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Nunca antes habíamos visto tanta demanda de interacciones B2C excepcionales como hoy: el 80% de los clientes dice que su experiencia con una empresa es tan importante como sus productos o servicios. Pero la definición de excelencia que tiene el público también ha aumentado.
Las empresas disponen de un plazo de una hora para resolver los tickets de atención al cliente si quieren cumplir con las expectativas de buen servicio de sus clientes. Según el informe HubSpot State of Customer Service 2024, el 21% de los clientes espera que su ticket se resuelva de inmediato, mientras que el 23% espera que se solucione en una hora.
Los agentes tienen que encontrar formas de responder a un promedio de 17.630 solicitudes de soporte por mes, es decir, aproximadamente cien tickets por hora, para el empleado promedio que trabaja de 9 a. m. a 5 p. m. Chatbot de inteligencia artificial El soporte alivia la carga al automatizar tickets de baja complejidad, analizar la opinión del cliente y crear respuestas personalizadas, todo bajo la supervisión de personal experimentado de servicio al cliente.
Exploremos tres beneficios clave de cómo podemos aprovechar el soporte en vivo para la IA Experiencia del cliente.
Fundador y director ejecutivo de QuickBlox.
Preparación las 24 horas
Los robots de servicio al cliente funcionan mejor que los agentes cuando son más rápidos y precisos, lo que significa que los clientes priorizan la velocidad de resolución sobre la interacción humana. La respuesta entonces está en encontrar tareas que los chatbots puedan resolver con precisión.
Las tareas sencillas que ahorran horas de tiempo a los agentes de servicio al cliente incluyen:
Automatiza la toma de notas y el procesamiento posterior a la llamadaR: Las transcripciones de llamadas y los resúmenes de llamadas registrados en los perfiles de los clientes permiten a los agentes rastrear las interacciones de un cliente con la empresa, evitar que dupliquen información y garantizar que toda la información clave esté disponible para resolver el asunto en cuestión. Los agentes también pueden brindar toda su atención al cliente durante la llamada sin preocuparse por anotar información.
Ayudar a los agentes mientras escribenLa escritura predictiva y la generación de respuestas automatizadas ahora son posibles usando Modelos de lenguajes grandes (LLM)Estos chatbots pueden comprender el contexto escrito y de audio y sugerir respuestas apropiadas para que el agente las revise, acepte o edite.
Opciones de autoservicioLa IA puede proporcionar respuestas instantáneas a preguntas comunes y guiar a los clientes a través de los pasos de solución de problemas, permitiéndoles resolver problemas de forma independiente en cualquier momento del día.
Al invertir en software de robótica de clase mundial y desarrollar capacidades de robots de servicio, las empresas pueden acelerar los tiempos de respuesta, mejorar la satisfacción y mejorar los viajes de los usuarios.
Experiencias de cliente personalizadas
El uso de la inteligencia artificial en chat en vivo Le permite ofrecer interacciones personalizadas con sus clientes, brindando un nivel más consistente de calidad de atención.
Correos electrónicos como estos que un cliente descontento envía o escribe a un representante de servicio al cliente expresan su frustración: “Mi paquete no está aquí otra vez. Los expertos en ventas certificados, perfeccionados con herramientas de análisis de sentimientos, pueden identificar el uso de mayúsculas y adverbios negativos”. tener una idea del tono del mensaje. En cuestión de segundos, pueden configurar un proceso de verificación automatizado para investigar las interacciones pasadas de un cliente y su lealtad a la marca y tomar una decisión ejecutiva para ofrecer una disculpa o entregar un reemplazo o un descuento.
Dependiendo del contexto del mensaje, la IA puede proporcionar soluciones personalizadas a las consultas de los clientes y adaptar su lenguaje y tono para que coincida con las preferencias y el estilo de comunicación del cliente.
Los agentes de servicio al cliente también pueden programar chatbots para responder inmediatamente. Mensajes mientras esperaY evaluar la intensidad de los sentimientos en función de los valores internos. Por ejemplo, si un cliente en particular tiene varios problemas, la mayor gravedad del problema puede hacer que el bot conecte al cliente directamente con un agente.
Anticipar las necesidades del cliente
Cuanto más conozcan los agentes a sus clientes, mejor y más proactivo será su soporte. La IA ayuda a los agentes a extraer información de cada conversación y cuanto más interactúen los clientes con los chatbots, mejor podrán las empresas satisfacer sus necesidades.
Imagine que un cliente en línea vio varios pares de jeans, agregó un par a su carrito, pero no realizó la compra. En base a este comportamiento, robot de chat El robot puede anticipar las necesidades potenciales de los clientes y brindar asistencia proactiva, como “¿Buscas la camisa perfecta para combinar con tus jeans? ¡Mira nuestros nuevos productos!”. o “¿Necesitas ayuda para encontrar la talla adecuada? ¡Nuestra tabla de tallas puede ayudarte!” Si un cliente ha comprado artículos similares en el pasado, el bot puede conversar mejor con su estilo o incluso coordinar nuevos artículos con compras anteriores. Si un cliente responde, tal vez: “Oye, me gusta el color azul, ¿tienes más de estos?” Estas preferencias se pueden guardar para futuras interacciones.
Al comprender mejor las necesidades de los clientes mediante la IA, las empresas pueden mejorar la precisión de la respuesta, asumir tareas más complejas e incluso predecir las necesidades de los clientes antes de presentar un ticket.
Nuestros equipos de atención al cliente trabajan arduamente para adaptarse a volúmenes masivos de tickets por hora y brindar la misma paciencia y atención de alta calidad. El soporte en vivo de IA proporciona una solución muy necesaria al automatizar tareas rutinarias, mejorar la eficiencia de los agentes y brindar información basada en datos. Los agentes que no tienen responsabilidades rutinarias pueden priorizar brindar interacciones de alta calidad con los clientes. Además, a medida que las capacidades de IA se expanden y la recopilación de datos crece, la posibilidad de brindar una atención al cliente altamente personalizada y predictiva es cada vez más factible.
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