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.

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.

¿QUIERES INTEGRAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN TU CONTACT CENTER?

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.

Explora las oportunidades que brinda la Inteligencia Artificial para el sector de atención al cliente llamándonos al 900 670 750 o rellenando este formulario.

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Con 523 votos a favor y 46 en contra, la normativa tiene luz verde para entrar en vigor a mediados del 2026.

Solo hace falta que los Estados miembros den su visto bueno al texto definitivo y que este se publique en el Diario Oficial de la UE.

ORIGEN DE LA LEY DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Esta ley tiene su origen en la propuesta de la Comisión Europea de 2021 para crear el primer marco regulador de la IA.

Hace tres años, la Comisión propuso crear nuevas normas y medidas destinadas a convertir a Europa en el centro mundial de una Inteligencia Artificial digna de confianza.

Estas normativas incidían en categorizar la IA por nivel de riesgo y proponer medidas regulatorias para cada una de ellas.

Tras el acuerdo provisional de diciembre, la Comisión lanzó la iniciativa GenAI4EU que tiene como objetivo apoyar a startups y PYMEs en adoptar esta tecnología.

Y recientemente, en febrero de 2024, se acordó constituir el Comité Europeo de Inteligencia Artificial, donde participará un representante de cada Estado miembro que supervisará la aplicación de la ley en su país.

OBJETIVOS DE LA LEY DE IA

Con todas las piezas listas en el tablero, esta ley tiene dos objetivos muy claros:

• Garantizar que los sistemas de Inteligencia Artificial presentes en la Unión Europa sean seguros y respeten los derechos de los ciudadanos.
• Estimular la inversión y la innovación de la IA en Europa.

CLAVES DE LA NUEVA LEY DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Como ya hemos mencionado anteriormente, este reglamento establece obligaciones a proveedores y usuarios en función del nivel de riesgo de la IA.

1. IA DE RIESGO MÍNIMO

La Inteligencia Artificial estrecha conocida como ANI, IA limitada o IA débil es aquella que ha sido creada para realizar una sola tarea a la perfección.

Es la más usada en Europa y como no tienen ningún riesgo, la ley dictamina que se puede hacer un uso libre de ella.

En esta categoría entrarían los asistentes virtuales (Siri, Alexa, Cortana…), filtros de spam en correos electrónicos, vehículos autónomos, etc.

2. IA DE RIESGO LIMITADO

Esta IA también conocida como AGI o IA fuerte es aquella que puede realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano es capaz de hacer, pero como cualquier persona, no lo sabe todo.

El reglamento establece que, aunque no representa una gran amenaza para los ciudadanos, debe cumplir con unos requisitos mínimos de transparencia que permitan a los usuarios tomar decisiones con conocimiento de causa.

Por ejemplo, cuando se utilizan sistemas de IA como chatbots, las personas deben ser conscientes de que están interactuando con un bot y deben tener la posibilidad, en todo momento, de terminar la conversación.

Además, en el caso de usar IA generativa, como ChatGPT, los proveedores deberán especificar que el contenido se genera artificialmente y estarán obligados a incorporar modelos específicos que eviten la generación de contenido ilegal y respeten los derechos de autor.

3. IA DE RIESGO ALTO

En tercer lugar, encontramos la superinteligencia artificial o ASI que supera las capacidades y habilidades humanas en cualquier tarea. Incluso se la considera capaz de pensar mejor y de ser más hábil que nosotros.

Obviamente la ley indica que esta IA puede poner en riesgo la seguridad y/o los derechos fundamentales de los consumidores.

Por eso, solo podrá introducirse en el mercado si respeta los derechos fundamentales y los valores de la UE, yestará sometida a una mayor vigilancia para garantizar que se usa de forma segura e íntegra.

Su uso estará limitado en:

• Infraestructuras críticas como medios de transporte ya que podría poner en peligro la vida y salud de los ciudadanos.
• Formación educativa o profesional como la puntuación de exámenes o cualquier procedimiento que determine el curso profesional de una persona.
• Componentes de seguridad de los productos como la aplicación de IA en cirugía asistida por robot.
• Empleo, gestión de los trabajadores y acceso al trabajo por cuenta propia como programas informáticos para revisar CV.
• Servicios públicos y privados esenciales como calificaciones crediticias que denieguen a los ciudadanos un préstamo.
• Aplicación de la ley que pueda interferir con los derechos fundamentales de las personas como automatizar los exámenes de solicitudes de visado.
• Administración de justicia y procesos democráticos como soluciones de IA para buscar resoluciones judiciales.

