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 13 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.

Mediante la integración con el CRM, ERP o herramienta de ticketing, buscará 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 AI Agents, tanto de chat como de voz, 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 duda sobre 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 AI Agent 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 ACW o After Call Work, 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 Speech Analytics, 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.

11. ENRUTADO POR SENTIMIENTO Y URGENCIA

Los bots alimentados por IA pueden detectar en tiempo real el sentimiento emocional y la urgencia del motivo por el que contacta un cliente, ya sea en chat o en llamada. Esto permite:

• Asignar un nivel de urgencia basado en palabras clave, como pueden ser “urgente”, “fallo crítico”, “no puedo acceder”, “emergencia”o «no funciona», entre otras.
• Derivar la conversación al agente apropiado con capacidad para gestionar casos urgentes o clientes emocionalmente delicados, minimizando tiempos de espera y maximizando la empatía de la atención.
• Ajustar la prioridad del ticket en los sistemas internos, de modo que incidencias urgentes se marquen con prioridad alta y reciban seguimiento inmediato, acelerando la resolución y mejorando la satisfacción del cliente.

Las principales ventajas que obtienen los departamentos de atención al cliente al emplear el enrutado por sentimiento y urgencia son el aumento de la calidad de la interacción, la reducción de escalaciones y posibles reclamaciones y, en definitiva, la mejora en la satisfacción de los clientes y aumentar su fidelidad con la empresa.

12. SUGERENCIAS DE RESPUESTA Y NEXT BEST ACTION EN TIEMPO REAL

Con el objetivo de reducir el tiempo de respuesta y ser capaces de atender más conversaciones, la inteligencia artificial puede analizar en vivo la conversación y ofrecer al agente respuestas sugeridas y acciones recomendadas que aceleren la gestión. Estas automatizaciones permiten que el agente actúe con más precisión, sin perder tiempo buscando información o redactando manualmente cada respuesta.

• Sugerencias de respuesta instantáneas: el sistema propone mensajes basados en el historial del cliente, la intención detectada y el tono de la conversación. De este modo, el agente solo necesita revisar la respuesta propuesta y hacer click en enviar o realizar pequeños ajustes, reduciendo drásticamente el tiempo de gestión de cada contacto.
• Next-best-action dinámico: en base a unas instrucciones previas proporcionadas por la empresa, la IA analiza el contexto para recomendar al agente el siguiente paso más adecuado, como puede ser ofrecer un descuento, ofrecer un servicio extra o escalar a otro departamento.

13. DETECCIÓN DE RED FLAGS DE CUMPLIMIENTOS LEGALES

Las automatizaciones de IA también pueden actuar como un filtro inteligente que protege a la empresa frente a incumplimientos normativos. Al analizar en tiempo real las conversaciones, la IA detecta posibles vulneraciones de seguridad, cumplimiento normativo o privacidad, como la mención de datos sensibles, información bancaria necesidad de proporcionar información adicional en contratos o identificadores personales que no deberían compartirse y da un aviso al agente y/o supervisor para que sean capaces de subsanarlo y evitar problemas posteriores.

• Detección automática de datos restringidos: el sistema identifica patrones como números de tarjeta, direcciones, DNIs o contraseñas, y bloquea su registro o almacenamiento según las normas PCI-DSS o GDPR.
• Alertas en tiempo real al agente o supervisor: cuando se detecta una “red flag”, el sistema notifica al agente para que redirija la conversación o elimine la información de forma segura.
• Análisis posterior de cumplimiento: los registros se procesan para auditar si se siguieron los protocolos correctos y generar informes de riesgo o cumplimiento. También detecta incumplimientos para, de ser necesario, contactar de nuevo con el cliente para, por ejemplo, firmar de nuevo un contrato.

CONCLUSIONES FINALES

Como hemos podido ver con estos ejemplos, la IA proporciona automatizaciones a lo largo de todo el ciclo de atención al cliente para mejorar la calidad de cada interacción y ser capaces de reducir los tiempos.

Herramientas de automatización con IA para contact center como la Enreach AI Suite se convierten en esenciales para la mejora continúa en atención al cliente.

