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.

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