4. IA DE RIESGO INACEPTABLE

Este tipo de IA también se conoce como singularidad y protagonizan la gran mayoría de películas de ciencia ficción.

No es de extrañar que más allá de considerarse una amenaza para las personas, los derechos fundamentales, también atenta contra la democracia, el Estado de Derecho y el medio ambiente.

Es por es que las IA etiquetas como “riesgo inaceptable” pasarán a estar prohibidas dentro de la UE una vez la normativa entre en vigor.

En este grupo se engloban todos aquellos sistemas de IA que realizan “puntuaciones sociales”, aquellas que usan técnicas subliminales, las que se aprovechan de las vulnerabilidades de un grupo específico de personas o las que reconocen emociones.

CONCLUSIONES FINALES

Tras la aprobación de la primera ley en el mundo que regula la Inteligencia Artificial podemos prever que esto es solo el comienzo.

Esta tecnología, que cada vez está presente en más aspectos de nuestra vida cotidiana, necesita normativas que transmitan seguridad y, por supuesto, que impulsen su uso.

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Según una encuesta de PwC, el 27% de los clientes no está seguro de haber interactuado con un chatbot o con un humano en su última conversación con atención al cliente.

“El 27% de los clientes no está seguro de haber interactuado con un chatbot o con un humano.” – PwC

Si algo nos deja claro este dato es que, cuando los clientes se ponen en contacto con una empresa a través de canales que carecen de imagen o voz, utilizar un chatbot con IA para atender al cliente da el pego.

¡Pero cuidado! Esto no significa que puedan atender todas las consultas igual de bien: la IA tiene sus limitaciones y, por ejemplo, carece de empatía y, lo que es peor, se la puede engañar.

Por eso es muy importante analizar cuándo ofrecer autoservicio y en qué casos es mejor que el bot derive la consulta a un agente. Veamos cuatro ejemplos muy claros.

EJEMPLOS DE USO DE IA CON CHATBOTS EN ATENCIÓN AL CLIENTE

1. RESPONDER PREGUNTAS TÉCNICAS

“La lavadora no me funciona.”

Si tu contact center se dedica a ofrecer soporte técnico a través de WhatsApp (o cualquier canal de mensajería instantánea), tenemos buenas noticias: tus agentes pueden dejar de atender a los clientes que no se leen los manuales.

¿Cómo?

Si nutrimos al bot con toda la documentación de nuestros productos/servicios, este podrá acceder a ellos, encontrar el párrafo que responde a la duda planteada y explicar al cliente cómo proceder.

Importante: también debemos entrenarlo a reconocer este tipo de peticiones indicando palabras clave. Y, sobre todo al principio, trabajar en la mejora continua del bot.

¿Qué puede pasar?

Si el problema del cliente no está contemplado en los manuales, el bot no podrá resolver su consulta y derivará la conversación al agente.

Lo mejor es que el cliente no tendrá que repetir lo que le pasa, ya que el agente podrá leer la conversación previa.

2. SEGUIMIENTO DE PEDIDOS

“No me ha llegado el paquete.”

Si un cliente se pone en contacto con tu eCommerce a través del chat online de tu web (o cualquier canal de mensajería instantánea) preguntando por el seguimiento de un pedido, el chatbot puede responder en lugar de tus agentes.

¿Cómo?

Cuando el bot detecta que la petición del cliente está relacionada con un paquete, puede hacer una consulta a tu programa de ERP y buscar el número de seguimiento para informarle de dónde se encuentra.

Y pensarás… si esto lo puede hacer desde un buscador de seguimiento. ¡Ajá! Pero el bot también es capaz de comunicar si hay alguna incidencia relacionada con el pedido.

¿Y si no hay nada informado?

Entonces tendrá que derivar la conversación al agente.

