Cómo los call center utilizan el NLP y la NLU para mejorar la experiencia de cliente

La Inteligencia Artificial (IA) consiste en tecnologías muy reales y tangibles, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP, en sus siglas en inglés), la comprensión del lenguaje natural (NLU, en sus siglas en inglés) y el aprendizaje automático (Machine Learning). Los contact center utilizan estas tecnologías para mejorar la experiencia de cliente (CX) y aumentar su eficiencia.

¿Qué son el NLP y la NLU?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un proceso tecnológico que potencia la capacidad de convertir texto o audio en información estructurada codificada. Las máquinas que utilizan NPL pueden comprender el habla humana y responder de forma adecuada. Esto permite a los humanos interactuar con los ordenadores usando el habla conversacional.

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es una subcategoría de NLP que permite a las máquinas comprender el audio o el texto entrante. Su contraparte es la generación de lenguaje natural (NLG, en sus siglas en inglés), que permite que el ordenador “responda”. Cuando los dos se unen, las conversaciones con los humanos son posibles.

Usos del procesamiento del lenguaje natural (NLP)

• Convertir voz en texto al enviar un SMS.
• Pedir hablar con un “operador” al interactuar con un IVR.
• Utilizar correctores gramaticales o de autocompletar al escribir.
• Usar herramientas de traducción online en un sitio web.

El NLP y la NLU utilizan el aprendizaje automático para volverse más inteligentes con el tiempo.

¿Qué es el aprendizaje automático o Machine Learning?

Es una forma de Inteligencia Artificial que permite que los ordenadores y las aplicaciones aprendan de los datos adicionales que consumen en lugar de depender de reglas programadas. Los sistemas que utilizan el aprendizaje automático tienen la capacidad de aprender automáticamente y mejorar a partir de la experiencia al predecir los resultados sin estar programados explícitamente para hacerlo.

La Inteligencia Artificial (IA) del call center

La IA está apareciendo en los contact center en la nube incorporando Inteligencia Artificial en las aplicaciones principales, así como creando nuevas soluciones que aprovechan de manera efectiva la enorme cantidad de datos que producen los call center.

¿Cuáles son las capacidades impulsadas por la IA que están mejorando los resultados de los call center?

• Recomendar algoritmos de previsión. El software de gestión de la fuerza laboral con Inteligencia Artificial puede analizar grandes cantidades de datos históricos y recomendar el mejor algoritmo de pronóstico para usar, lo que proporciona resultados más precisos.
• Enrutamiento de interacciones según la personalidad y las preferencias del cliente. Cuando los Distribuidores Automáticos de Llamadas (ACD, en sus siglas en inglés) utilizan IA, las organizaciones pueden personalizar las interacciones haciendo coincidir a los clientes con agentes que puedan resolver su consulta.

• Habilitar experiencias de autoservicio más naturales. Las herramientas de autoservicio que utilizan IA, como IVR conversacionales y agentes virtuales, permiten a los usuarios resolver sus problemas con sus propias palabras.

• Coaching de agentes en tiempo real. Las soluciones de orientación de interacción en tiempo real pueden analizar la opinión del cliente y los comportamientos de los agentes y proporcionar a los agentes consejos en tiempo real para mejorar las interacciones a medida que ocurren.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo la Inteligencia Artificial está transformando los procesos en los contact center. Y la mayoría de estas nuevas capacidades no serían posibles sin el procesamiento del lenguaje natural (NPL) y la comprensión del lenguaje natural (NLU).

IVR conversacionales

Los sistemas tradicionales de Respuesta de Voz Interactiva (IVR, en sus siglas en inglés) dan la bienvenida a los clientes al comienzo de las llamadas entrantes, permiten a las personas que llaman interactuar con los menús y facilitan el autoservicio.

Afortunadamente, el NLP se puede utilizar para mejorar en gran medida la experiencia del usuario de IVR. La primera iteración de usar NLP con IVR eliminó la necesidad de que las personas que llaman usando el teclado de su teléfono para interactuar con los menús de IVR. En lugar de “pulsar 1 para ventas”, las personas que llaman pueden decir “1” o “ventas”. Esto es más conveniente, pero está muy basado en reglas y aún deja a los clientes lidiar con menús a menudo demasiado complejos.

La introducción de IVR conversacionales cambió por completo la experiencia del usuario (UX). Cuando los clientes son recibidos con: “¿Cómo podemos ayudarlo hoy?», pueden indicar su problema y el NLP / la NLU los entenderá y les permitirá omitir los menús por completo. Esta entrada traducida le dice al IVR qué hacer a continuación. Por ejemplo, si la persona que llama dice: “Necesito activar mi nueva tarjeta de débito”, el IVR sabrá que debe enrutar a la persona que llama a un agente cualificado, o tal vez enrutar al cliente al autoservicio donde el NLP una vez más les permitiría interactuar con el sistema conversacionalmente.

Los IVR conversacionales crean una experiencia de servicio al cliente más natural, ya que las personas que llaman pueden decir con qué necesitan ayuda y completar transacciones de autoservicio más efectivas y satisfactorias. Además, los IVR conversacionales permiten un enrutamiento más rápido e inteligente, lo que puede conducir a resoluciones más rápidas y precisas, tiempos de manejo más bajos y menos transferencias de llamadas entre agentes o departamentos. Puede llevar un tiempo, pero el NPL está destinado a mejorar las percepciones de los usuarios sobre los IVR.

Chatbots

Los chatbots están en todas partes en estos días y tienen un amplio espectro de capacidades. En el extremo simple del espectro están los chatbots que no usan IA, que pueden ser útiles para manejar tareas estrictamente definidas, como responder preguntas comunes, pero no pueden entender el habla humana más allá de los términos para los que han sido programados para reconocer, y nunca mejorarán sin la intervención humana.

En el otro extremo del espectro se encuentran los chatbots avanzados, también conocidos como agentes virtuales, que utilizan el NLP, la NLU y el aprendizaje automático para brindar soporte conversacional al cliente. Estos bots no están limitados por reglas y palabras clave programadas. El NLP les permite comprender lo que los usuarios les dicen y responder con precisión o realizar la acción correcta.

Los chatbots que aprovechan la Inteligencia Artificial ofrecen una CX mejor y más efectiva que los bots basados ​​en reglas. Debido a que pueden comprender el habla humana y la intención del usuario, son capaces de ejecutar un conjunto mucho más amplio de tareas, incluida la facilitación de un autoservicio completo y de un extremo a otro.