10 ejemplos de automatizaciones de IA para ayudar a los agentes a ser más rápidos

Nivel: Intermedio

La Inteligencia Artificial (IA) que se desarrolla para la atención al cliente no está pensada para sustituir a los agentes, si no para complementarlos. La inteligencia emocional de los agentes sumada a las automatizaciones que brinda la IA son la combinación perfecta para brindar una experiencia de cliente (CX) impecable.

Pero su poder no termina aquí. Esta tecnología también impacta positivamente en la experiencia de agente (AX) al liberarlos de gestionar consultas sencillas y de realizar tareas repetitivas donde no aportan valor.

Estos son diez casos de uso que demuestran los beneficios de integrar la IA para ayudar a los operadores a ser más rápidos, más eficientes y trabajar en su mejora continua.

1. CUALIFICACIÓN DE LA INTENCIÓN

Los bots están preparados para formular una pregunta abierta como “¿en qué te puedo ayudar?”, interpretar la respuesta del cliente al momento y tomar la decisión de ofrecer autoservicio (si entra dentro de sus capacidades) o transferir la conversación al agente más cualificado para atender esa consulta.

Al igual que los menús IVR, puedes usarlos para identificar la intención e intencionalidad del usuario y crear normas para hacer transferencias teniendo en cuenta las habilidades de los agentes.

A diferencia de los IVR, los Los bots con IA conversacional y/o generativa no requieren que configures el diagrama de conversación por canal y ofrecen una mejor experiencia de cliente al entender a la primera el motivo de la consulta del cliente.

2. IDENTIFICACIÓN DEL USUARIO

Otra de las tareas que puede hacer un bot antes de transferir la conversación a un agente es identificar a la persona con la que está hablando.

Haciendo una consulta al CRM, ERP o herramienta de ticketing podrá buscar dentro de la base de datos el DNI, el número de teléfono o cualquier dato identificativo que el usuario le haya proporcionado.

De esta forma, cuando el agente reciba la llamada o chat, podrá dirigirse al cliente por su nombre y consultar rápidamente su historial de llamadas/mensajes y su ficha de cliente.

3. RESUMEN DE LA CONVERSACIÓN CON LA IA

Cuando el cliente indique que quiere hablar con un agente o el bot haya determinado que es mejor transferir la conversación a un operador, el agente recibirá la llamada o chat junto con un resumen de la conversación previa.

Además de tener una transcripción de la conversación y un registro de todas las acciones que ha realizado el bot, este le proporcionará un resumen de la conversación identificando las palabras clave y el estado de ánimo del cliente.

Conociendo esta información de antemano, el agente podrá resolver la consulta del cliente de forma más rápida y eficiente ya que va a tener muy claro qué necesita el cliente, qué no ha podido proporcionar el bot y, además, qué tono usar según el estado emocional del cliente.

Por ejemplo, si el bot ha detectado que un cliente está enfadado porque tiene una incidencia en su línea telefónica, el agente conocerá toda esta información antes de descolgar la llamada y será mucho más eficaz en su comunicación verbal y en la resolución del problema.

4. RESOLUCIÓN DE CONSULTAS COMUNES

Según un estudio que hemos realizado recientemente los bots pueden encargarse de resolver hasta un 80% de las consultas sencillas de un contact center.

Ya sea dar respuesta a las preguntas frecuentes (FAQs) de un producto o servicio, resolver una incidencia técnica que aparece en un manual de instrucciones, restablecer una contraseña o recomendar una línea de crédito.

A final de cuentas, los bots liberan a los agentes de responder este tipo de llamadas o mensajes brindándoles más tiempo para resolver consultas que requieran inteligencia emocional o atender a aquellos clientes con necesidades especiales.

5. ENVÍO DE DOCUMENTACIÓN

A parte de resolver consultas sencillas, los bots también pueden ofrecer autoservicio enviando documentos al cliente, como, por ejemplo: facturas, contratos, formularios, etc.