3. PROGRAMACIÓN DE CITAS

“Quiero programar una cita con X doctor.”

Quien dice citas, dice reuniones, reservas de hotel, de restaurante o billetes de avión. Todas estas peticiones ya no necesitan ser gestionadas por un agente.

¿Cómo?

Conectando al bot con el sistema de gestión de citas médicas, este puede identificar al cliente, consultar qué disponibilidad tiene su doctor, proponer un listado de fechas y registrar la cita.

¿Qué más?

También puede enviar un email o SMS de confirmación de la cita al cliente ipso facto.

4. RECOMENDACIONES PERSONALIZADAS

«No sé qué tarjeta de crédito necesito.»

Las recomendaciones de productos/servicios personalizadas se aplican a casi todos los sectores, incluso en los servicios financieros.

¿Cómo?

Para este ejemplo en concreto, necesitarás indicarle los tipos de tarjetas de crédito que ofreces e incluir todas sus características (tarifas, límite de crédito, beneficios asociados, etc.) y el perfil de cliente que podría estar interesado en cada una de ellas (hábitos de compra, historial crediticio del cliente, etc.).

MÍNIMO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MÁXIMO DE HUMANIDAD

La Inteligencia Artificial está por todas partes, no solo porque ya se ha democratizado, sino porque realmente aporta valor.

Su capacidad para mejorar con cada interacción, junto con el hecho de que no se necesitan conocimientos técnicos para configurarla, la convierte en un recurso indispensable para cualquier empresa.

Para aquellas que disponen de atención al cliente, los bots son esenciales para brindar una mejor experiencia de cliente al proporcionar un soporte rápido 24/7 y mejorar la experiencia de los agentes al liberarlos de tareas repetitivas.

A través de los ejemplos que hemos visto, también habrás notado que la IA no puede reemplazar a los agentes. Primero, porque a nivel legal pronto estará penalizado ofrecer una atención exclusiva a través de bots y, segundo, porque las gestiones complejas o aquellas que requieran el toque humano no deben estar en manos de la IA.

¿Quieres saber cómo habilitar un chatbot para tu atención al cliente? Nuestro equipo de expertos (humanos) te asesorará personalmente. Llama al 900 670 750 o escríbenos en nuestro chat web.

La entrada 4 casos de uso donde los chatbots aportan valor se publicó primero en Enreach ES.

Con más de 10 años en responsabilidades comerciales y de marketing en empresas multinacionales no nos extraña que Contact Center Hub concertara una entrevista en exclusiva para conocerlo en persona y hacerle algunas preguntas sobre el impacto de la experiencia de cliente en el sector del contact center.

¿QUÉ OBJETIVOS TE HAS MARCADO EN ESTA NUEVA ETAPA EN ENREACH?

Sin duda aprender de una compañía referente en el sector con presencia en toda Europa, con más de 1200 empleados y con una gran experiencia de años siendo líderes en UCaaS y CCaaS. A su vez, y sin ninguna duda, aportar y sumar mis experiencias previas en el sector del contact center desde la perspectiva en las cuales me desarrollé y que pasan desde trabajar en el centro de contacto, trabajar como cliente del centro de contacto y mis últimos siete años en tecnología para los mismos. Creo que esta visión, más toda la experiencia del gran equipo Enreach, ayudarán a alcanzar nuestros objetivos que pasan por posicionarnos como líderes en el sector CCaaS.

EN EL CONTEXTO ACTUAL, ¿CÓMO VES LA EVOLUCIÓN DE LA EXPERIENCIA DE CLIENTE Y SU IMPORTANCIA EN EL SECTOR?

Necesaria, importante y básica para el entorno en el cual vivimos. La tecnología está avanzando a pasos agigantados y la desgraciada pandemia que vivimos sirvió como acelerador de la misma.

«La evolución de la CX es necesaria, importante y básica»

Eso sí, no debemos basarlo todo en la tecnología. Esta es únicamente el bastón en el cual se apoyan los grandes profesionales de empresas finales y centros de contacto, los cuales consiguen aportar esa CX al cliente al cual se presta el servicio, y que sin duda, demanda y demandará cada vez más. Esta es nuestra visión.

