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.

La entrada 10 ejemplos de automatizaciones de IA en contact centers de e-commerce se publicó primero en Enreach ES.

Implementar sistemas de automatización en el contact center es sinónimo de aumentar el nivel de servicio, reducir tiempos de espera, mejorar la experiencia de cliente y de agente, distribuir mejor los recursos y aumentar la eficiencia.

Cuando aplicamos Inteligencia Artificial en el contact center, además de todas las ventajas anteriores, podemos tomar decisiones estratégicas a partir de datos que nunca habíamos podido medir, como por ejemplo, cuántos clientes nos han llamado por “X” motivo o cuál es el desempeño de los agentes en cada interacción.

La reciente democratización de la IA hace que el sector del contact center todavía esté en una fase de descubrimiento y testeo, así que hoy demostraremos su potencial a través de ocho casos de uso.

1. RESOLUCIÓN DE PREGUNTAS FRECUENTES

Los AI Agents son capaces de responder las dudas que más nos plantean los consumidores. Cuando estamos entrenando al bot a reconocer este tipo de consultas podemos: o bien especificar la respuesta que debe dar, o por el contrario, dejar que la genere automáticamente tras revisar manuales, páginas web o historiales de conversación.

Nota: la propia Inteligencia Artificial nos ayudará a detectar y añadir nuevas FAQs en el futuro.

Caso de uso

Un cliente visita nuestra página web para consultar la política de devoluciones. Tras no encontrar el apartado, y en vez de llamar a atención a al cliente, el usuario puede acceder al chat online de nuestra web y recibir instrucciones del AI Agent.

2. SERVICIO AUTOMÁTICO

Además de contestar preguntas sencillas, los bots tienen la capacidad de ejecutar tareas más complejas que requieren, por ejemplo, conectarse a una base de datos o enviar documentación.

Caso de uso

Un cliente llama a atención al cliente para cambiar su cita médica y nuestro callbot cualifica su intención. Tras entender la petición, el bot identificará al usuario pidiéndole el DNI, accederá al sistema citas y propondrá una nueva fecha y hora. Una vez acordada la nueva cita, la IA registrará el cambio en el sistema.

3. GESTIÓN DE TICKETS

Los bots con Inteligencia Artificial son capaces de automatizar la creación y actualización de tickets para reducir el tiempo de After Call Work (ACW).

Si durante la calificación de la intención, el bot reconoce que no puede ayudar al cliente, transferirá la conversación al mejor agente disponible, y a su vez, creará un ticket dentro del sistema.

Nota: si el cliente llama para hacer un seguimiento de una incidencia que ya está registrada, también podemos entrenar al bot para que actualice el ticket asociado.

Caso de uso

Un cliente llama al contact center porque no tiene luz en su domicilio y nuestro callbot cualifica su intención. Después de identificar al cliente, accederá al sistema de ticketing y creará un nuevo ticket cumplimentando todos los campos necesarios.

4. SPEECH ANALYTICS

La IA también puede beneficiar a los supervisores o responsables del contact center ya que, dada su capacidad de analizar un gran volumen de datos, les puede ayudar a realizar informes detallados para evaluar a los agentes.

Caso de uso

El responsable de atención al cliente puede elaborar un informe de un miembro de su equipo donde conste la nota media de su desempeño basada en el nivel de servicio, el tono y la eficiencia.

5. ANÁLISIS DE PUNTOS DE FRICCIÓN

Los responsables de Customer Experience (CX) también se beneficiarán de lo que ofrece la Inteligencia Artificial a nivel de análisis. Como el bot recopila datos tras cada interacción, es muy sencillo detectar que puntos de fricción se encuentran los clientes cuando contactan con atención al cliente.

Caso de uso

El CX manager de una aerolínea puede saber rápidamente cuántas personas han llamado para reclamar que han perdido su equipaje.

6. TRANSCRIPCIÓN DE LAS LLAMADAS

Esta potente tecnología también es capaz de transcribir todas las llamadas en tiempo real. A parte de redactar un documento dónde se separa lo que ha dicho el cliente de lo que ha contestado el agente, también podemos programar al bot para que haga un resumen de la conversación y/o la etiquete.

Caso de uso

Un agente está hablando con cliente, en vez de estar tomando notas, puede estar cien por cien centrado en resolver su incidencia. A posteriori, tampoco deberá tipificar la conversación y podrá atender a la siguiente persona en la cola.

7. SOPORTE PARA EL AGENTE

Además de liberar a los agentes de numerosas tareas administrativas, la Inteligencia Artificial también se puede programar para asistir a los operadores cuando están interactuando con los clientes.

Ya sea en forma de ChatGPT interno al que puedan escribir mientras están en una llamada para resolver una duda de un producto/servicio, como en forma de bot proactivo que analiza en tiempo real la conversación y les sugiere respuestas.

Caso de uso

Un agente de atención al cliente está en una llamada con un consumidor que tiene una incidencia técnica. En vez de transferir la llamada al departamento técnico, puede escribir en el ChatGPT interno. El bot revisará los manuales y proporcionará le una respuesta inmediata.

8. PERSONALIZACIÓN DE EXPERIENCIAS

La IA generativa es capaz de recomendar productos/servicios basándose en las respuestas de los usuarios. Para ello debemos alimentar al bot con nuestro portfolio de productos/servicios y sus buyer persona.

Caso de uso

Un usuario llega a la página de un banco porque necesita contratar una tarjeta de crédito. Este se dirige al AI Agent para preguntar qué tipos de tarjetas existen y cuál es la mejor para él. El bot le pregunta por sus hábitos de consumo y, en base a las respuestas, recomendará la tarjeta más adecuada.

