Netflix usa IA para recomendaciones inteligentes, Decathlon redujo los costos de atención al cliente al automatizar el 65% de las consultas gracias a un asistente digital, y es casi imposible encontrar un sitio web sin un chatbot en una esquina. Con la IA impulsando mejoras significativas, no sorprende que empresas de todos los sectores estén adoptando esta tecnología para automatizar flujos de trabajo, personalizar la experiencia del cliente y reducir los costos de soporte.
Pero, ¿cómo puede la IA ayudar exactamente a la atención al cliente y cuáles son algunos ejemplos de IA en este ámbito? Descubrirás todo esto en este artículo.
¿Qué es la IA de servicio al cliente?
La IA para la atención al cliente no es un software específico. Es un enfoque que utiliza tecnologías avanzadas para mejorar diversos aspectos de las operaciones de atención al cliente, como automatizar las respuestas a preguntas frecuentes, asignar tickets según la urgencia, agilizar las resoluciones, personalizar las interacciones y liberar a los agentes de soporte para que se centren en problemas más complejos.
Para lograr estas mejoras, la IA de atención al cliente utiliza una combinación de tecnologías como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los chatbots . Pero ¿cómo contribuyen exactamente estas tecnologías a la atención al cliente?
aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) permite que los sistemas aprendan de los datos y realicen predicciones precisas basadas en los patrones que estos contienen. En la atención al cliente, el ML analiza el comportamiento del cliente y sus interacciones previas para anticipar sus necesidades, prever posibles problemas y recomendar soluciones. También procesa grandes cantidades de información para descubrir tendencias, optimizar las operaciones y proporcionar un conocimiento más profundo de las preferencias del cliente.
Además, las soluciones de aprendizaje automático pueden priorizar las tareas de los agentes, garantizando que los problemas urgentes se aborden rápidamente y mejorando aún más la eficiencia del servicio .
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a los sistemas de IA procesar texto o voz, reconocer patrones de comunicación y proporcionar la respuesta adecuada. En esencia, esta tecnología ayuda a la IA a comprender a los humanos.
En la atención al cliente , el PLN es crucial para brindar una asistencia más precisa, personalizada y natural (similar a la humana). Permite analizar el tono y las emociones del cliente, comprender el contexto de una conversación y facilitar la traducción en tiempo real, facilitando y amenizando las interacciones.
Chatbots
Un chatbot es un programa basado en IA que simula conversaciones con los usuarios, generalmente mediante texto o voz . Se ha convertido en una herramienta muy popular para mejorar los procesos de atención al cliente.
Al ofrecer disponibilidad 24/7 , garantiza que los clientes reciban asistencia en cualquier momento, independientemente de su zona horaria o horario comercial. Un solo chatbot puede gestionar cientos o incluso miles de solicitudes simultáneamente, lo que reduce drásticamente los tiempos de respuesta. Con los chatbots, los equipos de soporte pueden centrarse en consultas más complejas, dejando al chatbot la tarea de gestionar las preguntas frecuentes más sencillas.
El uso de la IA en la atención al cliente implica diversas herramientas y tecnologías de soporte. Ya hemos analizado cómo algunas de estas tecnologías mejoran los procesos de atención al cliente, pero ahora queremos profundizar un poco más en el tema para destacar los beneficios específicos de la IA en la atención al cliente.
Beneficios de la IA en el servicio al cliente
La IA puede ser muy beneficiosa para los equipos de atención al cliente, así como para los propios clientes. Por ejemplo, según HubSpot , los profesionales de atención al cliente que utilizan chatbots ahorran alrededor de 2 horas y 20 minutos al día. Asimismo, SurveyMonkey informa que, si bien el 90 % de las personas aún prefiere la atención al cliente humana a los chatbots, el 41 % de los consumidores aprecia la mayor disponibilidad de los chatbots y el 37 % valora la rapidez en la resolución de problemas.
A continuación, recopilamos los beneficios más comunes que los agentes de atención al cliente y los clientes experimentan cuando una empresa implementa IA en la atención al cliente .
Ventajas de la IA de atención al cliente para los agentes de atención al cliente
Reducción del volumen de tickets mediante la automatización del servicio al cliente
Como mencionamos anteriormente, los chatbots de IA pueden responder a consultas menos complejas, como preguntas frecuentes, restablecimiento de contraseñas o actualizaciones del estado de pedidos. Esto, a su vez, reduce el volumen de tickets que los representantes de atención al cliente deben gestionar, dejándolos solo con los casos más difíciles.
Organización de tickets de soporte para optimizar el flujo de trabajo
Las herramientas de IA pueden categorizar, priorizar y asignar automáticamente los tickets al agente adecuado según la urgencia, el tipo de problema o el perfil del cliente. Esto agiliza el flujo de trabajo, reduce los tiempos de respuesta y garantiza que los problemas críticos sean gestionados eficientemente por los miembros del equipo más adecuados.
