Netflix utiliza 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 una burbuja de chatbot en la esquina. Con la IA impulsando mejoras significativas, no es sorprendente que las 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 ayudar exactamente la IA al servicio al cliente, y cuáles son algunos ejemplos de IA en el servicio al cliente? Descubrirás todo esto en este artículo.
¿Qué es la IA en el servicio al cliente?
La IA en el servicio al cliente no es un software específico. Más bien, es un enfoque que utiliza tecnologías avanzadas para mejorar varios aspectos de las operaciones de servicio al cliente, como automatizar respuestas a preguntas comunes, asignar tickets según la urgencia, acelerar las resoluciones, personalizar las interacciones y liberar a los agentes de soporte para que se concentren en problemas más complejos.
Para lograr estas mejoras, la IA en el servicio al cliente utiliza una combinación de tecnologías como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y chatbots. Pero, ¿cómo contribuyen exactamente estas tecnologías al soporte al cliente?
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) permite que los sistemas aprendan de los datos y hagan predicciones precisas basadas en patrones encontrados en esos datos. En el soporte al cliente, el ML analiza el comportamiento del cliente y las interacciones anteriores para anticipar necesidades, prever problemas potenciales y recomendar soluciones. También procesa grandes cantidades de información para descubrir tendencias, optimizar operaciones y proporcionar información más profunda sobre las preferencias del cliente.
Además, las soluciones de aprendizaje automático pueden priorizar tareas para los agentes, asegurando que los problemas urgentes se aborden rápidamente, mejorando aún más la eficiencia del servicio.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los sistemas de IA procesar texto o voz, reconocer patrones de comunicación y proporcionar la respuesta adecuada. Así que, esencialmente, esta tecnología ayuda a la IA a entender a los humanos.
En el soporte al cliente, el NLP es crucial para proporcionar asistencia más precisa, personalizada y natural—similar a la humana. Puede analizar el tono y las emociones de un cliente, entender el contexto de una conversación y respaldar la traducción de idiomas en tiempo real, facilitando interacciones más simples y agradables.
Chatbots
Un chatbot es un programa impulsado por IA que simula conversaciones con los usuarios, generalmente a través de texto o voz. Y se ha convertido en una herramienta muy popular para mejorar los procesos de servicio al cliente.
Al proporcionar disponibilidad 24/7, garantiza que los clientes puedan obtener asistencia en cualquier momento, sin importar las zonas horarias o el horario laboral. Un solo chatbot puede manejar cientos o incluso miles de solicitudes simultáneamente, reduciendo drásticamente los tiempos de respuesta. Con los chatbots, los equipos de soporte pueden concentrarse en consultas más complejas, dejando que el chatbot se encargue de todas las preguntas frecuentes simples.
Por lo tanto, el uso de la IA en el servicio al cliente implica diversas herramientas y tecnologías de soporte. Ya hemos discutido cómo algunas de estas tecnologías mejoran los procesos de soporte al cliente, pero ahora nos gustaría profundizar un poco más en el tema para resaltar los beneficios específicos de la IA en el servicio al cliente.
Beneficios de la IA en el servicio al cliente
La IA puede ser muy beneficiosa para los equipos de soporte al cliente, así como para los propios clientes. Por ejemplo, según HubSpot, los profesionales del servicio al cliente que utilizan chatbots ahorran alrededor de 2 horas y 20 minutos al día. De manera similar, SurveyMonkey informa que aunque el 90% de las personas todavía prefieren el servicio al cliente humano sobre los chatbots, el 41% de los consumidores aprecian la mejor disponibilidad de los chatbots y el 37% valora su resolución más rápida de problemas.
A continuación, hemos recopilado los beneficios más comunes que experimentan los agentes de servicio al cliente y los clientes cuando una empresa implementa IA en el soporte al cliente.
Ventajas de la IA en el servicio al cliente para los agentes de servicio al cliente
Reducción del volumen de tickets a través de la automatización del servicio al cliente
Como mencionamos anteriormente, los chatbots de IA pueden responder a consultas menos complejas como preguntas frecuentes, restablecimientos de contraseña o actualizaciones del estado del pedido. Esto, a su vez, reduce el volumen de tickets que los representantes de servicio al cliente necesitan manejar, dejándoles solo los casos más difíciles.
Organización de tickets de soporte para agilizar el flujo de trabajo
Las herramientas de IA pueden categorizar, priorizar y asignar automáticamente tickets según la urgencia, el tipo de problema o el perfil del cliente al agente adecuado. Esto agiliza el flujo de trabajo, reduce los tiempos de respuesta y asegura que los problemas críticos sean tratados de manera eficiente por los miembros del equipo más apropiados.
