Ilustración de Katie Scarlett
El servicio de atención al cliente es más eficaz cuando resuelve los problemas con rapidez y sin complicaciones. Si alguien acude al equipo de soporte con un problema (inquietudes sobre una cuenta bancaria, un portal de atención médica o una misteriosa interrupción de Internet), ese cliente quiere respuestas inteligentes, rápidas y personalizadas. Y los agentes de servicio quieren cumplir.
Eso no siempre es fácil. A medida que las tecnologías se vuelven más complejas, encontrar soluciones rápidas a los problemas a veces puede ser un problema en sí mismo. Nuestro informe del Índice de Tendencias Laborales 2023 reveló que el 62% de las personas pasan demasiado tiempo en la búsqueda de información en su jornada laboral. Todos los agentes de servicio están bajo una presión constante para buscar respuestas sin dejar de ser amables, tranquilos y concentrados, incluso cuando un cliente pierde la calma.
Por fortuna, la IA generativa y otras tecnologías pueden aligerar la carga y ayudar a los agentes de servicio a satisfacer las crecientes demandas de su trabajo. Así es como las nuevas capacidades, desde chatbots más inteligentes hasta asistencia de tareas impulsada por IA y recomendaciones en tiempo real, pueden dar un impulso a la inteligencia de su equipo, impulsar la modernización y mejorar los procesos en todos los ámbitos. Piensen en estos avances como agentes de soporte para sus agentes de soporte.
Ayuden a los clientes a ayudarse a sí mismos
Frustrados por los árboles de prompts automatizados, los clientes a veces presionan la tecla cero o gritan varias veces «¡Agente!» en el teléfono hasta que aparece uno en la línea, con el cliente ya frustrado y enojado. Pero las experiencias de primer contacto, el paso inicial en su recorrido de servicio al cliente, no tienen por qué ser así.
El desafío: Su equipo quiere resoluciones rápidas para los clientes, y eso significa identificar con rapidez quién llama, qué está mal y cómo solucionarlo. No todos los problemas, ya sea que surjan a través de voz, correo electrónico, texto, chat u otro canal, requieren un agente humano real. Pero, ¿cómo pueden comprender lo que necesita el cliente y hacer que sea una transacción fluida para que no se sienta atrapado en un laberinto de opciones de menú?
La solución: las herramientas de voz y chat impulsadas por IA utilizan el lenguaje conversacional para autenticar a las personas que llaman y detectar miles de intenciones de los clientes. («Oh, ¿llamas para volver a surtir una receta? Déjame ayudarte»). Esas ayudas hacen que las interacciones sean más fáciles y satisfactorias para los clientes. Al proporcionar información clara y documentos internos, como artículos o videos de la base de conocimientos, los chatbots inteligentes pueden abordar consultas rutinarias y complejas de manera automática, lo que reduce los tiempos de espera de los clientes.
La IA «en verdad hace que los agentes se centren en el trabajo que más disfrutan hacer y donde tienen el mayor valor».
— Bryan Belmont, vicepresidente corporativo de servicio al cliente y soporte técnico de Microsoft
«Con los nuevos chatbots, en unos pocos ciclos muy rápidos, llegamos a: ‘Basándonos en dónde estás y en lo que has dicho, creemos que este es el problema que tienes, y aquí te explicamos cómo resolverlo'», dice Geoff Maxwell, Gerente General de Experiencia Digital y de Clientes de Microsoft.
Cuando los clientes tienen acceso a chatbots más inteligentes, los agentes humanos tienen más tiempo y energía para centrarse en los casos que en verdad necesitan su atención y experiencia.
Lleguen a los clientes donde estén
Los chatbots pueden asumir parte de la carga, pero no pueden manejar todas las llamadas. Cuando llega una consulta compleja, un problema delicado o una transacción de alto valor, la IA puede facilitar la transición a ese soporte humano que el cliente requiere.
El desafío: Para alguien que busca ayuda, nada es más frustrante que ser empujado a un nuevo nivel de atención solo para tener que repetir lo que ya escribió o le dijo a un chatbot. Ya sea que se trate de un humano en vivo o de un asistente de IA, las personas que llaman quieren continuar donde lo dejó cualquier contacto anterior. Y quieren mantener sus datos personales seguros.
La solución: el enrutamiento inteligente es una forma más inteligente de evitar el temido «¿Dime de nuevo por qué llamas?» En función de las emociones y necesidades detectadas en una conversación de voz natural, el enrutamiento basado en el sentimiento encuentra el agente adecuado para la llamada correcta. (Sí, la IA puede olfatear cuando alguien necesita hablar con un gerente). Mientras tanto, la autenticación biométrica avanzada en herramientas como Nuance Gatekeeper puede buscar fraudes en función de cómo suenan las personas que llaman, qué dicen y cómo actúan.
«En el momento en que una llamada se eleva a un agente, la IA puede guiar la conversación. Un agente puede preguntarle: ‘Resuma el historial del caso para mí. Díganme por qué se ha elevado esto. ¿Se ha resuelto este problema antes? Si es así, ayúdame a encontrar una respuesta en la base de conocimientos o una persona en otra parte de la organización que pueda colaborar'».