Las herramientas de IA para la atención al cliente proporcionan información útil
Los agentes de atención al cliente pueden tomar decisiones más informadas y brindar un mejor servicio al comprender en profundidad el comportamiento del cliente. El análisis basado en IA es una herramienta valiosa en este proceso, ya que analiza grandes cantidades de datos de clientes para identificar tendencias, comportamientos y puntos débiles.
Ventajas de la IA en el servicio de atención al cliente para los clientes
proceso de resolución más rápido y eficiente
La capacidad de los chatbots de IA para resolver consultas sencillas de inmediato y dirigir a las personas al agente adecuado para problemas más complejos también beneficia a los clientes. Esto garantiza que sus necesidades se satisfagan con mayor rapidez y eficiencia.
Experiencia del cliente consistente
La IA aprende de los datos, las directrices y los valores de la empresa que usted proporciona, así como de las interacciones con los humanos. Esto le permite mantener una asistencia de alta calidad de forma constante y contribuye a generar confianza en los clientes, garantizando que siempre reciban un servicio fiable.
mejorada (UX)
Basándose en el comportamiento del cliente y sus interacciones previas, la IA puede comprender mejor el contexto y las necesidades de cada usuario. Puede ofrecer sugerencias relevantes, asistir de forma adaptada a sus preferencias y mejorar la relevancia y precisión de sus respuestas.
Por lo tanto, al adoptar la IA en la atención al cliente, las empresas pueden satisfacer sus necesidades, las de sus equipos y las de sus clientes. Sin embargo, para aprovechar al máximo las herramientas de IA, es importante comprender sus capacidades para la atención al cliente y cómo usarla eficazmente.
Cómo se utiliza la IA en la atención al cliente
A pesar de los temores de algunos representantes de atención al cliente, la IA no ha llegado para reemplazarlos. Al contrario, la inteligencia artificial en la atención al cliente es una tecnología complementaria que ayuda a los equipos a resolver los problemas de los clientes de forma más rápida, personalizada y sistemática.
La IA apoya a los agentes de atención al cliente en varios aspectos de su trabajo, entre ellos:
- Soporte de agente: la IA ofrece información en tiempo real y respuestas sugeridas para ayudar a los agentes a trabajar con mayor rapidez y precisión.
- Autoayuda: la IA permite a los clientes resolver problemas simples a través de chatbots y asistentes virtuales, liberando a los agentes de atención al cliente de tener que manejar cientos de consultas repetitivas y fáciles de administrar.
- Información del cliente: la IA analiza el comportamiento y las interacciones de los clientes para ayudar a los agentes a personalizar las respuestas y anticipar las necesidades.
- Mejora de procesos: la IA automatiza tareas rutinarias como la clasificación y priorización de tickets, lo que permite a los agentes de soporte centrarse en problemas más complejos.
Ahora, nos gustaría explorar aplicaciones de IA más específicas en el servicio al cliente para que pueda comprender mejor cómo la adopción de IA puede mejorar los procesos de su empresa y cómo elegir su solución de servicio al cliente de IA.
Ejemplos de IA en atención al cliente
Resolución instantánea de consultas
Empecemos por lo más obvio: los chatbots. Como ya sabes, se utilizan principalmente para responder preguntas comunes, como detalles de cuenta, estado de pedidos, etc. Por ejemplo, de comercio electrónico suelen implementar chatbots en sus sitios web para ayudar a los clientes con recomendaciones de productos y ayuda en tiempo real, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos y proporcionando respuestas rápidas.
Orientando la autoayuda del cliente
de autoservicio no solo responden preguntas comunes. Estos programas pueden guiar a los clientes a través de ciertos procesos sin intervención humana. Por ejemplo, pedidos, devoluciones, suscripciones, etc. Muchas empresas de venta minorista en línea utilizan chatbots de autoservicio que permiten a los clientes gestionar de forma independiente tareas como consultar el estado de un pedido, iniciar devoluciones o actualizar la información de su cuenta.
Organización de tickets de soporte
Puede automatizar la categorización y priorización de los tickets de soporte mediante IA. Al usar plataformas de atención al cliente con estas funciones, las empresas, por ejemplo, clasifican los problemas técnicos de alta prioridad para que sean atendidos de inmediato por agentes especializados, mientras que las solicitudes de menor prioridad, como las consultas de facturación, se dirigen a soluciones automatizadas o colas menos urgentes.