Herramientas de IA para el soporte al cliente proporcionan información accionable
Los agentes de soporte al cliente pueden tomar decisiones más informadas y brindar un mejor servicio cuando tienen una comprensión profunda del comportamiento del cliente. El análisis impulsado por IA es una herramienta valiosa en este proceso, filtrando grandes cantidades de datos de clientes para identificar tendencias, comportamientos y puntos críticos.
Ventajas de la IA en el servicio al cliente para los clientes
Un proceso de resolución más rápido y eficiente
La capacidad de los chatbots de IA para resolver consultas simples de inmediato y redirigir a las personas al agente adecuado para problemas más complejos también beneficia a los clientes. Esto asegura que sus necesidades se satisfagan más rápido y de manera más eficiente.
Experiencia del cliente consistente
La IA aprende de los datos de la empresa, las directrices y los valores que proporcionas, así como de las interacciones con los humanos. Esto le permite mantener una asistencia de alta calidad de manera consistente y ayuda a generar confianza en los clientes al asegurar que siempre reciban un nivel de servicio confiable.
Mejora de la experiencia del usuario (UX)
Basado en el comportamiento del cliente y las interacciones pasadas, la IA puede comprender mejor el contexto y las necesidades de cada usuario. Puede proporcionar sugerencias relevantes, ayudar de manera que se alinee con las preferencias del cliente y mejorar la relevancia y precisión de sus respuestas.
Por lo tanto, al adoptar la IA en el soporte al cliente, las empresas pueden satisfacer las necesidades de sus equipos y de sus clientes. Sin embargo, para aprovechar al máximo las herramientas de IA, es importante comprender las capacidades de la IA para el soporte al cliente y cómo utilizarla de manera efectiva.
Cómo se utiliza la IA en el servicio al cliente
A pesar de los temores de algunos representantes de soporte al cliente, la IA no está aquí para reemplazarlos. Por el contrario, la inteligencia artificial en el servicio al cliente es una tecnología complementaria que ayuda a los equipos a resolver problemas de los clientes de manera más rápida, más personal y de forma más sistemática.
La IA apoya a los agentes de servicio al cliente en varios aspectos de su trabajo, incluyendo:
- Apoyo al agente: La IA ofrece información en tiempo real y respuestas sugeridas para ayudar a los agentes a trabajar más rápido y con mayor precisión.
- Autosoporte: La IA empodera a los clientes para resolver problemas simples a través de chatbots y asistentes virtuales, liberando a los agentes de soporte al cliente de manejar cientos de consultas repetitivas y fáciles de gestionar.
- Información del cliente: La IA analiza el comportamiento e interacciones de los clientes para ayudar a los agentes a personalizar respuestas y anticipar necesidades.
- Mejora de procesos: La IA automatiza tareas rutinarias como la clasificación y priorización de tickets, permitiendo que los agentes de soporte se enfoquen en problemas más complejos.
Ahora, nos gustaría explorar aplicaciones de IA más específicas en el servicio al cliente para que puedas entender mejor cómo la adopción de la IA puede mejorar los procesos de tu empresa y cómo elegir tu solución de servicio al cliente basada en IA.
Ejemplos de IA en el servicio al cliente
Resolución instantánea de consultas
Así que comenzamos con la más obvia: los chatbots. Como ya sabes, estos se utilizan principalmente para responder preguntas comunes como detalles de cuentas, estados de pedidos, etc. Por ejemplo, las compañías de comercio electrónico a menudo implementan chatbots en sus sitios web para ayudar a los clientes con recomendaciones de productos y asistencia en tiempo real, reduciendo la carga sobre los agentes humanos y proporcionando respuestas rápidas.
Orientación al autosoporte del cliente
Los chatbots de autoservicio no solo responden preguntas comunes. Estos programas pueden guiar a los clientes a través de algunos procesos sin involucrar a un agente humano. Por ejemplo, pedidos, devoluciones, suscripciones, etc. Muchas empresas de venta al por menor en línea utilizan chatbots de autoservicio que permiten a los clientes manejar de manera independiente tareas como verificar el estado de un pedido, iniciar devoluciones o actualizar información de la cuenta.
Organización de tickets de soporte
Puedes automatizar la categorización y priorización de tickets de soporte utilizando IA. Usando plataformas de soporte al cliente con tales características, las empresas, por ejemplo, clasifican problemas técnicos de alta prioridad para que sean atendidos de inmediato por agentes especializados, mientras que dirigen solicitudes de menor prioridad, como consultas de facturación, a soluciones automatizadas o colas menos urgentes.