¿CUÁLES SON SUS PERSPECTIVAS SOBRE LAS TENDENCIAS FUTURAS EN LA CX Y CÓMO PLANEAS INCORPORARLAS EN LA ESTRATEGIA DE ENREACH?

En mi opinión las tendencias actuales y futuras pasan por potenciar el valor humano en el contacto liberando el mismo de tareas repetitivas y básicas en las cuales la tecnología tiene mucho que decir, IVR’s inteligentes, chatbots, voice bots, enrutadores, etc, que agilicen las gestiones, y a su vez, liberen de esas tareas a los agentes, para que una vez entren en escena, puedan aportar todo ese talento y cercanía que el cliente actual requiere y demanda.

«Las tendencias actuales y futuras pasan por potenciar el valor humano»

Para ello, la visión omnicanal de la solución es determinante para conocer a nuestro cliente, independientemente del canal desde que nos contacte. De este modo se sentirá conocido y reconocido, y por supuesto, ayudará sobre manera a prestarle una atención de excelencia.

¿CUÁLES SON TUS METAS A CORTO Y LARGO PLAZO PARA ENREACH EN TÉRMINOS DE CRECIMIENTO Y ÉXITO EN EL MERCADO?

A corto plazo aprender de esta gran multinacional referente en el sector, a la vez que en ese camino de aprendizaje poder aportar y sumar mi experiencia. Esa retroalimentación nos llevará a potenciar nuestros conocimientos y valores, los cuales nos impulsarán, sin duda, a alcanzar los objetivos marcados que son claros y ambiciosos. Liderar el sector de CCaaS de la mano de nuestros clientes con un claro leitmotiv: La suma perfectamente equilibrada entre personas y tecnología.

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La diferencia entre los clientes y “tus clientes”

El hecho de que las prestaciones bancarias ya no sean homogéneas es una prueba de que el mercado está lleno de usuarios que valoran productos y servicios financieros únicos. Por ejemplo, al financiar un automóvil o una hipoteca, algunos prestatarios pueden recurrir a un prestamista transaccional en línea, mientras que otros prefieren las relaciones personales establecidas con un banco o institución financiera de confianza. El punto aquí no es decir que una forma es mejor que otra, sino que los consumidores tienen la opción de escoger la que más se ajuste a sus necesidades.

En mercados altamente competitivos, es común que las empresas se dirijan a un segmento de clientes que muestran expectativas similares y luego les atiendan específicamente. Esto explica por qué es tan importante saber quiénes son “tus clientes”, qué es lo que más valoran y luego ofrecerles lo que satisface sus necesidades.

Era sin precedentes de transformación digital

La tecnología se utiliza como medio para acelerar y mejorar el servicio. Asimismo, se aplica para ayudar a las empresas a innovar más rápido, algo que es fundamental, ahora más que nunca, porque la agilidad es lo que se necesita para mantenerse al tanto de las demandas de los clientes, que cambian rápidamente. Esto explica por qué la industria de servicios financieros se encuentra en una era sin precedentes de transformación digital intensiva.

5 formas en que la CX puede ayudar a las instituciones financieras a ofrecer un mejor servicio a los clientes

1) Escuchar para entender

Las encuestas y las herramientas de VoC (Voz del Cliente) son útiles para comprender lo que dicen los clientes, pero es igualmente valioso analizar sus interacciones. Al hacerlo, se puede detectar el sentimiento y encontrar dónde se ejerce un esfuerzo innecesario o si las expectativas no se cumplen. Por ejemplo, al solicitar un préstamo en línea, ¿cuántas sesiones de chat se inician porque los usuarios no pueden completar el proceso? ¿Cuántas aplicaciones son abandonadas? Cuando se contacta con el servicio al cliente, ¿cuál es la causa principal? ¿El cliente está tranquilo, frustrado o enfadado? La escucha también se puede lograr analizando los resultados. ¿Qué marca la diferencia entre una solicitud de préstamo completada con éxito y una sin? Cuando se habilitan las capacidades de escucha y luego se actúa de acuerdo con lo que demandan los clientes, los resultados son óptimos.

