3 usos de la IA en atención al cliente que ahorran tiempo a clientes y al call center

Nivel: Principiante

Sí, es cierto. La Inteligencia Artificial en el contact center se integra como una más del equipo de atención al cliente para ayudar a los agentes a gestionar un gran volumen de comunicaciones.

No importa que haya picos de contacto, los contact centers pueden seguir ofreciendo el mismo nivel de atención, con el mismo número de agentes, gracias a la IA.

Por un lado, esta tecnología libera a los equipos de atención al cliente de las tareas rutinarias que se realizan antes, durante y después de una conversación con el cliente.

Y por otro lado, desde la perspectiva de los clientes, la Inteligencia Artificial proporciona un soporte inmediato a través de cualquier canal de contacto las 24 horas del día, eliminando las esperas para siempre.

Esta tecnología tiene la maravillosa habilidad de cuidar de la experiencia de agente y la de cliente a partes iguales. Como optimizadora del tiempo, a nosotros nos encanta referirnos a ella como “la aliada de los equipos de atención al cliente”.

Incluso en los peores escenarios, donde un contact center está desbordado de llamadas y de mensajes, la Inteligencia Artificial puede ayudar a ahorrar tiempo a los clientes y al call center. ¿Cómo? Aquí te contamos los tres niveles a los que puede llegar.

1. ELIMINAR LAS ESPERAS TELEFÓNICAS

La primera opción es muy sencilla y a la vez muy efectiva.

Para que los clientes no pierdan su tiempo esperando en una cola telefónica, es posible programar un bot que les permita seguir avanzando posiciones sin la necesidad de permanecer al teléfono.

Una vez el usuario entra en la cola y conoce su posición, el bot indica que puede dejar de esperar, colgar y volver a recibir una llamada cuando alcance la primera posición, es decir, cuando haya un agente disponible para atenderle.

En este escenario, los agentes no se ahorran tiempo como tal, ya que siguen teniendo que atender todas las llamadas, pero si se ahorran tener que escuchar las quejas de los clientes por estar esperando al teléfono demasiado tiempo.

2. IDENTIFICAR LA NECESIDAD DEL CLIENTE

Otra manera de usar la IA para eliminar las esperas y ahorrar tiempo a los agentes es entrenándola para identificar la intención y la intencionalidad del cliente.

Gracias al procesamiento natural del lenguaje (NLP), a la comprensión del lenguaje natural (NLU) y a la generación del lenguaje natural (NLG), esta tecnología puede conocer la necesidad del cliente y hasta su estado emocional.

En esta opción, los agentes siguen siendo responsables de atender todas las conversaciones, pero con una pequeña diferencia significativa: la IA recopila información del cliente a través de cualquier canal de contacto y la proporciona a los agentes para agilizar la resolución del problema.

Por ejemplo, presentando una transcripción de la conversación que han mantenido, mostrando con palabras clave el estado de ánimo del cliente y el tipo de consulta e, incluso, sugiriendo un guion de respuesta al agente.

3. RESOLVER LA CONSULTA DEL CLIENTE

La última opción para gestionar ese pico de llamadas y mensajes es la que más ayuda a los agentes, ya que implica que los bots atiendan a los clientes directamente.

Tras programar el flujo de la conversación que deben seguir y entrenándoles para reconocer todas las variaciones de una misma pregunta, es posible tener una Inteligencia Artificial tan potente que sea capaz de: enviar la copia de un contrato o cambiar la fecha de una consulta médica sin intervención humana.

A cualquier hora del día y a través de cualquier canal, los clientes reciben respuesta inmediata a sus dudas y al otro lado del espectro, los agentes pueden centrarse en atender conversaciones dónde aportan valor, por ejemplo: gestionando bajas o reclamaciones.

CONCLUSIONES FINALES

La IA para atención al cliente es sinónimo de rapidez y optimización.

Es más rápida para los clientes ya que elimina por completo las esperas, y no solo del canal telefónico, sino de todos los canales de contacto.

A la vez que ayuda a los agentes a atender a los consumidores, ya sea proporcionando información relevantepara resolver la consulta más rápido como, en última instancia, liberándoles de atender las dudas más frecuentes.

Contar con un agente virtual en el equipo representa, en resumen, una mejora en dos de los indicadores de nivel de servicio (SLAs) más comunes en los call centers.

Estos son el nivel de atención (NDA), que implica responder las llamadas en menos de “x” segundos, y el tiempo medio de espera (TME), que se refiere al tiempo que esperan los usuarios para ser atendidos.

Descubre cómo la Inteligencia Artificial puede ayudar a tus equipos a gestionar un gran volumen de llamadas y conversaciones manteniendo la experiencia del agente y del cliente intacta. 

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