Análisis de sentimientos
La IA puede comprender las emociones de las personas analizando texto o voz mediante PLN, identificando palabras y patrones que indican si la emoción es positiva, negativa o neutra. Las empresas pueden usar el análisis de sentimientos para detectar cuándo un cliente no está satisfecho y escalar el caso a un agente sénior para evitar la pérdida de clientes.
Análisis de la revisión de la competencia
Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático (ML), las empresas pueden analizar las opiniones de los clientes sobre sus competidores en diversas plataformas como G2, DoVersus o Trustpilot. Esto puede ayudar a identificar, por ejemplo, si los clientes seplain con frecuencia de la mala atención al cliente o elogian la facilidad de uso, y la empresa puede centrarse en mejorar su atención al cliente basándose en la información obtenida.
Soporte multilingüe
Gracias a la PNL y a su capacidad de traducir y comprender diferentes idiomas, las empresas pueden expandirse globalmente y ofrecer soporte a sus clientes en sus idiomas nativos.
Enrutamiento inteligente
Esto se relaciona con la organización de tickets de soporte, pero se centra más en cómo la IA puede identificar al agente de soporte adecuado para cada ticket según su categoría y complejidad. Por ejemplo, la IA puede analizar el problema y dirigir la consulta de un cliente sobre una reclamación técnica a un agente especializado, mientras que las consultas más sencillas sobre políticas se dirigen al personal de soporte general.
Monitoreo del tiempo de espera
Los sistemas basados en IA pueden predecir los tiempos de espera según la carga de trabajo, la cantidad de agentes de soporte y el tiempo promedio de resolución, lo que ayuda a las empresas a gestionar las expectativas de los clientes. Por ejemplo, un proveedor de atención médica podría usar IA para estimar cuánto tiempo deberá esperar un paciente para una cita o consulta y proporcionar actualizaciones en tiempo real para mantenerlo informado.
Sugerencias de acciones del agente
Basándose en los datos de los clientes y el historial de éxito, los sistemas de IA pueden sugerir la mejor manera de actuar a los representantes de atención al cliente. Por ejemplo, una empresa puede usar la IA para recomendar acciones de resolución de problemas a los agentes basándose en resoluciones exitosas anteriores.
Respuestas generadas por IA
Las herramientas de IA pueden ayudar a los representantes de atención al cliente a generar respuestas basadas en sus consultas e interacciones previas con la empresa. Esto permite a los agentes aprobar y enviar las respuestas con mínimas modificaciones, lo que agiliza los tiempos de respuesta.
Así pues, podemos ver que la IA se puede utilizar en la atención al cliente de diversas maneras, lo que la convierte en una tecnología increíblemente valiosa. Pero ¿su uso plantea algún desafío?
Los riesgos que conlleva la IA en el servicio al cliente
Podemos observar que la IA ofrece numerosos beneficios a los equipos de soporte, como aumentar la productividad mediante la automatización del servicio al cliente y optimizar la experiencia del cliente con mayor disponibilidad, análisis profundos y personalización. Sin embargo, las empresas pueden enfrentar ciertos desafíos al implementar la IA en sus procesos, y abordarlos es esencial para su uso eficaz.
A continuación se presentan algunos de los riesgos y desafíos más comunes que surgen al adoptar la inteligencia artificial.
Preocupaciones sobre la privacidad y cuestiones de seguridad de los datos
La IA procesa una gran cantidad de datos privados de los clientes, lo que puede generar preocupaciones sobre la privacidad, por lo que las empresas deben implementar un cifrado de datos sólido y cumplir con regulaciones como GDPR y CCPA .
Cómo equilibrar la automatización del servicio al cliente con un toque humano
El uso excesivo de la IA, especialmente en las interacciones humanas, puede generar una mala experiencia del cliente. Por eso es importante comprender claramente qué consultas se resuelven fácilmente con la IA y cuáles requieren un toque humano.
Complejidad de integración, particularmente en operaciones de servicio al cliente
Integrar IA con sistemas existentes puede ser todo un desafío, a menudo debido a la complejidad de transferir grandes cantidades de datos y al mismo tiempo garantizar que las herramientas de IA se integren perfectamente con nuevas plataformas.
El uso de un servicio especializado como Help Desk Migration puede simplificar este proceso al transferir de forma segura todos los datos de los clientes, el historial de tickets y otra información relevante de una plataforma a otra impulsada por IA.
Desafíos de la capacitación y la gestión del desempeño para los agentes de soporte
Los agentes de atención al cliente pueden tener dificultades para adoptar la IA, ya que esta introduce nuevos enfoques y cambios en su flujo de trabajo. Es fundamental brindar capacitación y directrices claras a su equipo de soporte.