2) Ofrecer la experiencia adecuada

Cuando se trata de ofrecer con éxito experiencias satisfactorias al cliente se ha de brindar la solución correcta, en el momento adecuado y de la manera apropiada. Por ejemplo, si una persona quiere abrir una nueva cuenta a las 9 p.m., si quiere hablar con un agente, ¿puede hacerlo? Ofrecer esas experiencias perfectas es posible cuando se dispone de aplicaciones de CX y aplicaciones para diseñar e implementar lo que requieren los clientes. Esto puede incluir la voz del cliente (VoC), participación digital (omnicanalidad), interacción de asistencia en vivo, integración de back-office e IA (Inteligencia Artificial), automatización y organización de un excelente customer journey.

3) Brindar un autoservicio más inteligente

Un factor clave para brindar la experiencia adecuada es ofrecer un autoservicio digital inteligente. Cuando las personas piensan en el autoservicio, lo primero que les viene a la mente son los bots de servicio al cliente basados en IA.

Las herramientas de autoservicio, que a menudo se pasan por alto, incluyen bases de conocimiento de fácil acceso y “guías” automatizadas. Las bases de conocimiento son muy valiosas cuando se utilizan para ayudar a los clientes que realizan búsquedas activas a encontrar respuestas a preguntas como qué calificaciones se necesitan para recibir una tarjeta de crédito o cómo realizar un pago atrasado. Por otro lado, las guías automatizadas ofrecen interactivamente a los visitantes de la web más información o para sugerir los próximos pasos. Las guías son una excelente opción de autoservicio para asesorar a los usuarios sobre cómo seleccionar la cuenta correcta o cómo completar con precisión una solicitud de préstamo.

Finalmente, cabe destacar que la combinación de datos de interacción específicos del sector bancario, los avances en el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) ahora están produciendo bots mucho más inteligentes que se utilizan con éxito para tareas de autoservicio como administrar saldos de cuentas, obtener el estado de la aplicación, realizar cambios, facilitar pagos o responder preguntas frecuentes.

4) Empoderar a los empleados de primera línea

El software del call center ha de reducir la complejidad y facilitar que los empleados se concentren únicamente en resolver las necesidades de los clientes. Esto comienza con la gestión inteligente de los flujos de trabajo. Al enrutar y poner en cola de forma inteligente las interacciones omnicanales en una sola cola que se adapta a las habilidades de un agente. Significa trabajar en segundo plano para acumular historiales de clientes e integrándoles dentro del CRM y otros sistemas administrativos y ponerlas a disposición del empleado, así como utilizar la IA para guiar las acciones de los agentes en función de las interacciones y los resultados.

Asimismo, la automatización de procesos se puede utilizar para completar el trabajo posterior a la llamada con precisión. También equivale a proporcionar feedback constructivo y capacitación que permita mejorar a los agentes. Esto puede proporcionar un fuerte impulso a la marca y la satisfacción resultante que reciben los clientes a medida que los empleados muestran confianza, competencia y profesionalidad con cada interacción de asistencia en vivo.

5) Innovar más rápido

Hacer cambios transformadores es difícil. Pero es aún más complicado realizarlos con agilidad. La dinámica de la industria bancaria cambia rápidamente y las preferencias de los clientes requieren una adaptación constante.

Disponer de una plataforma de interacción de CX de un solo proveedor es clave. La obsolescencia y la incompatibilidad en cualquier parte de la cartera de tecnología de experiencia de cliente pueden obstaculizar tanto la innovación, como la agilidad a la hora de adaptarse a los cambios y preferencias de los consumidores.

¿Cómo aprovechar el poder la experiencia de cliente (CX) en la banca?

La mejor manera de prosperar en la industria de servicios financieros es apoyarse y aprovechar el poder de la CX bancaria no sólo para identificar y comprender quiénes son tus clientes y qué es lo que realmente quieren, sino también para darles lo que valoran.

Transformar los recorridos y las experiencias de los clientes puede generar grandes beneficios que se traducen en una mayor rentabilidad. Por ejemplo, el autoservicio aumenta la capacidad y permite más interacciones de asistencia en vivo sin una inversión incremental. Además, la capacitación, la automatización y la IA reducen el tiempo promedio de atención, lo que reduce el coste por contacto y por el servicio.

