Según Gartner, alrededor del 70 % de las interacciones de servicio al cliente este año se realizarán a través de herramientas automatizadas. Eso es un aumento de solo el 15% hace solo tres años.
Los chatbots y otras herramientas de atención al cliente automatizadas, como la respuesta de voz interactiva (IVR), prometen ayudar a los equipos de servicio con recursos limitados a hacer más con menos. Los posibles ahorros de costos también son atractivos. Los chatbots podrían ayudar a los sectores minorista, bancario y de atención médica a ahorrar hasta $ 11 mil millones para 2023, según una estimación reciente.
Para los clientes, sin embargo, la propuesta de valor es más matizada. Qualtrics descubrió recientemente que, si bien los clientes se sienten cómodos usando chatbots para solicitudes simples, quieren poder hablar con humanos cuando sea necesario.
Un chatbot a menudo es la primera herramienta que usan los clientes para buscar ayuda y, como resultado, deben funcionar sin problemas para dejar una primera impresión positiva. A medida que las organizaciones profundizan su inversión en automatización, deben centrarse en abordar cada tipo de necesidad del cliente, aprovechando las herramientas virtuales para mejorar la experiencia tanto del agente como del cliente.
Construyendo un Mejor Chatbot
Para los clientes, los chatbots pueden prometer velocidad y comodidad. En lugar de ponerse en contacto con el servicio de atención al cliente durante el horario comercial (y probablemente se les ponga en espera), los clientes pueden obtener ayuda en los momentos que mejor les convengan.
Sin embargo, los chatbots no son la solución perfecta para cada tipo de pregunta. Uno de los escenarios clave en los que los clientes pueden sentirse frustrados con los chatbots es cuando un problema es demasiado complejo para que el bot lo resuelva y el chatbot no puede escalar rápidamente a un agente humano.
Los innovadores están trabajando para mejorar los chatbots a través de una combinación de comprensión del lenguaje natural (NLU) y aprendizaje automático. NLU puede ayudar a los chatbots a identificar mejor la intención del usuario y comprender las solicitudes de los clientes, mientras que el aprendizaje automático puede ayudar a los chatbots a aprender de las interacciones anteriores con los clientes y volverse más inteligentes con el tiempo.
A medida que los chatbots mejoren y continúen asumiendo un papel más central en las operaciones de servicio al cliente, siempre se necesitarán agentes de servicio humano para ciertas tareas y para ciertos clientes. Las mismas tecnologías que mejoran los chatbots también se pueden usar para ayudar a las organizaciones a refinar el proceso de determinar qué trabajos requieren el matiz de un agente, qué trabajos pueden ser abordados por máquinas y qué trabajos requieren los esfuerzos combinados de ambos.
Conectando los puntos entre humanos y máquinas
Así como podemos mejorar la inteligencia subyacente de los chatbots, también podemos mejorar su transferencia con agentes de soporte humanos. Por ejemplo, es común que los clientes experimenten situaciones en las que se les pide que proporcionen los mismos detalles dos veces: una a un chatbot y otra a un agente de soporte cuando se escala su solicitud. Esto es ineficiente y frustrante para los clientes, y francamente innecesario.
Los flujos de trabajo impulsados por IA que automatizan el proceso de compartir información relevante de clientes y casos son fundamentales para garantizar que las experiencias de los clientes sean fluidas y eficientes. A medida que los chatbots se vuelven más inteligentes, los agentes en vivo pueden apoyarse en ellos mientras hacen malabarismos con varias conversaciones a la vez. Pueden transferir el control al chatbot impulsado por IA cuando un problema se resuelve mejor a través del autoservicio, como cuando un cliente necesita reservar una cita o cambiar su opción de pago, acelerando los tiempos de resolución y minimizando la carga de los agentes en vivo. Si el servicio al cliente está realmente interconectado, también ofrece nuevas oportunidades para el autoservicio, y los equipos pueden integrar más acciones dentro de una interfaz de usuario de chatbot, lo que aumenta el potencial para las resoluciones de primer contacto.
La experiencia del cliente no termina cuando un cliente cierra la ventana de chat. Termina cuando se resuelve su pregunta o problema. Por lo tanto, si bien es importante permitir que los clientes participen en cualquier momento en una amplia gama de canales, no es suficiente. Lo que sucede tras bambalinas, a través de las oficinas intermedias y administrativas para resolver el problema en última instancia, tiene un gran impacto en la forma en que el cliente experimenta la marca.
Creando experiencias perfectas
En última instancia, el verdadero potencial del servicio al cliente impulsado por IA es su capacidad para garantizar que cada comunicación que una marca tiene con un cliente esté alineada y transicione sin problemas para resolver de manera proactiva las solicitudes de los clientes. Los chatbots con tecnología de inteligencia artificial se pueden usar, tanto en funciones internas como de cara al cliente, para ayudar a los equipos a pasar del servicio a la acción, simplificando los procesos para los agentes y brindando una mejor experiencia general para los clientes. La misma tecnología que impulsa a los chatbots inteligentes también se puede usar fuera de las preguntas y respuestas de texto para ofrecer dinámicamente a los agentes humanos información y recursos mientras hablan por teléfono con un cliente, o para mejorar las experiencias de voz para los clientes directamente.
Las experiencias positivas y sin dolor son fundamentales para crear clientes leales y felices, un objetivo central de cualquier organización, y la integración inteligente de los chatbots es una de las claves para desbloquearlos.