Ya sea por un canal oral o escrito, el bot podrá compartir inmediatamente, a través de cualquier plataforma, el documento que el cliente necesita.

Por ejemplo, si un cliente llama al call center y solicita que se le envíe su última factura de la luz, el bot podrá enviarla por el canal que el cliente prefiera: WhatsApp, SMS o email.

6. CREACIÓN DE TICKETS

Como parte del autoservicio, los bots también son capaces de generar un ticket detallando la incidencia del cliente. Recogiendo toda la información relevante de la conversación, pueden crear un ticket nuevo, rellenarlo y enviar al cliente el número de seguimiento de la incidencia.

Sobre todo, para aquellas consultas que no pueden resolverse en una primera instancia, los bots pueden encargarse de esta parte del proceso reduciendo el error humano y, una vez más, liberando a los agentes de tareas repetitivas.

7. TRADUCCIÓN INSTANTÁNEA

Además de omnicanal, la Inteligencia Artificial es políglota, es decir, habla y entiende todos los idiomas. Esta característica abre un mundo de posibilidades para los contact centers. No solo para atender mejor aquellas consultas que no están nuestro idioma nativo si no para atender en cualquier idioma.

Ya sea una conversación mantenida por voz o por chat, podemos pedir al bot que transcriba las respuestas del cliente en el idioma que queramos y que, además, responda al cliente en su misma lengua.

Esta funcionalidad es ideal para cuando tenemos un pico de llamadas en la cola dónde atendemos en inglés, ya que podemos derivar esas llamadas a agentes con nociones básicas y que estos se apoyen en el bot para atender a los clientes de forma más fluida y profesional.

8. BASE DE CONOCIMIENTO

Además de asistir durante una conversación como traductor, el bot también puede ayudar a los agentes cuando estos tienen una dudasobre un producto/servicio o sobre una cláusula de un contrato.

Si compartimos con la IA toda la documentación de: manuales, documentos legales, publicaciones del blog, casos de uso, etc.Terminaremos teniendo un ChatGPT interno conocedor de todos nuestros procesos y productos/servicios.

Este será el gran aliado de los agentes porque cuando estos no tengan claro cómo responder la duda de un cliente, van a poder preguntarle al chatbot interno y, si está en la documentación que le hemos proporcionado, se la podrá responder.

Esta funcionalidad no solo evita que se alargue la conversación, si no que permite a cualquier agente ofrecer soporte sobre un tema en el que no son expertos.

9. OPTIMIZACIÓN DEL AWC

El AWC o After Work Call, son aquellas tareas que los agentes deben realizar después de cada interacción antes de atender a la siguiente cliente.

La Inteligencia Artificial puede acelerar este proceso creando una transcripción en tiempo real de la conversación, analizando la satisfacción del cliente indicando palabras clave que nos sirven como tipificación y vinculando estos datos en el detalle de la conversación.

Poder automatizar al máximo el tiempo AWC es fundamental para aumentar la eficiencia de los agentes.

10. EVALUACIÓN DE LOS AGENTES

La IA también tiene capacidades de Quality Monitoring, es decir, puede evaluar el desempeño de los agentes. Estos datos ayudan a los supervisores de contact center a detectar los puntos de mejora de cada agente y trabajar en fortalecerlos.

Podemos entrenar a la Inteligencia Artificial para realizar un informe tras cada interacción que contenga: el número ID de conversación, un título, un resumen y, por ejemplo, una evaluación de cómo se presenta el agente, su grado de amabilidad y su efectividad.

Esta funcionalidad incide en la mejora continua de los agentes y, por ende, en su rapidez.

CONCLUSIONES FINALES

Como hemos podido ver con estos ejemplos, la IA proporciona automatizaciones a lo largo de todo el ciclo de atención al cliente: desde las tareas previas a la interacción hasta la ayuda que ofrece durante y después de una conversación.

Actualmente no existe otra tecnología tan potente para optimizar tantos procesos a la vez y cuidar de la experiencia de cliente y de agente por igual.

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