Los contact center pueden usar inteligencia artificial (IA) para ayudar a los clientes de muchas maneras, reduciendo los tiempos de resolución para los usuarios y la cantidad de trabajo requerido de los agentes.
Las marcas suelen utilizar la IA conversacional para escalar las conversaciones con los clientes. A diferencia de las llamadas telefónicas individuales o los sitios web estáticos, la IA conversacional ofrece experiencias personalizadas para miles, incluso millones, de personas donde y cuando lo deseen.
Esta capacidad de escalar se ha vuelto más valiosa a medida que las personas continúan manteniendo la mayor parte de sus comunicaciones a través de conversaciones de mensajería.
Al combinar IA conversacional para mensajería, reconocimiento de voz y análisis para voz e integraciones para una visión holística de todas las conversaciones, las marcas obtienen un sistema unificado más completo para conectarse a través de canales y reducir las frustraciones de los consumidores.
La mensajería y la inteligencia artificial conversacional aprovechan los canales que los consumidores usan todos los días para comunicarse con amigos y familiares, ya sea Apple Messages, WhatsApp o Facebook Messenger. Con las herramientas de inteligencia artificial conversacional, los contact center pueden medir cómo se desempeñan frente a la resolución de las intenciones del cliente o las razones por las que se comunican.
Por ejemplo, la puntuación de conversación automatizada significativa puede proporcionar información sobre dónde los bots funcionan bien (o no) en cada turno de la conversación, lo que permite a las organizaciones profundizar y descubrir cómo optimizar las conversaciones con los clientes de forma continua.
AI puede aumentar el toque humano
La IA se puede usar durante todo el ciclo de vida de una llamada para reducir los gastos generales operativos y brindar una experiencia personalizada al cliente. Los líderes de los contact center pueden aprovechar la IA para analizar los sentimientos de los clientes, el desempeño de los agentes y las áreas problemáticas clave para crear una experiencia de soporte más sólida. Además, la IA puede reemplazar las tareas repetitivas, lo que permite a los agentes concentrarse en la causa raíz de la mayoría de los desafíos de los clientes en lugar de atascarse con tareas administrativas.
Todos hemos experimentado la frustración que conllevan los largos tiempos de espera como resultado de las extensas selecciones de IVR. La IA puede ayudar en esta experiencia al predecir con precisión los tiempos de espera para una persona que llama, de modo que pueda tomar la decisión correcta por adelantado sobre su capacidad para permanecer en espera.
La IA ayuda a proporcionar un nivel de personalización y empatía que merece cada interacción con el cliente al predecir el sentimiento y la respuesta para equilibrar mejor la empatía y los resultados. La gente busca experiencias más naturales y humanas, y aquí hay espacio para mejorar. Esta es una de las razones por las que las herramientas que facilitan hacer que los bots sean más humanos son tan importantes: permiten que los expertos no técnicos, como los agentes del centro de llamadas, diseñen y optimicen los bots, incorporando todo lo que saben sobre las buenas conversaciones con los clientes.
La IA de inteligencia emocional es importante porque permite medios efectivos para tratar con personas, muchas de las cuales están experimentando un problema. Los bots de IA, como los agentes de soporte, deben poder brindar un servicio empático y receptivo para ayudar a los clientes a obtener los resultados que necesitan, no solo más rápido, sino de una manera que fomente la buena voluntad con los clientes y los mantenga. volviendo una y otra vez.
AI vinculado a NLU proporciona conversaciones enriquecidas
Para brindar un excelente servicio al cliente, la IA conversacional debe incorporar la comprensión del lenguaje natural (NLU), que convierte el lenguaje en información estructurada significativa para el diálogo. La IA puede analizar horas de datos de voz para identificar patrones en el desempeño de los representantes y ayudar a los gerentes a mejorar los procesos de incorporación y desarrollar a los mejores más rápido. Los líderes de atención al cliente pueden aprovechar los conocimientos de sus equipos para comprender mejor las brechas y usarlas con fines de capacitación.
En lugar de que los empleados manejen consultas de rutina como preguntas frecuentes, estado de pedidos o soporte de cuentas, los chatbots de IA pueden controlar estas conversaciones, lo que deja a los empleados libres para consultas más complejas que son mejores usos de su tiempo, para la productividad de los empleados y la experiencia del cliente.
La IA puede elevar el nivel del análisis de datos
La IA tiene diversos usos para elevar el nivel y la calidad de los conocimientos analíticos recopilados a partir de los datos del centro de llamadas. Cuando un agente o bot puede acceder al historial y los datos de un cliente en un solo lugar, puede hacer que las conversaciones se sientan más útiles y personalizadas.
Con la ayuda de la IA para medir la intención del consumidor, las marcas pueden recopilar información crítica a partir de datos de mensajes textuales para mejorar y optimizar las operaciones comerciales. Los centros de llamadas también pueden usar información de IA para identificar intenciones maduras para la automatización, como establecer preguntas frecuentes, capacitar a los agentes en las áreas CSAT más débiles o ajustar bots y scripts de agentes. Las conversaciones con los clientes son una fuente tan rica de información procesable: la capacidad de rastrear tendencias, valores atípicos e información de las llamadas es una gran oportunidad para el análisis de llamadas.
Aunque estas capacidades han existido en los sistemas desde hace un tiempo, dijo que la IA moderna puede ayudar a explicar el «por qué» detrás de escenarios inesperados al cuantificar las tendencias competitivas e identificar los cambios en la dinámica del mercado. Por ejemplo, una caída repentina en el volumen de llamadas podría ser un factor de actualizaciones de productos o condiciones externas como el mal tiempo.
Si bien la IA elimina la tensión de los elementos más administrativos del trabajo, los agentes pueden concentrarse en brindar el toque humano a cada interacción, un elemento clave para fomentar la lealtad.