Obstáculos para la adopción de la IA y aceptación del cliente
Algunos clientes pueden sentirse incómodos con la idea de comunicarse con IA o preocupados por la privacidad de sus datos. Para abordar este desafío, las empresas deben ofrecer a los clientes la opción de interactuar con un agente humano yplain claramente cómo se utilizarán y protegerán sus datos.
Conclusión: El futuro del servicio al cliente es la IA
Por lo tanto, podemos afirmar con seguridad que la IA está revolucionando la atención al cliente. Desde chatbots y gestión de tickets hasta análisis de sentimientos y enrutamiento inteligente, las aplicaciones de la IA en la atención al cliente son diversas y beneficiosas tanto para los clientes como para los representantes.
Sin embargo, la adopción de la IA conlleva desafíos, como la privacidad de los datos, el mantenimiento y las complejidades de la integración. En cuanto a la integración, Help Desk Migration puede simplificar el proceso al transferir de forma segura todos los datos de sus clientes , historiales de tickets y otra información vital de una plataforma a otra, garantizando así una transición fluida y eficiente a las herramientas basadas en IA.
¿Quieres migrar tus datos a un servicio de asistencia con IA integrada? Help Desk Migration puede importar tus datos de forma segura y eficiente a la plataforma que desees. ¡ Prueba una prueba gratuita hoy mismo y descubre lo fácil que es el proceso!
Preguntas frecuentes: IA en atención al cliente
Como resultado, las soluciones de servicio al cliente con inteligencia artificial permiten a las empresas ayudar a los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, reducir los tiempos de espera y permitir que los representantes de soporte se concentren en solicitudes más complejas.
- Capacidades avanzadas de Chatbot (Intercom, Ada)
- Automatización de preguntas frecuentes y resolución de consultas sencillas (Zendesk Answer Bot, Freshdesk Freddy AI)
- Gestión y priorización de tickets (Zoho Desk, Salesforce Einstein)
- Análisis de sentimientos e información sobre clientes (Lexalytics, MonkeyLearn)
- Soporte multilingüe (Unbabel, Microsoft Azure Translator)
Comience por identificar sus principales funciones de IA para elegir la herramienta de IA de servicio al cliente que mejor se adapte a sus expectativas.
- La IA de atención al cliente monitoriza el comportamiento de los clientes y predice la pérdida de clientes. Como resultado, los equipos de éxito del cliente conectan con los clientes con un soporte oportuno y personalizado.
- La inteligencia artificial analiza los datos de los clientes y ofrece sugerencias de productos o servicios personalizados para ayudarlos a obtener más valor.
- La inteligencia artificial en el servicio al cliente genera información sobre el comportamiento, los patrones y la satisfacción del cliente, lo que ayuda a los representantes a tomar decisiones basadas en datos.
- Los chatbots impulsados por IA ayudan a los clientes con consultas comunes y los dirigen a los recursos relevantes.
La IA de atención al cliente puede gestionar tickets rutinarios y automatizar tareas, pero aún se requieren habilidades humanas para la resolución de problemas, en particular para consultas complejas e interacciones emocionales.
- Uso de chatbots para servicio al cliente para manejar consultas comunes y ofrecer soporte 24 horas al día, 7 días a la semana.
- Aprendizaje automático para predecir las necesidades de los clientes y optimizar las respuestas.
- Capacidad para analizar las emociones de los clientes y adaptar las interacciones.
- Ayudar a los clientes a resolver problemas sencillos de forma independiente.
- Amazon utiliza chatbots impulsados por IA para consultas de clientes y recomendaciones personalizadas.
- Zendesk implementa un conjunto de potentes herramientas de IA como triaje inteligente o IA generativa para un centro de ayuda.
- Salesforce ofrece herramientas de inteligencia artificial de servicio al cliente como Einstein para mejorar la gestión y el soporte de las relaciones con los clientes.
- Utilice chatbots impulsados por IA para responder instantáneamente consultas comunes de clientes y liberar agentes para que puedan manejar problemas complejos.
- Adapte las conversaciones en función de interacciones previas, preferencias y datos relacionados de los clientes.
- Implemente análisis predictivos impulsados por IA para identificar posibles problemas de los clientes antes de que escalen.
- Categorice y priorice automáticamente los tickets de soporte entrantes.
- Personalización y recomendaciones personalizadas basadas en datos del cliente.
- Disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana con chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA.
- Información predictiva sobre las necesidades y comportamientos de los clientes.
- Proporcionar una experiencia consistente en múltiples canales.
- Identificar tendencias y áreas de mejora.
- Identificación de clientes en riesgo y difusión proactiva.
- Resoluciones rápidas a través de chatbots impulsados por IA.
- Recopilar comentarios de los clientes para perfeccionar productos o servicios.
- Creando experiencias personalizadas basadas en el comportamiento y preferencias del cliente.