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La Inteligencia Artificial generativa, como ChatGPT, es la mejor aliada para atender a nuestros clientes. No solo es conocida por crear respuestas personalizadas, sino que también facilita su implementación al no necesitar un árbol de contenido para funcionar.

Ambas cualidades surgen de su capacidad de aprender y razonar por sí sola teniendo en cuenta el contexto de la conversación y el historial previo de interacciones con otros usuarios.

ChatGPT para atención al cliente tiene cientos de usos. En este artículo, explicamos los más empleados por nuestros clientes para automatizar tareas, obtener más información y, en definitiva, ser más eficaces en el trato con el cliente.

6 CASOS DE USO PARA CHATGPT EN UN CONTACT CENTER

1. CHATGPT PARA RESUMIR UNA INTERACCIÓN CON UN CLIENTE

La IA se conoce por sus capacidades de analizar un gran volumen de datos y extraer patrones de comportamiento, es por eso que la podemos emplear para resumir cualquier tipo de interacción (correos, llamadas, videollamadas y chats).

Una vez el agente finaliza la conversación, podemos usar a ChatGPT para que procese el tono de voz, las palabras clave y la evolución del diálogo, y genere un resumen a partir de ellos.

2. TIPIFICAR UNA CONVERSACIÓN AUTOMÁTICAMENTE CON CHATGPT

Otra tarea administrativa que derivar a la Inteligencia Artificial para atención al cliente es la tipificación. No solo liberaremos a los agentes de realizar de una tarea rutinaria en la que no aportan valor, sino que además podremos estandarizar un protocolo de etiquetas concreto.

Si, por ejemplo, la IA con ChatGPT reconoce que en la conversación un usuario ha desvelado su orientación religiosa, puede etiquetar la conversación para que el supervisor sepa que tiene que eliminar información sensible que no debe almacenarse.

3. CHATGPT PARA EVALUAR A LOS AGENTES

Al final de la conversación, también podemos emplear a ChatGPT para que cree un informe del desempeño del agente. Esto nos permitirá evaluar todas las conversaciones, hacer informes más objetivos y mostrar evidencias escritas.

Durante la confección de nuestra IA generativa deberemos concretar los aspectos concretos que queremos que analice, ya sea la capacidad resolutiva del agente, el modo en el que se presenta, su tono, etc.

4. UTILIZAR CHATGPT PARA FORMAR A LOS AGENTES DEL CALL CENTER

Al igual que a nivel personal usamos ChatGPT que busque información en Internet por nosotros, también podemos crear una IA que solo se alimente de la información interna de la empresa (manuales, instrucciones, políticas de devoluciones, etc.)

Para que los agentes sean más autónomos y rápidos en la resolución de dudas, podrán platear la pregunta al bot y este, después de consultar la base de conocimientos, les ofrecerá una respuesta concisa e inmediata.

5. CHATGPT COMO SUPERVISOR PARA AYUDAR PROACTIVAMENTE A LOS AGENTES

ChatGPT también puede ofrecer ayuda proactiva a los agentes eliminando la consulta de información manual.Como un ente omnipresente, se integra en el software de contact center, analiza matices y ayuda a cada agente de forma personalizada.

Teniendo en cuenta el histórico de interacciones puede llegar a mostrarles un texto sugerido para agilizar la respuesta de un email, detectar y corregir faltas de ortografía y hasta indicar cuándo ofrecer un descuento.

6. AYUDAR PROACTIVAMENTE A LOS CLIENTES CON CHATGPT

Anticiparse a los problemas de los clientes antes de que ellos tengan que contactarnos es la clave para una experiencia de cliente excelente.

En el sector de la automoción, una marca creó un bot que automatizaba el envío de una cita con un taller cada vez que el vehículo mostraba el aviso de cambio de aceite.

7. CHATGPT PARA DAR RESPUESTAS PERSONALIZADAS AUTOMÁTICAS

Sí, la IA generativa es conocida por su gran capacidad de generar respuestas personalizadas ya que, como decíamos anteriormente, llega a “conocer” al usuario porque ha interactuado con otros consumidores anteriormente.

Hace poco, analizamos varios casos de éxito para el sector retail y mostrábamos como algunas marcas podrían utilizar un chatbot con ChatGPT para ofrecer servicios de personal shopper para los usuarios que visitan su página web.

