopilan y analizan datos de interacciones anteriores para proporcionar un acceso rápido a soluciones relevantes, garantizando la coherencia y la precisión de la atención al cliente en varios canales.
Al aprovechar la IA para la gestión del conocimiento, las empresas pueden asegurarse de que sus equipos de asistencia estén equipados con la información necesaria para resolver las consultas de manera eficiente, fomentando un enfoque más informado y cohesionado de la atención al cliente.
7. Optimización del encaminamiento de llamadas
La optimización del enrutamiento mejora significativamente el proceso de atención al cliente analizando sus perfiles y preferencias para dirigir las llamadas al agente o departamento más adecuado. Este enfoque selectivo garantiza que los clientes se pongan en contacto con los agentes mejor equipados para atender sus necesidades específicas, lo que reduce los tiempos de espera y mejora las posibilidades de resolución en la primera llamada.
Esto es especialmente valioso para mantener satisfechos a los clientes habituales. Garantizar que los clientes o cuentas clave lleguen siempre al mismo equipo o persona facilita enormemente la gestión eficaz de las consultas, ya que la persona que está al otro lado del teléfono ya tiene experiencia en el trato con ese cliente.
¿Y el éxito de los clientes?
La atención al cliente es sólo una cara de la moneda en lo que respecta a la experiencia del cliente; el éxito del cliente es la otra.
En lugar de centrarse en resolver problemas, los equipos especializados en el éxito del cliente se centran en garantizar que los clientes consigan los resultados deseados al utilizar un producto o servicio. Esta función se centra en comprender los objetivos del cliente, guiarle a lo largo de su recorrido y ayudarle a maximizar el valor que obtiene del producto o servicio.
Aunque muchos de los conceptos de alto nivel de la IA se aplican al éxito del cliente -personalización, automatización, análisis de sentimientos, etc.-, las herramientas se utilizan de formas diferentes, y es importante conocer la diferencia para ofrecer una experiencia del cliente sólida y constante.
Análisis predictivo: El análisis predictivo puede utilizarse para examinar una gran cantidad de datos de los clientes, al igual que en el servicio de atención al cliente, para predecir tendencias de comportamiento. En lugar de centrarse en abordar de forma proactiva los retos de los clientes, el análisis predictivo en el éxito del cliente sirve para hacer cosas como identificar a los clientes en riesgo de pérdida y sugerir medidas personalizadas para mejorar la fidelidad del cliente.
Personalización: La IA en el contexto del éxito del cliente puede analizar las preferencias individuales del cliente, el historial de compras y las interacciones para permitir a las empresas adaptar las recomendaciones y las comunicaciones específicamente a cada cliente. Esto crea una experiencia más atractiva y personalizada que no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también fomenta una conexión más profunda entre el cliente y la marca.
Automatización: La automatización impulsada por IA transforma el éxito del cliente al gestionar tareas rutinarias como la programación de citas, el envío de correos electrónicos de seguimiento y la actualización de registros de clientes con una intervención humana mínima. Esto permite a los equipos Customer Success asignar más tiempo y recursos a iniciativas estratégicas que requieren un toque personal, mejorando así la eficiencia y eficacia general del equipo.
Análisis de opiniones: Los equipos de Customer Success pueden aprovechar el análisis de sentimientos para medir la opinión de los clientes a través de diversos canales, como encuestas, redes sociales y opiniones. Este análisis ayuda a comprender el sentimiento del cliente, señalando tanto los puntos fuertes como las áreas de mejora de los productos o servicios. Con esta información, estos equipos pueden aplicar estrategias específicas para abordar las preocupaciones y amplificar las experiencias positivas.
Segmentación de clientes: Los algoritmos de IA facilitan la segmentación avanzada de los clientes categorizándolos en función de sus comportamientos, preferencias o datos demográficos. Esta segmentación matizada permite a los equipos elaborar y aplicar estrategias altamente personalizadas para diferentes segmentos, lo que conduce a un compromiso más eficaz y un mayor nivel de satisfacción del cliente.
Conocimiento de los datos: La IA puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos de clientes para desvelar información valiosa sobre tendencias, patrones y comportamientos de los clientes. Esta información es muy valiosa para que los equipos tomen decisiones informadas y desarrollen estrategias eficaces y alineadas con las necesidades de los clientes.
Mediante la implementación de tecnologías de IA en estas áreas críticas, los equipos pueden mejorar significativamente su eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y contribuir al éxito general de la empresa. La IA no solo agiliza los procesos, sino que también permite un enfoque más personalizado, proactivo y basado en datos del éxito de los clientes, estableciendo nuevos estándares para la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes y los retienen.
La IA está cambiando la forma en que las empresas interactúan con los clientes
Siendo realistas, los agentes de atención al cliente solo pueden interactuar con un cliente a la vez. Ya se trate de una llamada telefónica, un mensaje en las redes sociales o un correo electrónico, el personal humano siempre va a ser limitado y, por tanto, su tiempo debe reservarse solo para los asuntos más urgentes que la IA no pueda gestionar por sí misma.
La solución a esto, como hemos explorado, es la IA. Los chatbots, por ejemplo, pueden gestionar varias consultas a la vez, mientras que los portales de autoservicio pueden permitir a los clientes resolver sus propios problemas mucho más rápido de lo que lo harían si esperaran a que un agente les respondiera. Si surge una consulta demasiado compleja para un chatbot, un representante en directo puede intervenir fácilmente y resolver el problema.
Mientras tanto, los avances en el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos y el análisis predictivo están contribuyendo a ayudar a los equipos de atención al cliente a identificar las emociones y los niveles de satisfacción de los clientes a partir de sus interacciones. Esta información permite dar respuestas más empáticas y personalizadas.
Si deseas obtener más información sobre cómo se pueden implementar los últimos avances en IA para potenciar tus funciones de atención al cliente, ponte en contacto con uno de los expertos en IA de Getronics.
