viernes, 1 de marzo de 2024

Seis problemas que resuelve la IA en el servicio al cliente




Las expectativas de los clientes están más altas que nunca, y satisfacerlas puede ser complicado. Por eso, las herramientas de automatización e IA permiten resolver una gran cantidad de problemas del servicio al cliente y ayudan a los equipos de asistencia a ofrecer la mejor experiencia posible.

Tanto si nunca has usado estas herramientas como si buscas nuevas formas de implementarlas, la IA está aquí, y en este artículo te explicamos cómo puede ayudarte resolver los problemas más comunes.

Seis problemas que resuelve la IA en servicio al cliente

1. Priorización de las necesidades de los consumidores

Uno de los mayores problemas a los que se enfrentaron en 2022 los equipos directivos del servicio de atención al cliente fue la priorización de las solicitudes de asistencia. Las empresas reciben cada vez más solicitudes de este tipo, por lo que puede ser difícil identificar las que requieren atención inmediata.

Muchas herramientas de IA analizan las palabras clave de las solicitudes que reciben las empresas para identificar aquellas que pueden considerarse más importantes y priorizarlas según el nivel de urgencia. Una vez que están organizadas, los representantes pueden dedicarse a resolver problemas según su orden de prioridad.

El 87 % de los representantes afirman que las herramientas de IA que les ayudan a priorizar las solicitudes de asistencia son efectivas.

2. Gestión del tiempo

Otro problema al que se enfrentan los equipos directivos y los representantes de asistencia es no tener suficiente tiempo a lo largo del día, ya que tienen que gestionar una gran cantidad de tareas con distintos niveles de complejidad.

Hay muchos tipos de IA, por lo que esta tecnología puede encargarse de muchas tareas manuales y rutinarias, y automatizar procesos para ejecutarlos instantáneamente sin que los representantes tengan que hacer nada para activarlos. Algunas herramientas, como los chatbots, pueden ocuparse de tareas completas por su cuenta, mientras que otros pueden encargarse de subtareas para agilizar el trabajo de los equipos.

Los equipos de servicio al cliente que usan la IA generativa para resolver solicitudes de asistencia afirmaron ahorrar un promedio de 2 horas y 11 minutos cada día, y los que usaron chatbots afirmaron ahorrar un promedio de 2 horas y 20 minutos al día. Esto significa que los representantes que usan ambas soluciones pueden ahorrar casi 5 horas al día.

3. Largos tiempos de espera

Una de las mayores frustraciones de los consumidores que participaron en esta encuesta de satisfacción fueron los tiempos de espera que tienen que afrontar cuando necesitan asistencia, ya que los consumidores de hoy en día esperan respuestas casi inmediatas y su insatisfacción aumenta cuanto más tardan en recibirla.

Como la automatización y la IA pueden programarse para responder preguntas automáticamente, son capaces de ayudar a los equipos de servicio al cliente a reducir significativamente los tiempos de espera.

Por ejemplo, en lugar de tener a los clientes esperando en una cola de llamadas, un chatbot que use un sistema de aprendizaje automático puede proporcionar a cada cliente la información que necesita de forma instantánea.

Además, algunas herramientas, como los chatbots, permiten ofrecer un servicio de asistencia las 24 horas con el que los clientes pueden encontrar la solución que buscan justo cuando la necesitan. Si el problema es realmente grave, estos chatbots también pueden agendar una llamada con un agente para que llame al cliente tan pronto como empiece su turno.

4. Falta de personalización

El 54 % de los consumidores quieren recibir experiencias personalizadas, pero llevar un registro de la información de cada cliente y del comportamiento de los usuarios es una tarea que requiere muchísimo tiempo.

La IA puede automatizar el registro de los datos de los consumidores, de forma que los equipos del servicio de asistencia pueden crear perfiles muy completos de sus clientes para una estrategia verdaderamente basada en el customer-centricity.

Por ejemplo, el CRM de HubSpot almacena automáticamente los detalles de los clientes, su historial de interacciones y toda la información importante en un solo lugar para que los equipos puedan consultar el contexto de cada caso y personalizar la experiencia que ofrecen en consecuencia.

Por ejemplo, puedes introducir información sobre tus clientes en un generador de textos con IA para crear contenido de asistencia basado en sus necesidades, como recomendaciones de productos.

De hecho, los profesionales de este sector afirman que la personalización es una de las grandes ventajas de la IA en su día a día.

5. Recogida y análisis del feedback de los clientes

El feedback de los clientes es la mejor fuente de información directa sobre tu negocio y sobre tus procesos de asistencia. Sin embargo, gestionar este feedback puede ser complicado, ya que a veces no es fácil saber qué preguntar a los clientes ni analizar las métricas derivadas de sus respuestas.

La IA generativa y el software de feedback de clientes pueden combinarse para optimizar la creación de encuestas y el análisis de sus resultados. De hecho, la IA puede ayudarte a generar las preguntas perfectas para tus encuestas, y las herramientas de feedback te permiten enviar esas encuestas y analizar automáticamente los resultados, sacar conclusiones y calcular métricas importantes, como el NPS.

El 87 % de los profesionales de servicio al cliente afirman que las herramientas de IA que recogen y analizan feedback les ayudan a mejorar considerablemente la experiencia que ofrecen a los clientes.

6. Comunicaciones incoherentes

La forma en la que te comunicas con los clientes en distintos canales es fundamental, pero si el estilo de las comunicaciones no es coherente entre distintos representantes, la imagen de tu empresa podría resentirse. Así, las comunicaciones incoherentes podrían confundir a los usuarios que necesitan recurrir a menudo al servicio de asistencia, y también podrían influir en las métricas del feedback.

El 86 % de los representantes afirman que el nivel de efectividad de las herramientas de IA generativas que les ayudan a responder a las solicitudes de asistencia de los clientes va de moderado a muy alto.

Por eso, la herramienta que uses debería ayudarte a mejorar la coherencia de todos los aspectos de las comunicaciones, desde los guiones de llamadas a las plantillas de respuesta en las redes sociales. Con una estrategia cohesiva, los representantes también tendrán todos los recursos que necesitan para comunicarse con los clientes de manera uniforme en todos los canales.

Además, todas las plantillas que crees pueden personalizarse según las características de cada cliente para mantener con cada uno de ellos conversaciones a su medida.

Cómo aplicarlo a tu empresa

A menudo, los problemas que la automatización y la IA pueden resolver se superponen, ya que la mayoría de los procesos de las empresas están interconectados. Por eso, los equipos que integran estos sistemas en su servicio de atención al cliente pueden obtener resultados muy positivos, con independencia de las aplicaciones de inteligencia artificial que utilicen.

Escrito por Melissa Hammond
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