Cómo los asistentes de IA cierran las “brechas” en el servicio al cliente

En los call center, los asistentes de IA (Inteligencia Artificial) están ayudando a llenar los vacíos que comúnmente afectan al servicio al cliente: fallos de comunicación, agentes de soporte no informados y satisfacción de las expectativas de los usuarios.

Así como el aprendizaje automático ha sido promocionado para proporcionar mejores experiencias al usuario, también puede ayudar a impulsar un mejor compromiso del usuario.

Muchas compañías ya han implementado chatbots y asistentes virtuales en su servicio al cliente con usuarios, y a medida que estas integraciones se vuelven más precisas, se obtiene más información de cómo están ayudando.

Cómo los asistentes de IA cierran las “brechas” en el servicio al cliente

1) Ayudar a los agentes a entender cómo los usuarios transmiten sus problemas

Encontrar una solución primero significa obtener el contexto adecuado, pero en muchos casos, los usuarios no están seguros de qué detalles deben compartir sobre su problema. Esto hace que los agentes tengan la responsabilidad de comprender cómo los usuarios comunican sus problemas, hacer las preguntas correctas, y tener una idea de las reacciones de sus usuarios.

Para abordar esta brecha en la comunicación, los ordenadores pueden utilizar el procesamiento en lenguaje natural (NLP, en sus siglas en inglés) para convertirlo en lenguaje automático y encontrar su significado. En el servicio al cliente, el valor de esto puede ser cómo un asistente de IA analiza los tickets de soporte y aprende cómo los usuarios transmiten sus problemas. Al proporcionar información sobre las palabras y frases comunes que usan los usuarios, los agentes pueden obtener más información sobre ellos y crear contenido que se adapte mejor a la forma en que los usuarios perciben sus problemas.

2) Hacer que los agentes tengan más conocimientos y puedan compartirlos

Los agentes tienen la importante tarea de proporcionar una experiencia satisfactoria a los usuarios. En una empresa que se mueve rápidamente, puede ser especialmente difícil saber cuáles son las actualizaciones más recientes de los productos, a dónde o a quién necesitan enrutar tickets específicos o qué tipo de opciones de autoservicio ofrecen a sus usuarios.

Estas “lagunas” en el conocimiento pueden beneficiarse de un asistente virtual automatizado para usuarios que entregue la información correcta a los agentes en el momento adecuado. Mientras trabajan dentro de un ticket de soporte, pueden recibir sugerencias automáticas, dándoles todos los detalles apropiados para compartir en la consulta del usuario. Los asistentes virtuales automatizados no sólo automatizan la búsqueda de información, sino que también aprenden cómo identificar el contexto adecuado, asegurando de que lo que se entrega a los agentes sea correcto.

3) Garantizar que los agentes estén bien informados para satisfacer las expectativas de los usuarios

¿Qué es la brecha del usuario? Es la diferencia entre sus expectativas y sus percepciones. Cuando los usuarios interactúan con el servicio al cliente, tienen expectativas de lo que quieren de esa interacción: un agente de soporte atento y una solución clara. La forma en que el usuario percibe en última instancia la interacción, cuando coincide con sus expectativas, puede medirse con una puntuación de satisfacción del usuario. En última instancia, se trata de proporcionar una experiencia positiva al cliente.

La inteligencia artificial puede funcionar dentro de las interacciones de soporte para aprender cuándo los usuarios sienten que se están cumpliendo sus expectativas. Los detalles específicos, como el tiempo de la primera respuesta, la duración de un ticket de soporte, la cantidad de reaperturas y reasignaciones, y las palabras utilizadas por el usuario pueden medirse como indicadores que contribuyen a la satisfacción del cliente.

Estos detalles son utilizados por el aprendizaje automático impulsado por IA que puede predecir si un usuario quedará satisfecho antes de que se resuelva su problema. Puede ser difícil para los humanos detectar fácilmente las señales de satisfacción del usuario que están en riesgo, pero es mucho más fácil con las máquinas que se centran exclusivamente en ellas.

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