CONCLUSIONES FINALES

Todavía existe mucha incertidumbre sobre cómo aplicar la Inteligencia Artificial en el contact center. Al contrario de lo que muchos piensan, esta tecnología no tiene la capacidad de remplazar a los humanos, pero sí puede replicar la forma en la que nos comunicamos y la metodología que seguimos para realizar tareas administrativas.

Las soluciones de IA para atención al cliente impactan positivamente en muchos aspectos que son vitales para las empresas, como la experiencia de cliente y, desde hace unos años, la experiencia de agente.

Por eso no es de extrañar que tras su implementación, incremente nuestro NPS, aumenten nuestras ventas cruzadas y disminuya la tasa de rotación.

¿Quieres descubrir el poder de la Inteligencia Artificial para tu contact center? Llámanos al 900 670 750 o rellena este formulario.

La entrada 8 automatizaciones más habituales de Inteligencia Artificial en atención al cliente se publicó primero en Enreach ES.

Cuando las organizaciones capacitan a los clientes para resolver sus consultas por sí mismos con la tecnología de autoservicio, pueden mejorar la CX y aumentar las ventas.

Los canales de voz seguirán estando presentes y, según Metrigy, continuarán siendo el segundo canal de interacción después del correo electrónico. Sin embargo, muchos usuarios prefieren gestionar sus consultas por sí mismos o con la ayuda de asistentes virtuales.

Para mejorar la CX, los líderes del contact center pueden implementar las mejores prácticas de autoservicio del cliente, como actualizar las bases de conocimiento, usar asistentes virtuales y adoptar capacidades omnicanal. De hecho, las bases de conocimientos de autoservicio pueden mejorar las calificaciones de los usuarios, aumentarlas ventas e impulsar la productividad de los agentes, según el estudio “Transformación del compromiso del cliente: 2022-23” de Metrigy.

¿Cómo pueden los líderes de CX optimizar el rendimiento del autoservicio del cliente?

1) Actualizando la base de conocimientos

Todas las estrategias de autoservicio dependen de una base de conocimientos. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones no actualizan continuamente el contenido, la búsqueda y los tipos de medios en estas bases.

Antes de que los líderes de atención al cliente implementen o amplíen sus estrategias de autoservicio, han de consolidar, modernizar y actualizar sus bases de conocimientos para proporcionar una base sólida para la atención al cliente.

2) Identificando las consultas comunes de los clientes

Ciertas consultas, como las preguntas sobre la política de devoluciones, se prestan al autoservicio con mayor eficacia que otras. Los líderes de CX, TI y negocios han de debatir los tipos de consultas y preguntas que los clientes pueden tener y decidir qué canal de interacción sería el mejor para cada punto.

Por ejemplo, si los clientes “bombardean” regularmente el contact center de una organización con preguntas sobre la política de devolución de la empresa, el equipo de CX podría crear una página de preguntas frecuentes que explique claramente la política y luego dirigirlos a esa página cuando realicen la pregunta.

3) Utilizando asistentes virtuales para dirigir a los clientes

Cuando los clientes acceden a un canal de autoservicio (el sitio web de una organización, la app móvil, o el portal de preguntas frecuentes), desean obtener información, resolver una consulta o realizar una gestión. En estos casos, un asistente virtual emergente puede hacer algunas preguntas simples para guiar a los clientes por el camino correcto de autoservicio o derivar la conversación a un agente en vivo. En cualquier caso, los asistentes virtuales pueden ofrecerles lo que necesitan en cada momento y mantener altos los índices de satisfacción y la funcionalidad de la tecnología.

4) Ofreciendo capacidades omnicanal

A menudo, cuando los clientes acceden a los canales de autoservicio, deben pasar a otros canales para resolver sus problemas. Por ejemplo, los usuarios pueden comenzar sus viajes de autoservicio en una página de preguntas frecuentes (FAQs) y luego pasar a un chat de agente en vivo para compartir pantalla.

Si los líderes de servicio al cliente no integran los canales de autoservicio, esta falta de cohesión puede frustrar a los usuarios porque han de repetir su consulta una y otra vez. Este hecho también genera frustración en los agentes que no tienen una visión completa de las interacciones del cliente, lo que dificulta la resolución de consultas.

Sólo el 21,4% de los call center tienen capacidades omnicanal, según el estudio de Metrigy. Sin embargo, la omnicanalidad mejora las experiencias de los clientes (CX) y los empleados porque permite a los agentes realizar un seguimiento de las interacciones de éstos en todos los canales.

5) Adoptando tecnologías de Inteligencia Artificial (IA)

Los líderes de servicio al cliente han de actualizar periódicamente sus bases de conocimientos para ofrecer a los clientes la información más actualizada sobre la empresa, los productos y los servicios. Por ello, muchas organizaciones utilizan IA y aprendizaje automático (ML, en sus siglas en inglés) con el objetivo de identificar áreas que necesitan automatizar actualizaciones periódicas de contenido.

6) Midiendo el éxito

Después de que los líderes de servicio al cliente hayan implementado una estrategia de autoservicio, han de medir su éxito para determinar si se han cumplido los objetivos. Las puntuaciones de satisfacción del cliente y los aumentos de ingresos, pueden indicar el éxito o el fracaso de la estrategia de autoservicio. Si los resultados no cumplen con las expectativas de los líderes de CX, el equipo puede trabajar para mejorar el rendimiento y crear una mejor estrategia de autoservicio para los clientes.

La entrada Las 6 mejores prácticas de autoservicio del cliente se publicó primero en Enreach ES.