¿CÓMO UTILIZAR CHATGPT PARA ATENDER A TUS CLIENTES?

Para utilizar ChatGPT en tu contact center necesitas contratar una asistente virtual para atención al cliente que integre ChatGPT, como EVA (Enreach Virtual Assistant). Podrás usar esta asistente en todos tus canales, ya sean telefónicos o escritos (chat, email, WhatsApp, etc.) y conectarla a sistemas de terceros con más facilidad.

Descubre todo lo que puedes hacer con EVA, la IA para atención al cliente, integrada con ChatGPT.

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La Inteligencia Artificial aplicada al sector e-commerce permite desde automatizar conversaciones para ofrecer soporte 24/7 hasta extraer datos para optimizar la experiencia de cliente.

A continuación, presentamos diez formas en las que la IA puede transformar el servicio que brinda tu tienda online:

1. CALIFICACIÓN DE LA INTENCIÓN

Si queremos priorizar las consultas de incidencias o atender primero a aquellos clientes descontentos, la forma más rápida y eficiente es empleando Inteligencia Artificial.

La IA conversacional tiene la capacidad de analizar las palabras que usa el usuario para extraer qué necesita y cómo se siente, y actuar en consecuencia, ya sea automatizando el servicio mediante un asistente virtual o transfiriendo la conversación a un agente.

2. ENRUTAMIENTO DE EXPERTOS

Además de enrutar por habilidades y priorizar colas, como un sistema de enrutamiento avanzado (ACD), la IA en el contact center puede tener en cuenta el histórico de interacciones de los clientes a la hora de dirigir la conversación a un agente.

Esto nos permite, en el caso de que un cliente tenga un caso abierto, dirigir la llamada al mismo agente que abrió el ticket. Este pequeño cambio puede impactar enormemente en nuestro NPS y brindar una mejor experiencia de cliente.

3. IDENTIFICACIÓN DE CLIENTES

Para que el bot y/o los agentes puedan ofrecer una experiencia personalizada, podemos emplear la IA para identificar al cliente.

Si, como en los casos anteriores, nos contactan por una incidencia, la IA puede pedir el DNI o teléfono del cliente, entrar en nuestra base de datos y consultar los tickets que tiene abiertos.

4. PREGUNTAS FRECUENTES

La IA es la mejor dando respuestas concretas, así que para todos aquellos consumidores que nos preguntan por el procedimiento de devolver un paquete o el número de teléfono de atención al cliente, podemos automatizar las respuestas empleando un bot y liberar a los agentes para consultas más complejas.

Si además empleas un bot con IA generativa, puedes ayudar a los usuarios a resolver sus consultas postventa como, por ejemplo, dando tips para eliminar manchas en la ropa o restaurar un mueble.

5. RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS

Como ya hemos visto, la IA es capaz de analizar datos históricos en los que detectar patrones de compra de los consumidores. Esta información te puede ayudar para recomendarles productos y mejorar tu up-selling y cross-selling.

Ahora está muy de moda escoger prendas de ropa según el tono de la piel, así que puedes aprovechar un bot con IA generativa para hacer de personal shopper a tus usuarios online.

6. TRACKING DE ENVÍOS

Con el creciente envío de correos y SMS de phishing que se hacen pasar por couriers, podemos dar confianza a nuestros clientes y permitir que hagan un seguimiento de su paquete desde nuestra página web.

A través de un chatbot podemos proporcionar actualizaciones automáticas sobre el estado de los envíos, informando a los clientes sobre cualquier retraso o cambio en la entrega de sus envíos.

7. GESTIÓN DE DEVOLUCIONES

Probablemente este sea el motivo de contacto más recurrente de tu contact center. La buena noticia es que, con un bot con IA conversacional, puedes facilitar este trámite.

Cuando el bot detecta este tipo de consultas, puede enviar las instrucciones a seguir, abrir un ticket para procesar la devolución y hasta enviar la etiqueta al cliente.

8. ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN

Con la IA podemos automatizar el envío de encuestas NPS o CSAT. Si solo queremos enviar una encuesta cuando hemos cerrado un caso, podemos entrenarla para que envíe un correo/SMS (si es por llamada) o un enlace (si es por chat) para aumentar el número de respuestas.