Existe una fuerte conexión entre la satisfacción del cliente y los ingresos. Los costes de adquisición de clientes son más bajos y las tasas de retención y el valor de por vida asociado son más altos.

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En 2023, muchas entidades bancarias se transformarán en empresas de tecnología que ofrecerán soluciones digitales aprovechando su amplia base de clientes y sus canales de distribución.

¿Qué tendencias tecnológicas de banca digital darán forma al futuro de la transformación digital en el sector bancario?

1) Más consumidores preferirán los canales digitales

Cada vez más consumidores priorizan las soluciones digitales a la hora de elegir su proveedor financiero. No sólo porque quieren ver qué productos ofrecen, sino también porque prefieren usar canales digitales (por ejemplo, banca en línea/móvil) en lugar de canales de contacto tradicionales (como, en la sucursal o por teléfono).

Esta tendencia de la banca digital seguirá aumentando en el futuro, lo que llevará a muchos bancos a cerrar sucursales a medida que fortalezcan su “madurez digital”.

2) La banca se está convirtiendo en una industria orientada a la experiencia del cliente

En el futuro, se espera que la experiencia del cliente (CX) sea un diferenciador clave para los proveedores de servicios financieros tanto en términos de marca como para atraer y retener clientes.

Así, muchos bancos priorizan la CX durante su transformación digital, asegurando que las soluciones que diseñen satisfagan todas las necesidades del cliente en términos de conveniencia, seguridad, comodidad y compromiso.

En 2023, la capacidad de anticipar las necesidades de los clientes, ofrecer experiencias personalizadas y brindar una excelente CX supondrá una ventaja competitiva en el sector bancario.

3) La banca abierta facilita las transacciones en las plataformas digitales

Si bien la API de banca abierta aún se encuentra en sus primeras etapas, promete transformar la banca tal y como la conocemos. Las APIs abiertas permiten a los bancos compartir datos con proveedores de servicios externos, conocidos como Fintechs. Estas aplicaciones están haciendo que las transacciones sean más fáciles, rápidas y seguras a través de plataformas digitales.

Se espera que las APIs abiertas faciliten el intercambio de datos entre instituciones financieras, proveedores de servicios externos y clientes. La integración resultante podría resultar en una innovación más rápida y mejores experiencias de cliente (CX) para los bancos y los consumidores.

Sin embargo, la seguridad será un desafío importante para éstas, ya que las instituciones financieras han de asegurarse de que pueden ofrecer la protección necesaria para los datos de los clientes sin ralentizar el flujo de trabajo de la misma. Por ejemplo, añadir pasos de verificación manual que consumen mucho tiempo durante el proceso de la API podría requerir medidas de seguridad adicionales.

4) La IA hará que la banca sea más inteligente con chatbots y asistentes virtuales

En 2023, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) será la norma para la interacción con el cliente. El auge de chatbots y asistentes virtuales ya está teniendo impacto en todas las industrias, pero es su capacidad de adaptación lo que los hace realmente valiosos en la banca.

Los bancos han de aprovechar esta tecnología para proporcionar una CX excepcional, ya que pueden aportar a los clientes respuestas automáticas a las preguntas frecuentes, reducir el volumen del call center y liberar tiempo del personal para tareas de valor añadido. Para 2023, estas tecnologías se convertirán en la norma en las aplicaciones bancarias en la mayoría de los dispositivos, incluidos los smartphones y las tabletas.

5) La transformación digital conducirá a una nueva ola de competencia

La transformación digital de los proveedores de servicios financieros tradicionales ha provocado la llegada de una serie de nuevos actores que ofrecen soluciones como asesores robóticos, plataformas de préstamos entre pares (P2P) y herramientas de gestión de riqueza digital. Estas iniciativas han sido impulsadas por las API de banca abierta que permiten a los clientes administrar sin problemas más de una cuenta a través de canales de autoservicio digital.

Las empresas Fintech fueron de las primeras en introducir la innovación digital en muchas áreas, como pagos, préstamos y transferencias. Muchas de estas nuevas empresas ahora se han convertido en importantes competidores de los bancos a medida que amplían sus servicios y bases de clientes.