Análisis de sentimientos
La IA puede comprender las emociones de las personas analizando texto o voz mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP), identificando palabras y patrones que indican si la emoción es positiva, negativa o neutral. Las empresas pueden utilizar el análisis de sentimientos para detectar cuándo un cliente está descontento y escalar el caso a un agente senior para prevenir la pérdida de clientes.
Análisis de reseñas de competidores
Usando PLN y ML, las empresas pueden analizar las reseñas de los clientes sobre sus competidores en varias plataformas como G2, DoVersus o Trustpilot. Esto puede ayudar a identificar que, por ejemplo, los clientes se quejan frecuentemente sobre el mal soporte al usuario o elogian la facilidad de uso, y la empresa puede enfocarse en mejorar su soporte al cliente basado en los conocimientos adquiridos.
Soporte multilingüe
Gracias a la PLN y su capacidad para traducir y comprender diferentes idiomas, las empresas pueden expandirse globalmente y ofrecer soporte a sus clientes en sus idiomas nativos.
Enrutamiento inteligente
Esto está relacionado con la organización de tickets de soporte, pero se centra más en cómo la IA puede identificar al agente de soporte adecuado para un ticket basado en su categoría y complejidad. Por ejemplo, la IA puede analizar el problema y enrutar la consulta de un cliente sobre una reclamación técnica a un agente especializado, mientras que las consultas más simples sobre políticas son dirigidas al personal de soporte general.
Monitoreo de tiempos de espera
Los sistemas impulsados por IA pueden predecir los tiempos de espera basándose en la carga actual, el número de agentes de soporte y el tiempo promedio de resolución, ayudando a las empresas a gestionar las expectativas de los clientes. Por ejemplo, un proveedor de atención médica podría usar IA para estimar cuánto tiempo necesitará un paciente para esperar una cita o consulta y proporcionar actualizaciones en tiempo real para mantener al paciente informado.
Sugerencias de acciones para agentes
Basándose en datos de clientes y tasas de éxito históricas, los sistemas de IA pueden sugerir el mejor curso de acción a los representantes de servicio al cliente. Por ejemplo, una empresa puede usar IA para recomendar acciones de solución de problemas a los agentes basándose en resoluciones exitosas pasadas.
Respuestas generadas por IA
Las herramientas de IA pueden ayudar a los representantes de soporte al cliente a generar respuestas para los clientes basándose en sus consultas e interacciones anteriores con la empresa. Esto permite que los agentes aprueben y envíen las respuestas con mínimas ediciones, acelerando los tiempos de respuesta.
Así que, podemos ver que la IA puede ser utilizada en el soporte al cliente de varias maneras, convirtiéndola en una tecnología increíblemente valiosa. Pero, ¿presenta desafíos su uso?
Los riesgos involucrados con la IA en el servicio al cliente
Podemos ver que la IA ofrece muchos beneficios a los equipos de soporte, como mejorar la productividad a través de la automatización del servicio al cliente y mejorar la experiencia del cliente con mejor disponibilidad, análisis profundos y personalización. Sin embargo, las empresas pueden enfrentar ciertos desafíos al implementar la IA en sus procesos, y abordar estos desafíos es esencial para el uso efectivo de la IA.
Aquí hay algunos de los riesgos y desafíos más comunes que surgen al adoptar inteligencia artificial.
Preocupaciones de privacidad y problemas de seguridad de datos
La IA procesa una gran cantidad de datos privados de los clientes, lo que puede generar preocupaciones de privacidad, por lo que las empresas necesitan implementar una fuerte encriptación de datos y cumplir con regulaciones como el GDPR y el CCPA.
Equilibrar la automatización del servicio al cliente con un toque humano
El uso excesivo de la IA, especialmente para interacciones humanas, puede llevar a una mala experiencia del cliente. Por eso, es importante entender claramente qué consultas pueden ser fácilmente resueltas por la IA y cuáles necesitan un toque humano.
Complejidad de integración, particularmente en operaciones de servicio al cliente
Integrar la IA con sistemas existentes puede ser un gran desafío, a menudo debido a la complejidad de transferir grandes cantidades de datos mientras se asegura que las herramientas de IA se integren sin problemas con nuevas plataformas.
Usar un servicio especializado como Help Desk Migration puede simplificar este proceso al transferir de manera segura todos los datos de los clientes, el historial de tickets y otra información relevante de una plataforma a otra, impulsada por IA.
Desafíos en la capacitación y gestión del rendimiento para agentes de soporte
Los agentes de servicio al cliente pueden enfrentar dificultades para adoptar la IA, ya que introduce nuevos enfoques y cambios en su flujo de trabajo. Proporcionar capacitación y pautas claras a su equipo de soporte es esencial.
