El tema más candente en el servicio hoy en día es la IA generativa, especialmente en el centro de contacto. El 84 % de los líderes de TI que encuestamos en un estudio reciente dicen que la IA generativa ayudará a su organización a atender mejor a los clientes, y todos los días hablo con líderes de servicio que están entusiasmados con el potencial de la IA generativa del centro de contacto.
Sin embargo, solo el 24 % utiliza alguna forma de IA del centro de contacto. ¿Qué hay en el camino? El 66% dice que sus empleados no tienen las habilidades adecuadas para poner en uso con éxito la IA generativa. Así que echemos un vistazo a las cuatro formas en que puede usar la IA del centro de contacto, junto con ejemplos de casos de uso y consejos que lo ayudarán a comenzar.
Modernice su centro de contacto
La combinación correcta de canales de atención al cliente y herramientas de IA puede ayudarlo a ser más eficiente y mejorar la satisfacción del cliente. Nuestra guía revela cómo las organizaciones de servicio de alto rendimiento lo hacen posible.
1. Generar respuestas de servicio a los clientes
Su centro de contacto ofrece múltiples formas para que los clientes se comuniquen con su empresa, desde teléfono hasta correo electrónico, chat y SMS. Si bien muchos clientes todavía usan el teléfono, el 57% ahora prefiere usar canales digitales. Sus agentes que trabajan en estos canales digitales deben brindar información precisa y relevante, responder de manera oportuna y resolver el problema del cliente rápidamente.
Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA generativa ? Los grandes modelos de lenguaje que impulsan la IA generativa pueden generar automáticamente una respuesta similar a la humana a cualquier pregunta. Cuando se basa en los datos y la base de conocimientos de sus clientes, puede personalizar estas respuestas generadas, haciéndolas más confiables. Los agentes pueden revisar las sugerencias del modelo y enviarlas fácilmente. Para los agentes que trabajan en varios casos a la vez, la IA del centro de contacto puede ser un verdadero ahorro de tiempo.
Veamos un ejemplo de una compañía ficticia de Internet que llamaremos Nation-Wide Web.
Jane es cliente de Nation-Wide Web y nota un cargo inusual en su factura. Jane abre un mensaje de chat en el sitio web de la empresa y pronto se conecta con una agente, Katie.
Katie tiene abiertas algunas ventanas de mensajes de clientes, una de ellas es Jane. Jane comparte sus preocupaciones sobre su factura. Aparentemente, Jane revisó su paquete de datos del mes. La herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto usa la pregunta de Jane y el contexto del estado de su cuenta para generar un mensaje personalizado que explica este cargo en un tono empático, pero también que está dentro de la política de la empresa renunciar a la tarifa dadas las circunstancias.
Katie revisa el mensaje y confirma la política, luego envía el mensaje y elimina el cargo de la cuenta de Jane. Jane está contenta de haber obtenido una solución rápida y sencilla y Katie puede centrar su atención en los clientes con problemas más complejos.
Consejo: Tomarse el tiempo para revisar la precisión y el tono de cualquier comunicación con el cliente ayuda a evitar malentendidos.
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2. Generación de resúmenes de casos
Para brindarle a su cliente una gran experiencia, necesita datos precisos para rastrear y optimizar las interacciones de servicio de su empresa. Esto hace que el resumen de recapitulación que hacen sus agentes después de que se cierra un caso sea uno de los datos de servicio más cruciales que su empresa puede recopilar.
¿El reto? Esta es una tarea que requiere mucho tiempo y evita que sus agentes ayuden a otros clientes.
Pero la IA del centro de contacto puede tomar las conversaciones de chat y correo electrónico más complejas y generar un resumen propuesto. Su agente solo necesita revisar estos resúmenes antes de que se guarden en el registro de casos. Esto ahorra a los agentes una tonelada de tiempo y esfuerzo en la entrada de datos.
Volvamos a nuestro ejemplo de Nation-Wide Web.
Si recuerda, la herramienta de inteligencia artificial de Katie generó una respuesta para Jane y todo lo que Katie tuvo que hacer fue revisar el mensaje, presionar enviar y cancelar la tarifa de la cuenta de Jane. Mientras tanto, la IA está utilizando los datos del hilo de mensajes y las acciones que Katie realizó en la cuenta de Jane para generar un resumen del caso.
Una vez completada la conversación con Jane, Katie puede leer este resumen propuesto, ajustar algunos detalles y guardarlo en el expediente del caso. Reducir el trabajo posterior a la llamada ayuda a Katie a ayudar a otros clientes más rápido.
Sugerencia: Cree una plantilla para los resúmenes de sus casos para que la herramienta de inteligencia artificial de su centro de contacto pueda extraer fácilmente los datos de la conversación en el CRM sin perder detalles importantes.
3. Generación de artículos de conocimiento
La investigación de Salesforce muestra que el 59% de los clientes prefieren herramientas de autoservicio para problemas de servicio simples. Sin embargo, para hacer eso, una empresa necesita una gran base de conocimientos en la que los clientes puedan buscar para encontrar una solución.