Los bancos ya se están asociando con empresas Fintech para impulsar sus propias iniciativas de transformación digital y mantenerse al día con las nuevas empresas que están revolucionando con éxito la industria bancaria.

6) Más personas se sentirán cómodas realizando operaciones bancarias por su cuenta

La industria bancaria está cada vez más centrada en el cliente. A medida que avanza la transformación digital, muchas ofertas de autoservicio estarán disponibles en una sucursal bancaria o cajero automático, lo que permitirá a los clientes abrir cuentas de forma rápida y sencilla sin tener que visitar la sucursal.

El auge de la banca digital está conduciendo a una mejor CX a través de capacidades mejoradas de autoservicio, apertura de cuentas más rápida, transacciones más seguras y accesibilidad más amplia. Así, el aumento resultante en la participación de los clientes ha ayudado a los bancos a generar nuevas fuentes de ingresos a través de la venta cruzada de productos financieros.

En 2023, se espera que los procesos automatizados en todos los ámbitos transformen la calidad del servicio, con herramientas de autoservicio impulsadas por análisis avanzados que ayuden a los clientes a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.

7) La banca digital se centrará más en el Big Data y el análisis predictivo

Con el Big Data, los bancos pondrán el comportamiento del cliente en el centro de sus modelos comerciales, ya que pueden proporcionar servicios más personalizados y mejorar las ventas aprovechando al máximo el análisis predictivo.

En el futuro, la transformación digital exitosa dependerá de cuánto pueda aprender un banco de sus clientes. La analítica se volverá esencial en los esfuerzos de adquisición de clientes, así como en la segmentación del mercado y la venta cruzada.

Como resultado, los bancos tendrán una mejor inteligencia sobre los comportamientos de los consumidores y los patrones de gasto, lo que puede ayudarlos a desarrollar productos y servicios específicos.

En 2023, el Big Data y el análisis predictivo permitirán a los bancos lograr una visión de 360º de las necesidades de los clientes, ofreciéndoles información contextualmente relevante sobre descuentos u ofertas personalizadas.

8) Las apps bancarias se están convirtiendo en asistentes digitales inteligentes para los clientes

En 2023, se pasará del uso de aplicaciones bancarias como meras herramientas de autoservicio a plataformas de gestión de relaciones con los clientes que anticipan las necesidades del consumidor y ofrecen asesoramiento personalizado en función de su situación financiera.

La aplicación bancaria se convertirá en un “asistente digital inteligente” que podrá comprender las necesidades y preferencias del consumidor en función de su comportamiento financiero a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si un cliente siempre transfiere dinero a su cuenta de ahorro el día de pago, pero olvida recargar su tarjeta de pago con fondos para el próximo mes, la aplicación inteligente podrá predecir que pronto necesitará hacerlo.

De esta manera, el asistente inteligente toma medidas proactivas comunicándose con el cliente y sugiriendo lo que podría querer hacer incluso antes de que se dé cuenta.

Se espera que en los próximos cinco años, los clientes podrán acceder a diferentes tipos de servicios de banca digital con más facilidad que nunca.

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Superada esta idea, surge otro problema: ¿cómo sistematizar los datos para facilitar el acceso y el uso de esa información? En call centers sin soporte para esta tarea, es común que cada equipo recolecte y almacene sus datos de manera aislada. Así surgen los llamados silos de datos.

En este post, vamos explicar cómo estos silos pueden afectar a un call center y cómo recopilar la información de los clientes.

5 aspectos esenciales para la recopilación de datos de los clientes

Si bien la recopilación de datos no es nueva, muchas organizaciones aún no están capitalizando la voz del cliente (VoC). Hay varios pasos que se pueden seguir para administrar los datos de los clientes que entran y salen a través de los contact center:

1) Acceso a los datos de forma holística

Los datos de los clientes provienen de múltiples lugares: diferentes silos donde la experiencia del cliente (CX) cae en un agujero negro. Por ello es necesario recoger datos de forma continua.

Al agregar nuevos canales de comunicación, han de estar completamente integrados con el resto de los sistemas del call center, ya que un cliente ha de poder navegar por todos ellos. Si finalmente hablan con un agente, éste ha de tener acceso a todo el customer journey de un cliente y a la información capturada durante todo el recorrido.