Obstáculos en la adopción de la IA y aceptación del cliente
Algunos clientes pueden sentirse incómodos con la idea de comunicarse con la IA o preocupados por la privacidad de sus datos. Para abordar este desafío, las empresas deberían ofrecer a los clientes la opción de interactuar con un agente humano y explicar claramente cómo se utilizarán y protegerán sus datos.
Conclusión: El futuro del servicio al cliente es la IA
Así que, podemos afirmar con confianza que la IA está revolucionando el servicio al cliente. Desde chatbots y organización de tickets hasta análisis de sentimientos y enrutamiento inteligente, las aplicaciones de la IA en el servicio al cliente son diversas y beneficiosas tanto para los clientes como para los representantes de servicio al cliente.
Sin embargo, la adopción de la IA trae consigo desafíos, incluyendo preocupaciones sobre la privacidad de los datos, mantenimiento y complejidades de integración. Y cuando se trata de integración, Help Desk Migration puede hacer que el proceso sea fluido al transferir de manera segura todos sus datos de clientes, historiales de tickets y otra información vital de una plataforma a otra, asegurando que su transición a herramientas impulsadas por IA sea suave y eficiente.
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Preguntas frecuentes: IA en el servicio al cliente
Como resultado, las soluciones de servicio al cliente basadas en IA permiten a las empresas asistir a los clientes las 24 horas del día, reducir los tiempos de espera y permitir que los representantes de soporte se concentren en solicitudes más complejas.
- Capacidades avanzadas de chatbots (Intercom, Ada)
- Automatización de preguntas frecuentes y resolución de consultas simples (Zendesk Answer Bot, Freshdesk Freddy AI)
- Gestión y priorización de tickets (Zoho Desk, Salesforce Einstein)
- Análisis de sentimientos e insights de clientes (Lexalytics, MonkeyLearn)
- Soporte multilingüe (Unbabel, Microsoft Azure Translator)
Comienza identificando las características clave de IA para elegir la herramienta de IA para el servicio al cliente que mejor se adapte a tus expectativas.
- La IA de servicio al cliente monitorea el comportamiento del cliente y predice la pérdida de clientes. Como resultado, los equipos de éxito del cliente interactúan con los clientes ofreciendo soporte oportuno y personalizado.
- La inteligencia artificial analiza los datos del cliente y ofrece sugerencias de productos o servicios adaptadas para ayudar a los clientes a obtener más valor.
- La IA en el servicio al cliente genera insights sobre el comportamiento del cliente, patrones y satisfacción, lo que ayuda a los representantes de soporte a tomar decisiones basadas en datos.
- Los chatbots impulsados por IA asisten a los clientes con consultas comunes y los dirigen a recursos relevantes.
La IA en el servicio al cliente puede manejar tickets rutinarios y automatizar tareas, pero las habilidades de resolución de problemas humanas aún son necesarias, especialmente para consultas complejas e interacciones emocionales.
- Usar chatbots para el servicio al cliente que manejen consultas comunes y ofrezcan soporte las 24 horas.
- El aprendizaje automático para predecir las necesidades del cliente y optimizar las respuestas.
- La capacidad de analizar las emociones del cliente y adaptar las interacciones.
- Ayudar a los clientes a resolver problemas simples de forma independiente.
- Amazon utiliza chatbots impulsados por IA para consultas de clientes y recomendaciones personalizadas.
- Zendesk implementa un conjunto de poderosas herramientas de IA, como la clasificación inteligente o la IA generativa para un centro de ayuda.
- Salesforce ofrece herramientas de IA para el servicio al cliente como Einstein para mejorar la gestión de relaciones con los clientes y el soporte.
- Usa chatbots impulsados por IA para responder instantáneamente a las consultas comunes de los clientes y liberar a los agentes para manejar problemas complejos.
- Adapta las conversaciones en función de interacciones previas, preferencias y datos relacionados del cliente.
- Implementa análisis predictivos impulsados por IA para identificar posibles problemas del cliente antes de que escalen.
- Categoriza y prioriza automáticamente los tickets de soporte entrantes.
- Personalización y recomendaciones adaptadas basadas en los datos del cliente.
- Disponibilidad las 24 horas con chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA.
- Insights predictivos sobre las necesidades y comportamientos del cliente.
- Proporcionar una experiencia consistente a través de múltiples canales.
- Identificación de tendencias y áreas de mejora.
- Identificación de clientes en riesgo y contacto proactivo.
- Resoluciones rápidas a través de chatbots impulsados por IA.
- Recolección de comentarios de los clientes para refinar productos o servicios.
- Creación de experiencias personalizadas basadas en el comportamiento y preferencias del cliente.