Los call center que ofrecen autoservicio al cliente suelen medir la contención, lo que puede parecer una táctica extraña para los usuarios. Sin embargo, ésta es una medida clave de la eficacia del autoservicio, ya que representa el porcentaje de clientes que utilizan estas herramientas sin ser transferidos a un agente.
Las organizaciones han de centrarse en hacer que los clientes tengan éxito en sus viajes de autoservicio aprovechando la Inteligencia Artificial (IA), el análisis y la automatización. Para ello, es necesario un cambio de mentalidad para empoderar a los usuarios, lo que permitirá a las empresas optimizar la experiencia del cliente (CX) y aprovechar al máximo los beneficios de un autoservicio efectivo.
¿Los clientes realmente quieren resolver sus problemas y/o consultas con el autoservicio?
La respuesta es un sí rotundo. En la era actual de la gratificación instantánea, los usuarios esperan que las empresas estén disponibles 24/7 a través de canales de autoservicio. Ya no están tan dispuestos a esperar a que abra un contact center para recibir ayuda.
La mayoría de los viajes de resolución de problemas comienzan antes de que un cliente se comunique con el call center. Los motores de búsqueda y el sitio web de la empresa suelen ser los primeros lugares en los que la gente busca ayuda. De hecho, 8 de cada 10 consumidores intentan manejar los asuntos por sí mismos antes de contactar con un agente.
No obstante, hay que tener en cuenta que cuando se trata de tareas simples como programar una cita o pedir una pizza, más del 60% de los consumidores prefieren usar el autoservicio en lugar de la asistencia de un agente. Esto es, ser autosuficientes cuándo, dónde y como quieran.
Los consumidores también tienen en cuenta el autoservicio en las decisiones sobre a quién comprar. Según Statista, el 84% de los usuarios están más dispuestos a hacer negocios con empresas que ofrecen opciones de autoservicio y el 89% de ellas ofrecen hoy en día al menos una aplicación de autoservicio.
¿Cómo ganan las empresas la lealtad del cliente con el autoservicio?
La implementación de un autoservicio efectivo es una prioridad cada vez mayor. Se ha discutido dentro del circuito del contact center durante años, pero ahora cada vez más empresas invierten en la multicanalidad.
Pero la demanda de los consumidores y la igualdad competitiva no son las únicas razones por las que las empresas deberían implementar el autoservicio, puesto que disponer de diversos canales para que los usuarios puedan resolver sus consultas también puede generar importantes beneficios comerciales. Las organizaciones que ofrecen autoservicio experimentan resultados ventajosos, como:
- Mejora de la experiencia y satisfacción del cliente.
- Mayores ingresos.
- Disminución de los costes de servicio a través de un menor volumen asistido por agentes.
- Mejora de la experiencia del agente (AX).
Cómo hacer que el autoservicio sea efectivo usando IA, análisis y automatización
La primera clave para la efectividad del autoservicio es ayudarlos a satisfacer sus necesidades con éxito de manera autónoma. Cuando se enfoca en el éxito del cliente, los resultados se obtienen naturalmente. En este sentido, es importante la utilización de tecnología moderna para diseñar soluciones de autoservicio y mejorar el CX.
Asimismo, los análisis pueden ayudar a las empresas a evitar la trampa de automatizar las tareas incorrectas, ya que, según McKinsey, la mayoría de las organizaciones “no están aplicando análisis avanzados de manera que realmente pongan al cliente en primer lugar ni las mejores herramientas para ayudarlos a alcanzar sus objetivos”.
Los análisis avanzados pueden ayudar a las organizaciones a comprender mejor el Customer Journey, analizar lo que quieren los clientes y cómo se sienten cuando intentan realizar transacciones con la empresa, y por qué se ponen en contacto con el servicio de atención al cliente, todo lo cual puede ayudar a las organizaciones a identificar oportunidades de autoservicio. Al automatizar las tareas desde el principio, las empresas aceleran los beneficios y evitan ciclos repetitivos y costosos de prueba y error.
Así, aprovechar las interacciones asistidas por agentes puede ayudar a las empresas a identificar las “mejores tareas” a realizar por ellos, pero el análisis manual y el uso de datos de informes de alto nivel no son suficientes. Un trabajo tan importante requiere herramientas de análisis impulsadas por IA.
El software de análisis de interacción analiza las interacciones de todos los canales y proporciona una gran cantidad de información sobre lo que dicen y sienten los clientes. Estas herramientas se concentran en palabras clave comunes para identificar cuáles son los impulsores de contacto a un nivel muy detallado. Esto mejora la velocidad y la precisión de la identificación de las tareas de autoservicio adecuadas.
La Inteligencia Artificial también mejora las propias herramientas de autoservicio. Por ejemplo, cuando los agentes virtuales usan IA y procesamiento de lenguaje natural (PLN), ofrecen más dinamismo en las interacciones que los bots estáticos controlados por menús, e incluso pueden comprender la intención de lo que los clientes dicen que están tratando hacer.
De manera similar, los IVR conversacionales que usan IA y PLN permiten a las personas que llaman decir lo que quieren hacer en el lenguaje cotidiano. Esto proporciona una experiencia de cliente más natural y permite a los usuarios que llaman evitar la detención interminable de los menús telefónicos mal diseñados.
Las soluciones de autoservicio también se vuelven más efectivas gracias a la automatización. Cuando ésta se aplica a los procesos de back-end permite a las empresas ampliar la cantidad de tareas que los clientes completan a través del autoservicio. Por ejemplo, para que los clientes activen una nueva tarjeta de débito o presenten una reclamación a través del autoservicio, es necesario que haya procesos de back-end que respalden esas tareas. El uso de la automatización agiliza todo el proceso y la experiencia de autoservicio y también aumenta la precisión.
Finalmente, es conveniente diseñar soluciones de autoservicio para que sea fácil y sin fricciones para los clientes tomar el camino hacia la asistencia del agente. La mitad de los clientes que comienzan su viaje de resolución en autoservicio terminan con un agente, por lo que las empresas deben planificar y diseñar el camino de menor resistencia a la resolución. Los consumidores esperan experiencias omnicanal, lo que significa que cuando un cliente de autoservicio se transfiere a un agente, éste espera que el agente tenga acceso a los detalles de las conversaciones e interacciones que tuvieron lugar en el canal anterior.