2) Análisis correcto de los datos del cliente

No se trata sólo de disponer de una gran herramienta de análisis. Es necesario el nivel adecuado de competencia humana para utilizarla. En este sentido, los contact center han de dedicar el presupuesto necesario para asegurarse de contar con los recursos debidamente capacitados y comprender mejor el significado de todos esos datos.

Por ejemplo, es importante analizar la información contenida en las grabaciones de llamadas y las encuestas posteriores a la misma, ya que detectar las frustraciones de los clientes y esforzarse por resolverlas tendrá un impacto positivo en el CX.

3) Acciones, no palabras

En los últimos años, el foco se ha trasladado más allá de la recopilación y comprensión de datos a las acciones. Hacer que la información de los datos sea procesable ayudará a impulsar un valor comercial tangible.

4) Impulsar la experiencia del cliente (CX)

Es necesario mirar más allá del call center y trabajar con los equipos de marketing, ventas, productos y recursos humanos para identificar cómo la voz del cliente puede ayudarlos. Actualmente, según McKinsey, sólo el 28% de los supervisores de contact centers admiten compartir datos fuera de su organización diariamente. La mitad de ellos sólo lo hace mensual o incluso trimestralmente.

Es hora de que los líderes de los call center impulsen las mejores prácticas de CX en toda la empresa y alienten a sus agentes a convertirse en embajadores de marca. Así, éstos tendrán el poder de influir en la percepción corporativa, aumentar la lealtad de los clientes e incrementar las ganancias utilizando los datos de los usuarios.

5) Disponer de la tecnología adecuada

Ahora, los análisis de voz y texto son tecnologías impulsadas por Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, sólo una cantidad muy pequeña de contact centers en todo el mundo los aprovechan. Si bien no son las inversiones más baratas y necesitan un nivel de competencia asociado para aprovecharlas al máximo, ofrecen enormes recompensas, como:

• Eficiencia operativa: estas tecnologías verifican constantemente situaciones que deberían haber estado contenidas dentro de un diálogo de chatbot o son una categoría potencial creciente para la inclusión del autoservicio.

Experiencia del cliente: los ejemplos clásicos de esto son la verificación de las habilidades de escucha activa frente a una mejora en el sentimiento del cliente o señales de alerta cuando las devoluciones de llamadas innecesarias están causando frustración.

• Crecimiento: por ejemplo, buscar activamente oportunidades calificadas al evaluar la capacidad de un agente para superar las objeciones de los clientes a una oferta especial y luego asesorarlos en consecuencia.

Cómo desbloquear los silos de datos del cliente del contact center

Los silos de datos son “stocks” de información administrados por un departamento específico, que se mantiene aislado de los demás sistemas de la empresa. Eso ocurre cuando los colaboradores optan, por ejemplo, por salvar información en dispositivos o plataformas de uso exclusivo de un equipo, en vez de cargarlas en una red u otro directorio unificado. Los Data Silos almacenan varios formatos de archivo, desde emails hasta datos que todavía no han sido procesados y analizados.

Éstos sirven para proteger la información generada por el call center, evitando fuga de información y el uso indebido de datos. Además de aumentar el control sobre el acceso, los silos pueden, hasta cierto punto, agilizar la ejecución de tareas y aplicaciones cuya operación es más simple.

Por otro lado, los silos de datos transcurren, en muchos casos, junto con el crecimiento de las organizaciones. Generalmente, los contact center no priorizan la indexación de información en el inicio; conforme los departamentos se estructuran, y nuevas unidades de negocio son creadas, la tendencia es que las bases de datos se fragmenten y el flujo de información entre los equipos y brazos de operación se vuelvan cada vez más complejas.

Entonces, ¿cómo evitar que silos de datos se formen y “romper” los que ya existen en la empresa?

• Administrando los datos con sistemas unificados.
• Reevaluando la cultura de la empresa.
• Realizando una auditoría interna.
• Fortaleciendo el equipo de TI.
• Siendo consistente: en general, reducir los silos de datos es un trabajo a largo plazo.

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