— John Doyle, director sénior de marketing de productos, Microsoft
A medida que el agente se hace cargo de la llamada, Copilot con tecnología de IA en Dynamics 365 Customer Service puede proporcionar un resumen conciso de lo que ya se ha compartido, incluido el nombre de la persona, el motivo de la llamada y el historial del caso. Los agentes pueden responder con mayor rapidez, sin tener que buscar información y, lo que es más importante, el cliente se siente visto.
Muestren que los conocen
Como embajadores de una marca, los agentes tienen que conocer los productos y servicios de su empresa. Pero también necesitan conocer a sus clientes. ¿Cómo pueden aportar más conocimientos y personalización a cada llamada?
El reto: Un agente ha sido emparejado con un cliente para detallar los puntos más finos de una solicitud de hipoteca, digamos, o verificar los detalles de su seguro médico. Ahora es el momento de adaptar sus recomendaciones y tal vez incluso predecir lo que el cliente necesita antes de que sepa pedirlo.
La solución: personalicen la atención con una vista de 360 grados de un cliente en la pantalla del agente.
Consideren el análisis de sentimientos, que ayuda a los agentes a comprender cómo se sienten los clientes en tiempo real. Supongamos que un agente repasa las funciones opcionales con un cliente que no está satisfecho con la tarjeta de crédito que utiliza. La IA puede seguir la conversación o la sesión de chat en vivo a través de señales de lenguaje natural para marcar el sentimiento del cliente mientras revisan diferentes opciones juntos. Eso ayuda a un agente a redirigir la conversación a los productos más relevantes para el cliente.
«Los agentes de servicio al cliente de hoy en día son muy parecidos a los médicos. Saben que la preocupación con la que alguien llega puede no ser la causa raíz, por lo que hay otra capa en la verdadera comprensión: ‘¿Cuándo fue la última vez que hablaste con nosotros? ¿Cuándo fue la última vez que su división tuvo este problema? Estuviste en contacto sobre algo similar hace dos semanas. Déjame comprobar si estos problemas están conectados'».
— Geoff Maxwell, director general de Experiencia Digital y de Clientes de Microsoft
La IA también profundiza en el servicio de atención al cliente: Copilot puede ofrecerles recomendaciones proactivas, artículos y documentos de la base de conocimientos, o sugerir aplicaciones y ofertas relevantes. También puede dar respuestas contextuales, ofrecer resúmenes rápidos de casos o redactar correos electrónicos basados en lo que se ha discutido en la interacción. Para casos complicados, un agente puede llamar a sus colegas para que «enjambren» y reúnan un grupo virtual de expertos hasta que encuentren una solución.
Cuando los clientes entran y salen de manera rápida, los agentes pueden ayudar a más personas, y sus trabajos también se sienten más gratificantes.
Mejoren el proceso para la próxima vez
La IA aprende sobre la marcha, y eso significa que la experiencia de soporte mejora e innova de manera constante, tanto para los clientes como para las empresas y para su equipo.
El desafío: A medida que la IA y una mejor tecnología ayudan a los agentes con tareas específicas, ¿cómo puede su organización escalar lo que aprende y crear procesos más inteligentes?
La solución: El uso de la IA en la atención al cliente no solo hace que las llamadas individuales sean más rápidas o da lugar a más calificaciones de cinco estrellas para los agentes. Hace esas cosas, sí, pero algo más grande está en juego. Al recopilar y analizar datos, y poner en práctica esos aprendizajes en todas sus llamadas y canales, crea un mejor sistema en general.
El coaching de los agentes puede identificar las mejores prácticas y replicarlas en todo su centro de contacto, lo que reduce el tiempo de formación. La información de valor sobre la resolución, las tendencias del trabajo pendiente y las comparaciones históricas pueden abordar las ineficiencias de su sistema e identificar oportunidades de automatización y mejora.
Tomemos el ejemplo de un agente de servicio que necesita solicitar la aprobación del supervisor varias veces al día para obtener un acceso más profundo al archivo de un caso de cliente. Al utilizar herramientas para la minería de procesos, se ve que cada aprobación manual ralentiza la productividad, lo que hace que tanto el cliente como el agente se sientan desanimados.
«Si le otorgas al agente tres aprobaciones al día sin pedirlo, no solo empodera al agente, sino que mejora la moral y potencia la experiencia del cliente, sin mucho riesgo», dice Maxwell. En resumen, la organización puede aprender de una experiencia, en automático, para que los agentes no pasen por el mismo aro cada vez.
«En el servicio al cliente, el objetivo es ayudar a las personas a obtener la información correcta con rapidez y proporcionarles las palancas clave para resolver un problema. Pero no solo queremos que el cliente esté satisfecho con el resultado, sino que también nos preguntamos ‘¿cómo podemos hacer que el ingeniero esté contento con su función?'».
— Geoff Maxwell, Microsoft
Conclusiones
La IA generativa y otras nuevas herramientas no se limitan a la eficiencia; Son la arquitectura de un banco de conocimientos en expansión que transforma las experiencias de clientes y agentes por igual. La IA ayuda a las organizaciones a optimizar las operaciones de servicio, mejorar la colaboración y aumentar la productividad. Los agentes pueden ofrecer un servicio más personalizado que alivie las molestias de los clientes, y eso también puede evitar frustraciones por su parte.