Asimismo, la podemos emplear para que nos ayude a analizar las respuestas e identificar áreas de mejora.

9. ANÁLISIS EN TIEMPO REAL

Desde su nacimiento, la Inteligencia Artificial ha sido empleada para detectar patrones, así que con ella podremos dar respuesta a las preguntas más habituales que se hacen los supervisores, como cuál es el motivo por el que más nos han llamado en las últimas tres horas.

De esta forma, podremos medir la temperatura de las conversaciones, advertir si hay alguna incidencia generalizada y ofrecer mejor respuesta a los clientes.

10. ASISTENCIA PROACTIVA

Una de las cualidades más asombrosas de la Inteligencia Artificial es, precisamente, su proactividad. De puertas para afuera, con los clientes, puede detectar si un usuario pasa mucho tiempo en una página de producto y ofrecer un mensaje emergente con una ayuda adicional o un descuento.

Y también nos sirve de puertas para adentro, con los agentes, ya que puede ayudarles a gestionar una reclamación o a reconducir una situación problemática.

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Un mínimo de Inteligencia Artificial maximiza la inteligencia humana. Aprovecha el talento de tus agentes para que inviertan su tiempo en aquellas tareas donde realmente aportan valor y emplea la IA para automatizar procesos en los que no. Contacta con nuestro equipo de expertos para recibir un asesoramiento personalizado.

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La reciente aprobación del Proyecto de Ley de Servicios de Atención a la Clientela indica que muy pronto entrará en vigor la nueva ley y que cientos de empresas que operan en el territorio español deberán encontrar mecanismos para evitar graves sanciones.

El principal reto que plantea la futura normativa es, sin duda, cómo atender al 95% de los clientes en menos de tres minutos.

Teniendo en cuenta que el tiempo medio de espera en empresas energéticas es de 16 minutos y que las empresas de seguros tardan entre 6 y 36 minutos en atender una llamada, vemos que la transformación que requieren los servicios de atención al cliente no es trivial.

“El tiempo medio de espera en empresas energéticas es de 16 minutos.”

– La Sexta

Como bien apuntó nuestro CFO, Lisandro Mora, durante la entrevista de La Sexta, una forma rápida de acabar con las esperas telefónicas y cumplir con la ley es contar con Manuel, el bot capaz de hacer cola por tus clientes.

Su funcionamiento es muy sencillo. Cuando un usuario llama a atención al cliente, Manuel le informará en qué posición se encuentra en la cola telefónica y le dará la opción de marcar 1 para dejar de esperar al teléfono.

Aunque la llamada finalice, el bot seguirá avanzando posiciones en lugar del cliente. Cuando Manuel llegue a la primera posición, realizará una doble llamada conectando al usuario con el agente disponible.

Para aquellas empresas que busquen, además, centrar a los agentes en resolver consultas más complejas y atender de forma más personalizada a aquellos consumidores vulnerables, existe una segunda solución: los bots con IA conversacional.

Como también mencionó Lisandro durante la entrevista, la atención al cliente tiene la oportunidad de aprovechar esta tecnología para resolver hasta el 80% de las dudas simples.

“La IA puede facilitar la resolución de hasta el 80% de las dudas simples.”

– Lisandro Mora, CFO de Enreach Spain

Capaces de atender canales escritos y orales, los bots con IA conversacional están categorizados como AGI (Artificial General Intelligence), es decir, que pueden comportarse como seres humanos, pero que no son más inteligentes que nosotros.

Contrario a cualquier película de ciencia ficción, esta clase de IA no puede dominar el mundo, pero sí se puede entrenar para: entender la necesidad de un cliente, consultar una base de datos, programar una cita, leer un manual de instrucciones, enviar un email con una factura, etc.

Es decir, la IA conversacional puede encargarse de realizar todas aquellas tareas simples eliminando el error humano y liberando a los operadores de responder las consultas más habituales.

Encontrar el balance adecuado radica en aplicar lo mínimo de IA con el máximo de humanidad. Con esto nos referimos a que los bots no van a poder sustituir jamás a los operadores, pero sí que van a ayudarles a poner foco en aquellas tareas donde aportan valor.

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