Los agentes de servicio a menudo tienen la tarea de publicar artículos de conocimiento después de resolver un caso. Pero lleva tiempo que los agentes creen, revisen y publiquen manualmente un artículo, lo que les impide ayudar a los clientes que lo necesitan.
La IA del centro de contacto puede generar automáticamente un artículo de la base de conocimientos después de que se cierra un caso de soporte extrayendo notas del caso, historial de mensajes y datos de otras herramientas de servicio. A partir de ahí, su agente solo necesita revisar el artículo para garantizar la precisión y agregarlo a la cola para su aprobación. Esto elimina la presión de los agentes para escribir artículos desde cero.
Volviendo a nuestro ejemplo de Nation-Wide Web, Austin tiene Internet lento y llamadas para solucionar problemas. Está conectado con Tawni, quien le pide los detalles de su enrutador y módem. Tawni analiza algunos escenarios comunes basados en casos similares, pero ninguno funciona para la configuración de Austin.
Tawni decide probar algo nuevo. Le pide a Austin que reinicie todo el sistema a través de la aplicación móvil Nation-Wide Web. Una vez que esto termina, las velocidades de Internet de Austin vuelven a la normalidad y el caso se cierra. Tawni registra toda esta información en la consola de servicio de la empresa, incluida la configuración de su enrutador y módem, y cómo resolvió este problema con un reinicio.
Debido a que este fue un caso único, la herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto utiliza los detalles de la conversación de Tawni con Austin y el contexto del problema de Austin para generar un nuevo artículo de base de conocimiento. Tawni agrega algunos detalles adicionales y los empuja a la cola de aprobación.
Sugerencia: incluya tantos detalles como sea posible en los artículos de su base de conocimiento para que los clientes tengan toda la información que necesitan para resolver sus problemas.
4. Generar respuestas
Cuando sus agentes están en medio de una interacción de servicio, no tienen tiempo para leer páginas de documentación o cada detalle de un artículo de la base de conocimiento. Pero aún necesitan encontrar la información correcta para resolver la consulta de su cliente.
Lo mismo ocurre con el autoservicio . Leer artículo tras artículo para encontrar la información que necesita no es una buena experiencia para el cliente.
La IA generativa puede ayudar a los agentes y clientes a obtener las respuestas que necesitan de forma más rápida y sencilla. En lugar de obtener una lista de páginas que pueden (o no) tener la respuesta, AI puede extraer los detalles relevantes de un artículo de conocimiento y responder una pregunta directamente como texto sin formato.
Para nuestro ejemplo final, volveremos a nuestro cliente de Nation-Wide Web, Austin.
Unos meses después de su interacción con Tawni, su Internet vuelve a ser lento. Recuerda que usaron la aplicación móvil para solucionar el problema la última vez, pero ahora no puede acceder a la aplicación móvil. Pero en lugar de pedir ayuda, echa un vistazo al Centro de ayuda de la empresa. Austin usa la función de búsqueda para hacer la siguiente pregunta: "¿Cómo soluciono una conexión a Internet lenta cuando no puedo acceder a mi aplicación móvil?"
Antes, Austin primero habría tenido que encontrar el artículo sobre cómo restablecer su contraseña y luego encontrar el artículo sobre el uso de la aplicación para realizar un reinicio completo del sistema. Ahora, la herramienta de inteligencia artificial del centro de contacto genera una respuesta personalizada a la pregunta de Austin, reuniendo información de varios artículos. “Primero, haga clic aquí para solicitar una nueva contraseña para su aplicación móvil. Una vez que haya iniciado sesión, aquí se explica cómo usar la aplicación para realizar un reinicio completo del sistema…”
Austin resolvió su problema sin interactuar con un agente y aun así obtuvo una experiencia personalizada. Si un agente fuera el que necesitara encontrar información específica dentro del centro de conocimiento, tendría la misma experiencia.
Sugerencia: hacer que su contenido de autoservicio sea fácil de encontrar y navegar genera confianza en el cliente.
Al agregar IA generativa a su centro de contacto , está ayudando a todos a aprovechar al máximo cada interacción de servicio. Sus agentes hacen más con menos trabajo y sus clientes obtienen una resolución rápida y fácil a sus problemas mientras disfrutan de una experiencia personalizada.
¿Cuál es la mejor manera de prepararse para el éxito con la IA generativa? Comience lentamente y desarrolle su programa de IA para el centro de contacto a medida que aumenta sus habilidades comerciales en IA. Por ejemplo, haga que sus agentes tomen Recomendaciones de respuesta de Einstein para el servicio en Trailhead y luego practiquen lo que aprenden entre ellos. Una vez que se sientan cómodos, vea cómo puede aplicar IA generativa en su centro de contacto .
Potencie su servicio al cliente con IA generativa
Puede escalar su servicio al cliente con el poder de la IA generativa junto con los datos de su cliente y CRM. Vea cómo esta tecnología mejora la eficiencia en el centro de contacto y aumenta la lealtad del cliente.
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Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.salesforce.com/blog/contact-center-ai/
