La IA generativa está transformando la atención al cliente.Su capacidad para generar texto, imágenes e incluso código le permite gestionar tareas de atención al cliente, liberando a los agentes humanos para cuestiones más complejas y aumentandosu productividad. Entre las principales ventajas de GenAI seincluyen la optimización de recursos, las interacciones personalizadas, la generación de contenidos, la asistencia fuera del horario laboral, las opciones omnicanal, la asistencia a agentes humanos y el control de calidad.
La IA generativa es el futuro de la atención al cliente. ¡Y el futuro es ahora!
Como su nombre indica, la IA generativa puede generar nuevos contenidos, como texto, imágenes y código. Esto es posible gracias a grandes modelos lingüísticos (LLM) que se entrenan con cantidades masivas de datos para «aprender» y crear contenidos originales. La IA generativa también puede ayudar a los asistentes virtuales a entender las consultas y responder con una rapidez y precisión que antes no era posible.
Sin embargo, la IA generativa no sustituye a los agentes humanos. Más bien puede encargarse de tareas de atención al cliente más sencillas (y trabajar fuera del horario laboral), liberando a los agentes humanos para interacciones más complejas. Esto puede aumentar la productividad de los agentes y crear una experiencia del cliente (CX) más fluida. También puede ayudar a los centros de contacto a hacer frente al desgaste de los empleados y a la escasez de talento.
Pon la IA al servicio de tu servicio de atención al cliente.
He aquí 7 formas en que la IA generativa está cambiando las reglas del juego en la atención al cliente.
1. Optimización de los recursos
La IA generativa puede utilizarse para automatizar consultas sencillas de los clientes, lo que beneficia tanto a los clientes como a los agentes. Los clientes obtienen respuestas más pertinentes y personalizadas a sus consultas, lo que reduce los tiempos de espera y acelera la resolución de los problemas, mientras que los agentes humanos tienen tiempo para ayudar a los clientes con problemas más complejos.
2. Personalización
La IA generativa no es sólo un chatbot con esteroides. Con acceso a grandes conjuntos de datos, la IA generativa también puede analizar las interacciones, preferencias y comportamientos anteriores de los clientes para crear respuestas mucho más personalizadas. Por ejemplo, podría recomendar un complemento para una compra reciente u ofrecer opciones de personalización.
3. Generación de contenidos
Los asistentes virtuales impulsados por IA generativa pueden generar contenido adicional para añadir valor a la interacción con el cliente. Por ejemplo, si un cliente tiene problemas para entender cómo utilizar un producto, podría crear un tutorial personalizado o compartir una guía paso a paso. Esto también puede ayudar a reducir las transferencias de servicio en la cadena de mando.
4. Asistencia fuera del horario laboral
Al proporcionar soporte de autoservicio a través de agentes virtuales cuando los agentes humanos no están de servicio, la IA generativa puede ayudar a los clientes a obtener el soporte que necesitan, sin importar la hora (o la zona horaria). Esto puede ser especialmente útil para empresas con clientes en varias zonas horarias. Pero también puede ayudar a los agentes humanos si hay un aumento de llamadas, así como a las pequeñas empresas que buscan maximizar sus recursos y a las grandes empresas que buscan expandirse a nuevas regiones.
5. Soporte omnicanal
Algunos clientes prefieren hablar con un agente humano sobre asuntos más complejos, mientras que otros no quieren hablar con un humano en absoluto. Los asistentes virtuales desarrollados por GenAI pueden proporcionar otro canal en una red de soporte omnicanal, que también incluye soporte por teléfono, correo electrónico y redes sociales, dando a los clientes más opciones sobre cómo pueden interactuar con tu empresa.
6. Asistencia a los agentes humanos
La IA generativa puede crear resúmenes del recorrido de un cliente, lo que puede ayudar a los agentes humanos a ahorrar tiempo en la introducción de datos y otras tareas manuales. Puede ser especialmente útil para agentes que trabajan con productos y servicios muy técnicos. Por ejemplo, puede acceder a la base de conocimiento de la empresa y recuperar rápidamente la documentación precisa sobre una consulta de un cliente para acelerar la resolución del servicio.
7. Control de calidad
La IA generativa también puede ser utilizada por los gestores para garantizar que el servicio al cliente cumple sistemáticamente las normas de calidad, por ejemplo, resumiendo las interacciones con los clientes para ayudar a mejorar el servicio. También puede analizar los comentarios de los clientes, identificar problemas comunes y proporcionar orientación sobre cómo mejorar con el tiempo.
Aunque la IA generativa tiene un enorme potencial para revolucionar el servicio al cliente, también es importante tener en cuenta cuestiones relacionadas con la ética, la seguridad y la privacidad. Por ejemplo, los datos utilizados para entrenar a los chatbots de GenAI deben ser precisos y de alta calidad. Una buena práctica consiste en empezar con datos limpios, aprender de los errores y construir a partir de ahí.
En resumen:
- La IA generativa puede automatizar consultas sencillas, reduciendo los tiempos de espera y liberando a los agentes para cuestiones complejas.
- Puede analizar los datos de los clientes para ofrecer respuestas y recomendaciones personalizadas.
- Ofrece asistencia de autoservicio 24 horas al día, 7 días a la semana, en todas las zonas horarias.
- Añade otro canal de interacción con el cliente junto al teléfono, el correo electrónico y las redes sociales.
- Puede resumir los recorridos de los clientes y recuperar documentación para ahorrar tiempo.
- Ayuda a los gestores a mantener los niveles de servicio y analizar los comentarios para una mejora continua.
